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...

Full description

Autores:
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
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