[ca] L'objectiu principal d'aquest treball és dissenyar i implementar un detector predictiu de connexions fraudulentes eficient, que respongui a les necessitats expressades pel client (Ancert). Per dur a terme el projecte, s'han estudiat en profunditat les necessitats reals que s'han de cobrir. Després d'això, s'han obtingut bastidors de xarxa suficients i de qualitat per cobrir les fases de modelatge del classificador predictiu. Posteriorment, s'han investigat sistemes per estructurar els fitxers, que faciliten la seva exploració i tractament massiu. Una vegada que les dades s'han estructurat a la Cassandra NoSQL DB, s'ha realitzat una investigació dels diferents mètodes d'Aprenentatge automàtic i les seves àrees d'aplicació, escollint el que s'ha considerat més adequat pel projecte. Una vegada que decidit que el disseny del detector es realitzi a través de xarxes neuronals profundes (Deep Learning) amb Python i les biblioteques TensorFlow, s'ha començat amb el modelatge algorítmic predictiu, que inclou les etapes de disseny, formació, validació, prova i estalvi del model per a la seva posterior reutilització. La precisió obtinguda amb les dades de formació ha estat de ~ 99% i ~ 92% amb les dades de prova. Tot això, amb un percentatge insignificant (~ 0.05%) de falsos positius, rellevants per evitar la no disponibilitat del servei als usuaris lícits del sistema. El detector predictiu s'ha utilitzat per classificar un conjunt de trames de xarxa no etiquetades i realitzar la inserció posterior a la base de dades Cassandra. El temps total dedicat a completar la classificació de ~ 300.000 trames i inserir-les a la base de dades ha estat inferior a 3' en totes les proves realitzades.

[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.