Detección y clasificación automática de ciberataques en redes mediante modelos de aprendizaje supervisado
Actualmente, el incremento y perfeccionamiento de los ataques cibernéticos evidencia la necesidad de sistemas de detección de intrusiones más sólidos. En este estudio, se sugiere un método para detectar intrusiones en la red utilizando el conjunto de datos CICIDS2018. La técnica incorpora algoritmos...
- Autores:
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Salcedo Suarez, Brayan Estiven
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/75962
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/75962
- Palabra clave:
- Aprendizaje supervisado
Ciberataque
Random forest
XGBoost
Árboles de decisión
Ingeniería
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International