Análisis de la viabilidad de la aplicación de técnicas de Auto Machine Learning para la detección de intrusiones
El propósito de este trabajo es evaluar la idoneidad del uso de técnicas y herramientas de Auto Machine Learning en el ámbito de la ciberseguridad, específicamente en la detección de intrusiones mediante el análisis del tráfico de red. Para ello, se ha implementado un sistema que entrena varios mode...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/146208 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10609/146208 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | algoritmos de clasificación aprendizaje automático hiperparámetro AutoML machine learning hyperparameter algoritme de classificació hiperparàmetre Computer security -- TFM Seguretat informàtica -- TFM Seguridad informática -- TFM |
| Resumo: | El propósito de este trabajo es evaluar la idoneidad del uso de técnicas y herramientas de Auto Machine Learning en el ámbito de la ciberseguridad, específicamente en la detección de intrusiones mediante el análisis del tráfico de red. Para ello, se ha implementado un sistema que entrena varios modelos de predicción sobre el dataset introducido mediante técnicas tanto de Machine Learning tradicional, como técnicas de AutoML y realiza una comparación con los resultados obtenidos. Este sistema se ha implementado en el lenguaje de programación Python y hace uso de librerías como Scikit-learn y TPOT, ambas muy presentes en el desarrollo de tecnologías de ML y son de código abierto. Finalmente, se han escogido datasets previamente utilizados en otros experimentos de aplicación de técnicas de Machine Learning similares. Esta elección permite comparar los resultados obtenidos con aquellos realizados en el estado del arte. |
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