Comparación de las redes neuronales SOM y GG en los sistemas de detección de intrusos de red

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Title: Comparación de las redes neuronales SOM y GG en los sistemas de detección de intrusos de red
Authors: Mora Gimeno, Francisco José | Maciá Pérez, Francisco | Marcos-Jorquera, Diego
Research Group/s: GrupoM. Redes y Middleware
Center, Department or Service: Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación
Keywords: Redes neuronales | SOM | GG | Sistemas de detección de intrusos
Knowledge Area: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Issue Date: 2006
Publisher: Editorial Club Universitario
Citation: MORA GIMENO, Francisco José; MACIÁ PÉREZ, Francisco; MARCOS JORQUERA, Diego. "Comparación de las redes neuronales SOM y GG en los sistemas de detección de intrusos de red". En: Desarrollo de grandes aplicaciones de red : actas / Francisco Maciá Pérez, Juan Manuel García Chamizo (coords.) ; III Jornadas, JDARE 2006, Alicante, España, mayo 22-23, 2006. San Vicente : Club Universitario, 2006. ISBN 84-8454-526-1, pp. 75-82
Abstract: El uso de redes neuronales en los sistemas de detección de intrusos se ha incrementado significativamente en los últimos años. En este artículo, presentamos los resultados de comparar la red neuronal Rejilla Creciente y los Mapas Auto-Organizativos aplicadas a los sistemas de detección de intrusos. Se comparan dos aspectos muy importantes, el rendimiento y el tiempo de entrenamiento. Los resultados muestran que la red creciente mejora el rendimiento del sistema en la detección de anomalías obteniendo mejor relación entre el ratio de detección y el número de falsos positivos. Por otra parte, se consigue una reducción del tiempo de entrenamiento muy significativa en entornos reales, donde aparecen nuevos ataques que es necesario detectar. Las redes se han entrenado y testeado con los datos de evaluación de sistemas de detección de intrusos DARPA 1999.
URI: http://hdl.handle.net/10045/15569
ISBN: 84-8454-526-1
Language: spa
Type: info:eu-repo/semantics/bookPart
Peer Review: si
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