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Bordel, BonaAutor o CoautorAlcarria, RamonAutor o CoautorMartin De Andres, DiegoAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Securing Internet-of-Things Systems Through Implicit and Explicit Reputation Models

Publicado en: IEEE Access. 6 47472-47488 - 2018-08-17 6(), DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2866185

Autores:

Bordel, Bona; Alcarria, Ramon; Martin De Andres, Diego; You, Ilsun
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Afiliaciones

Soonchunhyang Univ, Dept Informat Secur Engn, Seoul 31538, South Korea - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Surveying & Cartog Engn, E-28040 Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Telemat Syst Engn, E-28040 Madrid, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

Internet-of-Things (IoT) systems are usually composed of thousands of different components among hardware devices and different software modules. In order to address the design of these complex systems, different abstraction layers are usually defined. However, as these layers are isolated, highlevel components always have uncertainty about the nature of the low-level components they relate with. In particular, as low-level component identities are not known by user applications, and current IoT systems are vulnerable to the injection of new components and to the modification of the behavior of existing ones (adequate security solutions at the network level for these problems have not been found yet), the reliability of the received data is generally compromised. In this context, new mechanisms are required to avoid the interactions or directly remove the malicious components relying on high-level information. This paper describes a statistical framework to discover IoT components with malicious behaviors, using a hybrid reputation model. On the one hand, an implicit reputation definition is employed, based on the observations made by a certain IoT component and other modules it relies on. On the other hand, an explicit reputation model considers a scheme of recommendations and negative grades. The proposed solution is evaluated in a simulation scenario by using the NS3 simulator, in order to perform an experimental validation.
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Palabras clave

Complex systemsHardwareInformation systemsInternet-of-thingsIotKnowledge discoveryMathematical modelPervasive sensingProposalsReputationSecuritySoftwareTrust managementUncertainty

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE Access debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2018, se encontraba en la posición 23/155, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Information Systems.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales de Scopus Elsevier, arroja un valor para la media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.28, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-26, el siguiente número de citas:

  • WoS: 15
  • Scopus: 18
  • Google Scholar: 19
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-26:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 32 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/85514/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 140
  • Descargas: 41
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Republic of Korea.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (BORDEL SANCHEZ, BORJA) .

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Reconocimientos ligados al ítem

This work was supported in part by the Autonomous Region of Madrid through the MOSI-AGIL-CM Project, co-funded by EU Structural Funds FSE and FEDER, under Grant P2013/ICE-3019, and in part by the Soonchunhyang University Research Fund.
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