Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Sistema de detección de fases de ataque basado en Modelos Ocultos de Markov
Año:2016
Áreas de investigación
  • Ciencias de la computación y tecnología informática
Datos
Descripción
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.
Internacional
No
Nombre congreso
Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Granada - España
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-84-608-8070-7
DOI
Fecha inicio congreso
15/06/2016
Fecha fin congreso
17/06/2016
Desde la página
25
Hasta la página
28
Título de las actas
Actas de las segundas Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Maria del Pilar Holgado Ortiz (UPM)
  • Autor: Victor Abraham Villagra Gonzalez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Redes y Servicios de Telecomunicación e Internet
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de I+d+i en Procesado de la Información y Telecomunicaciones
  • Departamento: Ingeniería de Sistemas Telemáticos
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