Aplicación de redes neuronales profundas para la detección automática de nombres de dominio generados de manera algorítmica

Autores
Catania, Carlos A.; Guerra, Jorge; Marchetta, Martín G.; Caffaratti, Gabriel; Cortez, Lucía; Rezinovsky, Alfredo; Palau, Franco; Romero, Juan Manuel
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En el contexto de la seguridad de redes de datos, un nombre de dominio generado de manera algorítmica (DGA, de sus siglas en inglés) es utilizado por el software malicioso (malware) para generar de manera dinámica un gran número de nombres de dominios de manera pseudo aleatoria, y luego utilizar un subconjunto de estos como parte del canal de Comando y Control (C&C). El presente proyecto se enfoca en el desarrollo de algoritmos de detección de DGA mediante la utilización de algoritmos de aprendizaje de máquinas en general y las redes neuronales profundas en particular. Durante el último periodo del proyecto, se ha puesto especial énfasis en la puesta a punto de los modelos obtenidos con vista a su despliegue en ambientes de producción. En particular lo referido a la evaluación de los distintos aspectos necesarios para la estimación del error de generalización, más allá de la división aleatoria entre conjuntos de entrenamiento y prueba.
Eje: Seguridad informática.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Seguridad de Redes
Detección de Anomalías
Aprendizaje Automático
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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