Detekce anomálií identifikací automatizovaného chování

Bc. Martin Medek

Bakalářská práce

Detection of Anomalies by Identification of Automated Behavior

Anotace:

Síťové útoky jsou v současnosti nedílnou součástí síťového provozu. Většina těchto útoků je provedena pomocí software automatizujícího útoky. Vzhledem ke každoročnímu navýšení objemu dat přenesených po síti a rychlosti, s jakou nové útoky vznikají, je v současnosti stále aktuálním tématem vývoj nových systémů na detekci útoků, které jsou vysoce škálovatelné vzhledem k objemu dat přenesených po síti. Cílem této práce je prozkoumat významné síťové protokoly náchylné k útokům, identifikovat projevy útoků na těchto protokoly a vytvořit nástroj, který bude tyto projevy detekovat pomocí analýzy síťových toků.

Abstract:

Network attacks are inseparable part of network traffic. Most of these attacks are executed using software for automated attacking. Given yearly raise of network traffic, there is currently still need of new attack detection systems, that are highly scalable in network traffic size. The goal of this work is to analyze significant network protocols, that are vulnerable to network attacks, identify displays of these attacks and create a system for detecting them using netflow analysis.

Klíčová slova

network behavior analysis, dictionaty attacks, reversible sketches

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 5. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 29. 6. 2017
• Vedoucí: RNDr. Martin Drašar, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Milan Čermák

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Informatika / Počítačová grafika a zpracování obrazu