Resumen de Keystroke Dynamics Aplicado a la Clasificación de Intrusos
Gissel Zamonsky Pedernera, Sebastian Sznur, Sebastian Garcia, Gustavo Meschino
La dinámica de tipeo ha demostrado ser una técnica biométrica de comportamiento eficiente como parte de lastécnicas de detección de intrusos. En este trabajo se busca elaborar algoritmos para clasificar intrusos por medio delanálisis de sus patrones de tipeo a la hora de realizar acciones dentro de un servidor. Para la selección decaracterísticas de los patrones se recurrió a algoritmos evolutivos utilizando los enfoques de filtrado (filter) y deenvoltorio (wrapper). Se cuenta con datos provenientes de la captura de teclas presionadas por intrusos reales endiversos honeypots. Las principales características de este estudio consisten en la caracterización y reconocimientode intrusos reales y no de usuarios, considerándose la detección de las personas y no las acciones. Se muestran losresultados obtenidos para la clasificación experimentando con redes autoorganizadas basadas en la Teoría de laResonancia Adaptativa (ART) y mapas autoorganizados de Kohonen (SOM), y el método estadístico kmeans.Seobtuvo un modelo que se desempeñó satisfactoriamente.
