SiNETs, detección de anomalías de tráfico de red con Machine Learning a medida del consumidor

• Autores: Sergio de los Santos, José Torres
• Localización: Revista SIC: ciberseguridad, seguridad de la información y privacidad, ISSN 1136-0623, Vol. 28, Nº. 133 (Febrero 2019), 2019 (Ejemplar dedicado a: Ciberataques: la imaginación al poder. Amenzas en 2019), págs. 166-167
• Idioma: español
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  • El área de innovación y laboratorio de ElevenPaths está llevando a cabo el proyecto SiNETs (https://sinets.e-paths.com). Se trata de un framework para detectar anomalías de red y extraer información de patrones orientado a la ciberseguridad mediante la aplicación de Machine Learning. Se puede implantar en modo piloto en cualquier red y permite crear diferentes modelos de inteligencia de forma muy sencilla y aplicarlos de manera todavía más simple al tráfico real (y en tiempo real). No pretende sustituir a un IDS, sino permitir la creación de una inteligencia “al gusto”, sin los problemas de su desarrollo.