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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)es
dc.contributor.authorPisabarro, Mauricioes
dc.date.accessioned2021-10-01T11:53:26Z-
dc.date.available2021-10-01T11:53:26Z-
dc.date.issued2020-08-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/460-
dc.description.abstractEste proyecto en la modalidad de trabajo de investigación se encuentra fuertemente vinculado a los proyectos de cátedra de Inteligencia Artificial y Big Data, en el marco de ANII, Fondo Sectorial de Investigación Basada en Datos y Fondo María Viñas. Estos tienen como objetivo la construcción de una herramienta de anonimización de datos secuenciales para la detección de anomalías colectivas en ciberseguridad. En el sentido de la detección de anomalías colectivas será ́ de utilidad contar con sesiones de usuarios normales y de atacantes. En particular será necesario la reconstrucción de sesiones a partir de logs de auditor ́ıa de WAF (Web Application Fire- wall). Para ello se necesita una técnica de identificación y reconstrucción de sesiones. Primero se hizo un relevamiento del estado del arte, seguido por un análisis de lo encontrado, discutiendo cual estudio de las soluciones se ajusta más a la problemática. Luego se desarrollaron objetivos sobre las mismas, y se hizo una experimentación sobre la cual se sacó conclusiones.es
dc.description.sponsorshipAgencia Nacional de Investigación e Innovaciónes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad ORT Uruguayes
dc.rightsAcceso abiertoes
dc.subjectSessionizationes
dc.subjectWeb Sessiones
dc.subjectSemantic Identificationes
dc.titleSesionización de Logs Apachees
dc.typeTrabajo final de gradoes
dc.subject.aniiCiencias Naturales y Exactas
dc.subject.aniiCiencias de la Computación e Información
dc.identifier.aniiFSDA_1_2018_1_154419, FMV_1_2019_1_155913.es
dc.type.versionAceptadoes
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Naturales y Exactas/Ciencias de la Computación e Información/Ciencias de la Computación e Informaciónes
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