On resemblance of domain names: Clustering versus malicious actors – Bc. Ondřej Ševčík
Bc. Ondřej Ševčík
Bachelor's thesis
On resemblance of domain names: Clustering versus malicious actors
On resemblance of domain names: Clustering versus malicious actors
Anotácia:
Tato práce představuje nový systém, který využívá shlukování plně kvalifikovaných doménových jmen (FQDNs) na základě podobnosti řetězců. Jejím cílem je zlepšit odhalování škodlivých kampaní a tím pomoci bezpečnostním analytikům při investigaci. Navržený systém nabízí možnost výrazně redukovat množiny možných hrozeb na jednodušeji zpracovatelné menšiny. Zatímco velká část existující literatury se zaměřuje …viacAbstract:
This thesis introduces a novel system that employs string similarity-based clustering of Fully Qualified Domain Names (FQDNs). Its objective is to improve the discovery of malicious campaigns, thereby assisting security analysts in their investigations. The proposed approach offers the ability to reduce sets of suspected threats to manageable minorities significantly. While much of the existing literature …viac
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 5. 2023
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/gzicd/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 28. 6. 2023
- Vedúci: Mgr. Pavel Novák
- Oponent: Ing. Jan Zíka
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsBachelor programme / odbor:
Informatics / Informatics
Práce na příbuzné téma
-
Evaluation of Multiple Clustering Algorithms on Insurance Datasets
Kryštof Suchánek -
Clustering of Mobile Devices Based on Their Security State
Dáša Pawlasová -
Interpretable clustering of turtle graphics programs
Zuzana Ďurčeková -
Extension of clustering analysis tool for cybersecurity exercises
Tomáš Ondruško -
Explaining convolutional neural network using clustering methods
Adam Bajger -
Comparison of methods for clustering convolutional neural network intercomputation values with respect to explainability
Adrián Bindas -
Customers Classification using Recency Frequency, Monetary value (RFM), and K-means clustering algorithm
Mark Azietaku -
Remuneration Schemes for Individual Prosumers in the EU – understanding the comparison of clustering results
Khatia Shaverdashvili