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...
| Autor: | |
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| 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 |
| 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. |
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