|
|
Detekce anomálií na základě SNMP komunikace
Štěpán, Daniel ; Drga, Jozef (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo vytvořit prakticky použitelný soubor metod pro klasifikaci a detekci anomálií v prostředí počítačových sítí. Vytvořil jsem rozšíření pro monitorovací systém sítě ve formě dvou modulů otevřeného nástroje pro síťový monitoring, které jsou založeny na strojovém učení. Vytvořené moduly se dokáží na základě síťového provozu naučit charakteristiky běžného provozu. První modul, který je založen na algoritmu Random Forest Classifier, detekuje a je schopen rozpoznat několik známých útoků typu odepření služby. Druhý modul, založený na algoritmu Local Outlier Factor, detekuje anomální hladiny síťového provozu. Mezi útoky, které je první modul schopen detekovat patří záplavové útoky typu TCP SYN flood, UDP flood a ICMP flood. Dále pak aplikační útoky SSH Bruteforce a pomalý a fragmentovaný útok Slowloris. V průběhu práce jsem provedl testování zařízení výše zmíněnými metodami. Experimenty prokázaly, že první modul založený na klasifikaci je schopen detekovat známé útoky, až na útok Slowloris, jehož charakteristika se příliš neliší od normálního provozu. Druhý modul úspěšně detekuje zvýšenou hladinu provozu na síti, avšak neprovádí klasifikaci útoku.
|
|
|
Detekce anomálií na základě SNMP komunikace
Štěpán, Daniel ; Drga, Jozef (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo vytvořit prakticky použitelný soubor metod pro klasifikaci a detekci anomálií v prostředí počítačových sítí. Vytvořil jsem rozšíření pro monitorovací systém sítě ve formě dvou modulů otevřeného nástroje pro síťový monitoring, které jsou založeny na strojovém učení. Vytvořené moduly se dokáží na základě síťového provozu naučit charakteristiky běžného provozu. První modul, který je založen na algoritmu Random Forest Classifier, detekuje a je schopen rozpoznat několik známých útoků typu odepření služby. Druhý modul, založený na algoritmu Local Outlier Factor, detekuje anomální hladiny síťového provozu. Mezi útoky, které je první modul schopen detekovat patří záplavové útoky typu TCP SYN flood, UDP flood a ICMP flood. Dále pak aplikační útoky SSH Bruteforce a pomalý a fragmentovaný útok Slowloris. V průběhu práce jsem provedl testování zařízení výše zmíněnými metodami. Experimenty prokázaly, že první modul založený na klasifikaci je schopen detekovat známé útoky, až na útok Slowloris, jehož charakteristika se příliš neliší od normálního provozu. Druhý modul úspěšně detekuje zvýšenou hladinu provozu na síti, avšak neprovádí klasifikaci útoku.
|
host ::
RSS.