Detección de ataques realizados a un servidor por un nodo BOTNET mediante la implementación de un modelo de red neuronal de aprendizaje profundo (DEEP LEARNING) usando el conjunto de datos BETH

Este proyecto presenta la implementación de un modelo de red neuronal de aprendizaje profundo para la detección de ataques realizados a un servidor por un nodo botnet, utilizando el conjunto de datos BETH1. El contexto del trabajo se enmarca en la problemática actual de los ataques a la seguridad en...

Full description

Autores:

García González, Julián Eduardo
Payares Mateus, Kevin Geancarlo

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:

2023

Institución:

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Repositorio:

RIUD: repositorio U. Distrital

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.udistrital.edu.co:11349/39595

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/11349/39595

Palabra clave:

Aprendizaje profundo
Servidores
Ciberataques
Seguridad de internet
Botnet
Redes neuronales
Aprendizaje automático
Ingeniería en Telecomunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas
Detección de intrusos y ciberseguridad
Análisis de tráfico de redes y redes neuronales
Inteligencia artificial y seguridad informática
Deep learning
Servers
Cyber-attacks
Internet security
Botnet
Neural networks
Machine learning

Rights

License

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional