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dc.date.accessioned 2021-04-16T12:07:17Z
dc.date.available 2021-04-16T12:07:17Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/117193
dc.description.abstract Dado el constante incremento, tanto en número como en complejidad, de los ataques informáticos, los mecanismos convencionales de detección resultan ineficientes en la mayoría de los escenarios. En este contexto, la presente investigación propone determinar si técnicas de data mining y machine learning pueden ser utilizadas efectivamente para el entrenamiento de algoritmos capaces de detectar y clasificar correctamente nuevos tipos de amenazas. es
dc.language es es
dc.subject Machine learning es
dc.subject malware es
dc.subject seguridad informática es
dc.subject Virus es
dc.subject zero-day es
dc.subject Data mining es
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.subject redes neuronales es
dc.title Detección y clasificación de zero-day malware a través de data mining y machine learning es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Recordon, Augusto es
sedici.creator.person Ruiz Díaz, Silvia es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.contributor.director Pons, Claudia es
thesis.degree.name Licenciado en Sistemas es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2020-11-26


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