Název: Behaviorální analýza síťových útoků typu DDoS
Překlad názvu: Behavioral Analysis of DDoS Network Attacks
Autoři: Kvasnica, Ondrej ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2022
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí anomálií v počítačových sítích pomocí metody umělé inteligence. Práce se soustředí zejména na detekci DDoS útoků na základě informací z nižších vrstev modelu OSI. Cílem je navrhnout a implementovat systém, který je schopný detekovat různé typy DDoS útoků a charakterizovat jejich společné znaky. Zvolené útoky jsou SYN záplavy, UDP záplavy a ICMP záplavy. Je obsažen popis a výběr důležitých rysů těchto útoků. Následně je navržen systém, který na základě síťových dat (organizovaných do toků) vyhodnotí, jestli data obsahují útok či nikoliv. Detekce útoků je implementována pomocí klasifikační metody XGBoost, která používá způsob učení s učitelem. Výsledný model je validován pomocí křížové validace a otestován na útocích vygenerované autorem práce. This bachelor thesis deals with anomaly detection in computer networks using artificial intelligence method. Main focus is on the detection of DDoS attacks based on the information from the lower layers of the OSI model. The target is to design and implement a system that is capable of detecting different types of DDoS attacks and characterize common features among them. Selected attacks are SYN flood, UDP flood and ICMP flood. Description and feature selection of the attacks is included. Furthermore, a system is designed that evaluates whether the network traffic (organized into flows) is a DDoS attack or not. Attacks are detected using the XGBoost method, which uses supervised learning. The final model is validated using cross-validation and tested on attacks generated by the author.
Klíčová slova: DDoS; detekce anomálií; DoS; SHAP hodnoty; XGBoost; anomaly detection; DDoS; DoS; SHAP values; XGBoost

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/207422

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-504964


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce