<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<oai_dc:dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
<dc:title>Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</dc:title>
<dc:creator>Garcia Font, Víctor</dc:creator>
<dc:contributor>Garrigues Olivella, Carles,</dc:contributor>
<dc:contributor>Rifà Pous, Helena</dc:contributor>
<dc:contributor>Universitat Oberta de Catalunya. Escola de Doctorat</dc:contributor>
<dc:subject>seguretat de la informació</dc:subject>
<dc:subject>seguridad de la información</dc:subject>
<dc:subject>information security</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>sistemes de detecció d'intrusions</dc:subject>
<dc:subject>sistemas de detección de intrusiones</dc:subject>
<dc:subject>intrusion detection systems</dc:subject>
<dc:subject>detecció d'anomalies</dc:subject>
<dc:subject>detección de anomalías</dc:subject>
<dc:subject>anomaly detection</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguretat</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguridad</dc:subject>
<dc:subject>cybersecurity</dc:subject>
<dc:subject>Informàtica</dc:subject>
<dc:subject>004</dc:subject>
<dc:description>Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</dc:description>
<dc:description>Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</dc:description>
<dc:description>This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</dc:description>
<dc:date>2017-02-08</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10803/565607</dc:identifier>
<dc:language>eng</dc:language>
<dc:rights>L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:format>application/pdf</dc:format>
<dc:format>162 p.</dc:format>
<dc:publisher>Universitat Oberta de Catalunya</dc:publisher>
<dc:source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dc:source>
</oai_dc:dc>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<d:DIDL schemaLocation="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/did/didl.xsd">
<d:DIDLInfo>
<dcterms:created schemaLocation="http://purl.org/dc/terms/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/dcterms.xsd">2018-05-25T07:09:28Z</dcterms:created>
</d:DIDLInfo>
<d:Item id="hdl_10803_565607">
<d:Descriptor>
<d:Statement mimeType="application/xml; charset=utf-8">
<dii:Identifier schemaLocation="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/dii/dii.xsd">urn:hdl:10803/565607</dii:Identifier>
</d:Statement>
</d:Descriptor>
<d:Descriptor>
<d:Statement mimeType="application/xml; charset=utf-8">
<oai_dc:dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
<dc:title>Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</dc:title>
<dc:creator>Garcia Font, Víctor</dc:creator>
<dc:contributor>vgarciafo@uoc.edu</dc:contributor>
<dc:contributor>true</dc:contributor>
<dc:contributor>Garrigues Olivella, Carles,</dc:contributor>
<dc:contributor>Rifà Pous, Helena</dc:contributor>
<dc:contributor>true</dc:contributor>
<dc:subject>seguretat de la informació</dc:subject>
<dc:subject>seguridad de la información</dc:subject>
<dc:subject>information security</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>sistemes de detecció d'intrusions</dc:subject>
<dc:subject>sistemas de detección de intrusiones</dc:subject>
<dc:subject>intrusion detection systems</dc:subject>
<dc:subject>detecció d'anomalies</dc:subject>
<dc:subject>detección de anomalías</dc:subject>
<dc:subject>anomaly detection</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguretat</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguridad</dc:subject>
<dc:subject>cybersecurity</dc:subject>
<dc:description>Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</dc:description>
<dc:description>Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</dc:description>
<dc:description>This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</dc:description>
<dc:date>2018-05-25T07:09:28Z</dc:date>
<dc:date>2018-05-25T07:09:28Z</dc:date>
<dc:date>2017-02-08</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10803/565607</dc:identifier>
<dc:language>eng</dc:language>
<dc:rights>L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:publisher>Universitat Oberta de Catalunya</dc:publisher>
<dc:source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dc:source>
</oai_dc:dc>
</d:Statement>
</d:Descriptor>
<d:Component id="10803_565607_1">
</d:Component>
</d:Item>
</d:DIDL>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<dim:dim schemaLocation="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim http://www.dspace.org/schema/dim.xsd">
<dim:field element="contributor" mdschema="dc">Universitat Oberta de Catalunya. Escola de Doctorat</dim:field>
<dim:field element="contributor" mdschema="dc" qualifier="author">Garcia Font, Víctor</dim:field>
<dim:field element="contributor" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="authoremail">vgarciafo@uoc.edu</dim:field>
<dim:field element="contributor" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="authoremailshow">true</dim:field>
<dim:field element="contributor" mdschema="dc" qualifier="director">Garrigues Olivella, Carles,</dim:field>
<dim:field element="contributor" mdschema="dc" qualifier="director">Rifà Pous, Helena</dim:field>
<dim:field element="contributor" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="authorsendemail">true</dim:field>
<dim:field element="date" mdschema="dc" qualifier="accessioned">2018-05-25T07:09:28Z</dim:field>
