En esta charla se explicarán los conceptos sobre el machine learning aplicados a la ciberseguridad a través de diferentes casos de uso y ejemplos. Además, se expilicarán los principales algoritmos que podemos utilizar para comenzar a desarrollar sistemas de seguridad utilizando distintas técnicas como regresión, árboles de decisión y clustering. Finalmente se mostrará un caso de estudio aplicado a la detección de malware.

1. Machine learning para
proyectos de seguridad
José Manuel Ortega @jmortegac
Madrid | September 24 - 25, 2019

2. About me

3. About me

4. Agenda
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5. AI vs ML

6. Tipos de ML

7. Tipos de ML

8. Aprendizaje supervisado

9. Aprendizaje no supervisado

10. ML en seguridad

11. Proceso de ML

12. Construir un modelo
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13. Extracción características

14. python Machine learning

15. Sklearn

16. Selección de características

17. Clustering

18. Clustering Sklearn

19. Árboles de decisión

20. Sklearn
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○ Elegir el modelo.
○ Seleccionar los hiperparámetros.
○ Extraer la matriz de características y vector de
predicción.
○ Ajustar el modelo a los datos (entrenamiento).
○ Predecir etiquetas para datos desconocidos.

21. Módulos python
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22. Entrenar nuestro modelo
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23. Evaluar nuestro modelo
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24. Evaluar nuestro modelo
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25. Matriz de confusión

26. Métricas

27. Sobreentrenamiento
● Para evitar el sobreajuste se divide
el dataset en dos partes:
○ Datos de entrenamiento
○ Datos de evaluación
● K-fold cross validation

28. Cross-validation

29. Detección de spam

30. Detección de spam

31. Detección de spam

32. Detección de spam

33. Detección de spam

34. Detección de malware

35. Detección de malware

36. Detección de malware

37. Detección de malware

38. Detección de malware

39. Detección de malware

40. Detección de malware

41. Resources

42. WAF

43. WAF

44. Deep Learning Frameworks

45. Deep Learning Frameworks

46. Deep Learning

47. Resources

48. Resources

49. Resources

50. Resources

51. Resources
● https://towardsdatascience.com/machine-learning-for-
cybersecurity-101-7822b802790b