Resumen:
En el contexto residencial actual, el crecimiento exponencial de dispositivos IoT ha multiplicado los vectores de ataque sobre las redes domésticas, exponiendo datos sensibles y recursos críticos a amenazas persistentes. Frente a esta realidad, la presente tesis propone un sistema integral de monitoreo y detección de eventos de seguridad centrado en el análisis de tráfico de red generado por dispositivos IoT residenciales. Utilizando servicios de AWS para la ingestión de datos, se diseña una canalización escalable que captura, analiza y verifica flujos de red, permitiendo la identificación temprana de patrones anómalos mediante una serie de reglas predefinidas. La propuesta contempla un módulo de gestión centralizada que analiza alertas, además de un sistema de notificaciones automatizadas ante incidentes críticos. El enfoque combina criterios de desempeño, costo y cumplimiento de buenas prácticas de seguridad en la nube, garantizando alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Se valida la eficacia del sistema mediante pruebas de intrusión simuladas y escenarios de ataque reales, demostrando una postura de defensa proactiva en entornos domésticos inteligentes.
