Estrategias de pre-procesamiento de datos para el análisis de tráfico de redes como problema big data

Autores
Barrionuevo, Mercedes; Piccoli, María Fabiana
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Detectar posibles ataques a una red de computadoras requiere contar con métodos o estrategias trabajando en conjunto para la clasificación del tráfico. El área constituye un problema básico de amplio interés sobre todo en conceptos emergentes como Big Data, con sus nuevas tecnologías para almacenar, procesar y obtener información a partir de grandes cantidades de datos. El reconocimiento del tráfico malicioso en una red depende, en primera instancia, de la eficiencia en la recolección de datos y su correcto pre-procesamiento a fin de ser lo más representativo al aplicar el modelo de análisis de datos elegido. Este tema es el abordado en este trabajo, formando parte de un proyecto integral de detección de ataques a redes de computadoras aplicando Computación de Alto Desempeño en GPU, Inteligencia Artificial y Procesamiento de Imágenes.
Workshop: WARSO - Arquitectura, Redes y Sistemas Operativos
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Big Data
Normalización y limpieza de datos
Ataques
Tráfico de redes
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
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