Tesis profesional presentada por Yaser García González

Maestría en Ciencias de la Computación. Departamento de Computación, Electrónica y Mecatrónica. Escuela de Ingeniería, Universidad de las Américas Puebla.

Jurado Calificador

Presidente: Dra. Ingrid Kirschning Albers
Vocal y Director: Dr. Vicente Alarcón Aquino
Secretario: Dr. Oleg Starostenko

Cholula, Puebla, México a 13 de mayo de 2011.

Resumen

A medida que las redes de comunicación crecen y se interconectan con otras redes públicas, estas quedan expuestas a sufrir distintos tipos de ataques que explotan vulnerabilidades en su infraestructura, resultado de la evolución continua de los ataques y la incorporación de nuevos métodos y técnicas. Aún cuando los ataques con frecuencia son iniciados desde el exterior, el aislamiento físico del segmento de red no garantiza la protección contra incidentes originados en el interior, es entonces cuando se hace necesario...

Resumen (archivo pdf, 32 kb).

Índice de contenido

Índices (archivo pdf, 94 kb)

Capítulo 1. Introducción (archivo pdf, 133 kb)

  • 1.1 Antecedentes
  • 1.2 Planteamiento del problema
  • 1.3 Trabajos Previos
  • 1.4 Objetivos
  • 1.5 Alcances del proyecto y limitaciones
  • 1.6 Organización de la Tesis

Capítulo 2. Sistemas para detección de intrusos (archivo pdf, 662 kb)

  • 2.1 Introducción
  • 2.2 Desempeño de los Sistemas de detección de Intrusos
  • 2.3 Clasificación de los sistemas de detección de intrusos
  • 2.4 Investigación en los sistemas de detección de intrusos
  • 2.5 Protocolo HTTP
  • 2.6 Redes neuronales
  • 2.7 Redes neuronales aplicadas a los sistemas de detección de intrusos
  • 2.8 Discusión

Capítulo 3. Redes Neuronales Wavelet (archivo pdf, 484 kb)

  • 3.1 Introducción al procesamiento wavelet
  • 3.2 Redes neuronales wavelet
  • 3.3 Arquitectura básica de una Red Neuronal Wavelet
  • 3.4 Wavenet
  • 3.5 Red Neuronal Wavelet Multidimensional
  • 3.6 Algoritmo de gradiente estocástico
  • 3.7 Algoritmo Real Time Recurrent Learning (RTRL)
  • 3.8 Algoritmo Self Recurrent Wavelet Neural Network (SRWNN)
  • 3.9 Discusión

Capítulo 4. Método Propuesto: Self Recurrent Wavelet Neural Network Network - Multidimensional Radial Wavelons (SRWNN-MRW) (archivo pdf, 553 kb)

  • 4.1 Arquitectura
  • 4.2 Diagrama de bloques del modelo SRWNN-MRW
  • 4.3 Algoritmo de aprendizaje
  • 4.4 Pseudocódigo del algoritmo de aprendizaje
  • 4.5 Diagrama de flujo del algoritmo
  • 4.6 Complejidad computacional del modelo propuesto
  • 4.7 Discusión

Capítulo 5. Diseño del Sistema de detección de Intrusos (archivo pdf, 359 kb)

  • 5.1 Pre procesamiento de los datos
  • 5.2 Diseño de la Topología del IDS
  • 5.3 Discusión

Capítulo 6. Resultados comparativos (archivo pdf, 475 kb)

  • 6.1 Introducción
  • 6.2 Evaluación
  • 6.3 Arquitectura Elman
  • 6.4 Arquitectura FRNN
  • 6.5 Arquitectura SRWNN
  • 6.6 Arquitectura SRWNN - MRW
  • 6.7 Resultados Comparativos
  • 6.8 Discusión

Capítulo 7. Conclusiones y trabajo a futuro (archivo pdf, 89 kb)

  • 7.1 Conclusiones
  • 7.2 Trabajo a futuro

Referencias (archivo pdf, 94 kb)

Apéndice A. Teoría wavelet (archivo pdf, 307 kb)

Apéndice B. Definición de derivadas SRWNN (archivo pdf, 144 kb)

García González, Y. 2011. Modelos y Algoritmos para redes neuronales recurrentes basadas en wavelets aplicados a la detección de intrusos. Tesis Maestría. Ciencias de la Computación. Departamento de Computación, Electrónica y Mecatrónica, Escuela de Ingeniería, Universidad de las Américas Puebla. Mayo. Derechos Reservados © 2011.