<dim:field element="date" mdschema="dc" qualifier="available">2018-05-25T07:09:28Z</dim:field>
<dim:field element="date" mdschema="dc" qualifier="issued">2017-02-08</dim:field>
<dim:field element="identifier" mdschema="dc" qualifier="uri">http://hdl.handle.net/10803/565607</dim:field>
<dim:field element="description" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="abstract">Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</dim:field>
<dim:field element="description" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="abstract">Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</dim:field>
<dim:field element="description" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="abstract">This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</dim:field>
<dim:field element="format" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="extent">162 p.</dim:field>
<dim:field element="format" mdschema="dc" qualifier="mimetype">application/pdf</dim:field>
<dim:field element="language" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="iso">eng</dim:field>
<dim:field element="publisher" mdschema="dc">Universitat Oberta de Catalunya</dim:field>
<dim:field element="rights" mdschema="dc" qualifier="license">L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dim:field>
<dim:field element="rights" mdschema="dc" qualifier="accessLevel">info:eu-repo/semantics/openAccess</dim:field>
<dim:field element="source" mdschema="dc">TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">seguretat de la informació</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">seguridad de la información</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">information security</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">smart city</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">smart city</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">smart city</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">wireless sensor networks</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">wireless sensor networks</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">wireless sensor networks</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">sistemes de detecció d'intrusions</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">sistemas de detección de intrusiones</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">intrusion detection systems</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">detecció d'anomalies</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">detección de anomalías</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">anomaly detection</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">ciberseguretat</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">ciberseguridad</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc">cybersecurity</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="other">Informàtica</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="udc">004</dim:field>
<dim:field element="title" lang="en_US" mdschema="dc">Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</dim:field>
<dim:field element="type" mdschema="dc">info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dim:field>
<dim:field element="type" mdschema="dc">info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dim:field>
<dim:field element="embargo" lang="en_US" mdschema="dc" qualifier="terms">cap</dim:field>
</dim:dim>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<thesis schemaLocation="http://www.ndltd.org/standards/metadata/etdms/1.0/ http://www.ndltd.org/standards/metadata/etdms/1.0/etdms.xsd">
<title>Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</title>
<creator>Garcia Font, Víctor</creator>
<contributor>vgarciafo@uoc.edu</contributor>
<contributor>true</contributor>
<contributor>Garrigues Olivella, Carles,</contributor>
<contributor>Rifà Pous, Helena</contributor>
<contributor>true</contributor>
<subject>seguretat de la informació</subject>
<subject>seguridad de la información</subject>
<subject>information security</subject>
<subject>smart city</subject>
<subject>smart city</subject>
<subject>smart city</subject>
<subject>wireless sensor networks</subject>
<subject>wireless sensor networks</subject>
<subject>wireless sensor networks</subject>
<subject>sistemes de detecció d'intrusions</subject>
<subject>sistemas de detección de intrusiones</subject>
<subject>intrusion detection systems</subject>
<subject>detecció d'anomalies</subject>
<subject>detección de anomalías</subject>
<subject>anomaly detection</subject>
<subject>ciberseguretat</subject>
<subject>ciberseguridad</subject>
<subject>cybersecurity</subject>
<description>Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</description>
<description>Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</description>
<description>This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</description>
<date>2018-05-25</date>
<date>2018-05-25</date>
<date>2017-02-08</date>
<type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</type>
<type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type>
<identifier>http://hdl.handle.net/10803/565607</identifier>
<language>eng</language>
<rights>L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<publisher>Universitat Oberta de Catalunya</publisher>
<source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</source>
</thesis>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<record schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
