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Análisis del software libre como herramienta de producción

De la Hoz Correa, Eduardo Miguel (Corporación Universidad de la Costa, 2010-10-31)

En este artículo se muestran datos cuantitativos que permiten tener una idea más clara al momento de la evaluación en la adquisición de software y la implementación de código abierto y software libre. En él se examinan ...
Aplicación de GHSOM (Growing Hierarchical Self-Organizing Maps) a sistemas de detección de intrusos (IDS)

De la Hoz Correa, Eduardo Miguel; Ortiz, Andrés; Ortega, Julio (Corporación Universidad de la Costa, 2012-10-31)

Con el pasar de los años, en el ámbito de la seguridad informática el problema de la intrusión se desarrolla cada día más, incrementando la existencia de programas que buscan afectar a computadoras tanto a nivel local como ...
Feature selection by multi-objective optimisation: application to network anomaly detection by hierarchical self-organising maps

De-La-Hoz-Franco, Emiro; De la Hoz Correa, Eduardo Miguel; Ortiz, Andrés; Ortega, Julio; Martínez Álvarez, Antonio (Universidad de la Costa, 2014-08-11)

Feature selection is an important and active issue in clustering and classification problems. By choosing an adequate feature subset, a dataset dimensionality reduction is allowed, thus contributing to decreasing the ...
Linux ubuntu server

De la Hoz Correa, Eduardo Miguel; De-La-Hoz-Franco, Emiro (Corporación Universidad de la Costa, 2009)

Existen en la actualidad gran variedad de distribuciones libres del Sistema Operativo Linux, el cual ha ganado un espacio preponderante por sus características de multiusuario, multitarea, estabilidad, seguridad, conectividad, ...
Mathematical ontological browser - NOMAT

Varela Arregoces, Ernesto Eduardo; De-La-Hoz-Franco, Emiro; De la Hoz Correa, Eduardo Miguel; FAJARDO TORO, CARLOS HERNAN (Revista Espacios, 2017-07-22)

The query algorithms in search engines use indexing, contextual analysis and ontologies, among other techniques, for text search. However, they do not use equations due to their writing complexity. NOMAT is a prototype ...
Modelo de detección de intrusiones en sistemas de red, realizando selección de características con FDR y entrenamiento y clasificación con SOM

De-La-Hoz-Franco, Emiro; De la Hoz Correa, Eduardo Miguel; Ortiz, Andrés; Ortega, Julio (Corporación Universidad de la Costa, 2012-10-31)

Los Sistemas de Detección de Intrusos (IDS, por sus siglas en inglés) comerciales actuales clasifican el tráfico de red, detectando conexiones normales e intrusiones, mediante la aplicación de métodos basados en firmas; ...
Network Anomaly Detection with Bayesian Self-Organizing Maps

De-La-Hoz-Franco, Emiro; Ortiz García, Andrés; Ortega Lopera, Julio; De la Hoz Correa, Eduardo Miguel; Prieto Espinosa, Carlos Antonio (Corporación Universidad de la Costa, 2013)

The growth of the Internet and consequently, the number of interconnected computers through a shared medium, has exposed a lot of relevant information to intruders and attackers. Firewalls aim to detect violations to a ...
PCA filtering and probabilistic SOM for network intrusion detection

De la Hoz Correa, Eduardo Miguel; De la Hoz, Emiro; Ortiz, Andrés; Ortega, Julio; Prieto, Beatriz (Neurocomputing, 2015)

The growth of the Internet and, consequently, the number of interconnected computers, has exposed significant amounts of information to intruders and attackers. Firewalls aim to detect violations according to a predefined ...

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Análisis del software libre como herramienta de producción
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De la Hoz Correa, Eduardo Miguel | 2010-10-31

En este artículo se muestran datos cuantitativos que permiten tener una idea más clara al momento de la evaluación en la adquisición de software y la implementación de código abierto y software libre. En él se examinan variables como el mercado objetivo, la fiabilidad, el rendimiento, la escalabilidad, seguridad y el costo de adquisición al momento de mirar al código abierto como alternativa viable con respecto al software propietario desde una perspectiva objetiva teniendo como base estudios a fondo a nivel mundial de aquellos factores que influyen en la toma de decisiones en todos los niveles de implementación del software de todo tipo

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Aplicación de GHSOM (Growing Hierarchical Self-Organizing Maps) a sistemas de detección de intrusos (IDS)
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De la Hoz Correa, Eduardo Miguel | 2012-10-31

Con el pasar de los años, en el ámbito de la seguridad informática el problema de la intrusión se desarrolla cada día más, incrementando la existencia de programas que buscan afectar a computadoras tanto a nivel local como a toda una red informática. Esta dinámica lleva a entender los ataques y la mejor manera de contrarrestarlos, ya sea previniéndolos o detectándolos a tiempo, procurando que su impacto sea menor al esperado por el atacante. En este artículo se presenta una revisión de los ataques a sistemas informáticos, ahondando en los Sistemas de Detección de Intrusos (IDS) y en la implementación de técnicas de agrupamiento de datos —como las redes neuronales—, con el fin de encontrar métodos con altas precisiones en la detección de anomalías. Esta propuesta presenta la aplicación de GHSOM en IDS, utilizando el conjunto de datos NSL-KDD, y mostrando las mejoras encontradas en la detección de ataques en el proceso de búsqueda

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Feature selection by multi-objective optimisation: application to network anomaly detection by hierarchical self-organising maps
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De-La-Hoz-Franco, Emiro | 2014-08-11

Feature selection is an important and active issue in clustering and classification problems. By choosing an adequate feature subset, a dataset dimensionality reduction is allowed, thus contributing to decreasing the classification computational complexity, and to improving the classifier performance by avoiding redundant or irrelevant features. Although feature selection can be formally defined as an optimisation problem with only one objective, that is, the classification accuracy obtained by using the selected feature subset, in recent years, some multi-objective approaches to this problem have been proposed. These either select features that not only improve the classification accuracy, but also the generalisation capability in case of supervised classifiers, or counterbalance the bias toward lower or higher numbers of features that present some methods used to validate the clustering/classification in case of unsupervised classifiers. The main contribution of this paper is a multi-objective approach for feature selection and its application to an unsupervised clustering procedure based on Growing Hierarchical Self-Organising Maps (GHSOMs) that includes a new method for unit labelling and efficient determination of the winning unit.

