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Detección de anomalías en redes basada en aprendizaje automático: diseño, implementación y evaluación

Autores: Schummer, Pilar; del Rio, Alberto; Serrano, Javier; Jimenez, David; Sánchez, Guillermo; Llorente, Álvaro

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Detección de anomalías en redes basada en aprendizaje automático: diseño, implementación y evaluación


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Inteligencia Artificial

Palabras clave

Métodos
Valores atípicos
Detección de anomalías
Aprendizaje automático
Tráfico de red
Aprendizaje supervisado

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En la última década, se han propuesto numerosos métodos para definir y detectar valores atípicos, especialmente en entornos complejos como las redes, donde las anomalías se desvían significativamente de los patrones normales. Aunque definir un estándar claro es un desafío, los sistemas de detección de anomalías se han vuelto esenciales para que los administradores de redes identifiquen y resuelvan eficientemente las irregularidades.

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