Aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales
La detección de bots es un desafío crítico para los repositorios digitales académicos como SEDICI, con implicaciones para la seguridad cibernética, el análisis de tráfico y las estadísticas de acceso y uso. Este estudio aborda la escasez de datos públicos y la necesidad de métodos eficaces para dis...
Guardado en:
| Autores principales: | , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176999 |
| Aporte de: |
| id |
I19-R120-10915-176999 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
I19-R120-10915-1769992025-02-27T20:03:57Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176999 Aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales Bértoli, Rafael Estrebou, César Armando Lira, Ariel Jorge 2024-10 2024 2025-02-27T14:17:30Z es Ciencias Informáticas Bots Aprendizaje automático Repositorios La detección de bots es un desafío crítico para los repositorios digitales académicos como SEDICI, con implicaciones para la seguridad cibernética, el análisis de tráfico y las estadísticas de acceso y uso. Este estudio aborda la escasez de datos públicos y la necesidad de métodos eficaces para distinguir entre accesos humanos y automatizados en entornos web. Presentamos un nuevo dataset de logs web derivado de SEDICI y evaluamos diversos algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de accesos. Nuestro análisis comparativo abarca desde métodos clásicos como Regresión Logística hasta técnicas avanzadas de ensemble como XGBoost y Random Forest. Los resultados muestran un rendimiento sobresaliente de los modelos basados en árboles con una efectividad superior al 97%. Además, discutimos las implicaciones prácticas de implementar estos modelos en SEDICI para mejorar la precisión de las estadísticas de acceso y proporcionamos una base para futuras investigaciones en la detección de bots en repositorios digitales. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 12-23 |
| institution |
Universidad Nacional de La Plata |
| institution_str |
I-19 |
| repository_str |
R-120 |
| collection |
SEDICI (UNLP) |
| language |
Español |
| topic |
Ciencias Informáticas Bots Aprendizaje automático Repositorios |
| spellingShingle |
Ciencias Informáticas Bots Aprendizaje automático Repositorios Bértoli, Rafael Estrebou, César Armando Lira, Ariel Jorge Aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales |
| topic_facet |
Ciencias Informáticas Bots Aprendizaje automático Repositorios |
| description |
La detección de bots es un desafío crítico para los repositorios digitales académicos como SEDICI, con implicaciones para la seguridad cibernética, el análisis de tráfico y las estadísticas de acceso y uso.
Este estudio aborda la escasez de datos públicos y la necesidad de métodos eficaces para distinguir entre accesos humanos y automatizados en entornos web. Presentamos un nuevo dataset de logs web derivado de SEDICI y evaluamos diversos algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de accesos.
Nuestro análisis comparativo abarca desde métodos clásicos como Regresión Logística hasta técnicas avanzadas de ensemble como XGBoost y Random Forest. Los resultados muestran un rendimiento sobresaliente de los modelos basados en árboles con una efectividad superior al 97%.
Además, discutimos las implicaciones prácticas de implementar estos modelos en SEDICI para mejorar la precisión de las estadísticas de acceso y proporcionamos una base para futuras investigaciones en la detección de bots en repositorios digitales. |
| format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
| author |
Bértoli, Rafael Estrebou, César Armando Lira, Ariel Jorge |
| author_facet |
Bértoli, Rafael Estrebou, César Armando Lira, Ariel Jorge |
| author_sort |
Bértoli, Rafael |
| title |
Aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales |
| title_short |
Aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales |
| title_full |
Aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales |
| title_fullStr |
Aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales |
| title_full_unstemmed |
Aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales |
| title_sort |
aprendizaje automático para la detección de bots en repositorios digitales |
| publishDate |
2024 |
| url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176999 |
| work_keys_str_mv |
AT bertolirafael aprendizajeautomaticoparaladetecciondebotsenrepositoriosdigitales AT estreboucesararmando aprendizajeautomaticoparaladetecciondebotsenrepositoriosdigitales AT liraarieljorge aprendizajeautomaticoparaladetecciondebotsenrepositoriosdigitales |
| _version_ |
1845116797012934656 |