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dc.contributor Juárez Landín, Cristina
dc.contributor Rueda Paz, Juvenal
dc.contributor.advisor SOBERANES MARTIN, ANABELEM; 180105
dc.contributor.author LUNA DOMINGUEZ, JOSE ERNESTO
dc.creator LUNA DOMINGUEZ, JOSE ERNESTO; 480423
dc.date.accessioned 2016-08-03T22:59:21Z
dc.date.available 2016-08-03T22:59:21Z
dc.date.issued 2015-01
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/49966
dc.description Tesis de Maestria. es
dc.description.abstract La seguridad en los sistemas informáticos es de vital importancia debido al volumen de datos que se manejan en ellos. Los sistemas Detectores de intrusos o IDS son una herramienta que permite fortalecer la seguridad de la información. Se han tenido varias implementaciones de estos sistemas, aunque solo algunos han tenido resultados óptimos y estos son los que esta basados en uso indebido, estos son con los que los antivirus cuentan. Otro modelo son los IDS que están basados en anomalías, estos construyen un modelo del sistema que cuentan con técnicas e inteligencia artificial como las Redes Neuronales Artificiales, lo hacen para detectar o predecir un ataque; esta variación de IDS no han sido tomada en cuenta ampliamente por los encargados de seguridad, esto debido a la cantidad de falsos positivos con la que cuentan es
dc.description.sponsorship Beca CONACYT es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad Autónoma del Estado de México es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject sistema detector es
dc.subject red neuronal es
dc.subject intrusiones es
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.title Sistema Detector de Intrusiones ocupando una red Neuronal Artificial es
dc.type Tesis de Maestría es
dc.provenance Científica es
dc.road Dorada es
dc.ambito Internacional es
dc.audience students
dc.audience researchers
dc.type.conacyt masterThesis
dc.identificator 7


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Visualización del Documento

  • Título
  • Sistema Detector de Intrusiones ocupando una red Neuronal Artificial
  • Autor
  • LUNA DOMINGUEZ, JOSE ERNESTO
  • Colaborador
  • Juárez Landín, Cristina
  • Rueda Paz, Juvenal
  • Fecha de publicación
  • 2015-01
  • Editor
  • Universidad Autónoma del Estado de México
  • Tipo de documento
  • Tesis de Maestría
  • Palabras clave
  • sistema detector
  • red neuronal
  • intrusiones
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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