Original title: Datová sada pro klasifikaci síťových zařízení pomocí strojového učení
Translated title: Dataset for Classification of Network Devices Using Machine Learning
Authors: Eis, Pavel ; Tisovčík, Peter (referee) ; Žádník, Martin (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2021
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Automatická klasifikace zařízení v počítačové síti lze využít pro detekci anomálií v síti a také umožňuje aplikaci bezpečnostních politik dle typu zařízení. Pro vytvoření klasifikátoru zařízení je stěžejní kvalitní datová sada, jejichž veřejná dostupnost je nízká a tvorba nové datové sady je složitá. Cílem práce je vytvořit nástroj, který umožní automatizovanou anotaci datové sady síťových zařízení a vytvoření klasifikátoru síťových zařízení, který využívá pouze základní údaje o síťových tocích. Výsledkem této práce je modulární nástroj poskytující automatizovanou anotaci síťových zařízení využívající systém ADiCT sdružení Cesnet, vyhledávače Shodan a Censys, informace ze služeb PassiveDNS, TOR, WhoIs, geolokační databáze a informace z blacklistů. Na základě anotované datové sady je vytvořeno několik klasifikátorů klasifikujících síťová zařízení podle používaných služeb. Výsledky práce nejen výrazně  zjednodušují proces vytváření nových datových sad síťových zařízení, ale zároveň ukazují neinvazivní přístup ke klasifikaci síťových zařízení. Automatic classification of devices in computer network can be used for detection of anomalies in a network and also it enables application of security policies per device type. The key to creating a device classifier is a quality data set, the public availability of which is low and the creation of a new data set is difficult. The aim of this work is to create a tool, that will enable automated annotation of the data set of network devices and to create a classifier of network devices that uses only basic data from network flows. The result of this work is a modular tool providing automated annotation of network devices using system ADiCT of Cesnet's association, search engines Shodan and Censys, information from PassiveDNS, TOR, WhoIs, geolocation database and information from blacklists. Based on the annotated data set are created several classifiers that classify network devices according to the services they use. The results of the work not only significantly simplify the process of creating new data sets of network devices, but also show a non-invasive approach to the classification of network devices.
Keywords: ADiCT; Censys; classification of network devices; dataset anotation; GeoIP; machine learning; network devices; network monitoring; PassiveDNS; Shodan; statistical behavior of device; TOR; WhoIs; ADiCT; anotace datové sady; Censys; GeoIP; klasifikace síťových zařízení; monitorování sítě; PassiveDNS; Shodan; statistické chování zařízení; strojové učení; síťová zařízení; TOR; WhoIs

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/11012/200167

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-557936


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