Original title: Potlačení DoS útoků s využitím strojového učení
Translated title: Mitigation of DoS Attacks Using Machine Learning
Authors: Goldschmidt, Patrik ; Kekely, Lukáš (referee) ; Kučera, Jan (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2021
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Útoky typu odoprenia služby (DDoS) sú v dnešných počítačových sieťach stále frekventovanejším bezpečnostným incidentom. Táto práca sa zameriava na detekciu týchto útokov a poskytnutie relevantných informácii za účelom ich mitigácie v reálnom čase. Spomínaná funkcionalita je dosiahnutá s využitím techník prúdového dolovania z dát a strojového učenia. Výsledkom práce je sada nástrojov zastrešujúca celý proces strojového učenia - od vlastnej extrakcie príznakov cez predspracovanie dát až po export natrénovaného modelu pripraveného na nasadenie v produkcii. Experimentálne výsledky vyhodnotené na viacerých reálnych a syntetických dátových sadách poukazujú na presnosť systému väčšiu ako 99% s možnosťou spoľahlivej detekcie prebiehajúceho útoku do 4 sekúnd od jeho začiatku. Distributed Denial of Service (DDoS) attacks are an ever-increasing type of security incident on modern computer networks. This thesis aims to detect these attacks and provide relevant information in order to mitigate them in real-time. This functionality is achieved by data stream mining and machine learning techniques. The output of the work is a series of tools executing the process of the whole machine learning pipeline - from custom feature extraction through data preprocessing to exporting a trained model ready for deployment. The experimental results evaluated on various real and synthetic datasets indicate an accuracy of over 99% with an ability to reliably detect an ongoing attack within the first 4 seconds of its start.
Keywords: DDoS detekcia; DDoS mitigácia; DDoS útok; DoS útok; prúdové dolovanie z dát; strojové učenie; data stream mining; DDoS attack; DDoS detection; DDoS mitigation; DoS attack; Machine learning

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/11012/201270

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-565685


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