Herramienta para el etiquetado de tráfico de red basada en agrupamiento no supervisado
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Herramienta para el etiquetado de tráfico de red basada en agrupamiento no supervisadoAutor(es)
Directores
Dafonte, CarlosF. López-Vizcaíno, Manuel
Fecha
2019Centro/Dpto/Entidad
Universidade da Coruña. Facultade de InformáticaDescripción
Traballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría informática. Curso 2018/2019Resumen
[Resumen] El gran volumen de información que circula por las redes de comunicaciones así como la necesidad de mantener un nivel adecuado de seguridad hacen necesario el análisis del tráfico de red. El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) aborda la creación de una herramienta que permita identificar tráfico de red malicioso basándose en aprendizaje no supervisado e información presente en las cabeceras de los paquetes de red. El objetivo principal de este trabajo es la obtención de una aplicación que permita la exploración y análisis de mapas auto-organizados. Así como la creación, modificación y eliminación
de etiquetas asociadas a cada una de sus neuronas. Dentro de ella se incluye la visualización de la distribución de los datos en cada neurona y un análisis estadístico de los datos almacenados. Como objetivo secundario hemos realizado un análisis de un conjunto de datos para seleccionar la información más significativa a la hora de determinar si un mensaje es peligroso para el sistema. Basándonos en los resultados hemos generado un conjunto en el formato adecuado para la aplicación de mapas auto organizados. [Abstract]The large volume of information in communication networks as well as the adequate level of security needed require to analyze network traffic. This end-of-degree project presents a tool based on unsupervised learning techniques and information present in network packets headers. The main objective of this project is the development of a tool to explore and analyze self organized maps. And the creation, modification and the removal of labels for each neuron. Also a visualization that allow us to observe the distribution of the data inside each neuron and an statistical analysis of data is included. Besides, we have performed an analysis to decide which is the most significant information when determining if a message is dangerous for a system. Based on this results we have generated a dataset in the format required by the self organized maps tool.
Palabras clave
Inteligencia artificial
Big Data
Mapas autoorganizativos
Aplicación web
Visualización.
Artificial intelligence
SelfOrganized Maps
Web application
Visualization system
Big Data
Mapas autoorganizativos
Aplicación web
Visualización.
Artificial intelligence
SelfOrganized Maps
Web application
Visualization system
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España