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Definición de un modelo de seguridad en redes de cómputo, udmediante el uso de técnicas de inteligencia artificial = Definition of a model of computer network security, using artificial intelligence techniques

机译:计算机网络中安全模型的定义, u通过使用人工智能技术=定义计算机网络安全模型,使用人工智能技术

摘要

Las intrusiones a las redes de datos, son un problema constante que enfrentan los administradores de estas. Es por esto que se hace necesario identificar, estudiar y udproponer técnicas que permitan detectar el momento en el cual se está intentando vulnerar la red con el fin de tomar medidas que permitan mitigar estas amenazas.udEn este trabajo se realizó un estudio e identificación de la taxonomía de las amenazas que puedan llevar a un ataque en una red de datos. A partir de esta se identificaron las udcaracterísticas más relevantes de las tramas involucradas en estos procesos con el objeto de seleccionarlas, procesarlas y clasificarlas por medio de técnicas de inteligencia artificial, específicamente la normalización (Z-Score), reducción de dimensionalidad (PCA) y clasificación basada en redes neuronales (ANN1) con el fin de proponer un sistema de detección de intrusiones (IDS).udAquí se toman en cuenta conjuntos completos de datos donde se encuentran tramas que pertenecen tanto a amenazas como a tráfico normal (para este trabajo se denomina ruido), teniendo como única referencia que dentro de este conjunto se presenta o no una amenaza por lo tanto se categoriza todo el conjunto y no tramas individuales, al contrario udde un gran porcentaje de trabajos revisados como los que usan el set de datos KDD 99, en los cuales en el conjunto de datos las tramas están diferenciadas y marcadas como amenaza o tráfico normal / Abstract: The intrusion data networks are a constant problem faced by managers of these. udTherefore is necessary to identify, study and propose techniques to detect the moment in which the network is trying to undermine in order to take measures to mitigate these threats In this paper was conducted a study and identification of the taxonomy of threats that could lead to an attack on a data network. From this we identified the most relevant characteristics of the networks with which they are carried out in order to select, process and classify using artificial intelligence techniques, specifically the normalization (ZScore), dimensionality reduction (PCA) and classification based on neural networks ud(ANN) to propose an intrusion detection system (IDS).udHere are taken into account complete data sets of frames that belong to both threats like normal traffic (for this work is called noise), with the only reference in this set presents a threat or not is therefore categorizes the whole and not individual frames, as opposed to alarge percentage of papers reviewed as those using the KDD data set 99, which in the data set frames are differentiated and marked as a threat or normal traffic.
机译:入侵数据网络是其管理员经常遇到的问题。这就是为什么有必要进行识别,研究和提出建议的技术,以便能够检测到您试图破坏网络的时刻,以便采取措施来减轻这些威胁。可能导致数据网络攻击的威胁分类。由此,确定了与这些过程有关的地块的最相关特征,以便使用人工智能技术(特别是归一化(Z分数),降维(PCA))对它们进行选择,处理和分类。并基于神经网络(ANN1)进行分类,以提出入侵检测系统(IDS)。 ud考虑了完整的数据集,在其中发现了既属于威胁又属于正常流量的帧(为此作品称为噪音),它是在该集合中是否存在威胁的唯一参考,因此,整个集合是分类的,而不是单个图,这与诸如使用该集合的那些经过审查的作品中的很大一部分不同KDD 99数据,其中数据集中的帧被区分并标记为威胁或正常流量/摘要:入侵数据网络是这些管理者经常面临的问题。因此,有必要识别,研究和提出技术来检测网络正在试图破坏的时刻,以便采取措施来减轻这些威胁。本文旨在研究和识别可能导致威胁的分类法。对数据网络的攻击。由此,我们确定了与之进行关联的网络的最相关特征,以便使用人工智能技术进行选择,处理和分类,特别是归一化(ZScore),降维(PCA)和基于神经网络的分类 ud (ANN)提出入侵检测系统(IDS) UdHere考虑了属于两种威胁(如正常流量)的完整帧数据集(在本工作中称为噪声),该集合中的唯一参考内容是因此,与否相比,使用KDD数据集99审查的论文中有很大一部分是相对于不是威胁的威胁,而是将整个威胁而不是单个帧进行了归类,而在KDD数据集99中,这些论文被区分并标记为威胁或正常流量。

著录项

  • 作者

    Henao Ríos José León;

  • 作者单位
  • 年度 2012
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
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  • 中图分类

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