Název: Specifické metody detekce anomálií v bezdrátových komunikačních sítích
Překlad názvu: Specific anomaly detection methods in wireless communication networks
Autoři: Holasová, Eva ; Blažek, Petr (oponent) ; Fujdiak, Radek (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Diplomová práce se zabývá popisem a rozborem technologií a bezpečností bezdrátových sítí standardů IEEE 802.11. Obsahuje popis nejpoužívanějších standardů, popis fyzické vrstvy, linkové vrstvy, MAC vrstvy a specifických technologií pro bezdrátové sítě. Práce se zabývá popisem vybraných bezpečnostních protokolů, jejich technologiemi a slabinami. Dále jsou v práci popsány bezpečnostní hrozby a vektory útoků na bezdrátové sítě IEEE 802.11. Vybrané hrozby jsou simulovány ve vytvořené experimentální síti. Na tyto hrozby jsou navrhnuty detekční metody. Pro otestování a implementování navrhnutých detekčních metod je využit IDS systém Zeek a jsou využívány vytvořené skripty v programovacím jazyce Python pro práci se síťovým provozem. V neposlední řadě jsou natrénovány a otestovány modely strojového učení jak s učitelem, tak bez učitele. The diploma thesis is focuses on technologies and security of the wireless networks in standard IEEE 802.11, describes the most used standards, definition of physical layer, MAC layer and specific technologies for wireless networks. The diploma thesis is focused on description of selected security protocols, their technologies as well as weaknesses. Also, in the thesis, there are described security threats and vectors of attacks towards wireless networks 802.11. Selected threats were simulated in established experimental network, for these threats were designed detection methods. For testing and implementing designed detection methods, IDS system Zeek is used together with network scripts written in programming language Python. In the end there were trained and tested models of machine learning both supervised and unsupervised machine learning.
Klíčová slova: Anomálie; Bezdrátové sítě; Detekce; IDS Zeek; IEEE 802.11; Kybernetická bezpečnost; Strojové učení; Anomaly; Cyber security; Detection; IDS Zeek; IEEE 802.11; Machine learning; Wireless networks

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/11012/189117

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-567067


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce