Detección de anomalías en la red de la Empresa Newoffice utilizando algoritmos de aprendizaje automáticos.

Vera Córdova, Ana Luisa

Detección de anomalías en la red de la Empresa Newoffice utilizando algoritmos de aprendizaje automáticos.

dc.contributor.advisor	Castillo León, Rosa Elizabeth
dc.contributor.author	Vera Córdova, Ana Luisa
dc.date.accessioned	2021-09-23T13:45:50Z
dc.date.available	2021-09-23T13:45:50Z
dc.date.issued	2020-10-22
dc.description	Este documento contiene archivo en PDF.	es_ES
dc.description.abstract	En el presente trabajo de titulación se realizó la detección de anomalías en la red LAN de la empresa NewOffice la cual no cuenta con un sistema de seguridad y se encuentra expuesta a posibles ataques de ciberseguridad, se analizan si los mismos son de carácter maliciosos para los datos que se manejan en la empresa. Para llevar a cabo esta propuesta, se procedió con la recolección de información mediante el uso de un sistema de detección de intrusiones (IDS) comercial, se aplicó la modalidad bibliográfica para el desarrollo del trabajo y la investigación descriptiva para establecer la base del análisis de los datos obtenidos. A nivel teórico se describe los diferentes tipos de ataques en una red, sistemas operativos, y las herramientas principales para el funcionamiento del algoritmo no supervisado, como resultado se presentan diferentes categorías en forma de clúster, que aplicando nuevos comandos de ejecución se pueden evitar.	es_ES
dc.description.abstract	In this degree work, computer anomalies and attacks are detected in a LAN network and it is analyzed whether they are malicious and harmful to the data handled in the company. To carry out the proposal presented in the NewOffice company, information was collected using a commercial intrusion detection system (IDS), which allowed to establish the basis of the analysis. As complements, the different types of attacks that can be found on the network, operating systems, and programming languages that will be the main tools for the development of the proposal, definition and types of algorithms that are handled in Machine are detailed in the theoretical framework. Learning, it describes the step-by-step implementation of the data in the unsupervised algorithm to obtain the result of the anomalies collected by the IDS.	es_ES
dc.identifier.uri	http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/55096
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Ingeniería en Teleinformática.	es_ES
dc.relation.ispartofseries	;BINGI0341-T
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.subject	TECNOLOGÍA APLICADA	es_ES
dc.subject	MACHINE LEARNING	es_ES
dc.subject	ALGORITMOS DE APRENDIZAJE	es_ES
dc.subject	SISTEMA DE DETECCIÓN	es_ES
dc.title	Detección de anomalías en la red de la Empresa Newoffice utilizando algoritmos de aprendizaje automáticos.	es_ES
dc.type	Thesis	es_ES