Comparison of LSTM and Transformer Neural Network on multiple approaches for weblogs attack detection

Simple item page
dc.contributor.advisorYovine, Sergio Fabián
dc.contributor.tribunalThao Dang
dc.contributor.tribunalMayr Ojeda, Franz
dc.creatorMartínez Varsi, Nicolás
dc.date.issued2022
dc.descriptionIncluye bibliografía y anexos.
dc.description.abstractEl siguiente desarrollo de tesis presenta la discusión y comparación de diferentes enfoques y redes neuronales para la clasificación de secuencias, en el contexto de detección de ataques en servicios web. El primer enfoque para la detección de ataques con clasificación de logs, es crear modelos de clasificación basados en caracteres. El segundo enfoque crea modelos de lenguaje que predicen la probabilidad del siguiente carácter en una secuencia, que en conjunto con una técnica de cálculo de umbrales para las probabilidades, clasifican los logs para detectar ataques. Ambos enfoques fueron trabajados con redes neuronales de tipo LSTM, así como también con redes neuronales Transformer. Las redes Transformer han tenido buenos resultados en sistemas de traducción de máquina y en problemas similares en cuanto a procesamiento de lenguaje natural, pero no ha sido explorado su uso en detección de ataques en base a logs. Para presentar las comparaciones de enfoques y redes neuronales, se realizó un análisis del estado del arte, de los enfoques a aplicar y se realizaron múltiples experimentos. Estos experimentos implicaron el desarrollo de códigos para el análisis, transformación y preparación de los “data sets”, así como el entrenamiento y evaluación de los modelos y clasificaciones. Finalmente se plantean conclusiones sobre el uso de cada enfoque y red neuronal, así como el planteo de futuros trabajos que puedan mejorar y responder cuestiones encontradas en el proyecto.
dc.format.extent49 p. tbls., diagrs., grafs.
dc.identifier.citationMartínez Varsi, N. (2022). Comparison of LSTM and Transformer Neural Network on multiple approaches for weblogs attack detection (Desarrollo de Tesis). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería.
dc.languageInglés.
dc.publisherUniversidad ORT Uruguay
dc.relation.otherhttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/93840
dc.subjectPROYECTOS-MI
dc.subjectAPRENDIZAJE PROFUNDO
dc.subjectDESARROLLO DE SOFTWARE
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO
dc.subjectSEGURIDAD INFORMÁTICA
dc.subjectREDES NEURONALES
dc.titleComparison of LSTM and Transformer Neural Network on multiple approaches for weblogs attack detection
dc.typeTrabajo final de carrera
ort.thesis.careerFI - Master en Ingeniería - MI
ort.thesis.degreegrantorFacultad de Ingeniería
ort.thesis.degreelevelMaster
ort.thesis.degreenameMaster en Ingeniería
ort.thesis.degreetypeDesarrollo de Tesis
ort.thesis.noteDesarrollo de Tesis (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Material completo.pdf
Size:
1.97 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
description
Download
Collections
Trabajos finales de carrera de postgrado