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. Machine learning para proyectos de seguridad José Manuel Ortega @jmortegac

    Madrid | September 24 - 25, 2019
  2. About me

  3. About me

  4. Agenda • • • • •

  5. AI vs ML

  6. Tipos de ML

  7. Tipos de ML

  8. Aprendizaje supervisado

  9. Aprendizaje no supervisado

  10. ML en seguridad

  11. Proceso de ML

  12. Construir un modelo • • • •

  13. Extracción características

  14. python Machine learning

  15. Sklearn

  16. Selección de características

  17. Clustering

  18. Clustering Sklearn

  19. Árboles de decisión

  20. 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.
  21. Módulos python • • • •

  22. Entrenar nuestro modelo • • • •

  23. Evaluar nuestro modelo • • •

  24. Evaluar nuestro modelo • •

  25. Matriz de confusión

  26. Métricas

  27. Sobreentrenamiento • Para evitar el sobreajuste se divide el dataset

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

  29. Detección de spam

  30. Detección de spam

  31. Detección de spam

  32. Detección de spam

  33. Detección de spam

  34. Detección de malware

  35. Detección de malware

  36. Detección de malware

  37. Detección de malware

  38. Detección de malware

  39. Detección de malware

  40. Detección de malware

  41. Resources

  42. WAF

  43. WAF

  44. Deep Learning Frameworks

  45. Deep Learning Frameworks

  46. Deep Learning

  47. Resources

  48. Resources

  49. Resources

  50. Resources

  51. Resources • https://towardsdatascience.com/machine-learning-for- cybersecurity-101-7822b802790b