En esta conferencia se aborda el problema de la escasez de conjuntos de datos adecuados para la tarea de detección de intrusiones de red. Nuestra principal contribución fue desarrollar un marco de referencia que brinda un proceso completo para generar conjuntos de datos de tráfico de red personalizados basados en la agregación de trazas de red reales. Además, desarrollamos un conjunto de herramientas para la extracción de atributos y el etiquetado de las sesiones de tráfico. Mediante el framework se generó un nuevo conjunto de datos con tráfico de botnet. Nuestros conjuntos de datos fueron probados y evaluados por distintos algoritmos de aprendizaje automático mostrando un buen promedio de rendimiento.

El Dr. Velarde actualmente se desempeña como profesor-investigador en la Unidad Académica de Ciencias Básicas e Ingenierías de la Universidad Autónoma de Nayarit. Recibió el título de ingeniero en electrónica por la Universidad Autónoma de Guadalajara en 1993. Los grados de maestría y doctorado en ciencias por parte del Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN (CINVESTAV-IPN) en 2001 y 2009, respectivamente. El Dr. Velarde es perfil PRODEP e Investigador del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) Nivel 1. Entre su producción científica se encuentran artículos de revista indexada, capítulos de libro y memorias de congreso internacional. Ha dirigido 21 tesis a nivel de licenciatura y posgrado. Así mismo, ha sido responsable técnico de 20 proyectos con financiamiento. Sus principales líneas de investigación están relacionadas con el modelado del tráfico IP aplicando Teoría de la Información, así como el análisis de datos mediante técnicas de Aprendizaje Automático.