Sistemas de detección de intrusos con mapas autoorganizativos probabilísticos y optimización multiobjetivo Hoz Franco, Emiro de la Ortega Lopera, Julio Ortiz García, Andrés Universidad de Granada. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores Mapas Tecnologías Detección de intrusos Análisis de sistemas Sistemas informáticos Control de acceso Seguridad informática Computación evolutiva Disponer de procedimientos eficientes de clasificación de patrones es esencial en muchas aplicaciones de gran interés socio-económico. Una de ellas es el diseño de Sistemas de Detección de Intrusos en sistemas de cómputo. Un factor fundamental para la consecución de eficiencia en procesos de clasificación, es la ejecución previa de técnicas de selección y/o extracción de características sobre el conjunto de datos. Lo cual no sólo mejora la precisión de la clasificación, también mejora la capacidad de generalización en el caso de la clasificación supervisada, o contrarresta el sesgo que se genera con números más bajos o más altos de características, que se presenta en algunos de los métodos utilizados para validar la agrupación/clasificación, en el caso de los clasificadores no supervisados. 2016-11-24T09:01:23Z 2016-11-24T09:01:23Z 2016 2016-02-09 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis Hoz Franco, E. Sistemas de detección de intrusos con mapas autoorganizativos probabilísticos y optimización multiobjetivo. Granada: Universidad de Granada, 2016. [http://hdl.handle.net/10481/43551] 9788491258247 http://hdl.handle.net/10481/43551 spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License Universidad de Granada