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Descripción
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| La detección temprana de intrusiones es una tarea importante para anticiparnos a los pasos de los atacantes. En este artículo, se usan Modelos ocultos de Markov para detectar la fase de ataque de un ataque multi-paso utilizando distintas alertas reportadas por los IDSs. Para lograr este objetivo, hay que realizar el diseño del modelo y una fase de entrenamiento previa de manera totalmente off-line, basado en observaciones correspondientes a cada paso del ataque. El resultado final del modelo, podrá ser utilizado para la predicción de intrusiones con el objetivo de integrarlo en otros sistemas como Sistemas de Respuesta a Intrusiones o Sistemas de Gestión Dinámica del Riesgo. | |
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Internacional
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No |
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Nombre congreso
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Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad |
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Tipo de participación
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960 |
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Lugar del congreso
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Granada - España |
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Revisores
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Si |
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ISBN o ISSN
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978-84-608-8070-7 |
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DOI
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Fecha inicio congreso
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15/06/2016 |
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Fecha fin congreso
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17/06/2016 |
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Título de las actas
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Actas de las segundas Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad |