Sistema inteligente de detección de ciberataques mediante Machine Learning

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Grado desarrolla un sistema inteligente de detección de ciberataques basado en técnicas de Machine Learning aplicado al análisis de tráfico de red. Para ello, se han implementado y comparado diferentes modelos supervisados y no supervisados utilizando datasets especializados en ciberseguridad. Además, se ha desarrollado una aplicación web interactiva capaz de monitorizar tráfico de red y visualizar alertas de seguridad en tiempo real. Los resultados obtenidos muestran una elevada capacidad de detección de ataques DDoS, alcanzando métricas cercanas al 100% en precisión y F1-Score.

The present Final Degree Project develops an intelligent cyberattack detection system based on Machine Learning techniques applied to network traffic analysis. To achieve this, different supervised and unsupervised models have been implemented and compared using specialized cybersecurity datasets. In addition, an interactive web application capable of monitoring network traffic and displaying real-time security alerts has been developed. The obtained results show a high capability for detecting DDoS attacks, reaching metrics close to 100% in precision and F1-Score.