Diseño de un sistema de detección de intrusos (IDS) basado en técnicas supervisadas de anomalías mediante la aplicación del aprendizaje profundo.
En la era actual, el aprendizaje profundo está siendo utilizado en el desarrollo de sistemas de detección de intrusos (IDS) y ha demostrado ser comparables a los algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, estos últimos requieren más tiempo para su entrenamiento debido a técnicas complejas de...
- Autores:
-
Montaña Varon, Daniel Fernando
Montoya Villalba, Daniel Alejandro
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/48776
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12494/48776
- Palabra clave:
- Sistema de detección de intrusos
Sprint
Métricas
Aprendizaje profundo
Redes neuronales
Anomalías
Intrusion detection system
Sprint
Metrics
Deep learning
Neural networks
Anomalies
- Rights
- closedAccess
- License
- Atribución – No comercial – Sin Derivar