<leader>00925njm 22002777a 4500</leader>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="042">
<subfield code="a">dc</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="720">
<subfield code="a">Garcia Font, Víctor</subfield>
<subfield code="e">author</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="260">
<subfield code="c">2017-02-08</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
<subfield code="a">Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
<subfield code="a">Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
<subfield code="a">This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="8" ind2=" " tag="024">
<subfield code="a">http://hdl.handle.net/10803/565607</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">seguretat de la informació</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">seguridad de la información</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">information security</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">smart city</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">smart city</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">smart city</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">wireless sensor networks</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">wireless sensor networks</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">wireless sensor networks</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">sistemes de detecció d'intrusions</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">sistemas de detección de intrusiones</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">intrusion detection systems</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">detecció d'anomalies</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">detección de anomalías</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">anomaly detection</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">ciberseguretat</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">ciberseguridad</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">cybersecurity</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="0" ind2="0" tag="245">
<subfield code="a">Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</subfield>
</datafield>
</record>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<record schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
<leader>nam a 5i 4500</leader>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">seguretat de la informació</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">seguridad de la información</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">information security</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">smart city</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">smart city</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">smart city</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">wireless sensor networks</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">wireless sensor networks</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">wireless sensor networks</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">sistemes de detecció d'intrusions</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">sistemas de detección de intrusiones</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">intrusion detection systems</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">detecció d'anomalies</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">detección de anomalías</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">anomaly detection</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">ciberseguretat</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">ciberseguridad</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
<subfield code="a">cybersecurity</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="1" ind2="0" tag="245">
<subfield code="a">Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2="1" tag="264">
<subfield code="a">[Barcelona] :</subfield>
<subfield code="b">Universitat Oberta de Catalunya,</subfield>
<subfield code="c">2018</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="4" ind2="0" tag="856">
<subfield code="z">Accés lliure</subfield>
<subfield code="u">http://hdl.handle.net/10803/565607</subfield>
</datafield>
<controlfield tag="007">cr |||||||||||</controlfield>
<controlfield tag="008">AAMMDDs2018 sp ||||fsm||||0|| 0 eng|c</controlfield>
<datafield ind1="1" ind2=" " tag="100">
<subfield code="a">Garcia Font, Víctor,</subfield>
<subfield code="e">autor</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="300">
<subfield code="a">1 recurs en línia (162 pàgines)</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="502">
<subfield code="g">Tesi</subfield>
<subfield code="b">Doctorat</subfield>
<subfield code="c">Universitat Oberta de Catalunya. Escola de Doctorat</subfield>
<subfield code="d">2017</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="2" ind2=" " tag="710">
<subfield code="a">Universitat Oberta de Catalunya. Escola de Doctorat</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2="4" tag="655">
<subfield code="a">Tesis i dissertacions electròniques</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="1" ind2=" " tag="700">
<subfield code="a">Garrigues Olivella, Carles,,</subfield>
<subfield code="e">supervisor acadèmic</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="1" ind2=" " tag="700">
