Estudio de detección de ciberataques en Internet mediante algoritmos de clasificación de parámetros de tráfico

Cada día son más los usuarios que utilizan Internet, lo cual se puede traducir en un mayor número de víctimas para los ciberdelincuentes. Debido a esto surge la necesidad de aumentar nuestra protección ante los infinitos tipos de ataques que podemos sufrir. Estos ataques son cada vez más avanzados por lo que también deben serlo los algoritmos que utilicemos. El primer paso para conseguir dicho objetivo es mejorar el porcentaje de detección de dichos ataques, ya que la mayoría de ellos pasan desapercibidos. Muchos de estos se producen por interacción del usuario, por lo que es de vital importancia que todo el mundo conozca los peligros que existen en la red. El estudio realizado en este trabajo tiene como tarea principal ayudarnos a determinar los parámetros de tráfico que mayor porcentaje de aciertos van a proporcionarnos a la hora de clasificar los flujos por medio de árboles de decisión. Se van a utilizar dichos algoritmos, ya que permiten identificar de una manera más visual las decisiones y los caminos que toman cada uno de los flujos de datos en función del parámetro escogido. De entre los numerosos árboles de decisión que existen hemos escogido el árbol J48 para realizar el estudio debido a su buen desempeño a la hora de detectar intrusiones en un sistema. El conjunto de datos de entrada, proporcionado por la universidad de Granada, está formado por tráfico real extraído de una red junto a diferentes tipos de ataques generados sintéticamente. El análisis consistirá en determinar de manera justificada la elección de los parámetros de tráfico e intentar maximizar el porcentaje de aciertos del algoritmo mediante diferentes técnicas