INVESTIGACIÓN & DESARROLLO

Aplicaciones de Data Analytics y Lógica Difusa en Seguridad Informática e Informática Forense.

SECTOR EMPRESARIAL

* Objetivo: Desarrollar e Implementar un potente conjunto de técnicas de Data Analytics que tienen por finalidad:

- Sistema de Detección de Intrusos Inteligentes. NO basados en Signatures.
- Sistema de Detección de Comportamiento Anómalo, tanto dentro de la Red Privada como proveniente de Conexiones Externas.
- Detección de Fraudes.
- Módulo de Informática Forense.
- Optimización de recursos de servidores, redes y ancho de banda.
- Sistemas de Reportes.
- Monitoreo y Alertas en Tiempo Real.

* Técnicas a utilizar: Redes Neuronales, Fuzzy Logic, Text Mining y Estadística Bayesiana. Entrenamiento Supervisado y Semi-Supervisado.

* Dinámica: Una vez desarrollados los algoritmos, la fase de implementación tendrá las siguientes etapas:

- Centralizar y Estandarizar en un servidor toda la información proveniente de logs: firewalls, proxy, fileservers, base de datos, mails, etc.
- Etapa de DataWarehouse para integrar información previa.
- Conectar los algoritmos de procesamiento contra el mencionado servidor.
- Entrenar dichos algoritmos hasta generar nubes de comportamiento típico. Este proceso de entrenamiento puede demorar entre seis meses y un año.
- Una vez que los algoritmos hayan “aprendido” se pondrán en producción y generaran un potente sistema de ALERTAS, INFORMES e INDICADORES tanto a nivel seguridad como optimización de recursos.
- Los diferentes monitoreos deberán ser en todos los casos en tiempo real, mientras que los reportes y modelos de predicción trabajarán sobre los históricos de bases de datos.

 

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