<subfield code="a">Rifà Pous, Helena,</subfield>
<subfield code="e">supervisor acadèmic</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="0" ind2=" " tag="730">
<subfield code="a">TDX</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
<subfield code="a">Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="998">
<subfield code="a">o</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="040">
<subfield code="a">ES-BaCBU</subfield>
<subfield code="b">cat</subfield>
<subfield code="e">rda</subfield>
<subfield code="c">ES-BaCBU</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="336">
<subfield code="a">text</subfield>
<subfield code="b">txt</subfield>
<subfield code="2">rdacontent</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="337">
<subfield code="a">informàtic</subfield>
<subfield code="b">c</subfield>
<subfield code="2">rdamedia</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="338">
<subfield code="a">recurs en línia</subfield>
<subfield code="b">cr</subfield>
<subfield code="2">rdacarrier</subfield>
</datafield>
</record>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<mets ID=" DSpace_ITEM_10803-565607" OBJID=" hdl:10803/565607" PROFILE="DSpace METS SIP Profile 1.0" TYPE="DSpace ITEM" schemaLocation="http://www.loc.gov/METS/ http://www.loc.gov/standards/mets/mets.xsd">
<metsHdr CREATEDATE="2021-10-30T07:16:50Z">
<agent ROLE="CUSTODIAN" TYPE="ORGANIZATION">
<name>TDX</name>
</agent>
</metsHdr>
<dmdSec ID="DMD_10803_565607">
<mdWrap MDTYPE="MODS">
<xmlData schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
<mods:mods schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
<mods:name>
<mods:role>
<mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm>
</mods:role>
<mods:namePart>Garcia Font, Víctor</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:name>
<mods:role>
<mods:roleTerm type="text">authoremail</mods:roleTerm>
</mods:role>
<mods:namePart>vgarciafo@uoc.edu</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:name>
<mods:role>
<mods:roleTerm type="text">authoremailshow</mods:roleTerm>
</mods:role>
<mods:namePart>true</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:name>
<mods:role>
<mods:roleTerm type="text">director</mods:roleTerm>
</mods:role>
<mods:namePart>Garrigues Olivella, Carles,</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:name>
<mods:role>
<mods:roleTerm type="text">director</mods:roleTerm>
</mods:role>
<mods:namePart>Rifà Pous, Helena</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:name>
<mods:role>
<mods:roleTerm type="text">authorsendemail</mods:roleTerm>
</mods:role>
<mods:namePart>true</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:extension>
<mods:dateAccessioned encoding="iso8601">2018-05-25T07:09:28Z</mods:dateAccessioned>
</mods:extension>
<mods:extension>
<mods:dateAvailable encoding="iso8601">2018-05-25T07:09:28Z</mods:dateAvailable>
</mods:extension>
<mods:originInfo>
<mods:dateIssued encoding="iso8601">2017-02-08</mods:dateIssued>
</mods:originInfo>
<mods:identifier type="uri">http://hdl.handle.net/10803/565607</mods:identifier>
<mods:abstract>Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</mods:abstract>
<mods:language>
<mods:languageTerm authority="rfc3066">eng</mods:languageTerm>
</mods:language>
<mods:subject>
<mods:topic>seguretat de la informació</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>seguridad de la información</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>information security</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>smart city</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>smart city</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>smart city</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>wireless sensor networks</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>wireless sensor networks</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>wireless sensor networks</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>sistemes de detecció d'intrusions</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>sistemas de detección de intrusiones</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>intrusion detection systems</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>detecció d'anomalies</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>detección de anomalías</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>anomaly detection</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>ciberseguretat</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>ciberseguridad</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>cybersecurity</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:titleInfo>
<mods:title>Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</mods:title>
</mods:titleInfo>
<mods:genre>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</mods:genre>
</mods:mods>
</xmlData>
</mdWrap>
</dmdSec>
<amdSec ID="FO_10803_565607_1">
<techMD ID="TECH_O_10803_565607_1">
<mdWrap MDTYPE="PREMIS">
<xmlData schemaLocation="http://www.loc.gov/standards/premis http://www.loc.gov/standards/premis/PREMIS-v1-0.xsd">
<premis:premis>
<premis:object>
<premis:objectIdentifier>
<premis:objectIdentifierType>URL</premis:objectIdentifierType>
<premis:objectIdentifierValue>http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/1/manuscript_VictorGarciaFont.pdf</premis:objectIdentifierValue>
</premis:objectIdentifier>
<premis:objectCategory>File</premis:objectCategory>
