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Título : Clasificación de ataques mediante técnicas de aprendizaje automático en Redes Definidas por Software
Director(es): Núñez Agurto, Alberto Daniel
Autor: Castillo Camacho, Miguel Angel
Palabras clave : REDES DEFINIDAS POR SOFTWARE
ATAQUES
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Fecha de publicación : feb-2023
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. ESPESD. Carrera de Ingeniería en Tecnologías de la Información.
Citación : Castillo Camacho, Miguel Angel (2023). Clasificación de ataques mediante técnicas de aprendizaje automático en Redes Definidas por Software. Carrera de Ingeniería en Tecnologías de la Información. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. ESPESD. Sede Santo Domingo.
Abstract: Las Redes Definidas por Software (SDN) representan un nuevo modelo de red que separa la funcionalidad de control de la gestión de datos, lo que puede mejorar significativamente la eficiencia y flexibilidad de esta última. Sin embargo, se enfrenta a importantes amenazas, que ponen en peligro la seguridad y disponibilidad de los datos y servicios. Este trabajo tiene como objetivo definir un modelo de clasificación de ataques mediante técnicas de aprendizaje automático, para mejorar la capacidad de defensa y aumentar la seguridad de la gestión de datos en SDN. Para esto, se realizó una revisión sistemática de la literatura (SLR) siguiendo la metodología de Bárbara Kitchenham, cuyos resultados muestran información de los principales conjuntos de datos y las técnicas de aprendizaje automático más utilizadas en SDN. Además, se aplicó las metodologías de investigación en ciencia del diseño (DSR), el descubrimiento de conocimiento en bases de dato (KDD) y el análisis exploratorio de datos (EDA) para desarrollar los modelos de aprendizaje automático.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/36045
Aparece en las colecciones: Tesis - Carrera de Tecnologías de la Información (Sto. Domingo)

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