@conference{50|Noemí Marta, Fuentes-García20191,
author = "Fuentes-Garc{\'i}a, Noem{\'i} Marta and Camacho, Jos{\'e} and Maci{\'a}-Fern{\'a}ndez, Gabriel ",
abstract = "El  tr{\'a}fico  de  red  tiene  un  claro  car{\'a}cter  ciclo-estacionario (por ejemplo, ciclos d{\'i}a/noche o laborables/fines desemana).  Esto  hace  que  se  puedan  identificar  patrones  de  comportamiento distintos dentro de ciertos intervalos temporales: el comportamiento de la red puede variar seg{\'u}n las horas dentro de un mismo d{\'i}a. Por otra parte, estos mismos patrones se repitende forma peri{\'o}dica: por ejemplo, el tr{\'a}fico de red es similar todas las  ma{\~n}anas  los  d{\'i}as  laborables.  Esta  particularidad  hace  m{\'a}s compleja la creaci{\'o}n de modelos de normalidad adecuados parala detecci{\'o}n de anomal{\'i}as, as{\'i} como la aplicaci{\'o}n de t{\'e}cnicas que capturen  estas  din{\'a}micas  de  manera  adecuada  sin  generar  una alta  tasa  de  falsos  positivos. Nuestro  trabajo  actual  est{\'a}  centrado  en  evaluar  la  aplicaci{\'o}n de  distintas  alternativas  de  detecci{\'o}n  de  anomal{\'i}as  dentro  del enfoque  de  monitorizaci{\'o}n  de  redes  estad{\'i}stica  multivariante (MSNM). En concreto, nuestro objetivo es mejorar el  {\'a}rea bajo la curva (AUC) y garantizar as{\'i} un elevado n{\'u}mero de verdaderos positivos  a  la  par  que  se  reducen  los  falsos  positivos.",
booktitle = "V Jornadas Nacionales de Ciberseguridad",
editor = "Andr ́es Caro Lindo, Luis Javier Garc ́ıa Villalba, Ana Lucila Sandoval Orozco",
isbn = "978-84-09-12121-2",
keywords = "Detecci{\'o}n de ataques;Detecci{\'o}n de anomal{\'i}as;PCA;MSNM;an{\'a}lisis multivariante;Ciberseguridad;Ciclo-estacionario",
pages = "277-278",
title = "{E}valuaci{\'o}n de mejoras en la monitorizaci{\'o}n estad{\'i}stica multivariante para la detecci{\'o}n de anomal{\'i}as en trafico ciclo-estacionario",
year = "2019",
}