Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/126948
Títol: | Analysis of reinforcement learning techniques applied to honeypot systems |
Autoria: | Navarro Ferrer, Oriol |
Tutor: | Torregrosa Garcia, Blas |
Altres: | Prados Carrasco, Ferran |
Resum: | L'estudi de les amenaces de ciberseguretat és un element cada vegada més rellevant per a les organitzacions públiques i privades, a causa del nombre creixent d'atacs cibernètics i del seu impacte sobre els actius de les organitzacions i la seva reputació. La recopilació d'informació detallada que permeti determinar com seran els atacs futurs és clau per anticipar-se a les defenses de les organitzacions. Les tàctiques, tècniques i procediments utilitzats pels actors de les amenaces es poden recopilar mitjançant diversos enfocaments, un dels quals és el de sistemes de test. L'eficàcia d'aquests objectius de recollida d'informació sobre atacs depèn significativament de la seva capacitat per presentar un entorn realista que pugui atreure els atacants a revelar les seves tècniques. Aquest projecte presenta un estudi de dissenys i implementacions de pots de mel adaptatius, centrat en l'ús de l'aprenentatge de reforç, per assolir interaccions més realistes entre taques de mel i atacants, i una anàlisi de les tècniques i mètriques de rendiment existents. |
Paraules clau: | aprenentatge de reforç sistemes de pots de mel pot de mel autoadaptatiu intel·ligència de les amenaces funcions de recompensa |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | 3-gen-2021 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
onavarrofeTFM021memory.pdf | Memory of TFM | 1,35 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons