Sistemas de detección de intrusos con mapas autoorganizativos probabilísticos y optimización multiobjetivo

Abstract

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.