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dc.contributor.advisorOrtega Lopera, Julio es_ES
dc.contributor.advisorOrtiz García, Andréses_ES
dc.contributor.authorHoz Correa, Eduardo Miguel de laes_ES
dc.contributor.otherUniversidad de Granada. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadoreses_ES
dc.date.accessioned2016-12-20T12:28:52Z
dc.date.available2016-12-20T12:28:52Z
dc.date.issued2016es_ES
dc.date.submitted2016-06-23
dc.identifier.citationHoz Correa, E.M. Mapas auto-organizativos probabilísticos y análisis de componentes de conexiones para la detección de anomalías en redes de computadores. Granada: Universidad de Granada, 2016. [http://hdl.handle.net/10481/44083]es_ES
dc.identifier.isbn9788491259817
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/44083
dc.description.abstractEl crecimiento de Internet y, en consecuencia, el número de ordenadores interconectados, ha dejado al descubierto grandes cantidades de información a los intrusos y atacantes. Los cortafuegos tienen como objetivo detectar violaciones de acuerdo con un conjunto de reglas predefinidas y generalmente bloquean el tráfico de entrada potencialmente peligroso. Sin embargo, con la evolución de las técnicas de ataque, es más difícil distinguir las anomalías del tráfico normal. Se han propuesto diferentes enfoques de detección, incluyendo el uso de técnicas de aprendizaje automático basadas en modelos neuronales, tales como los Mapas Auto- Organizados (SOM). En este trabajo, presentamos un enfoque de clasificación que se hibrida con técnicas estadísticas y SOM para la detección de anomalías de red. Así, mientras el Análisis de Componentes Principales (PCA) y la Tasa Discriminante de Fisher (FDR) se han considerado para la selección de características y la eliminación de ruido, los Mapas Auto-Organizativos Probabilísticos (PSOM) tienen como objetivo modelar el espacio de características y permitir distinguir entre las conexiones normales y anómalas. Las capacidades de detección del sistema propuesto pueden ser modificados sin el re-entrenamiento del mapa, con sólo modificar las probabilidades de activación de unidades. Esto conlleva a implementaciones rápidas de los Sistemas de Detección de Intrusión (IDS) lo cual es necesario para hacer frente a los actuales anchos de banda de los enlaces en las redes informáticas.es_ES
dc.description.sponsorshipTesis Univ. Granada. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadoreses_ES
dc.description.sponsorshipMinisterio de Economía y Competitividad de España, y Fondos Feder, han financiado los proyectos TIN2012-32039, TIN2015-67020-P, y PSI2015-65848-R.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Granadaes_ES
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Licenseen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/en_US
dc.subjectRedes de ordenadoreses_ES
dc.subjectInternet es_ES
dc.subjectSeguridad informática es_ES
dc.subjectSistemas de seguridad es_ES
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subjectControl de acceso es_ES
dc.subjectMapas auto organizativoses_ES
dc.subjectCortafuegos (Seguridad informática)es_ES
dc.titleMapas auto-organizativos probabilísticos y análisis de componentes de conexiones para la detección de anomalías en redes de computadoreses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.subject.udc654es_ES
dc.subject.udc1203es_ES
europeana.typeTEXTen_US
europeana.dataProviderUniversidad de Granada. España.es_ES
europeana.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/en_US
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US


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