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
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
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.
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.