Strojové učenie pre zlepšenie detekcie pohybu útočníka v sieti

Bc. Samuel Ambros

Bakalářská práce

Improving pivoting detection via machine learning

Abstract:

This work deals with the problem of pivoting. The final outcome is a classification model with a lower false positivity rate than (other) current solutions. Besides that, this work also introduces the concept of pivoting, an exploratory analysis that showcases the correlation of data for pivoting, and several various classification models that were among the candidates for the final model.

Abstract:

Práca sa zaoberá problémom pivotingu. Výsledkom je klasifikačný model, ktorý dosahuje nižšiu falošnú pozitivtu ako doterajšie riešenia. Okrem toho sa v tejto práci nachádza oboznámenie s pojmom pivoting, exploračná analýza, na ktorej je možné vidieť koreláciu dát pre pivoting a rôzne klasifikačné modely, ktoré boli kandidátmi na výsledný model.

Klíčová slova

pivoting, strojové učenie, detekcia pivotingu, detekcia útočníka, sieťová bezpečnosť

Jazyk práce: slovenština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 19. 5. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 28. 6. 2022
• Vedoucí: RNDr. Martin Husák, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Martin Drašar, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Informatika / Informatika