<premis:objectCharacteristics>
<premis:fixity>
<premis:messageDigestAlgorithm>MD5</premis:messageDigestAlgorithm>
<premis:messageDigest>71db043eb970ced3b84ed74c02ada1f2</premis:messageDigest>
</premis:fixity>
<premis:size>4293791</premis:size>
<premis:format>
<premis:formatDesignation>
<premis:formatName>application/pdf</premis:formatName>
</premis:formatDesignation>
</premis:format>
</premis:objectCharacteristics>
<premis:originalName>manuscript_VictorGarciaFont.pdf</premis:originalName>
</premis:object>
</premis:premis>
</xmlData>
</mdWrap>
</techMD>
</amdSec>
<fileSec>
<fileGrp USE="ORIGINAL">
<file ADMID="FO_10803_565607_1" CHECKSUM="71db043eb970ced3b84ed74c02ada1f2" CHECKSUMTYPE="MD5" GROUPID="GROUP_BITSTREAM_10803_565607_1" ID="BITSTREAM_ORIGINAL_10803_565607_1" MIMETYPE="application/pdf" SEQ="1" SIZE="4293791">
</file>
</fileGrp>
</fileSec>
<structMap LABEL="DSpace Object" TYPE="LOGICAL">
<div ADMID="DMD_10803_565607" TYPE="DSpace Object Contents">
<div TYPE="DSpace BITSTREAM">
</div>
</div>
</structMap>
</mets>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<mods:mods schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
<mods:name>
<mods:namePart>Garcia Font, Víctor</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:extension>
<mods:dateAvailable encoding="iso8601">2018-05-25T07:09:28Z</mods:dateAvailable>
</mods:extension>
<mods:extension>
<mods:dateAccessioned encoding="iso8601">2018-05-25T07:09:28Z</mods:dateAccessioned>
</mods:extension>
<mods:originInfo>
<mods:dateIssued encoding="iso8601">2017-02-08</mods:dateIssued>
</mods:originInfo>
<mods:identifier type="uri">http://hdl.handle.net/10803/565607</mods:identifier>
<mods:abstract>Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</mods:abstract>
<mods:abstract>Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</mods:abstract>
<mods:abstract>This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</mods:abstract>
<mods:language>
<mods:languageTerm>eng</mods:languageTerm>
</mods:language>
<mods:accessCondition type="useAndReproduction">L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</mods:accessCondition>
<mods:accessCondition type="useAndReproduction">info:eu-repo/semantics/openAccess</mods:accessCondition>
<mods:subject>
<mods:topic>seguretat de la informació</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>seguridad de la información</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>information security</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>smart city</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>smart city</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>smart city</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>wireless sensor networks</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>wireless sensor networks</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>wireless sensor networks</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>sistemes de detecció d'intrusions</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>sistemas de detección de intrusiones</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>intrusion detection systems</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>detecció d'anomalies</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>detección de anomalías</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>anomaly detection</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>ciberseguretat</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>ciberseguridad</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:subject>
<mods:topic>cybersecurity</mods:topic>
</mods:subject>
<mods:titleInfo>
<mods:title>Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</mods:title>
</mods:titleInfo>
<mods:genre>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</mods:genre>
<mods:genre>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</mods:genre>
</mods:mods>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<atom:entry schemaLocation="http://www.w3.org/2005/Atom http://www.kbcafe.com/rss/atom.xsd.xml">
<atom:id>http://hdl.handle.net/10803/565607/ore.xml</atom:id>
<atom:published>2018-05-25T07:09:28Z</atom:published>
<atom:updated>2018-05-25T07:09:28Z</atom:updated>
<atom:source>
<atom:generator>TDX</atom:generator>
</atom:source>
<atom:title>Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</atom:title>
<atom:author>
<atom:name>Garcia Font, Víctor</atom:name>
</atom:author>
<oreatom:triples>
<rdf:Description about="http://hdl.handle.net/10803/565607/ore.xml#atom">
<dcterms:modified>2018-05-25T07:09:28Z</dcterms:modified>
</rdf:Description>
<rdf:Description about="http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/5/manuscript_VictorGarciaFont.pdf.xml">
<dcterms:description>MEDIA_DOCUMENT</dcterms:description>
</rdf:Description>
<rdf:Description about="http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/2/license_url">
<dcterms:description>CC-LICENSE</dcterms:description>
</rdf:Description>
<rdf:Description about="http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/3/license_text">
<dcterms:description>CC-LICENSE</dcterms:description>
</rdf:Description>
<rdf:Description about="http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/4/license_rdf">
<dcterms:description>CC-LICENSE</dcterms:description>
</rdf:Description>
<rdf:Description about="http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/1/manuscript_VictorGarciaFont.pdf">
