Detekce anomálií u aplikačních firewallů

but.committeedoc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (člen) Ing. Bohuslav Křena, Ph.D. (člen) doc. Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen)cs
but.defenceStudent 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 C.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorOčenášek, Pavelcs
dc.contributor.authorPospěch, Jancs
dc.contributor.refereeHomoliak, Ivancs
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractCílem předložené bakalářské práce je popis procesu detekce anomálií u aplikačních firewallů. Práce je zaměřena na principy a základy detekce anomálií, čtenář se seznámí především s technikami a metodami strojového učení. Je popsán proces analýzy požadavků a odpovědí získaných ze systému pro ochranu webových aplikací a s jejich pomocí je vytvořen návrh systému. V praktické části je popsána implementace systému a testování na reálných datových sadách. Nejlepší výsledky vykazují algoritmy Decision tree a Random forest s hodnotou f1-score 0.9987. Z metod učení bez učitele nejlepší výsledky vykazuje Autoenkódér s hodnotou f1-score 0.8315.cs
dc.description.abstractThe goal of the presented bachelor thesis is to describe the process of anomaly detection in application firewalls. The thesis focuses on the principles and basics of anomaly detection, the reader is introduced to the techniques and methods of machine learning. The process of analyzing the requests and responses received from the web application protection system is described, and the system design is developed. The practical part describes the implementation of the system and testing on real datasets. Decision tree and Random forest algorithms show the best results with f1-score 0.9987. Among the unsupervised learning methods, the best results are shown by Autoencoder with an f1-score value of 0.8315.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationPOSPĚCH, J. Detekce anomálií u aplikačních firewallů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other148444cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/212761
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectanomáliecs
dc.subjectaplikacecs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectpožadavekcs
dc.subjectsystémcs
dc.subjectochranacs
dc.subjectanomalyen
dc.subjectapplicationen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectrequesten
dc.subjectsystemen
dc.subjectsecurityen
dc.titleDetekce anomálií u aplikačních firewallůcs
dc.title.alternativeApplication Firewall Anomaly Detectionen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-13cs
dcterms.modified2023-06-13-15:00:22cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid148444en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 21:00:28en
sync.item.modts2025.01.17 13:55:13en
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 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.17 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_148444.html
Size:
7.76 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_148444.html
Collections