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Una revisión del aprendizaje profundo aplicado a la ciberseguridad

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dc.contributor.author Quirumbay Yagual, Daniel Iván
dc.contributor.author Castillo Yagual, Carlos Andrés
dc.contributor.author Coronel Suárez, Iván Alberto
dc.date.accessioned 2022-07-23T03:32:05Z
dc.date.available 2022-07-23T03:32:05Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.other UPSE-RCT-2022-Vol.9-No.1-007
dc.identifier.uri https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/8231
dc.description.abstract Este estudio presenta una descripción general sobre la ciberseguridad desde la perspectiva de las redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo de acuerdo con las diversas necesidades actuales en ambientes de seguridad informática. Se discute la aplicabilidad de estas técnicas en diversos trabajos de ciberseguridad, como detección de intrusos, identificación de malware o botnets, phishing, predicción de ciberataques, denegación de servicio, ciberanomalías, entre otros. Para este estudio se aplicó el método analítico-sintético que sirvió para identificar soluciones óptimas en el campo de la ciberseguridad. Los resultados destacan y recomiendan algoritmos aplicables a la seguridad cibernética como base de conocimiento y facilidad para investigaciones futuras dentro del alcance de este estudio en el campo. Esta investigación sirve como punto de referencia y guía para la academia y los profesionales de las industrias de la seguridad cibernética desde el punto de vista del aprendizaje profundo. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2022. 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 APRENDIZAJE PROFUNDO es
dc.subject INTERNET DE LAS COSAS es
dc.subject INTELIGENCIA ARTIFICIAL es
dc.subject REDES NEURONALES es
dc.subject SEGURIDAD CIBERNÉTICA es
dc.title Una revisión del aprendizaje profundo aplicado a la ciberseguridad es
dc.type article es


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