Esta presentación trata sobre cómo aplicar el “aprendizaje automático” a la detección de tráfico malicioso desde un punto de vista práctico.
No es una introducción teórica, mostramos algoritmos y todas las fases necesarias para obtener resultados útiles con datos reales.
El objetivo es mostrar a la audiencia cómo afrontar el problema de crear modelos para detectar amenazas en las redes y cómo aplicarlos.
Resolveremos en esta presentación la problemática de obtener información para entrenar el modelo de Machine Learning al igual que la problemática de cómo realizar el refinamiento y elección del algoritmo correcto.
Utilizaremos Python y H2O para las demostraciones prácticas durante la charla
