Big data for digital forensics
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/114676
Correu electrònic de l'autoralfredo.cuzcanopucp.edu.pe
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2018-02-22
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Espanya
Abstract
Digital Forensics and its sub-branch Network Forensics are important and relevant topics which have gained further attention with the DDoS attacks delivered by botnets. This work focuses on a novel IDS solution called: SLIPS. This is a free software that uses Machine Learning to detect malicious behaviors in a network with the use of Markov Chain based detection and previously trained models. A major limitation of SLIPS lies on its performance, and this work also touches on the topic of Big Data, and more specifically MapReduce, in order to aid SLIPS with a better resource utilization. With the redistribution of SLIPS tasks across workers, adding a pre-processing of data, the proposed solution using MapReduce presented performance improvements of up to 433 times with the datasets tested.
MatèriesComputer security, Computer crimes--Investigation, Seguretat informàtica, Delictes informàtics -- Investigació
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN APLICACIONS I GESTIÓ DE L'ENGINYERIA DE TELECOMUNICACIÓ (MASTEAM) (Pla 2015)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
memoria.pdf | 2,094Mb | Visualitza/Obre |