Publication: Detección de anomalías en red utilizando técnicas de Machine Learning
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Publication date
2017-07-06
Defense date
2017-07-06
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Abstract
El principal objetivo del proyecto es diseñar un analista virtual que, actuando como un
componente más de un IDS, sea capaz de detectar con una precisión adecuada toda la
actividad sospechosa que ocurre en una red.
El ciclo de vida del analista virtual será el mostrado en la ilustración 1.1. Desde el momento en que se recogen los datos, estos son procesados para obtener un conjunto final que se utilizará como entrada para los algoritmos de inteligencia artificial que se utilizarán. Como salida de la primera iteración, un analista experto debe corregir la salida
obtenida en base a sus conocimientos en ciberseguridad. Una vez que los resultados
sean los correctos, se irá creando un modelo de aprendizaje supervisado cuyo objetivo
será el de obtener una precisión alta a la hora de detectar nuevas anomalías.
Eu nuestro caso, no será necesaria la participación de un analista, puesto que los datos
iniciales ya tendrán una columna indicando si se trata de un ataque o un registro normal.
Description
Keywords
Analistas virtuales, Inteligencia artificial, Aprendizaje automático, Big Data