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Data Fusion for Network Intrusion Detection: A ReviewFusión de datos para la detección de intrusiones en la red: Una revisión

Resumen

El rápido progreso de las tecnologías de redes conduce a un crecimiento exponencial en el número de acciones de red no autorizadas o maliciosas. Como componente de la defensa en profundidad, se espera que el Sistema de Detección de Intrusos en Red (NIDS, por sus siglas en inglés) detecte comportamientos maliciosos. Actualmente, los NIDS se implementan mediante diversas técnicas de clasificación, pero estas técnicas no son lo suficientemente avanzadas para detectar con precisión ataques complejos o sintéticos, especialmente en situaciones donde se enfrentan a grandes cantidades de datos de alta dimensionalidad. Además, los defectos inherentes de los NIDS, es decir, la alta tasa de falsas alarmas y la baja tasa de detección, no se han resuelto de manera efectiva. Para resolver estos problemas, la fusión de datos (DF, por sus siglas en inglés) se ha aplicado a la detección de intrusiones en redes y ha logrado buenos resultados. Sin embargo, la literatura aún carece de un análisis y evaluación exhaustivos sobre las técnicas de fus

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