Un modelo de detección de anomalías en una LAN usando K-NN y técnicas de computación de alto desempeño

Abstract

Detectar valores anormales a partir de grandes volúmenes de información producido por el tráfico de red ha adquirido un interés considerable en el área de seguridad de redes. Es de relevancia para todo sistema de computadoras conectadas a una red contar con un sistema de detección de eventos anómalos y un tiempo de obtención de tales eventos lo más cercano posible a su ocurrencia. Detectar valores anómalos puede conducir a los administradores de red a identificar fallas del sistema y, por lo tanto, tomar medidas preventivas antes de una masiva propagación. La detección de anomalías es un punto de partida para evitar nuevos ataques. En este artículo, presentamos una forma de pre-procesar datos para identificar anomalías mediante un algoritmo de clasificación K-NN con técnicas de computación paralelas usando Unidades de Procesamiento Gráfico.