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   <dc:title>Aplicación web para la gestión y monitorización de eventos</dc:title>
   <dc:creator>Contreras Herrera, Jesús Manuel</dc:creator>
   <dc:contributor>Alcaraz-Tello, María Cristina</dc:contributor>
   <dc:contributor>Rubio Cortés, Juan Enrique</dc:contributor>
   <dc:subject>Aplicaciones (Software)</dc:subject>
   <dc:subject>Seguridad informática</dc:subject>
   <dc:subject>Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dc:subject>Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dcterms:abstract>En los últimos años, el avance en las técnicas de comunicación y el abaratamiento de los &#xd;
costes de fabricación de dispositivos, así como la publicación de estándares abiertos para &#xd;
la interconexión de equipos hardware y software han propiciado la integración de &#xd;
tecnologías tan novedosas como el Big Data, el Internet de las Cosas o la virtualización en &#xd;
todos los ámbitos de las sociedad. Ante esta tendencia creciente cabe plantearse la &#xd;
necesidad de hacer frente a los numerosos problemas de seguridad asociados a estos &#xd;
entornos que pueden poner en riesgo infraestructuras tan críticas como la red eléctrica, &#xd;
los sistemas de transporte o telecomunicaciones [1]. &#xd;
 &#xd;
Por ello, en este proyecto se ha creado una plataforma web que permite la recogida, &#xd;
análisis y presentación de la información relacionada con el tráfico de una red, que puede &#xd;
complementar a un sistema de detección de intrusos (en inglés: Intrusion Detection System &#xd;
(IDS)) para la detección de anomalías. Además esta plataforma ha sido probada en un &#xd;
entorno industrial de pruebas proporcionado por la universidad de Málaga. &#xd;
 &#xd;
Para la construcción de la plataforma web se ha hecho uso del framework Django [2], un &#xd;
framework construido en Python [3]. Microsoft SQL Server [4] y Power BI [5] han sido &#xd;
usados para el almacenamiento de datos y posterior análisis y presentación. Además se &#xd;
han utilizado algoritmos de Machine Learning (ML) para realizar predicciones sobre los &#xd;
datos obtenidos.</dcterms:abstract>
   <dcterms:dateAccepted>2020-11-19T12:26:23Z</dcterms:dateAccepted>
   <dcterms:available>2020-11-19T12:26:23Z</dcterms:available>
   <dcterms:created>2020-11-19T12:26:23Z</dcterms:created>
   <dcterms:issued>2020-11-19</dcterms:issued>
   <dc:type>bachelor thesis</dc:type>
   <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/20388</dc:identifier>
   <dc:language>spa</dc:language>
   <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
   <dc:rights>open access</dc:rights>
   <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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