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dc.contributor.advisorGonzales Figueroa, Renatto Gustavo
dc.contributor.authorBernal Almeyda, Alejandro Junior*
dc.contributor.authorVarea López, Ubaldo Carlos*
dc.date.accessioned2015-11-01T02:28:59Zes_PE
dc.date.available2015-11-01T02:28:59Zes_PE
dc.date.issued2015-10-31es_PE
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/581496es_PE
dc.description.abstractLa presente tesis es el resultado de la integración de los campos de la inteligencia artificial y la seguridad computacional, los cuales convergen en un producto cuyo objetivo principal es mejorar la visibilidad al usuario final en cuanto a las incidencias de malware, teniendo en cuenta características que dichos eventos tienen en común. En primer lugar, se hizo un análisis detallado de los eventos de malware (o software malicioso) para detectar y seleccionar aquellos parámetros que los definen dentro de un contexto de resolución de problemas, el cual busca responder a preguntas tales como el cuándo, dónde y quién originó el evento. Tras culminar el paso anterior, dichos datos ingresan al proceso de entrenamiento del Mapa Auto-Organizado, modelo de red neuronal seleccionado para la presente tesis; el gráfico resultante, tras una serie de ajustes de configuración, permite cumplir con el objetivo de la tesis anteriormente planteado. Con el producto final se busca mostrar de manera práctica cómo herramientas, tales como los Mapas Auto-Organizados, pueden optimizar la visualización de gran cantidad de datos, en este caso incidencias de malware, todo ello alineado a las tendencias que ya se vienen presentando hoy en día en el área de tecnologías de información y que incluyen a la inteligencia artificial como un nuevo actor.
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.formatapplication/mswordes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectDesarrollo de software de aplicaciónes_PE
dc.subjectMalwarees_PE
dc.subjectSeguridad de datoses_PE
dc.subjectRedes neuronaleses_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectIngeniería de telecomunicacioneses_PE
dc.subjectTesises_PE
dc.titleDiseño de un aplicativo de software orientado a la identificación de incidencias de malware basado en mapas auto-organizadoses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Telecomunicaciones y Redeses_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Telecomunicaciones y Redeses_PE
refterms.dateFOA2018-06-23T00:52:58Z
html.description.abstractLa presente tesis es el resultado de la integración de los campos de la inteligencia artificial y la seguridad computacional, los cuales convergen en un producto cuyo objetivo principal es mejorar la visibilidad al usuario final en cuanto a las incidencias de malware, teniendo en cuenta características que dichos eventos tienen en común. En primer lugar, se hizo un análisis detallado de los eventos de malware (o software malicioso) para detectar y seleccionar aquellos parámetros que los definen dentro de un contexto de resolución de problemas, el cual busca responder a preguntas tales como el cuándo, dónde y quién originó el evento. Tras culminar el paso anterior, dichos datos ingresan al proceso de entrenamiento del Mapa Auto-Organizado, modelo de red neuronal seleccionado para la presente tesis; el gráfico resultante, tras una serie de ajustes de configuración, permite cumplir con el objetivo de la tesis anteriormente planteado. Con el producto final se busca mostrar de manera práctica cómo herramientas, tales como los Mapas Auto-Organizados, pueden optimizar la visualización de gran cantidad de datos, en este caso incidencias de malware, todo ello alineado a las tendencias que ya se vienen presentando hoy en día en el área de tecnologías de información y que incluyen a la inteligencia artificial como un nuevo actor.
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.type.otherTesises_PE


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Formato de autorización Bernal ...
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