Use el DOI o este identificador para enlazar este recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000754382
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorStephens, Christopher R.-
dc.contributor.advisorÁngeles, María del Pilar-
dc.creatorValencia Valencia, Alex Iván-
dc.date.created2017-01-11T00:00:00-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000754382-
dc.format.extent1 recurso en línea (83 páginas)-
dc.format.mediumcomputadora-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0-
dc.source.urihttps://tesiunam.dgb.unam.mx/F?current_base=TES01&func=direct&doc_number=000754382-
dc.subject.classificationCiencias Físico - Matemáticas y de las Ingenierías-
dc.titleDetección y clasificación de malware : un enfoque basado en algoritmos de aprendizaje supervisado-
dc.typeTesis de maestría-
dcterms.contributorStephens, Christopher R.::orcid::0000-0002-2491-606X::role::asesorTesis-
dcterms.contributorÁngeles, María del Pilar::orcid::0000-0002-1754-2514::role::asesorTesis-
dcterms.creatorValencia Valencia, Alex Iván::si::SinIdentificador-
dc.degree.nameMaestría en Ciencia e Ingeniería de la Computación-
dc.degree.grantorUniversidad Nacional Autónoma de México-
dc.identifier.urlhttp://132.248.9.195/ptd2017/enero/0754382/Index.html-
dc.format.supportrecurso en línea-
dc.degree.departmentPosgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación-
dc.degree.levelMaestría-
dc.rights.accessrightsAcceso en línea sin restricciones-
dc.type.versionpublishedVersion-
dc.publisher.locationMX-
dc.date.modified2024-06-12T00:00:00-
Aparece en las colecciones: Tesis de maestría

Texto completo:
Archivo Descripción Tamaño Formato  
000754382.mrcRegistro bibliográfico en formato MARC1.5 kBMARCVisualizar/Abrir
0754382.pdfTexto Completo2.76 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este recurso está sujeto a una Licencia Creative Commons Creative Commons