Reinforcement learning como reacción frente a anomalías en la red

Abstract

Los algoritmos de aprendizaje reforzado o reinforcement learning son un tipo de algoritmos de machine learning que permiten a los agentes software determinar automáticamente el comportamiento ideal en un determinado contexto, con el objetivo de maximizar una recompensa mediante prueba y error. Se pretende evaluar la adecuación de reinforcement learning como método de reacción automática frente a un determinado tipo de problemas que puedan surgir en la red, relacionados con anomalías de seguridad, bien de manera aislada o en conjunción con otras técnicas de deep learning.