El proyecto aborda un problema apremiante en la investigación y el desarrollo de la seguridad de la red, que es la falta de explicabilidad en las soluciones innovadoras basadas en ML aplicadas para identificar, prevenir y responder a los ataques en la infraestructura de Internet, especialmente considerando el auge de Internet de las cosas (IoT) y malware de día cero. Si bien este problema no es exclusivo de América Latina, el conocimiento técnico de los investigadores de la región es especialmente adecuado para abordar este asunto apremiante.

Los objetivos de este proyecto son definir una métrica de calidad de datos específica para cada uno de los siguientes aspectos de calidad de los datos: precisión, puntualidad, singularidad, validez, consistencia e integridad. Dadas las métricas establecidas para la calidad de los datos en las redes, el proyecto desarrollará una plataforma colaborativa en línea para evaluar y clasificar los conjuntos de datos disponibles públicamente y los conjuntos de datos de uso común para ML en las redes. Se espera que esta plataforma sirva como guía para que los investigadores elijan qué conjunto de datos se adapta mejor a las necesidades de la investigación que están desarrollando. Además, este rango servirá como punto de referencia para el desarrollo de nuevos conjuntos de datos en el futuro.

Los resultados esperados son una clasificación y categorización de los enfoques actuales para medir la calidad de los datos en ML en general, y para las redes y la seguridad de la red en particular, brindando recomendaciones a los desarrolladores e investigadores sobre cómo aumentar la calidad de los conjuntos de datos utilizados en las redes, con base en las observaciones producidas a través de las métricas de calidad de datos. Estas recomendaciones se basarán en la clasificación y las evaluaciones realizadas para que estén respaldadas por evidencia científica. Los resultados del proyecto serán un paquete Python de código abierto que permitirá a cualquier desarrollador o investigador utilizar las métricas de calidad de datos desarrolladas en cualquier captura de tráfico en particular; una plataforma colaborativa de código abierto para clasificar conjuntos de datos relacionados con la red y un software de código abierto para permitir y facilitar la evaluación local de conjuntos de datos privados.

Este proyecto enfrenta los desafíos de atender a la población excluida digitalmente por la precariedad o falta de conectividad que soportan los ISP. Luego se considera la implementación de una red móvil de banda ancha, con tecnología 4G LTE utilizando software libre, llenando la brecha de accesibilidad en cuanto al costo de acceder a la conexión. Los principales participantes en este proyecto son los ISP que ya cuentan con una red troncal de fibra óptica o comunicación por radio de alta velocidad para atender pequeñas aldeas, granjas y áreas remotas con hasta 1.000 (mil) usuarios.

El acceso a Internet se proporcionará en forma de redes privadas. El acceso será a través de una infraestructura (core y red de acceso radio) y simcards para uso de celular, y también para el uso de maquinaria agrícola en fincas. La arquitectura considera elementos de una red 4G con EPC (Evolved Packet Core), RAN (Radio Access Network) y está preparada para recursos de Edge Computing. La solución EPC consiste en una plataforma de red ubicada en la sede del ISP con monitoreo local, fuente de alimentación de alta disponibilidad y conectividad redundante. El software se instalará en un servidor robusto que funcione en un entorno climatizado con al menos 8 GB de RAM, Intel Celeron.