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• sistema di rilevamento delle intrusioni
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Questa tesi esplora la progettazione e l'implementazione di un Security Orchestrator per ambienti intelligenti abilitati al 5G/6G. Il sistema proposto orchestra servizi di sicurezza collaborativi che sfruttano il machine learning, focalizzandosi sulla protezione degli edifici intelligenti e affrontando le sfide della rilevazione delle intrusioni secondo la modalità "closed-loop". È stata adottata una metodologia completa per convalidare il sistema, compresi test di performance che dimostrano l'efficacia dell'orchestratore nella mitigazione degli attacchi DDoS. La ricerca suggerisce anche miglioramenti futuri mirati a migliorare l'automazione e la scalabilità per soddisfare le esigenze in evoluzione delle reti di prossima generazione.

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This thesis explores the design and implementation of a Security Orchestrator for 5G/6G-enabled smart environments. The proposed system orchestrates collaborative security services that leverage machine learning, focusing on protecting smart buildings and addressing intrusion detection challenges in a closed-loop fashion. A comprehensive methodology was employed to validate the system, including performance tests that demonstrate the orchestrator's effectiveness in mitigating DDoS attacks. The research also suggests future enhancements aimed at improving automation and scalability to meet the evolving needs of next-generation networks.