<dcterms:description>ORIGINAL</dcterms:description>
</rdf:Description>
</oreatom:triples>
</atom:entry>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<qdc:qualifieddc schemaLocation="http://purl.org/dc/elements/1.1/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dc.xsd http://purl.org/dc/terms/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dcterms.xsd http://dspace.org/qualifieddc/ http://www.ukoln.ac.uk/metadata/dcmi/xmlschema/qualifieddc.xsd">
<dc:title>Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</dc:title>
<dc:creator>Garcia Font, Víctor</dc:creator>
<dc:contributor>vgarciafo@uoc.edu</dc:contributor>
<dc:contributor>true</dc:contributor>
<dc:contributor>Garrigues Olivella, Carles,</dc:contributor>
<dc:contributor>Rifà Pous, Helena</dc:contributor>
<dc:contributor>true</dc:contributor>
<dc:subject>seguretat de la informació</dc:subject>
<dc:subject>seguridad de la información</dc:subject>
<dc:subject>information security</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>sistemes de detecció d'intrusions</dc:subject>
<dc:subject>sistemas de detección de intrusiones</dc:subject>
<dc:subject>intrusion detection systems</dc:subject>
<dc:subject>detecció d'anomalies</dc:subject>
<dc:subject>detección de anomalías</dc:subject>
<dc:subject>anomaly detection</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguretat</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguridad</dc:subject>
<dc:subject>cybersecurity</dc:subject>
<dcterms:abstract>Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</dcterms:abstract>
<dcterms:abstract>Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</dcterms:abstract>
<dcterms:abstract>This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</dcterms:abstract>
<dcterms:dateAccepted>2018-05-25T07:09:28Z</dcterms:dateAccepted>
<dcterms:available>2018-05-25T07:09:28Z</dcterms:available>
<dcterms:created>2018-05-25T07:09:28Z</dcterms:created>
<dcterms:issued>2017-02-08</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10803/565607</dc:identifier>
<dc:language>eng</dc:language>
<dc:rights>L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:publisher>Universitat Oberta de Catalunya</dc:publisher>
<dc:source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dc:source>
</qdc:qualifieddc>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<rdf:RDF schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/rdf/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/rdf.xsd">
<ow:Publication about="oai:www.tdx.cat:10803/565607">
<dc:title>Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</dc:title>
<dc:creator>Garcia Font, Víctor</dc:creator>
<dc:contributor>vgarciafo@uoc.edu</dc:contributor>
<dc:contributor>true</dc:contributor>
<dc:contributor>Garrigues Olivella, Carles,</dc:contributor>
<dc:contributor>Rifà Pous, Helena</dc:contributor>
<dc:contributor>true</dc:contributor>
<dc:subject>seguretat de la informació</dc:subject>
<dc:subject>seguridad de la información</dc:subject>
<dc:subject>information security</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>sistemes de detecció d'intrusions</dc:subject>
<dc:subject>sistemas de detección de intrusiones</dc:subject>
<dc:subject>intrusion detection systems</dc:subject>
<dc:subject>detecció d'anomalies</dc:subject>
<dc:subject>detección de anomalías</dc:subject>
<dc:subject>anomaly detection</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguretat</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguridad</dc:subject>
<dc:subject>cybersecurity</dc:subject>
<dc:description>Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</dc:description>
<dc:description>Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</dc:description>
<dc:description>This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</dc:description>
<dc:date>2018-05-25T07:09:28Z</dc:date>
<dc:date>2018-05-25T07:09:28Z</dc:date>
<dc:date>2017-02-08</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10803/565607</dc:identifier>
<dc:language>eng</dc:language>
<dc:rights>L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:publisher>Universitat Oberta de Catalunya</dc:publisher>
<dc:source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dc:source>
</ow:Publication>
</rdf:RDF>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<uketd_dc:uketddc schemaLocation="http://naca.central.cranfield.ac.uk/ethos-oai/2.0/ http://naca.central.cranfield.ac.uk/ethos-oai/2.0/uketd_dc.xsd">
<dc:title>Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</dc:title>
<dc:creator>Garcia Font, Víctor</dc:creator>
<dcterms:abstract>Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</dcterms:abstract>
<dcterms:abstract>Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</dcterms:abstract>
<dcterms:abstract>This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</dcterms:abstract>
<uketdterms:institution>Universitat Oberta de Catalunya</uketdterms:institution>
<dcterms:issued>2017-02-08</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
<dc:language type="dcterms:ISO639-2">eng</dc:language>
<dcterms:isReferencedBy>http://hdl.handle.net/10803/565607</dcterms:isReferencedBy>
<dc:identifier type="dcterms:URI">http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/1/manuscript_VictorGarciaFont.pdf</dc:identifier>
<uketdterms:checksum type="uketdterms:MD5">71db043eb970ced3b84ed74c02ada1f2</uketdterms:checksum>
<uketdterms:embargodate>cap</uketdterms:embargodate>
<dc:subject>seguretat de la informació</dc:subject>
