Analýza DDoS dat pomocí shlukování
Loading...
Date
Authors
Krátký, Matěj
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zaměřuje na rozpoznávání distribuovaných útoků odepření služby (DDoS) pomocí shlukovacích algoritmů. V první části jsou popsány různé typů DDoS útoků a přístupů k jejich identifikaci. Dále se práce věnuje studiu metod shlukování, konkrétně hierarchického a k-means shlukování, pro analýzu síťového provozu spojeného s těmito útoky. Součástí je i návrh detekčního systému vhodného k rozpoznání DDoS útoků. Následuje popis implementace tohoto systému potřebného pro analytickou fázi. Hlavní část práce tvoří provedení experimentů na dostupné datové sadě a vyhodnocení efektivity použitých metod, kombinace parametrů a atributů. Závěr práce diskutuje aplikaci zjištěných poznatků a možnosti dalšího výzkumu v této oblasti.
This thesis focuses on the detection of distributed denial of service (DDoS) attacks using clustering algorithms. In the first part, different types of DDoS attacks and approaches to identify them are described. Next, the thesis studies clustering methods, specifically hierarchical and k-means clustering, for analyzing the network traffic associated with these attacks. It also includes the design of a detection system suitable for detecting DDoS attacks. This is followed by a description of the implementation of this system required for the analysis phase. The main part of the work consists of performing experiments on the available dataset and evaluating the effectiveness of the methods, parameters and attributes combinations used. Finally, the thesis discusses the application of the findings and the possibilities for further research in this area.
This thesis focuses on the detection of distributed denial of service (DDoS) attacks using clustering algorithms. In the first part, different types of DDoS attacks and approaches to identify them are described. Next, the thesis studies clustering methods, specifically hierarchical and k-means clustering, for analyzing the network traffic associated with these attacks. It also includes the design of a detection system suitable for detecting DDoS attacks. This is followed by a description of the implementation of this system required for the analysis phase. The main part of the work consists of performing experiments on the available dataset and evaluating the effectiveness of the methods, parameters and attributes combinations used. Finally, the thesis discusses the application of the findings and the possibilities for further research in this area.
Description
Citation
KRÁTKÝ, M. Analýza DDoS dat pomocí shlukování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
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)
Date of acceptance
2024-06-11
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 E.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení