Detección automática de intrusos en redes telemáticas

El crecimiento de las conexiones a internet se ha visto incrementado de manera exponencial, aumentando a su vez el número de dispositivos que son capaces de conectarse a la red (IoT, Smartphone,Pc´s, Tablets…). Esto supone una exposición masiva de los usuarios a potenciales ataques, debido a las vulnerabilidades de los cientos de protocolos, aplicaciones e incluso a las producidas por fallos humanos. La importancia actual de los sistemas de seguridad que permitan proteger equipos y redes corporativas enteras se hace cada vez más evidente a medida que cada vez información más relevante está expuesta, y que el número de ataques, así como su sofisticación aumenta. Así pues, dada la importancia de desarrollar herramientas de ciberseguridad, resulta imprescindible que los titulados en todas las ramas de tecnologías de la información tengan la máxima preparación posible para que puedan trabajar de acuerdo con las mejores prácticas posibles, limitando la exposición tanto a nivel corporativo como personal. Por estos motivos, en el presente Proyecto se realiza el desarrollo de un sistema basado en inteligencia artificial que permita detectar patrones, basados en ataques guiados y en la conducta normal de los usuarios. Para ello se analiza toda la tecnología directamente relacionada: Machine learning, eventos del sistema de Windows, ataques frecuentes, etc. Abstract: The growth of Internet connections has increased exponentially the number of devices that can connect to the network (IoT, Smartphone, PC's, Tablets ...). This means a massive exposure of users to potential attacks due to the vulnerabilities of the hundreds of protocols, applications and even those produced by human flaws. The current importance of security systems that allow protecting equipment and entire corporate networks is becoming more and more evident as more and more relevant information is exposed, and the number of attacks, as well as their sophistication, increases. Thus, given the importance of developing cybersecurity tools, it is essential that graduates in all branches of information technology have the maximum possible preparation so that they can work according to the best possible practices, limiting exposure both at the enterprise and at personal level. For these reasons, this project is developing a system based on artificial intelligence that allows detecting patterns, based on guided attacks and the normal behavior of users in the network. For this, all directly related technology is analyzed: Machine learning, Windows system events, frequent attacks, etc