<dc:subject>seguridad de la información</dc:subject>
<dc:subject>information security</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>smart city</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>wireless sensor networks</dc:subject>
<dc:subject>sistemes de detecció d'intrusions</dc:subject>
<dc:subject>sistemas de detección de intrusiones</dc:subject>
<dc:subject>intrusion detection systems</dc:subject>
<dc:subject>detecció d'anomalies</dc:subject>
<dc:subject>detección de anomalías</dc:subject>
<dc:subject>anomaly detection</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguretat</dc:subject>
<dc:subject>ciberseguridad</dc:subject>
<dc:subject>cybersecurity</dc:subject>
<dc:subject>Informàtica</dc:subject>
</uketd_dc:uketddc>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<metadata schemaLocation="http://www.lyncode.com/xoai http://www.lyncode.com/xsd/xoai.xsd">
<element name="dc">
<element name="contributor">
<element name="none">
<field name="value">Universitat Oberta de Catalunya. Escola de Doctorat</field>
</element>
<element name="author">
<element name="none">
<field name="value">Garcia Font, Víctor</field>
</element>
</element>
<element name="authoremail">
<element name="en_US">
<field name="value">vgarciafo@uoc.edu</field>
</element>
</element>
<element name="authoremailshow">
<element name="en_US">
<field name="value">true</field>
</element>
</element>
<element name="director">
<element name="none">
<field name="value">Garrigues Olivella, Carles,</field>
<field name="value">Rifà Pous, Helena</field>
</element>
</element>
<element name="authorsendemail">
<element name="en_US">
<field name="value">true</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="date">
<element name="accessioned">
<element name="none">
<field name="value">2018-05-25T07:09:28Z</field>
</element>
</element>
<element name="available">
<element name="none">
<field name="value">2018-05-25T07:09:28Z</field>
</element>
</element>
<element name="issued">
<element name="none">
<field name="value">2017-02-08</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="identifier">
<element name="uri">
<element name="none">
<field name="value">http://hdl.handle.net/10803/565607</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="description">
<element name="abstract">
<element name="en_US">
<field name="value">Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d’intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s’identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l’execució de les tècniques de detecció d’intrusions i s’avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d’anomalies i s’observa que els mètodes de vectors de suport d’una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d’aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d’atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.</field>
<field name="value">Esta tesis propone una plataforma de detección de intrusiones para revelar ataques en las redes de sensores inalámbricas (WSN, por las siglas en inglés) de las ciudades inteligentes (smart cities). La plataforma está diseñada teniendo en cuenta la necesidad de los administradores de la ciudad inteligente, los cuales necesitan acceso a una arquitectura centralizada que pueda gestionar alarmas de seguridad en un sistema altamente heterogéneo y distribuido. En esta tesis se identifican los varios pasos necesarios desde la recolección de datos hasta la ejecución de las técnicas de detección de intrusiones y se evalúa que el proceso sea escalable y capaz de gestionar datos típicos de ciudades inteligentes. Además, se comparan varios algoritmos de detección de anomalías y se observa que las máquinas de vectores de soporte de una misma clase (one-class support vector machines) resultan la técnica multivariante más adecuada para descubrir ataques teniendo en cuenta las necesidades de este contexto. Finalmente, se propone un esquema para ayudar a los administradores a identificar los tipos de ataques recibidos a partir de las alarmas disparadas.</field>
<field name="value">This thesis proposes an intrusion detection platform which reveals attacks in smart city wireless sensor networks (WSN). The platform is designed taking into account the needs of smart city administrators, who need access to a centralized architecture that can manage security alarms in a highly heterogeneous and distributed system. In this thesis, we identify the various necessary steps from gathering WSN data to running the detection techniques and we evaluate whether the procedure is scalable and capable of handling typical smart city data. Moreover, we compare several anomaly detection algorithms and we observe that one-class support vector machines constitute the most suitable multivariate technique to reveal attacks, taking into account the requirements in this context. Finally, we propose a classification schema to assist administrators in identifying the types of attacks compromising their networks.</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="format">
<element name="extent">
<element name="en_US">
<field name="value">162 p.</field>
</element>
</element>
<element name="mimetype">
<element name="none">
<field name="value">application/pdf</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="language">
<element name="iso">
<element name="en_US">
<field name="value">eng</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="publisher">
