but.committee	prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, 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. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Z jakého důvodu kontrolujete útoky na směrování (kap. 6.4) pouze v časových intervalech a nikoli okamžitě při výskytu? Píšete, že Vaše testování odhalilo "niekolko chyb pri spracovavani Z-Wave ramcov", které jste následně opravil. Můžete uvést příklad chyby, kterou byly Vaše testy schopny identifikovat?	cs
but.jazyk	slovenština (Slovak)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Kořenek, Jan	sk
dc.contributor.author	Halaj, Jozef	sk
dc.contributor.referee	Hujňák, Ondřej	sk
dc.date.created	2020	cs
dc.description.abstract	Cieľom práce bola analýza komunikačných protokolov IoT, ich zraniteľností a vytvorenie vhodného detektora anomálií. Detektor musí byť možné prevádzkovať na smerovačoch so systémom OpenWRT. Na vytvorenie výsledného riešenia bolo potrebné analyzovať komunikačné protokoly BLE a Z-Wave so zameraním na ich bezpečnosť a zraniteľnosti. Ďalej bolo potrebné analyzovať možnosti detekcie anomálií, navrhnúť a implementovať detekčný systém. Výsledkom je modulárny detekčný systém postavený na NEMEA frameworku. Detekčný systém je schopný odhaliť opakované párovanie BLE zariadení predstavujúce potenciálny útok na párovanie. Systém umožňuje odchytávanie Z-Wave komunikácie pomocou SDR, detekciu skenovania Z-Wave siete a niekoľkých útokov na smerovanie v sieti. Systém rozširuje existujúci detektor nad štatistickými IoT dátami o podrobnejšie štatistiky so širším pohľadom na sieť. Pôvodné riešenie malo k dispozícii len Z-Wave štatistiky s obmedzeným pohľadom na sieť získané zo Z-Wave kontroléra. Modulárne riešenie systému poskytuje flexibilitu nasadenia a jednoduchú rozšíriteľnosť systému. Funkčnosť riešenia bola overená experimentami a sadou automatizovaných testov. Systém bol taktiež úspešne otestovaný na smerovači so systémom OpenWRT a v reálnej prevádzke. Výsledky práce boli použité v rámci projektu SIoT.	sk
dc.description.abstract	The goal of the thesis was an analysis of IoT communication protocols, their vulnerabilities and the creation of a suitable anomaly detector. It must be possible to run the detector on routers with the OpenWRT system. To create the final solution, it was necessary to analyze the communication protocols BLE and Z-Wave with a focus on their security and vulnerabilities. Furthermore, it was necessary to analyze the possibilities of anomaly detection, design and implement the detection system. The result is a modular detection system based on the NEMEA framework. The detection system is able to detect re-pairing of BLE devices representing a potential pairing attack. The system allows interception of Z-Wave communication using SDR, detection of Z-Wave network scanning and several attacks on network routing. The system extends the existing detector over IoT statistical data with more detailed statistics with a broader view of the network. The original solution had only Z-Wave statistics with a limited view of the network obtained from the Z-Wave controller. The modular solution of the system provides deployment flexibility and easy system scalability. The functionality of the solution was verified by experiments and a set of automated tests. The system was also successfully tested on a router with OpenWRT and in the real world enviroment. The results of the thesis were used within the SIoT project.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	HALAJ, J. Detekce anomálií v IoT sítích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.	cs
dc.identifier.other	129335	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/192515
dc.language.iso	sk	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	Internet vecí	sk
dc.subject	IoT	sk
dc.subject	Inteligentná domácnosť	sk
dc.subject	Brána	sk
dc.subject	BeeeOn	sk
dc.subject	Bezpečnosť	sk
dc.subject	SIoT	sk
dc.subject	Detekcia anomálií	sk
dc.subject	NEMEA	sk
dc.subject	OpenWRT	sk
dc.subject	Bluetooth Low Energy	sk
dc.subject	BLE	sk
dc.subject	Z-Wave	sk
dc.subject	SDR	sk
dc.subject	Internet of Things	en
dc.subject	IoT	en
dc.subject	Smart Home	en
dc.subject	Gateway	en
dc.subject	BeeeOn	en
dc.subject	Security	en
dc.subject	SIoT	en
dc.subject	Anomaly Detection	en
dc.subject	NEMEA	en
dc.subject	OpenWRT	en
dc.subject	Bluetooth Low Energy	en
dc.subject	BLE	en
dc.subject	Z-Wave	en
dc.subject	SDR	en
dc.title	Detekce anomálií v IoT sítích	sk
dc.title.alternative	Anomaly Detection in IoT Networks	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2020-07-15	cs
dcterms.modified	2020-08-27-21:21:47	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	129335	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:31:56	en
sync.item.modts	2025.01.17 14:07:54	en
thesis.discipline	Bezpečnost informačních technologií	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Detekce anomálií v IoT sítích

Files

Original bundle

Collections