Detección de anomalías en red utilizando técnicas de Machine Learning

El principal objetivo del proyecto es diseñar un analista virtual que, actuando como un componente más de un IDS, sea capaz de detectar con una precisión adecuada toda la actividad sospechosa que ocurre en una red. El ciclo de vida del analista virtual será el mostrado en la ilustración 1.1. Desde el momento en que se recogen los datos, estos son procesados para obtener un conjunto final que se utilizará como entrada para los algoritmos de inteligencia artificial que se utilizarán. Como salida de la primera iteración, un analista experto debe corregir la salida obtenida en base a sus conocimientos en ciberseguridad. Una vez que los resultados sean los correctos, se irá creando un modelo de aprendizaje supervisado cuyo objetivo será el de obtener una precisión alta a la hora de detectar nuevas anomalías. Eu nuestro caso, no será necesaria la participación de un analista, puesto que los datos iniciales ya tendrán una columna indicando si se trata de un ataque o un registro normal.Ingeniería Informátic