Detección de intrusiones mediante el uso de redes neuronales

Con el crecimiento explosivo de Internet y particularmente de las aplicaciones de comercio electrónico, los ataques a las redes se han vuelto más comunes y sofisticados. Las redes demandan medidas de protección más elaboradas para garantizar que éstas operen seguras y dar continuidad a los servicios...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Britos, José Daniel, Arias, Silvia Edith, Vargas, Laura
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2009
Materias:	Ciencias Informáticas sistema operativo Architectures Detección de Intrusiones Seguridad Integral Alerta Temprana Inundación de Paquetes Denegación de Servicios Redes de Datos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19655
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Con el crecimiento explosivo de Internet y particularmente de las aplicaciones de comercio electrónico, los ataques a las redes se han vuelto más comunes y sofisticados. Las redes demandan medidas de protección más elaboradas para garantizar que éstas operen seguras y dar continuidad a los servicios críticos, estas medidas incluyen métodos de detección y repuesta en tiempo real a los intentos de intrusión. Este trabajo usa modelos estadísticos y clasificadores multivariables para detectar perfiles de tráfico anómalos, utilizando redes neuronales. El análisis estadístico basa su cálculo en el álgebra de las funciones de densidad de probabilidad (PDF). La red neuronal integra esta información en una sola salida reportando el estado de la red, la que alimenta un software que configura al firewall, para producir un rechazo de la amenaza en tiempo real.
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Detección de intrusiones mediante el uso de redes neuronales

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