RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Aprendizaje automático para detección de tráfico iot anómalo, spam y malware
A1 García Deus, Bárbara Valentina
A2 Grado en Ingeniería Informática
K1 Aprendizaje automático
K1 Spam
K1 Malware
AB El objetivo del presente trabajo es analizar diferentes aplicaciones del aprendizajeautomático en el campo de la ciberseguridad.Como punto de partida se realiza una breve introducción a los conceptos básicos delaprendizaje automático, las herramientas más sencillas para comenzar este tipo deanálisis y la construcción de modelos.Dada la amplia variedad de contextos con los que se relaciona la ciberseguridad, sehan elegido tres de especial impacto en la seguridad de las organizaciones: losdispositivos IoT, el spam y el malware.La eclosión exponencial de los dispositivos IoT los ha convertido en origen de losataques más graves en los últimos años. Por ello, la detección temprana de anomalías eneste contexto resulta fundamental. Para este caso se ha empleado un algoritmo deaprendizaje no supervisado.En el caso del spam, vía de entrada de grandes estafas y de infección masiva deequipos informáticos, se ha optado por el análisis del contenido de los correos empleandovarios modelos diferentes.Por último, se ha trabajado sobre un repositorio de ficheros de diferentes tipos demalware para tratar de discernir en qué casos podemos identificar no solo si se trata deelementos maliciosos, sino también para tratar de identificar de qué tipo se trata en cadacaso.
YR 2021
FD 2021
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/24203
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/24203
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 25-abr-2024