Modelo de detección de ciberataques: aplicación de la minerÃa de datos
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Los sistemas de detección de intrusos (IDS) son elementos importantes en las defensas de las redes para ayudar a protegerlas contra ciberataques cada vez más sofisticados. El objetivo de este proyecto es presentar una novedosa técnica de detección de anomalÃas que puede utilizarse para detectar ataques previamente desconocidos en una red mediante la identificación de caracterÃsticas de ataque. Este método de identificación de caracterÃsticas basado en los efectos combina de forma única el clustering de k-means; la selección de caracterÃsticas de NaiveBayes y la clasificación de Ã...
Los sistemas de detección de intrusos (IDS) son elementos importantes en las defensas de las redes para ayudar a protegerlas contra ciberataques cada vez más sofisticados. El objetivo de este proyecto es presentar una novedosa técnica de detección de anomalÃas que puede utilizarse para detectar ataques previamente desconocidos en una red mediante la identificación de caracterÃsticas de ataque. Este método de identificación de caracterÃsticas basado en los efectos combina de forma única el clustering de k-means; la selección de caracterÃsticas de NaiveBayes y la clasificación de árboles de decisión C4.5 para encontrar ciberataques con un alto grado de precisión y utilizó el conjunto de datos KDD99CUP como entrada. Básicamente, detecta si los ataques existen o no, como IPSWEEP, NEPTUNE, SMURF.
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