Modelo de deteccion de intrusos usando tecnicas de aprendizaje de maquina

Abstract

El tráfico de red es un motivo de estudio, debido a que las amenazas informáticas son explotadas a través de puertos y protocolos tales como HTTP o HTTPS, así los administradores o Ingenieros pueden conocer lo que se trasmite por la red, fácilmente detectar un ataque o minimizar su efecto malicioso. Se tiene claro que así se utilicen nuevas políticas y mecanismos para proteger la seguridad de los sistemas, las organizaciones son vulnerables en los delitos informáticos, debido al crecimientos de los sistemas informatizados y del acceso a internet. (Ignacio Peluffo, 2014). Actualmente los sistemas de componentes para los modelos de detección de intrusos son estáticos, queremos proponer un modelo de detección de intrusos aplicando lenguaje de máquina, se quiere ser preventivos y reactivos, actualmente las amenazas varían a través del tiempo, quedando cortos los sistemas de información al no lograr prevenir las nuevas amenazas. (Urcuqui, 2017). Para prevenir este tipo de amenazas se puede utilizar un lenguaje de máquina dinamizando el comportamiento en el tiempo. Con este proyecto se quiere proponer un modelo de detección de intrusos en que se pueda implementar un aprendizaje de máquina donde nos permita prevenir amenazas que puedan afectar y comprometer la continuidad de los sistemas informáticos y su seguridad. Debido a que los sistemas estáticos al cambiar la amenaza en lo más mínimo, podría eventualmente afectar el sistema sino percibe esta nueva modalidad, de ahí surge la importancia de mantener el sistema actualizado permanentemente además aplicando lenguajes de máquina, nos permite un sistema más completo para así mejorar los sistemas tradicionales estáticos. (Urcuqui, 2017).