Detección de Ataque de DDoS utilizando Machine Learning – algoritmo de Random Forest
Es indudable el rol que los Sistemas de Comunicaciones tienen en la vida diaria de las personas, el uso de esta tecnología presenta diversas prestaciones como procesamiento de datos de negocio, educación y aprendizaje a distancia, colaboración en línea, adquisición de datos y entretenimiento. Con l...
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI)
2022-02-01
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| Series: | Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://localhost/Serie%20cientifica/ojs/index.php/serie/article/view/1041 |
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| Summary: | Es indudable el rol que los Sistemas de Comunicaciones tienen en la vida diaria de las personas, el uso de esta tecnología presenta diversas prestaciones como procesamiento de datos de negocio, educación y aprendizaje a distancia, colaboración en línea, adquisición de datos y entretenimiento. Con la finalidad de que los servicios que son ofrecidos por los sistemas de comunicación estén disponibles cuando se requieran -disponibilidad-, que la información generada por estos servicios o transmitidas desde ellos sea enviada o llegue sin alteración -integridad- y que la información que maneja solo pueda ser visualizada o accedida por la persona que tiene la autorización de hacerlo -confidencialidad- es importante garantizar la seguridad de estos equipos. El trabajo realizado tuvo como objetivo realizar una prueba de concepto de la identificación de vulnerabilidad creando un modelo de identificación de amenazas usando algoritmo supervisado de máquina a partir de conjunto de datos de entrenamiento y de pruebas para validar la correcta ejecución del modelo, el resultado obtenido fue un modelo con una puntuación de identificación de anomalías de seguridad de un 99%.
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| ISSN: | 2306-2495 |