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Modelo 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 Bolivia
dc.contributor.advisor | Lozano Mantilla, Cesar Fernando | |
dc.contributor.author | Vargas Peña, Dennis Edson | |
dc.date.accessioned | 2022-07-07T19:12:44Z | |
dc.date.available | 2022-07-07T19:12:44Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.umsa.bo/xmlui/handle/123456789/28787 | |
dc.description.abstract | El 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.iso | es | es_ES |
dc.subject | DETECCIÓN DE BOTNETS | es_ES |
dc.subject | TRAFICO DE RED EN SISTEMAS DNS | es_ES |
dc.subject | MACHINE LEARNING APLICADO EN LA RED | es_ES |
dc.title | Modelo 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 Bolivia | es_ES |
dc.type | Thesis | es_ES |
dc.thesisdegreegrantor | Universidad Mayor de San Andrés, Facultad de Ciencias Puras y Naturales, Carrera de Informática | es_ES |
dc.thesisdegreename | Magister en Informática | es_ES |