[en] Internet of Medical Things (IoMT) has revolutionized healthcare by enabling the integration and communication of medical devices and applications using network infrastructure. However, the increased connectivity also introduces security vulnerabilities, making IoMT systems attractive targets for cyberattacks. Such attacks are severe threats to patients' physical integrity. This thesis explores the application of machine learning (ML) techniques to detect these attacks, providing a comprehensive review of machine learning methodologies, types of training, algorithms, and network analysis methods relevant to IoMT network security. The literature review covers the foundational aspects of machine learning, including supervised and unsupervised learning, and examines specific algorithms such as decision trees, support vector machines, neural networks, and clustering techniques. To evaluate the effectiveness of these methods, several ML models were trained using publicly available IoMT datasets like IoMT 2024 from the Canadian Institute of Cibersecurity and University of New Brunswick. The dataset was preprocessed to ensure data quality and relevance, and processed in different ways to test the different traffic analysis methods. The models trained include Decision Tree base methods like Random Forests, single Decision Trees and Gradient Boosting Machines, with other methods like Logistic Regressions and Neural Networks. These methods were trained using flow analysis methods and single packet features. The results indicate that tree-based methods demonstrate high efficacy in identifying and classifying attacks on IoMT networks, reaching evaluation metrics of 99\%. These findings show the potential of ML-based approaches to enhance the security of IoMT systems. The results also show that including time information is crucial for Machine Learning based IDS.

[es] El Internet de las Cosas Médicas (IoMT, por sus siglas en inglés) ha revolucionado el mundo sanitario al permitir la integración y comunicación de dispositivos y aplicaciones médicas utilizando la infraestructura de red. Sin embargo, el aumento de la conectividad también introduce vulnerabilidades de seguridad, lo que hace que los sistemas IoMT sean objetivos atractivos para los ciberataques. Estos ataques suponen una grave amenaza para la integridad física de los pacientes. Esta tesis explora la aplicación de técnicas de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) para detectar estos ataques, proporcionando una revisión exhaustiva de las metodologías de aprendizaje automático, tipos de entrenamiento, algoritmos y métodos de análisis de redes relevantes para la seguridad de las redes IoMT. La revisión de la literatura cubre los aspectos fundamentales del aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje supervisado y no supervisado, y examina algoritmos específicos como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y técnicas de agrupamiento. Para evaluar la efectividad de estos métodos, se entrenaron varios modelos de ML utilizando conjuntos de datos de IoMT disponibles públicamente, como IoMT 2024 del Instituto Canadiense de Ciberseguridad y la Universidad de New Brunswick. El conjunto de datos fue preprocesado para asegurar la calidad y relevancia de los datos, y se procesó de diferentes maneras para probar los diferentes métodos de análisis de tráfico. Los modelos entrenados incluyen métodos basados en árboles de decisión como Random Forests (RF), y máquinas de aumento de gradiente (GBM), junto con otros métodos como regresiones logísticas y redes neuronales. Estos métodos fueron entrenados utilizando métodos de análisis de flujo y características de paquetes individuales. Los resultados indican que los métodos basados en árboles demuestran una alta eficacia en la identificación y clasificación de ataques en redes IoMT, alcanzando métricas de evaluación del 99\%. Estos hallazgos muestran el potencial de los enfoques basados en ML para mejorar la seguridad de los sistemas IoMT. Los resultados también muestran que incluir información temporal es crucial para los Sistemas de Detección de Intrusos (IDS) basados en aprendizaje automático.