Anomaly detection in network traffic – Bc. Jaromír Navrátil
Bc. Jaromír Navrátil
Diplomová práce
Anomaly detection in network traffic
Anomaly detection in network traffic
Anotace:
Cílem této práce je poskytnout přehled metod detekce anomálií použitelných na data síťového provozu a implementovat a otestovat systém pro detekci anomálií v reálném čase. Tato práce navrhuje novou metodu detekce anomálií, kterou porovnává s několika již existujícími. Výsledné řešení je vyhodnoceno nad daty skutečného provozu, které byly poskytnuty zákazníkem společnosti Trusted Network Solutions. …víceAbstract:
The goal of this thesis is to provide an overview of anomaly detection methods, specifically those usable on network traffic data, and to implement a framework for real-time anomaly detection. This thesis proposes a novel anomaly detection algorithm and compares it to several existing ones. The solution is evaluated using data from a real traffic provided by a customer of the company Trusted Network …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 22. 5. 2017
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/olxah/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 19. 6. 2017
- Vedoucí: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
- Oponent: Mgr. Karol Kubanda
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 informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyMagisterský studijní program / obor:
Informatika / Počítačové systémy
Práce na příbuzné téma
-
Detection of Android Malware Using Machine Learning
Matúš Šikyňa -
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Alina Tsykynovska -
Machine Learning for Phishing URL Detection
Juraj Smeriga -
Supervised and Unsupervised Machine Learning Methods for System Log Anomaly Detection
Júlia Ščensná -
Android malware detection using Machine Learning methods
Jan Zdražil -
Payment card fraud detection using machine learning
Angelina Uvaliyeva -
FRAUD DETECTION USING MACHINE LEARNING
Muhammad Saad UDDIN -
Tools for assisted configuration for monitoring and analysis of network traffic
Lukáš Gazdík