<element name="none">
<field name="value">Universitat Oberta de Catalunya</field>
</element>
</element>
<element name="rights">
<element name="license">
<element name="none">
<field name="value">L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</field>
</element>
</element>
<element name="accessLevel">
<element name="none">
<field name="value">info:eu-repo/semantics/openAccess</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="source">
<element name="none">
<field name="value">TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</field>
</element>
</element>
<element name="subject">
<element name="en_US">
<field name="value">seguretat de la informació</field>
<field name="value">seguridad de la información</field>
<field name="value">information security</field>
<field name="value">smart city</field>
<field name="value">smart city</field>
<field name="value">smart city</field>
<field name="value">wireless sensor networks</field>
<field name="value">wireless sensor networks</field>
<field name="value">wireless sensor networks</field>
<field name="value">sistemes de detecció d'intrusions</field>
<field name="value">sistemas de detección de intrusiones</field>
<field name="value">intrusion detection systems</field>
<field name="value">detecció d'anomalies</field>
<field name="value">detección de anomalías</field>
<field name="value">anomaly detection</field>
<field name="value">ciberseguretat</field>
<field name="value">ciberseguridad</field>
<field name="value">cybersecurity</field>
</element>
<element name="other">
<element name="en_US">
<field name="value">Informàtica</field>
</element>
</element>
<element name="udc">
<element name="en_US">
<field name="value">004</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="title">
<element name="en_US">
<field name="value">Anomaly detection in smart city wireless sensor networks</field>
</element>
</element>
<element name="type">
<element name="none">
<field name="value">info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</field>
<field name="value">info:eu-repo/semantics/publishedVersion</field>
</element>
</element>
<element name="embargo">
<element name="terms">
<element name="en_US">
<field name="value">cap</field>
</element>
</element>
</element>
</element>
<element name="bundles">
<element name="bundle">
<field name="name">MEDIA_DOCUMENT</field>
<element name="bitstreams">
<element name="bitstream">
<field name="name">manuscript_VictorGarciaFont.pdf.xml</field>
<field name="originalName">manuscript_VictorGarciaFont.pdf.xml</field>
<field name="description">Document Consulta</field>
<field name="format">text/xml</field>
<field name="size">105</field>
<field name="url">http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/5/manuscript_VictorGarciaFont.pdf.xml</field>
<field name="checksum">ea115264546e0ed5152733a19f70480f</field>
<field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
<field name="sid">5</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="bundle">
<field name="name">CC-LICENSE</field>
<element name="bitstreams">
<element name="bitstream">
<field name="name">license_url</field>
<field name="originalName">license_url</field>
<field name="format">text/plain; charset=utf-8</field>
<field name="size">49</field>
<field name="url">http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/2/license_url</field>
<field name="checksum">4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f</field>
<field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
<field name="sid">2</field>
</element>
<element name="bitstream">
<field name="name">license_text</field>
<field name="originalName">license_text</field>
<field name="format">text/html; charset=utf-8</field>
<field name="size">0</field>
<field name="url">http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/3/license_text</field>
<field name="checksum">d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e</field>
<field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
<field name="sid">3</field>
</element>
<element name="bitstream">
<field name="name">license_rdf</field>
<field name="originalName">license_rdf</field>
<field name="format">application/rdf+xml; charset=utf-8</field>
<field name="size">0</field>
<field name="url">http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/4/license_rdf</field>
<field name="checksum">d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e</field>
<field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
<field name="sid">4</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="bundle">
<field name="name">ORIGINAL</field>
<element name="bitstreams">
<element name="bitstream">
<field name="name">manuscript_VictorGarciaFont.pdf</field>
<field name="originalName">manuscript_VictorGarciaFont.pdf</field>
<field name="format">application/pdf</field>
<field name="size">4293791</field>
<field name="url">http://www.tdx.cat/bitstream/10803/565607/1/manuscript_VictorGarciaFont.pdf</field>
<field name="checksum">71db043eb970ced3b84ed74c02ada1f2</field>
<field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
<field name="sid">1</field>
</element>
</element>
</element>
</element>
<element name="others">
<field name="handle">10803/565607</field>
<field name="identifier">oai:www.tdx.cat:10803/565607</field>
<field name="lastModifyDate">2018-05-25 09:16:20.726</field>
</element>
<element name="repository">
<field name="name">TDX</field>
<field name="mail">aco@csuc.cat</field>
</element>
</metadata>