Real-time detekce pomalých DoS útoků s využitím neuronové sítě

Abstract

Práce se zaměřuje na návrhem a vytvoření real-time detekce pomalých Denial of Service (DoS) útoků s využitím neuronové sítě. V teoretické části jsou popsané základ Transmission Control Protocol (TCP) spojení, principy pomalých DoS útoků a co to je strojové učení. V praktické části se zaměřuje na návrhu a implementace samotné aplikace. Implementovaná aplikace je následně otestována a zhodnocena její účinnost.The work focuses on the design and creation of real-time detection of slow Denial of Service (DoS) attacks using a neural network. The theoretical part describes the basics of Transmission Control Protocol (TCP) connections, the principles of slow DoS attacks, and what machine learning is. The practical part focuses on the design and implementation of the application itself. The implemented application is then tested and its effectiveness evaluated.