Reconocimiento de ataques cibernéticos utilizando aprendizaje profundo
La Seguridad Informática es un concepto relacionado con la importancia de proteger la confiabilidad, integridad y disponibilidad (CIA) de los diferentes dispositivos tecnológicos que puedan ser usados por una empresa o un usuario. Busca que las personas tengan confianza en que sus datos personales e...
- Autores:
-
Mendoza Molina, Leidy Daniela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/44395
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/44395
- Palabra clave:
- SEGURIDAD EN COMPUTADORES
cybersecurity
DoS
DDoS
deep learning
transfer learning
pre-trained models
CNN
AutoML
CIBERESPACIO
APRENDIZAJE PROFUNDO (APRENDIZAJE AUTOMATICO)
ciberseguridad
DoS
DDoS
aprendizaje profundo
transferencia de aprendizaje
modelos pre-entrenados
AutoML
CNN
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Summary: | La Seguridad Informática es un concepto relacionado con la importancia de proteger la confiabilidad, integridad y disponibilidad (CIA) de los diferentes dispositivos tecnológicos que puedan ser usados por una empresa o un usuario. Busca que las personas tengan confianza en que sus datos personales están seguros, que no existan riesgos de ser alterados, y que estén por fuera del acceso de terceros con fines maliciosos. Sin embargo, a través de los años, así como han avanzado las tecnologías también han avanzado las herramientas para atacar la seguridad informática. Dentro de la vulnerabilidad cibernética se encuentran los siguientes ataques: ataque de denegación de servicio (DoS) y ataque de denegación de servicio distribuido (DDoS). Estos ataques buscan detener un servicio con el fin de que muchas personas dejen de usar el mismo o para destruir programas de un sistema informático, esto por medio de tráfico malicioso. El propósito de este proyecto es utilizar inteligencia artificial, específicamente modelos de aprendizaje profundo (DL: Deep learning), para poder identificar diferentes tipos de ataques cibernéticos. Para cumplir con este propósito se seleccionan dos estrategias de diseño de clasificación de imágenes basadas en DL: búsqueda automática de hiperparámetros (con AutoML), y transferencia de aprendizaje con modelos preentrenados de CNN y aplicando búsqueda manual de hiperparámetros. Específicamente, se escogen tres modelos pre-entrenados para transferencia de aprendizaje: VGG16, ResNet 152 y Xception, con hiperparámetros de profundidad de la red transferida, y optimizadores (RMSProp, Adamax, y SGD). En total, se entrenaron 45 modelos de aprendizaje profundo con el conjunto de imágenes denominado CICDDoS2019 para la clasificación de ataques cibernéticos. |
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