Sistema detector de intrusos en redes computacionales alambricas utilizando inteligencia artificial / Edwin Javier Gonzalez Tinoco, Carlos Alberto Ortega Perez. Recurso electrónico
Tipo de material:
Archivo de ordenadorDetalles de publicación: Barranquilla, Col. : Universidad Autónoma del Caribe, 2013.Descripción: 1 disco compacto. : graf., etc. ; (4 3/4 plg.)Tema(s): Nota de disertación: Tesis (Ingeniero Electrónico y Telecomunicaciones) -- Universidad Autonóma del Caribe. Programa de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, 2013. Resumen: Este proyecto surge de la necesidad de mejorar la técnica de detección de intrusos en las redes computacionales alámbricas con un mayor grado de seguridad en cada punto de la red que esté operando, la monitorización y correlación de eventos que ofrece este proyecto pretende proteger los equipos o dispositivos desde el Sistema Detector de Intrusos (IDS), hasta servidores, aplicaciones, etc. Por otro lado la técnica de inteligencia artificial con que se desarrolló este proyecto garantiza la detección de ataques tanto internos como externos una vez que se produzcan estos eventos dentro de la red, y se detendrán antes de que puedan producir algún daño, lo cual evita malgastar dinero y tiempo realizando limpiezas después de un ataque a la red. El objetivo principal del proyecto es crear un sistema detector de intrusos en las redes computacionales alámbricas utilizando inteligencia artificial, lo cual genera una nueva alternativa en la solución de detección de intrusos y además tenga como propósito que una red en particular que se esté monitoreando y protegiendo logre cumplir con las normativas sobre privacidad y protección de datos. El sistema propuesto en el proyecto puede interpretar la información que capturan los sensores, definir el tipo de ataque o evento que ha ocurrido y generar la alerta o respuesta adecuada, las firmas de los sensores estarán siempre actualizadas para mantener un frente de seguridad dinámico.
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Trabajo de grado - Recurso Magnético (Mismo día)
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Biblioteca Central | Biblioteca Central | Trabajo de grado | TELE 1221 (Navegar estantería(Abre debajo)) | CD.1 | Disponible | 10703000001053714 |
Tesis (Ingeniero Electrónico y Telecomunicaciones) -- Universidad Autonóma del Caribe. Programa de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, 2013.
Incluye bibliografía, etc.
Trabajo de grado para optar a titulo profesional según Acta Nº 0449.
Este proyecto surge de la necesidad de mejorar la técnica de detección de intrusos en las redes computacionales alámbricas con un mayor grado de seguridad en cada punto de la red que esté operando, la monitorización y correlación de eventos que ofrece este proyecto pretende proteger los equipos o dispositivos desde el Sistema Detector de Intrusos (IDS), hasta servidores, aplicaciones, etc. Por otro lado la técnica de inteligencia artificial con que se desarrolló este proyecto garantiza la detección de ataques tanto internos como externos una vez que se produzcan estos eventos dentro de la red, y se detendrán antes de que puedan producir algún daño, lo cual evita malgastar dinero y tiempo realizando limpiezas después de un ataque a la red. El objetivo principal del proyecto es crear un sistema detector de intrusos en las redes computacionales alámbricas utilizando inteligencia artificial, lo cual genera una nueva alternativa en la solución de detección de intrusos y además tenga como propósito que una red en particular que se esté monitoreando y protegiendo logre cumplir con las normativas sobre privacidad y protección de datos. El sistema propuesto en el proyecto puede interpretar la información que capturan los sensores, definir el tipo de ataque o evento que ha ocurrido y generar la alerta o respuesta adecuada, las firmas de los sensores estarán siempre actualizadas para mantener un frente de seguridad dinámico.
Requerimientos del sistema para el disco compacto: (PC) 200 MHz Procesador; 32 MB RAM; Windows 2000, XP, or NT 4.0, o posterior; unidad de CD-Rom de 8X; tarjeta de sonido; tarjeta graficadora VGA con un mínimo de 256 colores; resolución de 800 x 600. (Mac) Power-Macintosh; 128 MB RAM; OS X 10.2 y superior.
07 Disponible en la Biblioteca Central.
DS Dissertation
CM
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