Método para la detección de instrusos mediante redes neuronales basado en la reducción de características.
- Lorenzo Fonseca, Iren
- Maciá Pérez, Francisco
- Lau Fernández, Rogelio
- Mora Gimeno, Francisco José
- Gil Martínez-Abarca, Juan Antonio
- García Chamizo, Juan Manuel (coord.)
- Maciá Pérez, Francisco (coord.)
Editorial: Servicio de Publicaciones ; Universidad de Alicante / Universitat d'Alacant
ISBN: 978-84-612-6812-2
Año de publicación: 2008
Páginas: 157-185
Congreso: Jornadas JDARE 2008 (5. 2008. Alicante)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
. La aplicación de técnicas basadas en Inteligencia Artificial para la detección de intrusos (IDS), fundamentalmente las redes neuronales artificiales (ANN), están demostrando ser un enfoque muy adecuado para paliar muchos de los problemas abiertos en esta área. Sin embargo, el gran volumen de información que se requiere cada día para entrenar estos sistemas, junto con la necesidad exponencial de tiempo que requieren para asimilarlos, dificulta enormemente su puesta en marcha en escenarios reales. En este trabajo se propone un método basado en la aplicación de una técnica para la reducción de características, denominada Análisis de Componentes Principales (PCA). El PCA permite obtener un modelo para la reducción del tamaño de los vectores de entrada a la ANN, asegurando que la pérdida de información sea mínima y, en consecuencia, disminuyendo la complejidad del clasificador neuronal y manteniendo estables los tiempos de entrenamiento. Para validar la propuesta se ha diseñado un escenario de prueba mediante un IDS basado en ANN. Los resultados obtenidos a partir de las pruebas realizadas demuestran la validez de la propuesta y acreditan las líneas futuras de trabajo.