Técnicas de machine learning aplicadas a la seguridad

El problema de la desinformación es un problema que siempre ha existido pero ha aumentado debido al crecimiento tecnológico y la aparición de diversas formas de comunicar la información en Internet, por ejemplos, blogs o redes sociales. Prestando atención a las redes sociales esto ha provocado la ap...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Cuenca Guachamin, Walter Rene
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2019
País:España
Institución:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
Repositorio:O2, repositorio institucional de la UOC
OAI Identifier:oai:openaccess.uoc.edu:10609/97009
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10609/97009
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:aprendizaje automático
seguridad de la información
análisis de datos
aprenentatge automàtic
anàlisi de dades
seguretat de la informació
machine learning
data analysis
information security
Computer security -- TFM
Seguretat informàtica -- TFM
Seguridad informática -- TFM
Descripción
Sumario:El problema de la desinformación es un problema que siempre ha existido pero ha aumentado debido al crecimiento tecnológico y la aparición de diversas formas de comunicar la información en Internet, por ejemplos, blogs o redes sociales. Prestando atención a las redes sociales esto ha provocado la aparición de bots con el objetivo de propagar la desinformación con un determinado objetivo. Teniendo en mente esto el proyecto se centra en realizar un análisis que permita generar un modelo de Machine Learning que es capaz de detectar contenido falso y/o bots en redes sociales. Por ello, se ha seleccionado como metodología CRISP-DM debido a su gran utilización en este tipo de proyectos.