Detekce anomálií ve Wi-Fi komunikaci

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce se zabývá detekcí anomálií při komunikaci pomocí technologie IEEE 802.11 (Wi-Fi) na linkové vrstě OSI. K detekci anomálií byla zvolena metoda neuronových sítí, konkrétně LSTM rekurzivních neuronových sítí. Na začátku je popsána oblast zaměření a motivace k detekci anomálií v prostředí počítačových sítí. Poté jsou popsány různé techniky detekce anomálií, které jsou v oblasti počítačových sítí běžně používány. Pokračuje analýza požadavků na systém umožňující detekci anomálií a volba vhodné metody pro tyto účely. Dále je popsán návrh a způsob implementace systému a zvoleného modelu. Poté pokračuje zpráva o testování, vyhodnocení experimentů a diskuze.
This thesis deals with anomaly detection in communication using the IEEE 802.11 technology (Wi-Fi) at the data link layer of OSI. The neural network method, specifically LSTM recurrent neural network, has been chosen for anomaly detection purposes. Initially, the focus area and motivation for anomaly detection in a computer network environment is described. Then, various methods for anomaly detection in computer networking are described. Thesis continues with analysis of the requirements for the system and a draft of the final system, including the chosen method, continuing with implementation of the system and model. Testing and evaluation of results takes place before the theses' conclusion.
Description
Citation
LIČKA, Z. Detekce anomálií ve Wi-Fi komunikaci [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) Ing. František Grézl, Ph.D. (člen) Ing. Libor Polčák, Ph.D. (člen) Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-08-23
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D. Otázky u obhajoby: Aká metódy detekcie anomálii v prostredí počítačových sietí poznáte a čim sa odlišujú? Aký je rozdiel medzi anomálnymi a signatúrnymi systémami detekcie prienikov (IDS)? Kam by ste zaradili binárne klasifikačné metódy, ktoré popisujete v sekcii 2.2? Ako konkrétne sa dajú využit evolučné techniky na detekciu anomálií v sieťovej prevádzke? Do jaké míry je použitý zachycený provoz reprezentativní? Kolik trénovacích vektorů bylo z provozu vygenerováno? Jaká je velikost výsledné neuronové sítě?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO