[en] A network anomaly can be defined as a variation of the regular behaviour of the network. That includes both unfortunate unintended events, and deliberate attacks planned to compromise the network's availability. In both cases, it is essential to be able to detect those quickly so we can react in time. In the past few years, machine learning has been slowly taking its place as an alternative to policies-based traditional intrusion detection systems, as it presents quite a few advantages. Amongst them, machine learning techniques allow the development of non-parametric algorithms, adaptative to our network and its modifications, and portable across applications. In this paper we go through different machine learning and Big Data alternatives, as we model a labelled dataset containing the traffic of a corporative network aggregated in network flows. The process entails careful examination of the dataset, and the selection of the most relevant subset of data according to our domain and the employed techniques. Then we look for the best parameters combination to optimize the algorithms' performance, and we compare them to find out which one is the best in an objective way. We also consider different options for deployment involving distributed computing, having as goal the prediction of network threats in real-time, and as requisite being able to process Big Data. For achieving this, we define several deployment configurations, and use different technologies so we can emulate the real-time prediction scenario that we just described. In this phase we rely on a cluster with ten machines as our infrastructure. Lastly, the solution deployed is based on the best model obtained.

[es] En el ámbito de las redes de comunicación, una anomalía puede ser definida como una variación repentina del comportamiento habitual. Esto incluye tanto eventos fortuitos y bien intencionados, como ataques deliberados pensados para comprometer la disponibilidad de la red. En ambos casos, es esencial detectar rápido estas anomalías para poder reaccionar a tiempo. En los últimos años, las técnicas de machine learning se han ido haciendo un lugar como alternativa a los sistemas tradicionales de detección de intrusiones basados en políticas, puesto que acarrean una serie de ventajas. Entre ellas, las técnicas de machine learning posibilitan el desarrollo de algoritmos no paramétricos, adaptativos a nuestra red y a sus modificaciones, y portables entre aplicaciones. En este trabajo se revisan diferentes alternativas de machine learning, a medida que modelamos un dataset etiquetado con el tráfico de una red corporativa agregado en flujos de red. El proceso supone examinar minuciosamente el conjunto de datos, y seleccionar los más relevantes según nuestro dominio y las técnicas que empleamos. Después, buscamos la combinación idónea de parámetros para optimizar el rendimiento de los algoritmos y compararlos entre sí, de manera que podamos averiguar cuál es el mejor de forma objetiva. También se barajan diferentes opciones en materia de computación distribuida para el despliegue, teniendo como objetivo la predicción en tiempo real de amenazas, y como requisito que sea posible el procesamiento de datos con características de Big Data. A fin de conseguir esto, se definen varias configuraciones de despliegue, y se emplean diferentes tecnologías que permiten emular el escenario descrito de predicción en tiempo real. En esta parte empleamos como infraestructura un cluster de diez máquinas. Por último, la solución que se despliega está basada en el mejor modelo obtenido.