Detección de intrusos implementando sistemas inmunes artificiales
El crecimiento de los servicios que ofrecen sobre las redes de computadoras y la necesidad de mantener la confiabilidad, integridad y disponibilidad de la información transmitida, hace que la seguridad de los sistemas de cómputo gane más importancia dado que los ataques informáticos también están en...
- Autores:
-
Esmeral Romero, Ernesto Fabio
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Darpa nsl-kdd
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El crecimiento de los servicios que ofrecen sobre las redes de computadoras y la necesidad de mantener la confiabilidad, integridad y disponibilidad de la información transmitida, hace que la seguridad de los sistemas de cómputo gane más importancia dado que los ataques informáticos también están en aumento. Este contexto nos lleva buscar la manera de contrarrestarlos procurando que su impacto sea menor para las empresas. Por esto, los Sistemas de Detección de Intrusos o IDS (Por sus siglas en inglés, Intrusion Detection System) han sido desarrollado para identificar el tráfico malicioso en una red e inspeccionar la actividad de los sistemas de cómputo buscando patrones o comportamientos considerados anormales En esta investigación se evaluaron diferentes métricas que miden la calidad del modelo de detección de intrusiones propuesto, mediante procesos de simulación, empleando el dataset DARPA NSL-KDD. Ello implica la aplicación previa de las técnicas de selección de características CHI-SQUARE, INFO.GAIN, RELIEFF y FILTERING, con el propósito de identificar las características relevantes y que mejor inciden en el proceso de clasificación de las conexiones de datos. El resultado fue un algoritmo de aprendizaje no supervisado basado en sistemas inmunes artificiales CLONALG que evalúa automáticamente los resultados de la clasificación del tráfico de la red en conexiones normales y anómalas. |
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Por esto, los Sistemas de Detección de Intrusos o IDS (Por sus siglas en inglés, Intrusion Detection System) han sido desarrollado para identificar el tráfico malicioso en una red e inspeccionar la actividad de los sistemas de cómputo buscando patrones o comportamientos considerados anormales En esta investigación se evaluaron diferentes métricas que miden la calidad del modelo de detección de intrusiones propuesto, mediante procesos de simulación, empleando el dataset DARPA NSL-KDD. Ello implica la aplicación previa de las técnicas de selección de características CHI-SQUARE, INFO.GAIN, RELIEFF y FILTERING, con el propósito de identificar las características relevantes y que mejor inciden en el proceso de clasificación de las conexiones de datos. El resultado fue un algoritmo de aprendizaje no supervisado basado en sistemas inmunes artificiales CLONALG que evalúa automáticamente los resultados de la clasificación del tráfico de la red en conexiones normales y anómalas.The growth of services offered over computer networks and the need to maintain the reliability, integrity, and availability of transmitted information make computer system security increasingly important, as cyber-attacks are also on the rise. This context leads us to seek ways to counteract them, aiming to minimize their impact on businesses. As a result, Intrusion Detection Systems (IDS), which identify malicious traffic on the network and inspect the activity of computer systems for patterns or behaviors considered abnormal, have been developed In this research, various metrics measuring the quality of the proposed intrusion detection model were evaluated through simulation processes using the DARPA NSL-KDD dataset. This involved the prior application of feature selection techniques such as CHI-SQUARE, INFO.GAIN, RELIEFF, and FILTERING to identify relevant features that have the most significant impact on the data connection classification process. The outcome was an unsupervised learning algorithm based on artificial immune systems, specifically the CLONALG algorithm, which automatically evaluates the results of classifying network traffic into normal and anomalous connectionsLista de Tablas y Figuras 7 -- Introducción 7 -- Planteamiento del Problema 9 -- Pregunta de Investigación 11 – Justificación 12 – Objetivos 14 -- Objetivo General 14 -- Objetivos Específicos 14 -- Estado del Arte 15 -- Marco teórico 20 -- Chi-square 42 -- Info. Gain 44 -- Técnica de Validación Cruzada Aplicada en la fase de Clasificación 49 -- Resultados y Análisis 51 -- Escenario Experimental N1 (Conjunto de Características Seleccionadas) 52 -- Simulacion CHI SQUARE+CLONALG 53 -- Simulación INFO.GAIN+CLONALG 54 -- Simulacion GAIN RATIO +CLONALG 56 -- Simulación FILTERED +CLONALG 57 -- Consolidación de experimentos 59 -- Escenario Experimental N0 (Conjunto Completo de Características, Utilizando Validación Cruzada) 60 -- Simulación CHI SQUARE+ CLONALG con validación cruzada 61 -- Simulación INFO GAIN+ CLONALG con validación cruzada 62 -- Simulación FILTERED+ CLONALG con validación cruzada 63 -- Simulación GAIN RATIO+ CLONALG con validación cruzada 65 -- Consolidación de experimentos aplicando CLONALG con validación cruzada 66 -- Consolidación de todos los escenarios de experimentación 67 -- Conclusiones 71 – Referencias 76 --Magíster en IngenieríaMaestría85 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaProductividad e InnovaciónBarranquilla, ColombiaMaestría en IngenieríaDetección de intrusos implementando sistemas inmunes artificialesTrabajo de grado - MaestríaTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAbdulganiyu, O. 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