Modelo de detección de Botnets en el tráfico del sistema de nombres de dominio de la red, basado en aprendizaje de máquina para Banca Central en Bolivia

dc.contributor.advisorLozano Mantilla, Cesar Fernando
dc.contributor.authorVargas Peña, Dennis Edson
dc.coverage.spatialBolivia
dc.date.accessioned2026-03-22T10:59:02Z
dc.date.available2026-03-22T10:59:02Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación, propone una alternativa para la detección de Botnets, mediante el análisis del tráfico de red en tiempo real del Sistema de Nombres de Dominio (DNS, por sus siglas en inglés), empleando tecnologías basadas en Machine Learning – Aprendizaje de Máquina, y software libre, para el procesamiento en tiempo real de los nombres de dominio consultados por dispositivos conectados a la red, además de proveer una plataforma web para la gestión y visualización de la información procesada por el modelo de detección de Botnets propuesto.es
dc.identifier.urihttps://andeanlibrary.org/handle/123456789/26231
dc.language.isoes
dc.publisherFacultad de Ciencias Puras y Naturales
dc.relationhttps://repositorio.umsa.bo/xmlui/bitstream/123456789/28787/1/TM-3887.pdf
dc.sourceUniversidad Mayor de San Andrés
dc.subjectDETECCIÓN DE BOTNETS
dc.subjectTRAFICO DE RED EN SISTEMAS DNS
dc.subjectMACHINE LEARNING APLICADO EN LA RED
dc.titleModelo de detección de Botnets en el tráfico del sistema de nombres de dominio de la red, basado en aprendizaje de máquina para Banca Central en Bolivia
dc.typeThesis

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