Original title: Poloautomatická klasifikace podezřelých URL a jejich detekce v síťovém provozu
Translated title: Semi-automatic classification of suspicious URLs and their detection in network traffic
Authors: Novotná, Michaela ; Poliakov, Daniel (referee) ; Žádník, Martin (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2024
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zaměřuje na návrh a implementaci systému pro detekci a analýzu potenciálně škodlivých URL adres v síťovém provozu. Systém zahrnuje proces získávání podezřelých URL adres z honeypotů, automatickou analýzu URL adres, která zahrnuje také proces klasifikace. Dále se systém zaměřuje na manuální klasifikaci prostřednictvím webového rozhraní, které je navrženo zároveň i pro procházení dat získaných v průběhu automatické analýzy. Další část systému představují detekční a reportovací moduly pro systém NEMEA, které zajišťují detekci škodlivých adres v síťovém provozu. Systém se zaměřuje na získávání informací o kybernetických hrozbách a jejich sdílení s veřejností prostřednictvím platforem MISP a URLhaus. Po úspěšném testování byl systém nasazen v prostředí sítě CESNET a předán bezpečnostnímu oddělení organizace. This thesis focuses on the design and implementation of a system for detecting and analyzing potentially malicious URL addresses in network traffic. The system includes the process of obtaining suspicious URL addresses from honeypots, automatic analysis of URLs, which also includes the classification process. Furthermore, the system focuses on manual classification through a web interface, which is also designed to browse data obtained during automatic analysis. Another part of the system consists of detection and reporting modules for the NEMEA system, which ensure the detection of malicious addresses in network traffic. The system focuses on obtaining information about malicious URLs and sharing it with the public through the MISP and URLhaus platforms. After successful testing, the systém was deployed in the CESNET network environment and handed over to the organization’s security department.
Keywords: cybersecurity; honeypots; malware; network traffic analysis; URL address classification; URL detection; detekce URL; honeypoty; klasifikace URL adres; kybernetická bezpečnost; malware; síťový provoz

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: https://hdl.handle.net/11012/247480

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-618887


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