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Machine learning para proyectos de seguridad

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September 24, 2019

Machine learning para proyectos de seguridad

En esta charla se explicarán los conceptos sobre el machine learning aplicados a la ciberseguridad a través de diferentes casos de uso y ejemplos. Además, se explicarán los principales algoritmos que podemos utilizar para comenzar a desarrollar sistemas de seguridad utilizando distintas técnicas como regresión, árboles de decisión y clustering. Finalmente se mostrará un caso de estudio aplicado a la detección de malware.

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September 24, 2019
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Transcript

  1. Sklearn • ◦ Elegir el modelo. ◦ Seleccionar los hiperparámetros.

    ◦ Extraer la matriz de características y vector de predicción. ◦ Ajustar el modelo a los datos (entrenamiento). ◦ Predecir etiquetas para datos desconocidos.
  2. Sobreentrenamiento • Para evitar el sobreajuste se divide el dataset

    en dos partes: ◦ Datos de entrenamiento ◦ Datos de evaluación • K-fold cross validation
  3. WAF

  4. WAF