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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[ABSTRACT The purpose of this work was to present an artificial intelligence model based on XGBoost algorithms, designed for the detection of intrusions in computer networks by analyzing information on characteristics, techniques and user behaviors. This with the use of data that includes packet size variables, the reputation of IP addresses, failed authentication attempts and access at different times. The methodology used under a focus on Boosting algorithms consolidating as an alternative to improve the growing challenges of cybersecurity. As a result, it can be seen that the research not only empirically validates the proposed model, but also improves the reinforcement of the implementation of automatic solutions based on artificial intelligence, thereby mitigating the risks that arise from daily practice in networks and databases, and thus improving vulnerable network contexts.]]></p></abstract>
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