Análisis y desarrollo de modelos predictivos con redes neuronales para Web Application Firewall

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dc.contributor.advisorFabián Yovine, Sergio
dc.contributor.tribunalPisani Leal, Mikaela
dc.contributor.tribunalGarbarino Alberti, Helena
dc.creatorBiardo Mirenda, Deborah
dc.creatorGonzález Quintana, Guzmán
dc.creatorLanzotti Filardi, Sabrina Leticia
dc.date.accessioned2021-11-30T07:58:09Z
dc.date.available2021-11-30T07:58:09Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionIncluye bibliografía y anexos.
dc.description.abstractLos datos manejados en las organizaciones son valiosos para la realización de múltiples investigaciones, sin embargo, poseen información personal que debe ser protegida. Por este motivo, anonimizar los datos es una tarea de vital importancia. Esto implica privatizarlos sin restarles poder informativo al momento de ser analizados. El siguiente trabajo final presenta una solución para proteger esta información personal desarrollando un modelo predictivo basado en el modelo bolsa de palabras (Bag of Words, BoW) y redes neuronales. El fin es realizar una tarea de “ciberseguridad” predictiva a partir de datos no privatizados que permita la clasificación de los identificadores de recursos uniformes (URI por sus siglas en inglés) como normales o anómalas. Se analizaron investigaciones previas referidas a esta temática utilizándose los conjuntos de datos empleados para la obtención de un conjunto de URI. A partir del conocimiento del dominio experto, se construyó una bolsa de palabras para cada “URI” que contiene la frecuencia de cada conjunto de caracteres (“keys” expertas) asociados a ataques informáticos y se añadieron caracteres adicionales al dominio experto. Se utilizó Perceptrón multicapa (MLP por sus siglas en inglés), entrenados para cada conjunto de datos por separado y luego para un único conjunto de datos. Para evaluar el modelo se emplearon técnicas como matriz de confusión, análisis y comparación de métricas “True Positive Rate” (TPR) y “True Negative Rate” (TNR) y curvas de aprendizaje. Se aplicaron técnicas como Frecuencia de término-Frecuencia inversa de documento (Tf-idf por sus siglas en inglés), utilizando los conjuntos de caracteres identificadas como “tokens”. Luego mediante la extracción de características se obtuvieron “tokens” en forma dinámica en modalidad de unigrama, bigrama y mixta. El mejor resultado obtenido fue con el modelo de TF-IDF: “Feature Extraction” Unigrama. Finalmente se aplicaron técnicas de métodos combinados como “stacking” y “majority voting”, pero no generaron mejores resultados que los del modelo TF-IDF: “Feature Extraction” Unigrama.
dc.format.extent90 p. diagrs., tbls., grafs.
dc.identifier.citationBiardo Mirenda, D., González Quintana, G., & Lanzotti Filardi, S. L. (2020). Análisis y desarrollo de modelos predictivos con redes neuronales para Web Application Firewall (Trabajo final). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11968/4500
dc.languageEspañol.
dc.publisherUniversidad ORT Uruguay
dc.relation.otherhttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/91722
dc.subjectPROYECTOS-MD
dc.subjectBIG DATA
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO
dc.subjectSEGURIDAD DE DATOS
dc.subjectREDES NEURONALES
dc.subjectAPRENDIZAJE PROFUNDO
dc.subjectFIREWALLS
dc.subjectSEGURIDAD INFORMÁTICA
dc.titleAnálisis y desarrollo de modelos predictivos con redes neuronales para Web Application Firewall
dc.typeTrabajo final de carrera
ort.thesis.careerFI - Master en Big Data - MD
ort.thesis.degreegrantorFacultad de Ingeniería
ort.thesis.degreelevelMaster
ort.thesis.degreenameMaster en Big Data
ort.thesis.degreetypeTrabajo final
ort.thesis.noteTrabajo final (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería
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