|
Určení spolehlivosti výsledků statické analýzy pomocí strojového učení
Beránek, Tomáš ; Fiedor, Jan (referee) ; Vojnar, Tomáš (advisor)
Statický analyzátor Meta Infer je nástrojem pro hledání různých typů chyb ve zdrojovém kódu. Jeho výsledky však obsahují více než 95 % falešných hlášení. Tato teze navrhuje řešení, které řadí hlášení od Meta Inferu pomocí grafových neuronových sítí (GNN) podle pravděpodobnosti, že se jedná o skutečnou chybu, a redukuje tak problém s falešnými hlášeními. Systém se skládá z trénovací části, která převádí datovou sadu D2A – sadu roztříděných hlášení z Meta Inferu – na rozšířené grafy vlastností kódu (ECPG) a z modelů GNN natrénovaných na ECPG grafech. Výsledky experimentů ukazují, že vytvořené modely GNN mohou konkurovat a v některých případech dokonce překonat existující řešení vyvíjené silnými průmyslovými týmy. Tato existující řešení mají navíc uzavřený zdrojový kód, a tak řešení vytvořené v této tezi poskytuje slibnou alternativu s otevřeným zdrojovým kódem.
|
|
Honeypot: a tool for fighting malware
Karger, David ; Lieskovan, Tomáš (referee) ; Hajný, Jan (advisor)
This bachelor thesis is focused on deploying a honeypot to fight malware. The aim was to study the issue of honeypots and their use in detection and analysis of malware. The first part is dedicated to malware, its history and individual types. The so-called botnet is described in the next part. The last part is devoted on the honeypot itself and its distribution. The practical realization is done through honeypots Cowrie and Mailoney.
|
| |
|
Detecting JavaScript Code with Known Vulnerabilites
Randýsek, Vojtěch ; Jeřábek, Kamil (referee) ; Polčák, Libor (advisor)
This thesis deals with the detection of vulnerable JavaScript libraries and NPM packages. Based on existing studies, it summarizes the technological core of the Node.js platform and further focuses on selected vulnerabilities of the NPM system and existing means of protection. A Chrome browser extension able to detect and fix JavaScript code with known vulnerabilities on the web browser had been introduced. The tool was tested in a crawl of 50 000 websites. 8 129 vulnerable scripts were detected. The extension has been published to the Chrome Web Store as JS Vulnerability Detector .
|
|
Detecting JavaScript Code with Known Vulnerabilites
Randýsek, Vojtěch ; Jeřábek, Kamil (referee) ; Polčák, Libor (advisor)
This thesis deals with the detection of vulnerable JavaScript libraries and NPM packages. Based on existing studies, it summarizes the technological core of the Node.js platform and further focuses on selected vulnerabilities of the NPM system and existing means of protection. A Chrome browser extension able to detect and fix JavaScript code with known vulnerabilities on the web browser had been introduced. The tool was tested in a crawl of 50 000 websites. 8 129 vulnerable scripts were detected. The extension has been published to the Chrome Web Store as JS Vulnerability Detector .
|
|
Honeypot: a tool for fighting malware
Karger, David ; Lieskovan, Tomáš (referee) ; Hajný, Jan (advisor)
This bachelor thesis is focused on deploying a honeypot to fight malware. The aim was to study the issue of honeypots and their use in detection and analysis of malware. The first part is dedicated to malware, its history and individual types. The so-called botnet is described in the next part. The last part is devoted on the honeypot itself and its distribution. The practical realization is done through honeypots Cowrie and Mailoney.
|
| |