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Desarrollo de algoritmo para detección temprana de anomalías en tráfico URL, en redes distribuidas para la Facultad de Sistema y Telecomunicaciones FACSISTEL de la Universidad Estatal Península de Santa Elena.

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dc.contributor.advisor Quirumbay Yagual, Daniel Iván
dc.contributor.author Salinas Tomalá, Armildo Shrriber
dc.date.accessioned 2023-09-21T19:11:10Z
dc.date.available 2023-09-21T19:11:10Z
dc.date.issued 2023-09-21
dc.identifier.citation Salinas Tomalá, Armildo Shrriber (2023). Desarrollo de algoritmo para detección temprana de anomalías en tráfico URL, en redes distribuidas para la Facultad de Sistema y Telecomunicaciones FACSISTEL de la Universidad Estatal Península de Santa Elena. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 146p. es
dc.identifier.other UPSE-TTI-2023-0047
dc.identifier.uri https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/10299
dc.description.abstract El presente trabajo consiste en el desarrollo de un algoritmo para la detección temprana de anomalías en el tráfico URL de redes distribuidas en la Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones (FACSISTEL) de la Universidad Estatal Península de Santa Elena. El objetivo del mismo es crear un algoritmo en Python que detecte y notifique peticiones http o https que han sido categorizadas como maliciosas, agregando una capa adicional de protección a la red. Para lograrlo se analiza distintas herramientas con el fin identificar las adecuadas para el desarrollo del algoritmo y la creación de una interfaz web con visualización gráfica de datos, que permita las notificaciones automáticas al administrador al detectar páginas web anómalas. En conclusión, el trabajo busca mejorar la seguridad de la red en la facultad mediante el algoritmo desarrollado, protegiéndola contra posibles amenazas y garantizar un ambiente más seguro para los usuarios y sistemas en la institución. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2023 es
dc.rights openAccess es
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ *
dc.subject ALGORITMO es
dc.subject PYTHON es
dc.subject TRÁFICO MALICIOSO es
dc.subject ANÁLISIS DE PETICIONES HTTP Y HTTPS es
dc.title Desarrollo de algoritmo para detección temprana de anomalías en tráfico URL, en redes distribuidas para la Facultad de Sistema y Telecomunicaciones FACSISTEL de la Universidad Estatal Península de Santa Elena. es
dc.type bachelorThesis es
dc.pages 146 p. es


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