but.committee	doc. Dr. Ing. Petr Hanáček (předseda) prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (člen) doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen) Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen) Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)	cs
but.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 A. Otázky u obhajoby: Výsledná dátová sada obsahuje 2300 sieťových zariadení, koľko portov pokrýva? Jak jste získával data z Shodanu?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie a umělá inteligence	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Žádník, Martin	cs
dc.contributor.author	Eis, Pavel	cs
dc.contributor.referee	Tisovčík, Peter	cs
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Automatická klasifikace zařízení v počítačové síti lze využít pro detekci anomálií v síti a také umožňuje aplikaci bezpečnostních politik dle typu zařízení. Pro vytvoření klasifikátoru zařízení je stěžejní kvalitní datová sada, jejichž veřejná dostupnost je nízká a tvorba nové datové sady je složitá. Cílem práce je vytvořit nástroj, který umožní automatizovanou anotaci datové sady síťových zařízení a vytvoření klasifikátoru síťových zařízení, který využívá pouze základní údaje o síťových tocích. Výsledkem této práce je modulární nástroj poskytující automatizovanou anotaci síťových zařízení využívající systém ADiCT sdružení Cesnet, vyhledávače Shodan a Censys, informace ze služeb PassiveDNS, TOR, WhoIs, geolokační databáze a informace z blacklistů. Na základě anotované datové sady je vytvořeno několik klasifikátorů klasifikujících síťová zařízení podle používaných služeb. Výsledky práce nejen výrazně zjednodušují proces vytváření nových datových sad síťových zařízení, ale zároveň ukazují neinvazivní přístup ke klasifikaci síťových zařízení.	cs
dc.description.abstract	Automatic classification of devices in computer network can be used for detection of anomalies in a network and also it enables application of security policies per device type. The key to creating a device classifier is a quality data set, the public availability of which is low and the creation of a new data set is difficult. The aim of this work is to create a tool, that will enable automated annotation of the data set of network devices and to create a classifier of network devices that uses only basic data from network flows. The result of this work is a modular tool providing automated annotation of network devices using system ADiCT of Cesnet's association, search engines Shodan and Censys, information from PassiveDNS, TOR, WhoIs, geolocation database and information from blacklists. Based on the annotated data set are created several classifiers that classify network devices according to the services they use. The results of the work not only significantly simplify the process of creating new data sets of network devices, but also show a non-invasive approach to the classification of network devices.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	EIS, P. Datová sada pro klasifikaci síťových zařízení pomocí strojového učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	136796	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/200167
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	síťová zařízení	cs
dc.subject	monitorování sítě	cs
dc.subject	anotace datové sady	cs
dc.subject	strojové učení	cs
dc.subject	klasifikace síťových zařízení	cs
dc.subject	statistické chování zařízení	cs
dc.subject	ADiCT	cs
dc.subject	Shodan	cs
dc.subject	Censys	cs
dc.subject	PassiveDNS	cs
dc.subject	WhoIs	cs
dc.subject	GeoIP	cs
dc.subject	TOR	cs
dc.subject	network devices	en
dc.subject	network monitoring	en
dc.subject	dataset anotation	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	classification of network devices	en
dc.subject	statistical behavior of device	en
dc.subject	ADiCT	en
dc.subject	Shodan	en
dc.subject	Censys	en
dc.subject	PassiveDNS	en
dc.subject	WhoIs	en
dc.subject	GeoIP	en
dc.subject	TOR	en
dc.title	Datová sada pro klasifikaci síťových zařízení pomocí strojového učení	cs
dc.title.alternative	Dataset for Classification of Network Devices Using Machine Learning	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-06-22	cs
dcterms.modified	2021-06-24-11:34:53	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	136796	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:33:34	en
sync.item.modts	2025.01.15 23:05:39	en
thesis.discipline	Kybernetická bezpečnost	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Datová sada pro klasifikaci síťových zařízení pomocí strojového učení

Files

Original bundle

Collections