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dc.contributor.advisorLozano Mantilla, Cesar Fernando
dc.contributor.authorVargas Peña, Dennis Edson
dc.date.accessioned2022-07-07T19:12:44Z
dc.date.available2022-07-07T19:12:44Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://repositorio.umsa.bo/xmlui/handle/123456789/28787
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación, propone una alternativa para la detección de Botnets, mediante el análisis del tráfico de red en tiempo real del Sistema de Nombres de Dominio (DNS, por sus siglas en inglés), empleando tecnologías basadas en Machine Learning – Aprendizaje de Máquina, y software libre, para el procesamiento en tiempo real de los nombres de dominio consultados por dispositivos conectados a la red, además de proveer una plataforma web para la gestión y visualización de la información procesada por el modelo de detección de Botnets propuesto.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectDETECCIÓN DE BOTNETSes_ES
dc.subjectTRAFICO DE RED EN SISTEMAS DNSes_ES
dc.subjectMACHINE LEARNING APLICADO EN LA REDes_ES
dc.titleModelo de detección de Botnets en el tráfico del sistema de nombres de dominio de la red, basado en aprendizaje de máquina para Banca Central en Boliviaes_ES
dc.typeThesises_ES
dc.thesisdegreegrantorUniversidad Mayor de San Andrés, Facultad de Ciencias Puras y Naturales, Carrera de Informáticaes_ES
dc.thesisdegreenameMagister en Informáticaes_ES


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