Análisis de tráfico de Dispositivos Móviles mediante Técnicas de Aprendizaje Automático Supervisado

García Villalba, Luis JavierMartínez Hernández, Luis AlbertoGálvez Santamaria, MarcosMartín-Salas Gesteira, PatriciaRamírez Martínez, Carlos2023-06-162023-06-162022-06https://hdl.handle.net/20.500.14352/3196Trabajo de Fin de Doble Grado en Administración y Dirección de Empresas - Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, Curso 2021/2022Este proyecto, está destinado a desarrollar una herramienta que implemente el Machine Learning y el Deep learning para el análisis de tráfico. Es decir, aportar una aplicación de investigación al análisis forense con el fin de perseguir los ciberataques. Dado a las ventajas que aporta Python, se ha optado por ser el lenguaje de desarrollo de este proyecto haciendose uso de las diferentes libreria que contiene como Keras y Tensor Flow.This project, is intended to develop a tool which implements machine learning and deep learning to analyze the network´s traffic. This means, contribute with an application that investigates the cyber attacks. Due to the advantages of Python, its have been selected to be the language in which the project has been develop, using the different libraries it contains such as Keras and Tensor Flow.spaAtribución-NoComercial 3.0 Españahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/Análisis de tráfico de Dispositivos Móviles mediante Técnicas de Aprendizaje Automático SupervisadoMovile Device Traffic analysis with Supervised Machine Learning Techniquesbachelor thesisrestricted access004(043.3)Análisis forenseIdentificaciónAplicacionesDeep learningRedes neuronalesInteligencia artificial.Forensics analysisIdentificationMobile deviceNeural networksArtificial inteligence.Informática (Informática)1203.17 Informática