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Uso del aprendizaje profundo para la seguridad de la información

Este recurso ha sido publicado por Acalvio

Este whitepaper profundiza en la aplicación del aprendizaje profundo para detectar el tráfico de red anonimizado, centrándose especialmente en la identificación del tráfico TOR. Explica cómo los adversarios utilizan TOR para filtrar datos de forma anónima, eludiendo los sistemas tradicionales de detección de intrusiones en la red. El artículo presenta una solución basada en aprendizaje profundo para detectar el tráfico TOR mediante el análisis de flujos de paquetes, utilizando características como los tiempos entre llegadas y la duración de los flujos. La solución logra altos índices de precisión y recuperación, superando a los modelos tradicionales de aprendizaje automático en la identificación de amenazas ocultas y la mejora de las defensas de ciberseguridad.

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Categorías relacionadas Ciberseguridad, Inteligencia artificial, Aprendizaje profundo, Ética de la IA, Aplicaciones de IA, Preprocesamiento de datos, Formación de modelos, Evaluación de modelos, Detección de amenazas, Análisis de seguridad, Ventas y marketing, Análisis predictivo

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