Desarrollo de un prototipo para la detección de ataques de denegación de servicio (DDoS) utilizando un sistema multiagente

El presente trabajo de integración curricular consiste en desarrollar un prototipo para la detección de ataques de denegación de servicio (DDoS) utilizando un sistema multiagente mediante técnicas de detección de anomalías. Con el objetivo de fortalecer la detección y clasificación del tráfico maligno a través de un modelo de aprendizaje automático conocido como XGBoost, la implementación del sistema propone el desarrollo de los agentes y está contemplado en diferente fases que involucran la configuración de un entorno de red controlado y la herramienta de detección de intrusos Snort, el envío de datos, recepción, filtro y normalización de los mismos, la estandarización de datos de entrenamiento y evaluación del modelo de detección, junto con el mecanismo de notificaciones basado en un proveedor de servicios de correo electrónico en la nube. El modelo fue͏ probado con͏ tres posibles casos y muestra un rendimiento significativo a la hora de detectar entre tráfico benigno y DDoS. El modelo͏͏muestra altos niveles de precisión y F1- score en condiciones donde existe tráfico elevado. Se integran métodos de preprocesamiento de datos para una mayor precisión y fiabilidad. Los resultados mostrados en el presente trabajo, indican el potencial del sistema para ser escalable y flexible en varios casos, formando una base para un estudio posterior. Al finalizar este trabajo se muestra un prototipo que aporta a la seguridad de las Tecnologías de la Información mostrando la importancia del trabajo colaborativo de los agentes

• Yazar: Sánchez Cárdenas, Amy Rashell (author)
• Materyal Türü: bachelorThesis
• Baskı/Yayın Bilgisi: 2025
• Konular: DETECCIÓN DE DDOS; SISTEMA MULTIAGENTE; DETECCIÓN DE ANOMALÍAS; XGBOOST; CIBERSEGURIDAD
• Online Erişim: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/46314