RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Sistemas de detección de intrusos basados en técnicas de machine learning
A1 Valdezate Álvarez, Gonzalo
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Sistemas de detección de intrusos
K1 IDS
K1 Machine learning
AB El número de dispositivos que utilizan Internet, así como las tareas que se realizan através de él, aumenta cada día. También lo hacen los ataques contra la disponibilidad,integridad y confidencialidad de la información que estos manejan. Los Sistemas de Detección de Intrusos (IDS) son uno de los mecanismos de seguridad más efectivos para protegersistemas en red contra ataques informáticos, se tenga o no conocimiento previo de ellos.Destaca la aplicación de la Inteligencia Artificial y, más concretamente, del aprendizajeautomático en este tipo de programas. La mayor parte de estos IDS analizan el tráficode la red y su comportamiento normal de forma que pueden activar una alarma cuandoparte de dicho tráfico difiere de lo habitual. De esta forma se puede detectar algunostipos de ataque aunque nunca se hayan realizado antes. En este documento analizaremosqué algoritmos de aprendizaje automático son más adecuados para detectar determinadostipos de ataques basándonos en este principio.
YR 2020
FD 2020
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44228
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44228
LA spa
DS UVaDOC
RD 27-jul-2024