Combinando modelos K-Means y XGBoost para la detección de anomalías utilizando conjuntos de datos de registro
Autores: Henriques, João; Caldeira, Filipe; Cruz, Tiago; Simões, Paulo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Combinando modelos K-Means y XGBoost para la detección de anomalías utilizando conjuntos de datos de registro
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Computación
Sistemas de redes
Archivos de registro
Detección de anomalías
Conjuntos de datos grandes
Análisis de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas informáticos y de redes tradicionalmente registran su actividad en archivos de registro, que se han utilizado para múltiples propósitos, como la resolución de problemas, la contabilidad, el análisis posterior a incidentes de brechas de seguridad, la planificación de capacidad y la detección de anomalías.
Descripción
Los sistemas informáticos y de redes tradicionalmente registran su actividad en archivos de registro, que se han utilizado para múltiples propósitos, como la resolución de problemas, la contabilidad, el análisis posterior a incidentes de brechas de seguridad, la planificación de capacidad y la detección de anomalías.