[en] The main purpose of this work is the design and implementation of an efficient fraudulent predictive detector that meets the needs expressed by the client (Ancert). To carry out the project, the real needs to be covered have been studied in depth. After that, sufficient and quality network frames have been obtained to cover the modeling phases of the predictive classifier. Subsequently, systems have been investigated to structure the files, which facilitate their exploration and massive treatment. Once the data has been structured in the Cassandra NoSQL DB, an investigation has been made of the different methods of Machine Learning and its application areas, choosing the one that has been considered most suitable for the project. Once I have decided that the design of the detector will be made through deep neural networks (Deep Learning) with Python and the TensorFlow libraries, we have started with the predictive algorithm modeling, which includes the stages of design, training, validation, testing and saving of the model for its subsequent reuse. The accuracy obtained with the training data was ~ 99% and ~ 92% with the test data. All this, with a negligible percentage (~ 0.05%) of false positives, relevant to avoid the non-availability of the service to the legal users of the system. The predictive detector has been used to classify a set of unlabeled network frames and perform their subsequent insertion into the Cassandra database. The total time spent to complete the classification of ~ 300,000 frames and insert them into the database has been less than 3 'in all tests performed.

[es] La finalidad principal de este trabajo es el diseño e implementación de un detector predictivo de conexiones fraudulentas eficiente, que cumpla con las necesidades manifestadas por el cliente (Ancert). Para llevar a cabo el proyecto, primero se han estudiado a fondo las necesidades reales a cubrir. Después se han obtenido tramas de red suficientes y de calidad para cubrir con las fases de modelado del clasificador predictivo. Posteriormente, se han investigado sistemas para estructurar los ficheros, que faciliten su exploración y tratamiento masivo. Una vez que los datos han quedado estructurados en la BD NoSQL Cassandra, se ha hecho una investigación de los diferentes métodos de Machine Learning i sus ámbitos de aplicación, escogiendo el que se ha estimado más idóneo para el proyecto. Una vez decido que el diseño del detector se hará mediante redes neuronales profundas (Deep Learning) con Python y las librerías TensorFlow, se ha empezado con el modelado del algoritmo predictivo, que incluye las etapas de diseño, entrenamiento, validación, prueba y guardado del modelo para su reutilización posterior. La precisión obtenida con los datos de entrenamiento ha sido de ~99% y ~92% con los datos de test. Todo ello, con un porcentaje ínfimo (~0,05%) de falsos positivos, relevante para evitar la no disponibilidad del servicio a los usuarios lícitos del sistema. El detector predictivo se ha utilizado para clasificar un conjunto de tramas de red sin etiquetar y realizar su posterior inserción en la BD Cassandra. El tiempo total empleado para completar clasificación de ~300.000 tramas e insertarlas en la BD ha sido inferior a 3' en todas las pruebas realizadas.