Aprendizaje Automático Híbrido para la Detección de Intrusiones por Anomalías en Redes

En este documento, se propone un enfoque híbrido que combina dos algoritmos de aprendizaje automático para detectar los diferentes posibles ataques mediante la selección y clasificación efectiva de características. Este sistema utiliza el algoritmo de Random Forest para la selección de características a fin de encontrar las características más importantes, combinado con Árboles de Clasificación y Regresión (CART) para la clasificación de las diferentes clases de ataques. El sistema propuesto fue probado utilizando el conjunto de datos UNSW-NB15 y los resultados muestran que el método propuesto logra un buen rendimiento en comparación con los algoritmos existentes.