Original title: Možnosti identifikace botnetové robotické aktivitiy
Translated title: On possible approaches to detecting robotic activity of botnets
Authors: Prajer, Richard ; Palovský, Radomír (advisor) ; Pavlíček, Luboš (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2016
Language: cze
Publisher: Vysoká škola ekonomická v Praze
Abstract: [cze] [eng]
Tato diplomová práce zkoumá možné způsoby, jak odhalovat robotickou aktivitu botnetů na síti. Nejprve se věnuje jejich detekci založené na analýze úplných paketů, a to prostřednictvím DNS, HTTP a IRC komunikace. Detekci založenou na analýze úplných paketů však shledává z technických i etických důvodů neuplatnitelnou. Poté se zaměřuje na analýzu vycházející ze záznamů metadat o síťových tocích, které upravuje tak, aby byly zpracovatelné strojovým učením. Pomocí různých metod strojového učení pak vytváří detekční modely, jejichž úspěšnost poměřuje. Jako přijatelně úspěšná se pro odhalování robotické aktivity botnetů projevuje metoda bayesovských sítí. Model s její pomocí vytvořený ovšem odhaluje pouze botnety, které již plní úkoly zadávané C&C servery. "Spící" botnety tedy tento model spolehlivě detektovat nedokáže. This thesis explores possible approaches to detecting robotic activity of botnets on network. Initially, the detection based on full packet analysis in consideration of DNS, HTTP and IRC communication, is described. However, this detection is found inapplicable for technical and ethical reasons. Then it focuses on the analysis based on network flow metadata, compiling them to be processable in machine learning. It creates detection models using different machine learning methods, to compare them with each other. Bayes net method is found to be acceptable for detecting robotic activity of botnets. The Bayesian model is only able to identify the botnet that already executes the commands sent by its C&C server. "Sleeping" botnets are not reliably detectable by this model.
Keywords: Bayes net; botnet; C&C server; full packet records; machine learning; network flow; Weka; bayesovské sítě; botnet; C&C server; strojové učení; síťový tok; Weka; záznamy úplných paketů

Institution: University of Economics, Prague (web)
Document availability information: Available in the digital repository of the University of Economics, Prague.
Original record: http://www.vse.cz/vskp/eid/53147

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-262021


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > University of Economics, Prague
Academic theses (ETDs) > Master’s theses