Reconocimiento de ataques cibernéticos utilizando aprendizaje profundo (2021)
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.