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Kassandra: Aplicación de técnicas de Machine Learning para la detección de comportamientos anómalos de usuarios

dc.contributor.advisorRedondo López, José Manuel 
dc.contributor.authorCotarelo Tuñón, Alba
dc.date.accessioned2021-08-17T08:32:12Z
dc.date.available2021-08-17T08:32:12Z
dc.date.issued2021-06-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10651/60338
dc.description.abstractEste trabajo de fin de máster usa los principios del software de seguridad tipo UEBA (User Experience Behavior Analytics) para aplicar nuevas técnicas de Machine Learning a la detección de comportamientos anómalos de usuarios de un sistema. El trabajo tratará de hacer una clasificación eficiente de las peticiones HTTP realizadas por los usuarios en determinados contextos realistas de pruebas, de forma que pueda detectar cuando un usuario no cumple con la rutina que se espera del mismo y así identificar una potencial amenaza lo antes posible.spa
dc.format.extent135 p.
dc.language.isospaspa
dc.relation.ispartofseriesMáster Universitario en Ingeniería Web
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.titleKassandra: Aplicación de técnicas de Machine Learning para la detección de comportamientos anómalos de usuariosspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.dcmitextspa


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