Selección de una Técnica de Aprendizaje de Máquina para la Detección de Ataques de Red.
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2024-09
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
En esta investigación, con el propósito de diseñar un sistema de Machine Learning para la detección de ataques de red, se realizó en primera instancia una exploración de las investigaciones actuales y bases de datos enfocadas en la ciberseguridad. Posteriormente se escogieron tres de ellas para identificar su estructura e idoneidad, para ser la base de la construcción del modelo de aprendizaje de máquina. Luego de realizar la comparación entre estas candidatas se construyeron diferentes modelos de Machine Learning y se comparó su desempeño a partir de métricas asociadas con sistemas de clasificación
supervisado. Finalmente se identificó la mejor opción para aprovechar las fortalezas de los modelos de Machine learning mediante la construcción de un modelo final el cual brinda las mejores métricas de desempeño.
Abstract
In this research, with the purpose of designing a Machine Learning system for network attack detection, an exploration of current research and databases focused on cybersecurity was carried out. Subsequently, three of them were chosen to identify their structure and suitability, to be the foundation for the construction of the machine learning model. After performing comparisons between these candidates, different Machine Learning models were built and their performance was compared based on metrics associated with supervised classification systems. Finally, the best option to take advantage of the strengths of the machine learning models was identified by building a final model which provides the best performance metrics.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Morgado Gómez, I. M. (2024). Selección de una Técnica de Aprendizaje de Máquina para la Detección de Ataques de Red. [Trabajo Maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional
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