Resumen

Con el desarrollo de los sistemas de comunicación, la seguridad de la información ha seguido siendo una de las principales preocupaciones en los últimos años. Los dispositivos inteligentes están conectados para comunicarse, procesar, calcular y monitorear diversos escenarios en tiempo real. Los intrusos intentan atacar la red y capturar la información importante de las organizaciones para su propio beneficio. La detección de intrusiones es una forma de identificar violaciones de seguridad y examinar eventos no deseados en una red informática. Construir un sistema de identificación preciso y efectivo para la detección de intrusiones o actividades maliciosas puede garantizar la seguridad del sistema existente para una comunicación de extremo a extremo fluida y segura. En el trabajo de investigación propuesto, se sigue un enfoque basado en el aprendizaje profundo para los fines precisos de detección de intrusiones para asegurar la alta seguridad de la red. Se sigue un enfoque basado en redes neuronales convolucionales para la clasificación de características e identificación de datos maliciosos. Al final, se generan resultados comparativos después de evaluar el rendimiento

• 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:Desarrollo; Sistemas de comunicación; Seguridad de la información; Detección de intrusos; Aprendizaje profundo; Seguridad de redes
• Keywords:Development; Communication systems; Information security; Intrusion detection; Deep learning; Network security