Original title: Identifikace síťových zařízení ze síťového provozu
Translated title: Identifying Network Devices from Network Traffic
Authors: Kvasnica, Ondrej ; Homoliak, Ivan (referee) ; Očenášek, Pavel (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2024
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato diplomová práce se zabývá identifikací zařízení ze síťového provozu. Cílem bylo navrhnout a implementovat systém schopný identifikace síťových zařízení. Systém se soustředí zejména na identifikaci IoT zařízení. Práce obsahuje popis informací, ze kterých lze otisk zařízení vytvořit. Dále jsou uvedeny možné existující způsoby identifikace zařízení. Nakonec je navržen a implementován systém, který pomocí konvoluční neuronové sítě vytvoří otisk. Ten je vytvořen na základě bytů toku zařízení. Zařízení jsou identifikována porovnáním vytvořených otisků. Model je otestován na datech stejných zařízení, jako na kterých byl trénován. Následně je vyhodnocen na datech úplně odlišných zařízení. Nakonec je také vyhodnocen v situaci, kde testovací soubor obsahoval komunikaci jak známých, tak i neznámých zařízení. This thesis deals with the identification of devices from network traffic. The goal is to design and implement a system capable of identifying network devices. The system mainly focuses on the identification of IoT devices. The thesis contains a description of the information from which a device fingerprint can be created. Furthermore, possible existing methods for device identification are presented. Finally, a system is proposed that uses a convolutional neural network to create a fingerprint. Fingerprint is created from the bytes of flows coming from a device. Devices are then identified by comparing the generated fingerprints. The model is tested on a test set that contains the same devices as the training set. It is then evaluated on network data from completely different devices. Lastly, it is also evaluated in a scenario where the test set contains data from both known and unknown devices.
Keywords: fingerprinting; identification of network devices; IoT; metric learning; fingerprinting; identifikace síťových zařízení; IoT; metric learning

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/11012/248575

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-619322


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