Una aproximación efectiva a la detección de anomalías en el tráfico TCP/IP usando técnicas de inteligencia artificial

El presente artículo introduce una aproximación al problema de “Anomaly Intrusion Detection” basada en una combinación de algoritmos de “Machine Learning” (ML) supervisados y no supervisados. Los objetivos que se persiguen son: el modelar en forma efectiva el tráfico de una organización y el reducir...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Couchet, Jorge, Steiner, Miriam, San Vicente, Rodrigo, Ferreira, Enrique
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2005
Materias:
Ciencias Informáticas
Inteligencia Artificial
Neural nets
Redes Neurales (Computación)
anomaly intrusion detection
machine learning
learning vector quantization
self-organizing maps
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22919
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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