Detekce malware domén pomocí metod strojového učení
| but.committee | doc. 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.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 B. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Hranický, Radek | cs |
| dc.contributor.author | Ebert, Tomáš | cs |
| dc.contributor.referee | Poliakov, Daniel | cs |
| dc.date.created | 2024 | cs |
| dc.description.abstract | Tato bakalářská práce se zabývá detekcí malware domén pomocí metod strojového učení na základě různých informací získaných o doméně (DNS záznamy, geolokační údaje atd.). S rychle rozšiřujícími se hrozbami, nejen formou malwaru, jsou často současné přístupy nedostačující ať už jen rychlostí detekce malware domén, nebo celkovým rozeznáním, zda se jedná o nebezpečnou doménu. Výstupem této práce je natrénovaný model klasifikátoru XGBoost, jehož výhodou je rychlá a efektivní detekce v reálném čase oproti detekci pomocí černých listin, které získávají data domén často s týdenním zpožděním. Pro tento model bylo získáno 131 tisíc malware domén, pomocí kterých bylo možné získat model s vysokými hodnotami. Pomocí experimentů bylo dosaženo skóre F1 96.8786 % u klasifikátoru XGBoost s poměrem falešně pozitivních detekcí 0.004887. | cs |
| dc.description.abstract | This bachelor thesis deals with the detection of malware domains using machine learning methods learning based on various information obtained about the domain (DNS records, geolocation data etc.). With the rapid proliferation of threats, not only in the form of malware, the current examples are often approaches are insufficient, either in terms of the speed of detection of malware domains or in terms of overall recognition,whether a domain is dangerous. The output of this work is a trained XGBoost classifier model, which has the advantage of fast and efficient real-time detection over blacklist detection, which often acquires domain data with a week delay. For this model, 131,000 malware domains were obtained, using which obtain a high-value model. Using experiments, a score of F1 of 96.8786 % for the XGBoost classifier with a false positive detection rate of 0.004887. | en |
| dc.description.mark | B | cs |
| dc.identifier.citation | EBERT, T. Detekce malware domén pomocí metod strojového učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024. | cs |
| dc.identifier.other | 153699 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/246900 | |
| 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 | malware | cs |
| dc.subject | maligní domény | cs |
| dc.subject | strojové učení | cs |
| dc.subject | optimalizace hyperparametrů | cs |
| dc.subject | klasifikace | cs |
| dc.subject | datová sada | cs |
| dc.subject | DNS | cs |
| dc.subject | RDAP | cs |
| dc.subject | TLS | cs |
| dc.subject | malware | en |
| dc.subject | malicious domains | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | hyperparameter optimization | en |
| dc.subject | classification | en |
| dc.subject | dataset | en |
| dc.subject | DNS | en |
| dc.subject | RDAP | en |
| dc.subject | TLS | en |
| dc.title | Detekce malware domén pomocí metod strojového učení | cs |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2024-06-11 | cs |
| dcterms.modified | 2024-06-17-08:45:11 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 153699 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.18 21:01:09 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 19:00:11 | en |
| thesis.discipline | Informační technologie | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémů | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |