Sistema Inmune Artificial para la Detección de Comportamientos Anómalos de Usuarios en Sistemas Informáticos

Abstract:

Esta este trabajo presenta el desarrollo y aplicación inicial de un algoritmo la dinámico de detección de anomalıas en sistemas de informacón gubernamental. Para el desarrollo del algoritmo due necesario utilizar información del comportamiento de varios usuarios que ejecutan multitud de tareas dentro del sistema durante un tiempo determinado. Las principales aportaciones de este trabajo son: el proceso de desarrollo de un modelo de datos dinámico, clasificación de tareas más ejecutadas y las poco ejecutadas por cada usuario, además, la aplicación de un algoritmo de sistemas inmunes artificiales como la selección negativa para la generación de secuencias detectores binarios de tareas anómalas para la posterior detección de comportamientos peligrosos de los usuarios aplicando el algoritmo de búsqueda local Knuth Morris Pratt (KMP).

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