Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/118166
Título : Aplicación de técnicas de machine learning a la ciberseguridad: Aprendizaje supervisado para la detección de amenazas web mediante clasificación basada en árboles de decisión
Autoría: Dueñas Quesada, José María
Director: Rifà-Pous, Helena  
Tutor: Hernández Jiménez, Enric
Resumen : El objetivo del TFM es desarrollar un modelo predictivo de machine learning basado en árboles de decisión cuya tarea sea clasificar un conjunto de peticiones HTTP en peticiones normales y anómalas. El TFM incluye un estudio del estado del arte sobre las aplicaciones en ciberseguridad del machine learning, la implementación con Python y Scikit-learn de un modelo clasificador basado en aprendizaje supervisado con árboles de decisión y el análisis de los resultados de aplicar dicho modelo sobre el dataset CSIC-2010. El modelo propuesto en este TFM consigue hasta un 100% de exactitud (accuracy) en la clasificación de las peticiones HTTP.
Palabras clave : árboles de decisión
aprendizaje automático
seguridad informática
ciberseguridad
análisis de datos
aprendizaje supervisado
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 2-jun-2020
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

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