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Linux ubuntu server
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De la Hoz Correa, Eduardo Miguel | 2009

Existen en la actualidad gran variedad de distribuciones libres del Sistema Operativo Linux, el cual ha ganado un espacio preponderante por sus características de multiusuario, multitarea, estabilidad, seguridad, conectividad, escalabilidad y compatibilidad con gran variedad de aplicaciones. Una de las distribuciones más usadas en diferentes ámbitos, entre ellos el científico, académico, industrial y comercial, es la distribución UBUNTU, ésta ha sido patrocinada por la empresa Canonical Ltda, organización británica propiedad del sudafricano Mark Shuttleworth. UBUNTU posee múltiples herramientas de configuración de servicios tales como DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol), DNS (Domain Name System), LDAP y SAMBA, PROXY y el servidor WEB APACHE, entre otros. Por ello su funcionalidad es bastante amplia en lo referente a procesos de configuración de servicios para estaciones de trabajo y servidores. Organización británica propiedad del sudafricano Mark Shuttleworth. UBUNTU posee múltiples herramientas de configuración de servicios tales como DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol), DNS (Domain Name System), LDAP y SAMBA, PROXY y el servidor WEB APACHE, entre otros. Por ello su funcionalidad es bastante amplia en lo referente a procesos de configuración de servicios para estaciones de trabajo y servidores.

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Mathematical ontological browser - NOMAT
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Varela Arregoces, Ernesto Eduardo | 2017-07-22

The query algorithms in search engines use indexing, contextual analysis and ontologies, among other techniques, for text search. However, they do not use equations due to their writing complexity. NOMAT is a prototype of mathematical expression search engine that seeks information both in thesaurus and internet, using ontological tool for filtering and contextualizing information and LaTeX editor for the symbols in these expressions. This search engine was created to support mathematical research. Compared to other Internet search engines, NOMAT does not require prior knowledge of LaTeX, because has an editing tool which enables writing directly the symbols that make up the mathematical expression of interest. The results obtained were accurate and contextualized, compared to other commercial and no-commercial search engines.

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Modelo de detección de intrusiones en sistemas de red, realizando selección de características con FDR y entrenamiento y clasificación con SOM
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De-La-Hoz-Franco, Emiro | 2012-10-31

Los Sistemas de Detección de Intrusos (IDS, por sus siglas en inglés) comerciales actuales clasifican el tráfico de red, detectando conexiones normales e intrusiones, mediante la aplicación de métodos basados en firmas; ello conlleva problemas pues solo se detectan intrusiones previamente conocidas y existe desactualización periódica de la base de datos de firmas. En este artículo se evalúa la eficiencia de un modelo de detección de intrusiones de red propuesto, utilizando métricas de sensibilidad y especificidad, mediante un proceso de simulación que emplea el dataset NSL-KDD DARPA, seleccionando de éste las características más relevantes con FDR y entrenando una red neuronal que haga uso de un algoritmo de aprendizaje no supervisado basado en mapas auto-organizativos, con el propósito de clasificar el tráfico de la red en conexiones normales y ataques, de forma automática. La simulación generó métricas de sensibilidad del 99,69% y de especificidad del 56,15% utilizando 20 y 15 características, respectivamente

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Network Anomaly Detection with Bayesian Self-Organizing Maps
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De-La-Hoz-Franco, Emiro | 2013

The growth of the Internet and consequently, the number of interconnected computers through a shared medium, has exposed a lot of relevant information to intruders and attackers. Firewalls aim to detect violations to a predefined rule set and usually block potentially dangerous incoming traffic. However, with the evolution of the attack techniques, it is more difficult to distinguish anomalies from the normal traffic. Different intrusion detection approaches have been proposed, including the use of artificial intelligence techniques such as neural networks. In this paper, we present a network anomaly detection technique based on Probabilistic Self-Organizing Maps (PSOM) to differentiate between normal and anomalous traffic. The detection capabilities of the proposed system can be modified without retraining the map, but only modifying the activation probabilities of the units. This deals with fast implementations of Intrusion Detection Systems (IDS) necessary to cope with current link bandwidths.

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PCA filtering and probabilistic SOM for network intrusion detection
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De la Hoz Correa, Eduardo Miguel | 2015

The growth of the Internet and, consequently, the number of interconnected computers, has exposed significant amounts of information to intruders and attackers. Firewalls aim to detect violations according to a predefined rule-set and usually block potentially dangerous incoming traffic. However, with the evolution of attack techniques, it is more difficult to distinguish anomalies from normal traffic. Different detection approaches have been proposed, including the use of machine learning techniques based on neural models such as Self-Organizing Maps (SOMs). In this paper, we present a classification approach that hybridizes statistical techniques and SOM for network anomaly detection. Thus, while Principal Component Analysis (PCA) and Fisher Discriminant Ratio (FDR) have been considered for feature selection and noise removal, Probabilistic Self-Organizing Maps (PSOM) aim to model the feature space and enable distinguishing between normal and anomalous connections.

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