Comparación de las redes neuronales SOM y GG en los sistemas de detección de intrusos de red

• Autores: Francisco José Mora Gimeno, Francisco Maciá Pérez, Diego Marcos Jorquera
• Localización: Desarrollo de grandes aplicaciones de red: actas / coord. por Francisco Maciá Pérez, Juan Manuel García Chamizo, 2006, ISBN 978-84-8454-526-2, págs. 69-76
• Idioma: español
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• Resumen

  • El uso de redes neuronales en los sistemas de detección de intrusos se ha incrementado significativamente en los últimos años. En este artículo, presentamos los resultados de comparar la red neuronal Rejilla Creciente y los Mapas Auto-Organizativos aplicadas a los sistemas de detección de intrusos. Se comparan dos aspectos muy importantes, el rendimiento y el tiempo de entrenamiento. Los resultados muestran que la red creciente mejora el rendimiento del sistema en la detección de anomalías obteniendo mejor relación entre el ratio de detección y el número de falsos positivos. Por otra parte, se consigue una reducción del tiempo de entrenamiento muy significativa en entornos reales, donde aparecen nuevos ataques que es necesario detectar.

    Las redes se han entrenado y testeado con los datos de evaluación de sistemas de detección de intrusos DARPA 1999.