Este libro presenta la importancia de la información y la manera de utilizarla para el proceso de ciencia de datos, para luego introducir los fundamentos teóricos de ambas disciplinas y presentar su aplicación en ocho proyectos de investigación, los cuales buscan orientar al lector sobre cómo utilizar la inteligencia artificial tanto desde la perspectiva defensiva como en la ofensiva. En el aspecto defensivo, en el libro se aborda la realización de experimentos precisos para el desarrollo de modelos para la detección de malware en dispositivos Android, cryptojacking, deepfakes y botnets maliciosas; y en el enfoque ofensivo, se exploran modelos para la generación de contenido multimedia no legítimo y se introduce el concepto de aprendizaje seguro y la aplicación de adversarial machine learning como enfoque para encontrar los valores que permiten sesgar los resultados de un modelo de aprendizaje de máquina.
págs. 9-10
págs. 11-20
Brayan Henao, Juan Sebastián Prada, Andrés Felipe Pérez, Steven Bernal, Julio César Gaviria, Ánderson Ramírez, Jhoan Steven Delgado Villarreal, David Alejandro Huertas, Brayan José Vargas, Bayron Campaz, Juan David Díaz, Santiago Gutiérrez, Cristhian Eduardo Castillo, Kevin Zarama, Christian Camilo Urcuqui López, Andrés Navarro Cadavid, Javier Díaz Cely
págs. 21-60
Sistema para el estudio de ciberataques web
Brayan Henao, Juan Sebastián Prada, Christian Camilo Urcuqui López, Andrés Navarro Cadavid
págs. 61-90
Sistema de análisis de tráfico web para la detección de malware en dispositivos Android
Andrés Felipe Pérez, Christian Camilo Urcuqui López, Andrés Navarro Cadavid
págs. 91-110
Detección de cryptojacking a través del tráfico de red usando técnicas de machine learning
Steven Bernal, Christian Camilo Urcuqui López, Andrés Navarro Cadavid
págs. 111-148
Análisis de ventanas de tiempo para detectar el comportamiento de botnets
Julio César Gaviria, Ánderson Ramírez, Christian Camilo Urcuqui López, Andrés Navarro Cadavid
págs. 149-178
Secure learning para detección de Android malware
Jhoan Steven Delgado Villarreal, Christian Camilo Urcuqui López, Andrés Navarro Cadavid, Javier Díaz Cely
págs. 179-194
Secure learning y deep reinforcement learning para la detección de Android malware
David Alejandro Huertas, Brayan José Vargas, Christian Camilo Urcuqui López
págs. 195-208
Método de detección de deepfake mediante técnicas de machine learning
Bayron Campaz, Juan David Díaz, Santiago Gutiérrez, Christian Camilo Urcuqui López
págs. 209-236
Sistema para la detección de deepfake de sonido
Cristhian Eduardo Castillo, Kevin Zarama, Christian Camilo Urcuqui López
págs. 237-252
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