Contribución al análisis del tráfico de Internet

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dc.contributor.advisor Aracil Rico, Javier (dir.)
dc.contributor.author Cuadra Sánchez, Antonio
dc.contributor.other UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones es_ES
dc.date.accessioned 2017-10-24T08:55:36Z
dc.date.available 2017-10-24T08:55:36Z
dc.date.issued 2017-06-26
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10486/679946
dc.description Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones. Fecha de lectura : 26-06-2017 es_ES
dc.description.abstract En esta tesis se ha desarrollado una serie de técnicas avanzadas de análisis de tráfico que cubren nuevas necesidades en el ámbito de la monitorización de redes y servicios. Las técnicas tradicionales se basan en el mero análisis de los protocolos y su evolución en el tiempo, en lugar considerar los perfiles y las características del tráfico como se propone en esta tesis, lo que posibilita su aplicación a distintas disciplinas, como la detección de anomalías en la red, la supervisión de la calidad o la gestión de la seguridad. Se ha desarrollado una metodología novedosa para analizar el tráfico denominada “análisis del perfil de día típico”, que permite caracterizar el comportamiento del tráfico para los diferentes periodos del día. Además, se ha desarrollado un algoritmo que analiza desviaciones de tráfico con respecto al comportamiento normal, utilizando de manera combinada las principales técnicas estadísticas para determinar posibles anomalías en la red en función del periodo del día, detectar eventos inesperados que surjan en la red, y descartar falsos comportamientos que podrían parecer anómalos, con mayor precisión que utilizando una sola técnica. Esta metodología se ha aplicado con éxito al campo de la seguridad contextual para detectar posibles ataques, y a entornos SDN (Software-Defined Networks), utilizando un año completo de tráfico de 2000 hogares de Suecia. Finalmente, se ha desarrollado una técnica inédita para detectar llamadas de VoIP (Voz sobre IP) en WhatsApp, ya que las técnicas tradicionales no pueden aplicarse porque el tráfico está ofuscado. Esta técnica analiza la sostenibilidad del tráfico en el tiempo para discernir llamadas de voz de otros servicios dentro de una misma sesión de WhatsApp. Los resultados indican que los algoritmos desarrollados detectan correctamente los distintos escenarios planteados, sin dar lugar a falsos positivos ni falsos negativos. Como resultado de esta tesis, se han publicado 5 contribuciones en revistas (mas otra en revisión), un libro y una conferencia de referencia. es_ES
dc.format.extent 31 pag. es_ES
dc.format.mimetype application/pdf en
dc.language.iso spa en
dc.subject.other Telecomunicaciones - Tráfico - Medida - Tesis doctorales es_ES
dc.title Contribución al análisis del tráfico de Internet es_ES
dc.type doctoralThesis en
dc.subject.eciencia Telecomunicaciones es_ES
dc.rights.cc Reconocimiento – NoComercial – SinObraDerivada es_ES
dc.rights.accessRights openAccess en


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