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

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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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Catania, Carlos A., Guerra, Jorge, Marchetta, Martín G., Caffaratti, Gabriel, Cortez, Lucía, Rezinovsky, Alfredo, Palau, Franco, Romero, Juan Manuel
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	Ciencias Informáticas Seguridad de Redes Detección de Anomalías Aprendizaje Automático
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120466
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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

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