<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-06-01T15:41:15Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:riuma.uma.es:10630/45114" metadataPrefix="marc">https://riuma.uma.es/rest/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:riuma.uma.es:10630/45114</identifier><datestamp>2026-02-03T00:46:37Z</datestamp><setSpec>com_10630_1685</setSpec><setSpec>col_10630_38055</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
   <leader>00925njm 22002777a 4500</leader>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="042">
      <subfield code="a">dc</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="720">
      <subfield code="a">Valencia Villalón, Álvaro</subfield>
      <subfield code="e">author</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="260">
      <subfield code="c">2025-06</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2=" " ind1=" " tag="520">
      <subfield code="a">En este trabajo fin de grado (TFG) se plantea desarrollar una aplicación que incorpora un IDS (Sistema de Detección de Intrusos) que se ejecutará localmente en tiempo real para varios sistemas operativos.
De hecho, un objetivo de este TFG es facilitar la instalación para todos los usuarios, generando instaladores para que el usuario final no tenga que tener conocimientos avanzados de informática.
El sistema planteado analizará el tráfico de la red para estimar la probabilidad de que estemos siendo atacados. Para ello se estudiará el uso de algunas técnicas de inteligencia artificial y se implementarán diversos algoritmos para notificar al usuario del ataque.
Otro elemento importante es proporcionar un diseño modular que facilite para incorporación de nuevos componentes para detectar ataques adicionales.
SecurAI es el resultado de esta investigación: un software modular, escalable e innovador que incorpora funcionalidades clave como módulos preestablecidos de detección de amenazas, recopilación de estadísticas de la red y simulación de ataques sobre el propio equipo para comprobar en tiempo real el rendimiento de los módulos.</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind1="8" ind2=" " tag="024">
      <subfield code="a">https://hdl.handle.net/10630/45114</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Informática - Trabajos Fin de Grado</subfield>
   </datafield>
   <datafield tag="653" ind2=" " ind1=" ">
      <subfield code="a">Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado</subfield>
   </datafield>
   <datafield ind2="0" ind1="0" tag="245">
      <subfield code="a">SecurAI: Una aplicación inteligente para la detección de ataques en tu red</subfield>
   </datafield>
</record>
</metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>