publication . Master thesis . 2011

Sistema inteligente de detección de intrusiones

Martínez Puentes, Javier;
Open Access Spanish
  • Published: 01 Jan 2011
  • Country: Spain
Abstract
El sistema diseñado es un sistema de detección de intrusiones mediante el análisis del payload del tráfico de la red en busca de algún tipo de malware. Este sistema implementa su algoritmo de detección como “preprocesador dinámico” de Snort. Mediante el trabajo conjunto de Snort y del Sistema diseñado puede afirmarse que se obtiene un sistema altamente eficaz ante ataques conocidos (mediante el paso de reglas de Snort) e igualmente eficaz ante ataques nuevos o desconocidos (que era el objetivo prioritario del sistema diseñado). Para resumir su funcionamiento bastaría decir que, como la mayoría de este tipo de sistemas, consta de dos fases: entrenamiento y detecc...
Subjects
free text keywords: Seguridad informática, Redes de ordenadores
Related Organizations
Download from

Trojan.PSW.Hooker.24.h Trojan.W32.PWS.Prostor.A Trojan.Win32.DesktopPuzzle Trojan.Win32.VirtualRoot Trojan.ZipDoubleExt-1 Win32.FunLove.4070 Win32.HLLP.Hantaner Win32.Xorala Win95.Dupator.1503 Worm.Bagle.AG Worm.Bagle.Z Worm.Mydoom.AS Worm.Mytob.IV Worm.Mytob.V. Worm.P2P.SdDrop.c Worm.SomeFool.Q Worm.Win32.Fasong.a Worm.Win32.Lovesan.a Worm.Win32.Muma.c Worm.Win32.Opasoft.a.pac WYX.b Zip Monsta

[2] [3] [4] [5] [6] [7] K. W. Salvatore, J. Stolfo: “Anomalous Payload-based Network Intrusion Detection”, Recent Advances in Intrusion Detection, Springer, Vol. 3224, pp 203-222, 2004. [OpenAIRE]

[32] C. Schott, P. Wolfe, B. Hayes: Snort for Dummies, 2004 [35] D. Ashley: “Developing a Snort Dynamic Preprocessor”. 2008 Recent Advances in Intrusion Detection, Springer, Vol. 5758, pp 121-141, 2009.

[42] M. Z. Shafiq, S. M. Tabish, M. Farooq, S. A. Khayam: “Embedded Malware Detection using Markovian Statistical Model of Benign Files”, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 5137, pp 88-107, 2008.

Any information missing or wrong?Report an Issue