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Título : Implementación de un sistema de detección de intrusos (IDS) basado en el aprendizaje automático de una red PYME.
Autor : Banchón Heleno, Dayanna Lizbeth
Director(es): Cobos Franco, María José
Palabras clave : TECNOLOGÍA APLICADA
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
MINERÍA DE DATOS
ALGORITMOS Y ATAQUES INFORMÁTICOS
Fecha de publicación : 15-jun-2020
Editorial : Universidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Ingeniería en Teleinformática.
Citación : ;BINGI0318-T
Tipo: Thesis
Resumen : En el presente proyecto aborda una necesidad de la empresa Pyme Visión Digital en la cual se identificó una debilidad de seguridad relacionado con la fuga de información desde la compañía. Por lo cual el presente trabajo de titulación propone la implementación de un sistema detector de intrusos y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático con el cual se busca proveer una solución tecnológica a la empresa para que esta pueda detectar ataques informáticos y predecir posibles intrusiones de carácter malicioso con el objetivo de estar preparados ante incidentes de seguridad, para lo cual se aborda conceptos de IDS, tipos de IDS, características de los IDS, ataques, tipos de ataques, aprendizaje automático, algoritmos de aprendizaje automático, entre otros. Para la sección de marco metodológico se empleó el Procesos de Minería de Datos que indica pasos a seguir para el análisis de los datos con la implementación de algoritmos.
The present project, consider the existing problem in the SME Vision Digital Company, located in Guayaquil city, which has a highly important security weakness related to the leakage of information from the company to unauthorized people, violating the confidentiality of the information. To overcome this weakness, this job proposes the implementation of an Intruder Detection System and the application of Automated Machine Learning Algorithms that provide a technological solution to this company so let it to get the capacity to detect computer attacks inside and outside the local network and predict possible malicious intrusions with the aim of being prepared for security incidents, boarding IDS concepts, IDS Types, characteristics of IDS, attacks, types of attacks, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, among others. For the methodological framework, it was used Data Mining Processes that gives steps to be followed for data analysis with the implementation of algorithms.
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URI : http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/54810
Aparece en las colecciones: Trabajo de Titulación - Ingeniería en Teleinformática

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