Detekce DoS a DDoS útoků zaměřených na webový server - Nguyen, Minh Hien (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2021)
Bakalářská práce se zabývá detekcí útoků DoS (Denial of service) a DDoS (Distributed Denial of Service) zaměřených na webový server. Cílem práce je navrhnout detekční metody, které budou následně otestovány. Rozbory útoků podle referenčního modelu ISO/OSI (International Organization for Standardization/Open Systems Interconnection) umožní pochopit znaky jednotlivých útoků. V praktické části se nachází nástroje, které slouží k realizaci útoků, dále generátory legitimního síťového provozu a zabezpečený webový server. Podstatná data jsou vytvořena z probíhajících útoků a komunikací běžných uživatelů a jsou významnou součástí navržených metod. Účelem vyhodnocení dosažených výsledků je zhodnotit efektivnost jednotlivých detekčních metod z pohledu přesnosti určení a časové náročnosti.

The bachelor thesis deals with the detection of DoS (Denial of service) and DDoS (Distributed Denial of Service) attacks targeting a web server. This work aims to design detection methods, which will be subsequently tested. Analysis of attacks according to the ISO/OSI (International Organization for Standardization/Open Systems Interconnection) reference model will allow an understanding of the features of individual attacks. In the practical part, some tools are used to implement attacks, then there are generators of legitimate network traffic and a secure web server. Substantial data are created from ongoing attacks and communications of ordinary users. These data are an important part of the proposed methods. The purpose of assessing the achieved results is to evaluate the effectiveness of individual detection methods in terms of accuracy and time consumption.
Detection of DoS and DDoS attacks targeting a web server
Keywords: anomálie; DDoS; detekce; DoS; IDS/IPS; mitigace; signatury; strojové učení; útoky; webový server; anomaly; DDoS; detection; DoS; IDS/IPS; mitigation; signatures; machine learning; attacks; web server