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Desde
Junio 11, 2019 11:45
hasta
Junio 11, 2019 13:30
Coloquio Departamental: "An Evolutionary Wrapper Algorithm for Attacks Detection"
Publicado por
Katherine Quezada
El Departamento de Informática (DI) de la Universidad Técnica Federico Santa María tiene el agrado de invitar a la comunidad universitaria a una nueva charla de su ciclo de coloquios 2019. La presentación se realizará el próximo martes 11 de junio tendremos un coloquio titulado "An Evolutionary Wrapper Algorithm for Attacks Detection". El coloquio será en el Auditorio Claudio Matamoros, Campus Casa Central, UTFSM con videoconferencia al Laboratorio de Programación Avanzada, Departamento de Informática, Campus San Joaquín, UTFSM.
Expositor
Javier Maldonado, candidato a doctor del Programa de Doctorado del Departamento de Informática.
Resumen
En la actualidad, internet es utilizada intensivamente para realizar transacciones cruciales para empresas y usuarios, transferencia de datos segura, o certificación digital de datos. Estas transacciones confían en infraestructuras seguras con el fin de proveer un servicio confiable. Sin embargo, estas infraestructuras son un blanco perfecto para los atacantes que tratan de ganar acceso para comprometer servicios buscando algún beneficio ya sea financiero, tecnológico o estratégico. En este contexto, los sistemas de detección de intrusos (Intrusion Detection System, IDS) representan un elemento fundamental en el área de ciberseguridad. Los IDS tienen por objetivo identificar comportamientos no autorizados en una infraestructura dada, mediante la detección, clasificación y alerta de intentos de intrusión, con el fin de mantener una continuidad de la disponibilidad, integridad y confidencialidad de sus elementos. Se trata de tarea compleja que requiere el análisis de gran cantidad de datos para detectar actos potencialmente peligrosos. En este coloquio se presentarán y explicarán cada una de las componentes del algoritmo evolutivo propuesto que está especialmente diseñado para la selección de características en el contexto de detección de ataques. Las pruebas se realizaron con CICIDS2017, uno de los datasets recientesmás utilizado en la literatura.
En la actualidad, internet es utilizada intensivamente para realizar transacciones cruciales para empresas y usuarios, transferencia de datos segura, o certificación digital de datos. Estas transacciones confían en infraestructuras seguras con el fin de proveer un servicio confiable. Sin embargo, estas infraestructuras son un blanco perfecto para los atacantes que tratan de ganar acceso para comprometer servicios buscando algún beneficio ya sea financiero, tecnológico o estratégico. En este contexto, los sistemas de detección de intrusos (Intrusion Detection System, IDS) representan un elemento fundamental en el área de ciberseguridad. Los IDS tienen por objetivo identificar comportamientos no autorizados en una infraestructura dada, mediante la detección, clasificación y alerta de intentos de intrusión, con el fin de mantener una continuidad de la disponibilidad, integridad y confidencialidad de sus elementos. Se trata de tarea compleja que requiere el análisis de gran cantidad de datos para detectar actos potencialmente peligrosos. En este coloquio se presentarán y explicarán cada una de las componentes del algoritmo evolutivo propuesto que está especialmente diseñado para la selección de características en el contexto de detección de ataques. Las pruebas se realizaron con CICIDS2017, uno de los datasets recientesmás utilizado en la literatura.
Mini Bio
Javier Maldonado se tituló de Ingeniero en Informática de la Universidad Nacional Experimental del Táchira (UNET), Venezuela en 2005. Se graduó de Magister en Ciencias de la Computación de la Universidad de los Andes (ULA), en Mérida, Venezuela en 2012. Actualmente es candidato a Doctor en Ingeniería Informática de la USM, con el tema de tesis “Algoritmos bio-inspirados aplicados a ciberseguridad” con su tutora María Cristina Riff.
¡Los esperamos!