Análisis de datos sobre virus Informáticos

Dinkova, Zhaneta (2013). Análisis de datos sobre virus Informáticos. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación], Madrid, España.

Descripción

Título: Análisis de datos sobre virus Informáticos
Autor/es:
  • Dinkova, Zhaneta
Director/es:
  • Pérez Pérez, Aurora
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería Informática
Fecha: 2013
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
Pdf - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (2MB) | Vista Previa

Resumen

El trabajo fin de grado que se presenta en este documento trata de “Aplicar técnicas de Data Mining a un conjunto de datos procedentes de ataques de virus informáticos interceptados en servidores de Internet”. La propuesta de este trabajo surgió de una Institución con el fin de extraer información de un conjunto de datos proveniente de ejecuciones de virus informáticos. Lamentablemente, debido a fuertes restricciones de privacidad por parte de esta Institución y así como al relevo de la persona responsable de éste área en dicha Institución, el Proyecto finalmente se canceló. Como consecuencia, y teniendo en cuenta el carácter didáctico de este trabajo fin de grado, el proyecto KDD (Knowledge Discovery in Databases) en sí y sus objetivos de negocio y objetivos de data mining, se han establecido conforme con la misma temática de predicción de ataques de virus que había planteado la Institución en el pasado, contando con una base de datos que ha sido recopilada de diferentes empresas anónimas. Para llevar un desarrollo estructurado de todas las fases del proceso KDD, se ha trabajado siguiendo como referencia una metodología para proyectos de Data Mining, “CRISP-DM”, cuyo estándar incluye un modelo y una guía, estructurados en seis fases. Como herramienta de Data Mining a utilizar, se ha elegido el software de libre distribución “WEKA”. Por último, cabe destacar que el proyecto ha concluido satisfactoriamente, lográndose cada una de las metas establecidas como proyecto de minería de datos.

Más información

ID de Registro: 32676
Identificador DC: http://oa.upm.es/32676/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:32676
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 07 Nov 2014 09:34
Ultima Modificación: 28 Oct 2016 11:40
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • e-ciencia
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM