Original title:
Detekce anomálií ve Wi-Fi komunikaci
Translated title:
Wi-Fi Communication Anomaly Detection
Authors:
Lička, Zbyněk ; Homoliak, Ivan (referee) ; Očenášek, Pavel (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2022
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Práce se zabývá detekcí anomálií při komunikaci pomocí technologie IEEE 802.11 (Wi-Fi) na linkové vrstě OSI. K detekci anomálií byla zvolena metoda neuronových sítí, konkrétně LSTM rekurzivních neuronových sítí. Na začátku je popsána oblast zaměření a motivace k detekci anomálií v prostředí počítačových sítí. Poté jsou popsány různé techniky detekce anomálií, které jsou v oblasti počítačových sítí běžně používány. Pokračuje analýza požadavků na systém umožňující detekci anomálií a volba vhodné metody pro tyto účely. Dále je popsán návrh a způsob implementace systému a zvoleného modelu. Poté pokračuje zpráva o testování, vyhodnocení experimentů a diskuze.
This thesis deals with anomaly detection in communication using the IEEE 802.11 technology (Wi-Fi) at the data link layer of OSI. The neural network method, specifically LSTM recurrent neural network, has been chosen for anomaly detection purposes. Initially, the focus area and motivation for anomaly detection in a computer network environment is described. Then, various methods for anomaly detection in computer networking are described. Thesis continues with analysis of the requirements for the system and a draft of the final system, including the chosen method, continuing with implementation of the system and model. Testing and evaluation of results takes place before the theses' conclusion.
Keywords:
anomaly detection; artificial intelligence; IEEE 802.11; LSTM RNN; machine learning; network security; neural networks; detekce anomálií; IEEE 802.11; LSTM RNN; neuronové sítě; strojové učení; síťové zabezpečení; umělá inteligence
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/11012/208273