Análisis y detección de Tráfico Malicioso mediante Machine Learning y Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Los ataques distribuidos de denegación de servicio (DDoS) aparecieron por primera vez a mediados de los años 90, como ataques que impedían a los usuarios legítimos acceder a determinados servicios disponibles en Internet. Un ataque DDoS intenta agotar los recursos de la víctima para colapsar o suspender sus servicios. \n \nEl Trabajo de Fin de Grado se centra en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial al dataset CICDDoS2019 del Instituto Canadiense de Ciberseguridad, con el objetivo de diferenciar entre tráfico de red legítimo y tráfico de red malicioso. \n \nSe implementan y evalúan varios modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para identificar patrones de tráfico malicioso y detectar ataques DDos. El proyecto incluye una fase de preprocesamiento de datos, selección de características relevantes, y ajuste de modelos. Los resultados son analizados para determinar la efectividad de cada modelo en la clasificación precisa del tráfico, contribuyendo así a mejorar las estrategias de ciberseguridad. \n \nAbstract: \n \nDistributed Denial of Service (DDoS) attacks first appeared in the mid-1990s as attacks that prevented legitimate users from accessing certain services available on the Internet. A DDoS attack attempts to exhaust the victim's resources to crash or suspend its services. \n \nThe Final Degree Work focuses on the application of artificial intelligence techniques to the Canadian Cybersecurity Institute's CICDDoS2019 dataset, with the objective of differentiating between legitimate network traffic and malicious network traffic. \n \nSeveral machine learning and deep learning models are implemented and evaluated to identify malicious traffic patterns and detect DDoS attacks. The project includes a data preprocessing phase, selection of relevant features, and model fitting. The results are analyzed to determine the effectiveness of each model in accurately classifying traffic, thus contributing to improve cybersecurity strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».