Aplicación de selección de características, métricas de aprendizaje y reducción de dimensión en sistemas de detección de intrusos /

Abstract

Las redes de computadores inicialmente fueron diseñadas para una cantidad limitada de usuarios, hoy día se presentan como una necesidad para los hogares, pequeñas, medianas y grandes organizaciones. Los malos diseños de estructura de las redes de computadores han generado brechas de seguridad para mantener la integralidad, confidencialidad y disponibilidad de la información que es transferida por dicho medio, por ello existe la necesidad de proponer nuevas estrategias que permitan la identificación de ingresos no autorizados a las redes de computadores. El desarrollo de esta investigación tiene como propósito la aplicación de técnicas de selección de características, métricas de aprendizaje y reducción de dimensión en sistemas de detección de intrusos, utilizando los datos almacenados en el dataset NSL-KDD, el cual contiene 225.000 registros de conexiones en una red de computadores con 41 características.