Název:
Detekce anomálií IDS systémy
Překlad názvu:
Anomaly Detection by IDS Systems
Autoři:
Gawron, Johann Adam ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2023
Jazyk:
slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [slo][eng]
Cieľom tejto práce je zoznámiť sa s problematikou detekcie anomálií na sieťovej prevádzke pomocou umelej inteligencie. Navrhnúť a následne implementovať metodiku na vytvorenie klasifikátoru anomálií na profile sieťovej komunikácie. Klasifikačná metóda by mala byť schopná čo najefektívnejšie a najpresnejšie identifikovať anomálie na sieťovej prevádzke tak, aby sa predošlo generácii nesprávnych výstupov. Pri rešeršé problematiky boli preskúmané systémy IDS, rôzne typy útokov a prístupy k detekcii a klasifikácii anomálií. Pri vyhodnocovaní efektívnosti boli preskúmané a použité viaceré štandartné metódy na vyjadrenie kvality klasifikátorov.
The goal of this thesis is to familiarize myself, and the reader, with the issues surrounding anomaly detection in network traffic using artificial inteligence. To propose and subsequently implement a methodology for creating an anomaly classifier for network communication profiles. The classification method should be able to efficiently and accurately identify anomalies in network traffic to avoid generating false outputs. During the research of the issue, IDS systems, various types of attacks, and approaches to anomaly detection and classification were examined. In evaluating the effectiveness, several standard methods were examined and used to express the quality of classifiers.
Klíčová slova:
Anomalies; Anomaly; Classificator; Communication; Detection; IDS; Intrusion; Learning; Machine; Method; ML; Network; System; Traffic; XGBoost.; Ćlassification
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/11012/211169