Detección de intrusiones mediante el uso de redes neuronales

Autores
Britos, José Daniel; Arias, Silvia Edith; Vargas, Laura
Año de publicación
2009
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Con el crecimiento explosivo de Internet y particularmente de las aplicaciones de comercio electrónico, los ataques a las redes se han vuelto más comunes y sofisticados. Las redes demandan medidas de protección más elaboradas para garantizar que éstas operen seguras y dar continuidad a los servicios críticos, estas medidas incluyen métodos de detección y repuesta en tiempo real a los intentos de intrusión. Este trabajo usa modelos estadísticos y clasificadores multivariables para detectar perfiles de tráfico anómalos, utilizando redes neuronales. El análisis estadístico basa su cálculo en el álgebra de las funciones de densidad de probabilidad (PDF). La red neuronal integra esta información en una sola salida reportando el estado de la red, la que alimenta un software que configura al firewall, para producir un rechazo de la amenaza en tiempo real.
Eje: Arquitectura, Redes y Sistemas Operativos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
sistema operativo
Architectures
Detección de Intrusiones
Seguridad Integral
Alerta Temprana
Inundación de Paquetes
Denegación de Servicios
Redes de Datos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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