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Redes neuronales aplicadas al proceso de aprendizaje de un sistema de respuestas a intrusiones automático
Cita
Holgado Ortiz, Maria del Pilar, Villagra González, Víctor Abraham 
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7067-6968 and Mateos Lanchas, Verónica
(2013).
Redes neuronales aplicadas al proceso de aprendizaje de un sistema de respuestas a intrusiones automático.
En: "XI Jornadas de Ingeniería Telemática (JITEL 2013)", 28/10/2013 - 30/10/2013, Granada, España. pp. 419-426.
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7067-6968 and Mateos Lanchas, Verónica
(2013).
Redes neuronales aplicadas al proceso de aprendizaje de un sistema de respuestas a intrusiones automático.
En: "XI Jornadas de Ingeniería Telemática (JITEL 2013)", 28/10/2013 - 30/10/2013, Granada, España. pp. 419-426.
Descripción
| Título: | Redes neuronales aplicadas al proceso de aprendizaje de un sistema de respuestas a intrusiones automático |
|---|---|
| Autor/es: |
|
| Tipo de Documento: | Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo) |
| Título del Evento: | XI Jornadas de Ingeniería Telemática (JITEL 2013) |
| Fechas del Evento: | 28/10/2013 - 30/10/2013 |
| Lugar del Evento: | Granada, España |
| Título del Libro: | XI Jornadas de Ingeniería Telemática (JITEL 2013) |
| Fecha: | 2013 |
| Materias: | |
| ODS: | |
| Palabras Clave Informales: | Métodos de aprendizaje automático, Redes Neuronales, Retropropagación, Ontología, OWL, IDMEF, AIRS |
| Escuela: | E.T.S.I. Telecomunicación (UPM) |
| Departamento: | Ingeniería de Sistemas Telemáticos |
| Licencias Creative Commons: | Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial |
Resumen
La contribución de este artículo es el uso de métodos de aprendizaje automático en la arquitectura realizada dentro del proyecto RECLAMO en trabajos previos. La arquitectura se basa en un AIRS (sistema de respuestas a intrusiones automático) que infiere la respuesta más apropiada a un ataque, teniendo en cuenta el tipo de ataque, la información de contexto del sistema y la red, y la reputación del IDS que ha reportado la alerta. También, es imprescindible conocer el ratio de éxito y fracaso de las respuestas lanzadas ante un ataque, de tal manera que, además de tener un sistema adaptativo, se consiga la capacidad de autoaprendizaje. En este ámbito es donde las redes neuronales entran en juego, aportando la clasificación de éxito/fracaso de las respuestas.
Más información
| ID de Registro: | 25983 |
|---|---|
| Identificador DC: | https://oa.upm.es/25983/ |
| Identificador OAI: | oai:oa.upm.es:25983 |
| Depositado por: | Memoria Investigacion |
| Depositado el: | 14 May 2014 16:22 |
| Ultima Modificación: | 03 Feb 2023 16:23 |
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