Analýza malware na úrovni síťových toků

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (předseda) Dr. Ing. Petr Peringer (člen) Ing. Matěj Grégr, Ph.D. (člen) doc. Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen) Ing. Lukáš Kekely, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Komise ohodnotila práci stupněm 4F, protože nebyly splněny všechny body zadání. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce nebyla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorPoliakov, Danielcs
dc.contributor.authorBrázda, Šimoncs
dc.contributor.refereeSetinský, Jiřícs
dc.date.created2024cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá průzkumem volně dostupných datových sad a zkoumání jejich použitelnosti ke trénování modelů strojového učení. K extrahování dat z datové sady byl využit nástroj ipfixprobe a pro další implementaci jazyk Python. V teoretické části jsou probrány základní aplikační protokoly, možnosti sledování sítě na úrovni toků. Dále byly rozebrány různé druhy malware a typy modelů strojového učení použitelné ke klasifikaci síťových toků. Následně byly tyto modely použity k otestování použitelnosti vybrané datové sady, která tímto byla potvrzena.cs
dc.description.abstractThis thesis explores freely available datasets and investigates their applicability to training machine learning models. The ipfixprobe tool was used to extract data from the dataset and the Python language was used for further implementation. In the theoretical part, basic application protocols, network monitoring capabilities at the flow level are discussed. Furthermore, different types of malware and types of machine learning models applicable to network flow classification were discussed. Subsequently, these models were used to test the applicability of the selected dataset, which was thus validated.en
dc.description.markFcs
dc.identifier.citationBRÁZDA, Š. Analýza malware na úrovni síťových toků [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.cs
dc.identifier.other156963cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/246959
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectmalwarecs
dc.subjectsíťový tokcs
dc.subjectIPFIXcs
dc.subjectmodel strojového učenícs
dc.subjectdatová sadacs
dc.subjectmalwareen
dc.subjectnetwork flowen
dc.subjectIPFIXen
dc.subjectmachine learning modelen
dc.subjectdataseten
dc.titleAnalýza malware na úrovni síťových tokůcs
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2024-06-11cs
dcterms.modified2024-10-11-13:05:51cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid156963en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 21:01:21en
sync.item.modts2025.01.17 11:50:56en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémůcs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
676.26 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
1.96 MB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_156963.html
Size:
9.96 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_156963.html
Download
Collections
2024