Aplicación de selección de características, métricas de aprendizaje y reducción de dimensión en sistemas de detección de intrusos /
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Date
2013
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Abstract
Las redes de computadores inicialmente fueron diseñadas para una cantidad limitada de usuarios,
hoy día se presentan como una necesidad para los hogares, pequeñas, medianas y grandes
organizaciones. Los malos diseños de estructura de las redes de computadores han generado
brechas de seguridad para mantener la integralidad, confidencialidad y disponibilidad de la
información que es transferida por dicho medio, por ello existe la necesidad de proponer nuevas
estrategias que permitan la identificación de ingresos no autorizados a las redes de computadores.
El desarrollo de esta investigación tiene como propósito la aplicación de técnicas de selección de
características, métricas de aprendizaje y reducción de dimensión en sistemas de detección
de intrusos, utilizando los datos almacenados en el dataset NSL-KDD, el cual contiene 225.000
registros de conexiones en una red de computadores con 41 características.