Clasificación de ataques mediante técnicas de aprendizaje automático en Redes Definidas por Software
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 segur...
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| 主要作者: | |
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| 格式: | bachelorThesis |
| 語言: | spa |
| 出版: |
2023
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| 主題: | |
| 在線閱讀: | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/36045 |
| 標簽: |
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添加標簽 | 總結: | 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. |
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