but.committee	doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (předseda) doc. Dr. Ing. Otto Fučík (místopředseda) Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen) Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen) doc. Ing. Michal Španěl, 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 (např. statistické metody pro detekci rozložení pravděpodobnosti). Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B - velmi dobře . Otázky u obhajoby: Vysvetlite normálne rozloženie ako príklad parametrického modelu. Popíšte čo sú anomálie v zmysle tohto rozloženia.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Očenášek, Pavel	cs
dc.contributor.author	Dubec, Branislav	cs
dc.contributor.referee	Homoliak, Ivan	cs
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Táto bakalárska práca sa venuje analýze škodlivej, šifroavnej sieťovej prevádzky pomocou metód umelej inteligencie. Riešením je vytvorenie systému pre detekciu bezpečnostných prienikov pomocou metódy detekcie analýzy. V teoretickej časti popisuje metódy detekcie anomálií a vysvetľuje pojem umelej, neurónovej siete. V praktickej časti experimentuje s rôznymi technikami detekcie anomálií na získanie najlepšieho výsledku.	cs
dc.description.abstract	This bachelor thesis deals with the analysis of malicious encrypted network traffic using artificial intelligence methods. A solution is to create a system for detecting security intrusions using detection analysis methods. Theoretical part describes methods of anomaly detection, and explains the concept of artificial neural network. In the practical part, it experiments with various anomaly detection techniques in order to obtain the best results.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	DUBEC, B. Analýza škodlivého šifrovaného síťového provozu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	136679	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/199487
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	detekcia anomálií	cs
dc.subject	ja3	cs
dc.subject	TCP tok	cs
dc.subject	strojové učenie	cs
dc.subject	detection of anomalies	en
dc.subject	ja3	en
dc.subject	TCP flow	en
dc.subject	machine learning	en
dc.title	Analýza škodlivého šifrovaného síťového provozu	cs
dc.title.alternative	Analysis of Malicious Encrypted Network Traffic	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-06-18	cs
dcterms.modified	2021-06-19-12:16:50	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	136679	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:38:07	en
sync.item.modts	2025.01.15 12:19:31	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

Analýza škodlivého šifrovaného síťového provozu

Files

Original bundle

Collections