Mapas auto-organizativos probabilísticos y análisis de componentes de conexiones para la detección de anomalías en redes de computadores Hoz Correa, Eduardo Miguel de la Ortega Lopera, Julio Ortiz García, Andrés Universidad de Granada. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores Redes de ordenadores Internet Seguridad informática Sistemas de seguridad Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Control de acceso Mapas auto organizativos Cortafuegos (Seguridad informática) El 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. 2016-12-20T12:28:52Z 2016-12-20T12:28:52Z 2016 2016-06-23 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis Hoz 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] 9788491259817 http://hdl.handle.net/10481/44083 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