RT master thesis
T1 Predicción de ciberataques mediante el empleo de algoritmos deep learning
A1 Gutiérrez Galeano, Leopoldo Jesús
A2 Ingeniería Informática
K1 deep learning
K1 detección
K1 ciberataques
K1 T5
K1 fine-tuning
AB La seguridad informática es un área muy necesaria debido a los nuevos tipos de ciberamenazas que aparecen continuamente. Para intentar minimizar al máximo posible los riesgos de ciberataques, es necesario el uso de herramientas y técnicas que sean capaces de detectarlas.Para ello, se entrena un modelo de detección de ciberataques, basado en algoritmos de aprendizaje profundo. Se ha seleccionado el modelo T5, pre-entrenado para tareas de procesamiento de lenguaje natural.Para los experimentos se ha utilizado el conjunto de datos CIC-IDS2017. Este dataset ha sido previamente limpiado y adaptado al modelo seleccionado, y se ha llevado a cabo un proceso de fine-tuning, a partir del cual se han conseguido unos resultados bastante buenos, superando el 97% de tasa de acierto, para el tamaño pre-entrenado más pequeño, t5-small, y más de un 99% para el segundo tamaño pre-entrenado más pequeño, t5-base.Finalmente se hace un estudio comparativo en relación a la evolución de las tasas de pérdida y las tasas de acierto, calculadas para cada tamaño y época. Por motivos de simplicidad se ha utilizado el wrapper SimpleT5, el cual permite utilizar el modelo T5 con pocas líneas de código.
YR 2022
FD 2022-09
LK http://hdl.handle.net/10498/28387
UL http://hdl.handle.net/10498/28387
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Cádiz
RD 05-nov-2026