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Machine learning para
proyectos de seguridad
José Manuel Ortega @jmortegac
Madrid | September 24 - 25, 2019
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About me
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About me
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Agenda
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AI vs ML
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Tipos de ML
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Tipos de ML
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Aprendizaje supervisado
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Aprendizaje no supervisado
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ML en seguridad
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Proceso de ML
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Construir un modelo
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Extracción características
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python Machine learning
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Sklearn
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Selección de características
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Clustering
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Clustering Sklearn
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Árboles de decisión
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Sklearn
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○ 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.
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Módulos python
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Entrenar nuestro modelo
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Evaluar nuestro modelo
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Evaluar nuestro modelo
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Matriz de confusión
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Métricas
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Sobreentrenamiento
● Para evitar el sobreajuste se divide
el dataset en dos partes:
○ Datos de entrenamiento
○ Datos de evaluación
● K-fold cross validation
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Cross-validation
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Detección de spam
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Detección de spam
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Detección de spam
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Detección de spam
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Detección de spam
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Detección de malware
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Detección de malware
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Detección de malware
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Detección de malware
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Detección de malware
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Detección de malware
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Detección de malware
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Resources
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WAF
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WAF
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Deep Learning Frameworks
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Deep Learning Frameworks
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Deep Learning
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Resources
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Resources
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Resources
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Resources
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Resources
● https://towardsdatascience.com/machine-learning-for-
cybersecurity-101-7822b802790b