Zpět na vyhledávání

Bc. Tomáš Babej

Master's thesis

Detecting user actions from encrypted traffic using machine learning

Detecting user actions from encrypted traffic using machine learning
Abstract:
Zámerom tejto práce je preskúmať použitie techník strojového učenia pre detekciu a identifikáciu užívateľských akcií (generovaných v Android aplikáciách) zo šifrovaného sieťového trafficu. Ako súčasť tejto práce sme vyvinuli robustný full-stack toolkit pre detekciu užívateľských akcií, schopný plnenia všetkých potrebných úloh od generovania dát automatickou interakciou s Android zariadeniami po tréning …more
Abstract:
The aim of this thesis is to investigate usage of machine learning techniques for detection and identification of user actions (generated in Android applications) from encrypted traffic streams. As part of this work, a robust full-stack User Action Detection Toolkit has been developed, capable of performing all the necessary tasks from generating the dataset by automating interaction with Android devices …more
 

Keywords

machine learning encrypted traffic user actions detection and identification android Appium Signal uadt strojové učenie šifrovaný traffic užívateľské akcie detekcia a identifikácia
 
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 13. 12. 2017
Identifier: https://is.muni.cz/th/iv9d7/

Thesis defence

  • Date of defence: 9. 2. 2018
  • Supervisor: RNDr. Martin Stehlík, Ph.D.
  • Reader: RNDr. Petr Švenda, Ph.D.

Citation record

Cite this text

Full text of thesis

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatiky
Složka Reference to the local database directory of the institution