Original title:
Analýza škodlivého šifrovaného síťového provozu
Translated title:
Analysis of Malicious Encrypted Network Traffic
Authors:
Dubec, Branislav ; Homoliak, Ivan (referee) ; Očenášek, Pavel (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2021
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Táto bakalárska práca sa venuje analýze škodlivej, šifroavnej sieťovej prevádzky pomocou metód umelej inteligencie. Riešením je vytvorenie systému pre detekciu bezpečnostných prienikov pomocou metódy detekcie analýzy. V teoretickej časti popisuje metódy detekcie anomálií a vysvetľuje pojem umelej, neurónovej siete. V praktickej časti experimentuje s rôznymi technikami detekcie anomálií na získanie najlepšieho výsledku.
This bachelor thesis deals with the analysis of malicious encrypted network traffic using artificial intelligence methods. A solution is to create a system for detecting security intrusions using detection analysis methods. Theoretical part describes methods of anomaly detection, and explains the concept of artificial neural network. In the practical part, it experiments with various anomaly detection techniques in order to obtain the best results.
Keywords:
detection of anomalies; ja3; machine learning; TCP flow; detekcia anomálií; ja3; strojové učenie; TCP tok
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/199487