Computación Evolutiva para Selección Pesada de Características en Sistemas de Detección de Intrusiones Basadas en Anomalías.

Francisco de Toro Negro; Pedro García-Teodoro; Jesús Esteban Díaz Verdejo; Gabriel Maciá-Fernández

Abstract:

El presente trabajo aborda el uso de un algoritmo evolutivo con hacinamiento determinista para la selección pesada de características en un clasificador binario de k vecinas en el contexto del diseño optimizado de sistemas de detección de intrusiones basados en anomalías. La incorporación de una técnica de mantenimiento de diversidad (hacinamiento determinista) en el diseño del algoritmo evolutivo tiene como objeto potenciar la obtención de diferentes soluciones de optimización (subconjuntos de características), de manera que se flexibilice en lo posible la elección de las características a utilizar. El sistema se ha evaluado preliminarmente en una aplicación de detección de ataques de denegación de servicio.

Research areas:

• Ethical hacking and digital forensics

Year:

2007

Type of Publication:

In Proceedings

Editor:

II Congreso Español de Informática (CEDI 2007)