Resumen

El análisis forense de botnets ayuda a comprender la naturaleza de los ataques y el modus operandi utilizado por los atacantes. Los ataques de botnets son difíciles de rastrear debido a su ritmo rápido, naturaleza epidémica y tamaño reducido. El aprendizaje automático funciona como una panacea para los problemas relacionados con los ataques de botnets. No solo facilita la detección, sino que también ayuda en la prevención de los ataques de bots. El modelo de investigación propuesto se esfuerza por mejorar la calidad de los resultados mediante la detección exhaustiva de botnets y el análisis forense. Este escenario se ha aplicado en ocho combinaciones diferentes de técnicas de clasificación de conjunto para detectar evidencia de botnets. El estudio también se compara con clasificadores basados en conjunto con el clasificador único utilizando diferentes parámetros. Los resultados muestran que el modelo propuesto puede mejorar la precisión en comparación con un clasificador único.

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Botnet; Análisis forense; Ataques; Aprendizaje automático; Detección; Prevención
• Keywords:Botnet; Forensic analysis; Attacks; Machine learning; Detection; Prevention