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...

Full description

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:

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description	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 procesamiento, como la extracción de características, que a veces pueden causar problemas. Por otro lado, el aprendizaje profundo ofrece soluciones efectivas para que los modelos detecten diferentes tipos de anomalías en los sistemas informáticos. Gracias a esto, los sistemas de detección de intrusos han sido modernizados, permitiendo a los algoritmos identificar nuevos patrones y comportamientos anormales en los datos. La cantidad de amenazas informáticas aumentan día a día, esto plantea un desafío, ya que algunos sistemas son incapaces de detectarlas. Se utilizó el marco de trabajo Scrum para realizar incrementos o Sprints, en los que se aplicaron simulaciones y se implementó una conexión cliente-servidor para obtener el tráfico de red en tiempo real. Luego, se aplicaron técnicas de limpieza y pre procesamiento antes de utilizar un modelo de red neuronal para lograr buenas métricas de evaluación y, finalmente, implementarlo en un entorno web.
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Por otro lado, el aprendizaje profundo ofrece soluciones efectivas para que los modelos detecten diferentes tipos de anomalías en los sistemas informáticos. Gracias a esto, los sistemas de detección de intrusos han sido modernizados, permitiendo a los algoritmos identificar nuevos patrones y comportamientos anormales en los datos. La cantidad de amenazas informáticas aumentan día a día, esto plantea un desafío, ya que algunos sistemas son incapaces de detectarlas. Se utilizó el marco de trabajo Scrum para realizar incrementos o Sprints, en los que se aplicaron simulaciones y se implementó una conexión cliente-servidor para obtener el tráfico de red en tiempo real. Luego, se aplicaron técnicas de limpieza y pre procesamiento antes de utilizar un modelo de red neuronal para lograr buenas métricas de evaluación y, finalmente, implementarlo en un entorno web.In the current era, deep learning is being used in the development of intrusion detection systems (IDS) and has proven to be comparable to machine learning algorithms. However, the latter require more time for training due to complex processing techniques, such as feature extraction, which can sometimes cause problems. On the other hand, deep learning offers effective solutions for models to detect different types of anomalies in computer systems. Thanks to this, intrusion detection systems have been modernized, allowing algorithms to identify new patterns and abnormal behaviors in data. The number of computer threats is increasing day by day, which poses a challenge, as some systems are unable to detect them. The Scrum framework was used to perform Sprints, in which simulations were applied and a client-server connection was implemented to obtain network traffic in real time. Then, cleaning and pre-processing techniques were applied before using a neural network model to achieve good evaluation metrics and, finally, implementing it in a web environment.Resumen. -- Introducción. -- 1. Descripción del problema. -- 2. Justificación. -- 3. Objetivos. -- 3.1. Objetivo general. -- 3.2. Objetivos específicos. -- 4. Marco teórico. -- 4.1 Marco conceptual. -- 4.1.1 Aprendizaje automático. -- 4.1.2 Aprendizaje profundo. -- 4.1.3 Redes neuronales. -- 4.1.4 Aumento capas ocultas. -- 4.1.5 función de activación. -- 4.1.6 Minería de datos. -- 4.1.7 Preprocesamiento de los datos (las fases). -- 4.1.8 Marco de trabajo scrum. -- 4.1.9 Sistema de detección de intrusos. -- 4.1.10 detección de anomalías. -- 4.1.11 Intrusiones de seguridad o ataques. -- 4.2 Antecedentes. -- 4.3 Marco normativo. -- 5. Metodología. -- 6. Resultados. -- 6.1. Resultados de laboratorio. -- 6.2 Resultados de eventos. -- 6.3. Resultados de publicación. -- 7. Conclusiones. -- 8. Recomendaciones. -- Bibliografía.daniel.montanav@campusucc.edu.codaniel.montoya@campusucc.edu.co97 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, IbaguéIngeniería de SistemasIbaguéSistema de detección de intrusosSprintMétricasAprendizaje profundoRedes neuronalesAnomalíasIntrusion detection systemSprintMetricsDeep learningNeural networksAnomaliesDiseño de un sistema de detección de intrusos (IDS) basado en técnicas supervisadas de anomalías mediante la aplicación del aprendizaje profundo.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribución – No comercial – Sin Derivarinfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbAbduvaliyev, A., Pathan, A.-S. 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Diseño de un sistema de detección de intrusos (IDS) basado en técnicas supervisadas de anomalías mediante la aplicación del aprendizaje profundo.

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