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Los ataques a redes de datos a través de gusanos (Worms) y por denegación de servicio distribuido (DDoS) han sido en los últimos 10 años las amenazas principales a las redes de datos e Internet. Debido al desarrollo de hardware, los servidores web de algunos departamentos, áreas o funciones claves para las organizaciones, como puede ser el comercio electrónico, redes de datos en instituciones financieras y gubernamentales, han mostrado una tolerancia amplia respecto al ataque de gusanos, pero no así al ataque por DDoS. Muchos modelos de identificación han sido propuestos desde el año 2000,…mehr

Produktbeschreibung
Los ataques a redes de datos a través de gusanos (Worms) y por denegación de servicio distribuido (DDoS) han sido en los últimos 10 años las amenazas principales a las redes de datos e Internet. Debido al desarrollo de hardware, los servidores web de algunos departamentos, áreas o funciones claves para las organizaciones, como puede ser el comercio electrónico, redes de datos en instituciones financieras y gubernamentales, han mostrado una tolerancia amplia respecto al ataque de gusanos, pero no así al ataque por DDoS. Muchos modelos de identificación han sido propuestos desde el año 2000, cuando se conoció el primer caso de un ataque por DDoS, pero siguen desarrollándose investigación para encontrar nuevos modelos para aproximarse a una identificación amplia de este ataque. Esto nos lleva a considerar que un modelo ligero como el que ofrecen las redes bayesianas pueden ayudar a la identificación en tiempo de real de alguna anomalía o incidencia en la red de datos en tiempo real,sin incurrir en las problemáticas que arriba se describieron.
Autorenporträt
Doctor en Administración por la Universidad Anahuac México, cuenta con una Maestría en Ciencias por Princeton University, una Maestría en Administración por el ITAM México, un posgrado en Finanzas por Stanford University, realizó la carrera de Ingeniero en Computación por la UNAM México. Cuenta con varios diplomados y especializaciones en Riesgos.