Aplicación de técnicas de Deep Learning en un Sistema de Detección de Intrusos con tráfico de red relacionado con la Dark Web
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
[ES] Los avances tecnológicos relacionados con las redes de computadores y con la tecnología de Internet de los últimos años han provocado un crecimiento exponencial de la cantidad de datos intercambiados en las comunicaciones digitales, y, por tanto, de los esfuerzos de los técnicos informáticos para proteger la seguridad, integridad y confidencialidad de los mismos. En este contexto, se han desarrollado numerosos tipos de software para prevenir y eliminar cualquier tipo de riesgo y amenazas que exponga la vulnerabilidad de los sistemas, usuarios, o cualquier tipo de dato. Con la motivación de introducirse y entender el funcionamiento de los sistemas de detección de ataques o intrusiones en redes de computadores, en este TFG se va a estudiar y utilizar técnicas de Deep Learning, tecnología base de la Inteligencia Artificial, aplicadas a un sistema de detección de intrusiones. Entre sus innumerables aplicaciones, el Deep Learning se ha utilizado con excelentes resultados en el análisis del tráfico de redes de computadoras. \nSe ha escogido el conjunto de datos CIC-Darknet2020, elaborado por el Canadian Institute of Cybersecurity (CIC), que contiene conexiones de red con tráfico benigno y otras conexiones asociadas a la Dark Web. La Dark Web engloba un conjunto de redes que están ocultas para los navegadores convencionales, cuyo acceso está limitado a ciertos protocolos y softwares específicos. Su principal característica es la de guardar la privacidad del usuario que realiza la conexión, es decir, la IP de su conexión. Dentro del conjunto de datos seleccionados, estas últimas conexiones de red están clasificadas como conexiones TOR y conexiones VPN, que son consideradas como tráfico sospechoso por los ya mencionados sistemas de detección de intrusos, debido a sus características de encriptación y anonimidad. Con todo esto, el objetivo del presente trabajo consistirá en estudiar el funcionamiento e implementación de las redes neuronales utilizadas en el Deep Learning, para, posteriormente, poner en práctica los conocimientos adquiridos implementando una red neuronal. La finalidad de esta red será detectar, con la mayor efectividad posible, las conexiones maliciosas del conjunto de datos CIC-Darknet2020, haciendo uso de las características técnicas de dichas conexiones como datos de entrada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle