Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/10609/118166
Títol: Aplicación de técnicas de machine learning a la ciberseguridad: Aprendizaje supervisado para la detección de amenazas web mediante clasificación basada en árboles de decisión
Autoria: Dueñas Quesada, José María
Director: Rifà-Pous, Helena  
Tutor: Hernández Jiménez, Enric
Resum: L'objectiu del TFM és desenvolupar un model predictiu de machine learning basat en arbres de decisió la tasca de la qual sigui classificar un conjunt de peticions HTTP en peticions normals i anòmales. El TFM inclou un estudi de l'estat de l'art sobre les aplicacions en ciberseguretat del machine learning, la implementació amb Python i Scikit-learn d'un model classificador basat en aprenentatge supervisat amb arbres de decisió i l'anàlisi dels resultats d'aplicar aquest model sobre el dataset CSIC-2010. El model proposat en aquest TFM aconsegueix fins a un 100% d'exactitud (accuracy) en la classificació de les peticions HTTP.
Paraules clau: aprenentatge automàtic
seguretat informàtica
ciberseguretat
anàlisi de dades
aprenentatge supervisat
Tipus de document: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Data de publicació: 2-jun-2020
Llicència de publicació: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/  
Apareix a les col·leccions:Bachelor thesis, research projects, etc.

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
joseduenasTFM0620memoria.pdf3,54 MBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir
Comparteix:
Exporta:
Consulta les estadístiques

Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons Creative Commons