Desarrollo de una red neuronal MLP para la detección de Botnets en el conjunto de datos UNSW BOT-IOT

Abstract

El presente proyecto trata del desarrollo de una red neuronal MLP que detecta ataques maliciosos dentro de la red; introduciendo las redes neuronales y dando a conocer las características y modelos utilizados, para explicar teóricamente la detección de botnets en el conjunto de datos UNSW-BoT-IoT. Se tomó el conjunto de datos llamado UNSW-BoT-IoT los cuales contienen ataques botnet entre ellos DDos,Dos, se analizó los datos, posteriormente se utilizó los ataques de BoT para poder procesarlos con ayuda de la aplicación Pycharm y sus herramientas Pandas, NumPy y sklearn, que son herramientas para procesar datos. Una vez procesados los datos, se realizó la construcción de la red neuronal por medio del modelo perceptrón multicapa (MLP). Se insertaron los datos procesados y se entrenó a esta red, la cual utiliza propagación hacia atrás o también llamado delta para que pueda identificar los ataques botnet y así aprender sola y seguir detectando ataques posteriores botnet.