Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/97586
Títol: | Técnicas de aprendizaje automático para la detección de ataques en el tráfico de red |
Autoria: | Valencia Peral, Andrés |
Director: | Rifà-Pous, Helena |
Tutor: | Hernández Jiménez, Enric |
Resum: | El projecte realitzat té com a finalitat, realitzar una anàlisi general de les tècniques d'aprenentatge automàtic actualment disponibles, aplicades a la implementació d'un sistema de detecció d'intrusió de la xarxa. Es descriuran de forma senzilla les diferents tècniques existents avui en dia, posant en relleu les diferències fonamentals entre les tècniques de machine learning clàssiques en contraposició a les de deep learning utilitzant xarxes neuronals, així com la relació subjacent entre elles. Farem un estudi més exhaustiu d'una de les tècniques d'aprenentatge automàtic, l'arbre de decisió, i finalment ens ocuparem amb cert detall dels aspectes a tenir en compte en la implementació d'una xarxa neuronal per a escometre el problema, amb especial focus en l'elecció dels hiperparámetros d'entrenament i les conseqüències que aquestes decisions comporten. Conclourem que per la naturalesa del problema plantejat, que disposa de conjunts de mostres extremadament abundants per poder entrenar els models desitjats, l'aplicació d'aquestes tècniques ofereix un avantatge decisiu enfront d'altres tècniques tradicionals basades en regles i signatures. |
Paraules clau: | aprenentatge automàtic aprenentatge profund xarxes neuronals IDS |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | 4-jun-2019 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
avalenciapTFM0619memoria.pdf | Memoria del TFM | 3,41 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Tester2.py | 7,63 kB | Photo CD | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons