Panda (processing and analysis of network data) para la detección de ataques syn-flood y satán sobre flujos continuos de paquetes de red mediante el algoritmo dbscan

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dc.contributor.advisorBautista Rozo, Lola Xiomara
dc.contributor.advisorTrujillo Tarazona, Pedro Javier
dc.contributor.authorPinto Diaz, Luz Adriana
dc.contributor.authorSantos Diaz, Ricardo
dc.date.accessioned2024-03-03T20:08:22Z
dc.date.available2013
dc.date.available2024-03-03T20:08:22Z
dc.date.created2013
dc.date.issued2013
dc.description.abstractEste trabajo presenta un modelo para la detección de anomalías de red enfocándose en los ataques de denegación de servicios SYN-FLOOD y SATAN de escaneo de vulnerabilidades por medio del análisis y procesamiento de flujos continuos de paquetes de red. La arquitectura del modelo contempla los componentes de: captura del tráfico de red, pre-procesamiento de las características más relevantes para la detección de los ataques SYN-FLOOD y SATAN de acuerdo a diversos trabajos para el dominio mencionado, caracterización de las conexiones anómalas por medio del algoritmo de agrupamiento o clustering de minería de datos DBSCAN basado en densidad y finalmente visualización de los resultados en una interfaz web, la cual genera una respuesta pasiva mediante una notificación en el escritorio para advertir al administrador de la red la ocurrencia de un ataque. Para la validación del modelo se simularon flujos continuos de paquetes de red con los datos de DARPA98 los cuáles presentan diversos tipos de ataques entre ellos los de interés de este trabajo. El modelo presentado es una base para un sistema de detección de anomalías capaz de detectar otro tipo de ataques de red mediante la extracción y análisis de otras características presentes en el tráfico de red.
dc.description.abstractenglishThis work presents a model for anomaly detection focusing on denial of service attack SYN-FLOOD and vulnerability scanning attack SATAN through analysis and processing over continuous streams of network packets. The architecture of the model leads to the development of the next components: the network traffic capture, pre-process the most relevant features for detecting SYN-FLOOD and SATAN attacks according to various works for the mentioned domain, the Characterization of anomalous connections through the clustering data mining density based algorithm DBSCAN and finally display the results in a web interface, which generates an passive response vía desktop notification to alert the network administrator the occurrence of an attack. To validate the model, were simulated continuous stream98 dataset which presents various kinds attacks including those of interest for this work. The model presented is a basis for an intrusión detection system, capable of detecting other types of network attacks by the extraction and analysis of other features in network traffic.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/29206
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectDos
dc.subjectSyn-Flood
dc.subjectProbing
dc.subjectIntrusiones De Red
dc.subjectMinería De Datos.
dc.subject.keywordDos
dc.subject.keywordSyn-Flood
dc.subject.keywordProbing
dc.subject.keywordNetwork Intrusión Detection
dc.subject.keywordData Mining.
dc.titlePanda (processing and analysis of network data) para la detección de ataques syn-flood y satán sobre flujos continuos de paquetes de red mediante el algoritmo dbscan
dc.title.englishPanda (processing and analysis of network data) to detect syn-flood and satan attacks over continuous streams of network packets through dbscan algorithm.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería de Sistemas