Detekce anomálií IDS systémy
Loading...
Date
Authors
Gawron, Johann Adam
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom tejto práce je zoznámiť sa s problematikou detekcie anomálií na sieťovej prevádzke pomocou umelej inteligencie. Navrhnúť a následne implementovať metodiku na vytvorenie klasifikátoru anomálií na profile sieťovej komunikácie. Klasifikačná metóda by mala byť schopná čo najefektívnejšie a najpresnejšie identifikovať anomálie na sieťovej prevádzke tak, aby sa predošlo generácii nesprávnych výstupov. Pri rešeršé problematiky boli preskúmané systémy IDS, rôzne typy útokov a prístupy k detekcii a klasifikácii anomálií. Pri vyhodnocovaní efektívnosti boli preskúmané a použité viaceré štandartné metódy na vyjadrenie kvality klasifikátorov.
The goal of this thesis is to familiarize myself, and the reader, with the issues surrounding anomaly detection in network traffic using artificial inteligence. To propose and subsequently implement a methodology for creating an anomaly classifier for network communication profiles. The classification method should be able to efficiently and accurately identify anomalies in network traffic to avoid generating false outputs. During the research of the issue, IDS systems, various types of attacks, and approaches to anomaly detection and classification were examined. In evaluating the effectiveness, several standard methods were examined and used to express the quality of classifiers.
The goal of this thesis is to familiarize myself, and the reader, with the issues surrounding anomaly detection in network traffic using artificial inteligence. To propose and subsequently implement a methodology for creating an anomaly classifier for network communication profiles. The classification method should be able to efficiently and accurately identify anomalies in network traffic to avoid generating false outputs. During the research of the issue, IDS systems, various types of attacks, and approaches to anomaly detection and classification were examined. In evaluating the effectiveness, several standard methods were examined and used to express the quality of classifiers.
Description
Keywords
Strojové, Učenie, Klasifikátor, Klasifikačné, Metódy, Anomálie, Sieť, Sieťová, Komunikácia, Provoz, Prevádzka, IDS, Systém, Detekcia, Anomália, Útok, XGBoost., Machine, Learning, ML, Classificator, Ćlassification, Method, Anomalies, Anomaly, Network, Intrusion, Detection, IDS, System, Communication, Traffic, XGBoost.
Citation
GAWRON, J. Detekce anomálií IDS systémy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Dr. Ing. Petr Hanáček (předseda)
doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (člen)
Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Milet, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-14
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.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení