|
|
Detection of Harmfulness of Communication Partners and Their Networks
Kučera, Rostislav ; Homoliak, Ivan (referee) ; Očenášek, Pavel (advisor)
With the growing dependence of the population on electronic devices, the risk of data loss or misuse also increases. As the number of attacks in computer networks rises, systems for detecting malicious traffic become more important. The goal of this work is a theoretical analysis and implementation of modules for detecting malicious computer communication using machine learning methods, specifically a neural network model, and statistical analysis, which are deployed within the extended intrusion detection system Snort.
|
|
|
Identifying Network Devices from Network Traffic
Kvasnica, Ondrej ; Homoliak, Ivan (referee) ; Očenášek, Pavel (advisor)
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.
|
|
|
Censorship on the Internet
Postolka, Jáchym ; Rychlý, Marek (referee) ; Očenášek, Pavel (advisor)
Cenzura internetu je velmi relevantní téma moderní společnosti. Stále více se internet využívá ke kontrole přístupu k informacím a sledováním jeho uživatelů. Cílem této práce je zdokumentovat způsoby cenzury ve Spojených Arabských Emirátech a za jakým účelem je internet v této zemi cenzurován. Dále je to také prozkoumání dopadů této cenzury na přístup uživatelů k internetu, jakým způsobem cenzura internetu omezuje přístup k svobodným informacím a jak je využívána jako nástroj represe. Součástí této práce je návrh a implementace nástroje na zjištění přítomnosti cenzury a jakým způsobem je internet cenzurován. Tento nástroj je sestaven z několika testů, kde každý je zaměřen na otestování jiného způsobu cenzury. Tento nástoj lze úpravou vstupů využít pro testování cenzury i v jiných zemích, než jsou Spojené Arabské Emiráty. Nástroj nebyl schopen zjistit známky cenzury, kvůli jeho spouštění na virtuálním privátním serveru, který svým umístěním v síti obchází cenzorské prostředky dodavatelů internetového připojení, které jsou hlavním způsobem cenzury této země. Pro otestování jeho funkčnosti jako nástroje detekce a analýzy cenzury ve Spojených Arabských Emirátech, by vyžadovalo lokální uživatelský přístup k internetu.
|
|
|
Chat Bot Applications in CI/CD Processes
Gasta, Evžen ; Očenášek, Pavel (referee) ; Rychlý, Marek (advisor)
Tato diplomová práce se zaměřuje na optimalizaci drahoceného času členů týmu Container Verification Pipeline (CVP) ve společnosti Red Hat, pomocí chatbot aplikace, která je integrována do jejich každodenních DevOps procesů. Cílem této práce je snížit potřebný čas k vykonání různých úkolů a díky tomu snížit lidské zdroje. Pro vývoj tohoto chatbota byla použita služba s umělou inteligencí od společnosti Google, která umožnuje jednoduše vytvořit agenta umělé inteligence. Chatbot aplikace je rozdělena na dvě části (kvůli bezpečnosti a dostupnosti) a používá architekturu Dotaz/Odpověď. Nakonec budou vyhodnoceny a porovnány úkoly s použitím chatbota a bez něj.
|
|
|
Censorship on the Internet
Kyjovský, Dalibor ; Rychlý, Marek (referee) ; Očenášek, Pavel (advisor)
Internet censorship is a significant and current topic that affects freedom of speech and access to information. This bachelor’s thesis focuses on the analysis of internet censorship with an emphasis on technical aspects, using Belarus as an example. The introductory part of the thesis deals with the context of internet censorship in the world and emphasizes the importance of freedom on the internet. Subsequently, a detailed analysis of censorship means in Belarus is carried out, including technical details and detection possibilities. The thesis also examines tools that allow users to bypass internet censorship. The main output of the thesis is a proposed and implemented application for analyzing the internet environment in Belarus, which allows the identification of censorship mechanisms and provides data for further research. The obtained results support a better understanding of the issue of internet censorship and offer possibilities for further monitoring and development of this application.
|
|
|
Analysis of Malware Behavior using Large Language Models
Rádsetoulal, Vlastimil ; Homoliak, Ivan (referee) ; Očenášek, Pavel (advisor)
Táto práca skúma využitie veľkých jazykových modelov (LLMs) vylepšených technikou Retrieval-Augmented Generation (RAG) pre efektívnu analýzu správania malvéru. Začína prehľadom metód analýzy malvéru, ako statických tak dynamických. Štúdia sa zameriava na využitie rámca MITRE ATT&CK na pochopenie správania malvéru veľkým jazykovým modelom. Jadro výskumu sa zameriava na architektúru a implementáciu nástroja na analýzu správania malvéru, ktorý implementuje RAG s využitím LLMs. Tento nástroj má za cieľ pomôcť profesionálom v oblasti bezpečnosti využívať možnosti generatívnej AI na interpretáciu komplexného správania malvéru. Okrem toho, výskum zahŕňa praktické nasadenie systému pre správu bezpečnostných informácií a udalostí (SIEM), pričom využíva platformu Wazuh na detekciu simulovaných útokov. Nasadenie a testovanie prebiehajú v kontrolovanom virtuálnom prostredí. Práca poukazuje na potenciál LLM modelov pri zlepšovaní opatrení v kybernetickej bezpečnosti. Práca končí diskusiou o možných vylepšeniach implementovaného nástroja.
|
|
|
Machine Learning from Intrusion Detection Systems
Dostál, Michal ; Očenášek, Pavel (referee) ; Hranický, Radek (advisor)
The current state of intrusion detection tools is insufficient because they often operate based on static rules and fail to leverage the potential of artificial intelligence. The aim of this work is to enhance the open-source tool Snort with the capability to detect malicious network traffic using machine learning. To achieve a robust classifier, useful features of network traffic were choosed, extracted from the output data of the Snort application. Subsequently, these traffic features were enriched and labeled with corresponding events. Experiments demonstrate excellent results not only in classification accuracy on test data but also in processing speed. The proposed approach and the conducted experiments indicate that this new method could exhibit promising performance even when dealing with real-world data.
|
|
|
Analysis and Aggregation of Czech Parliament Data
Talašová, Irena ; Burget, Radek (referee) ; Očenášek, Pavel (advisor)
The aim of this work is to create a variety of statistics and reports on the functioning of Parliament of Czech Republic. Data for these statistics are gathered from the pages of the Czech Parliament and stored in to a database. Results are presented mainly in the form of tables, graphs and other methods on a publicly accessible Web site. Results should be as clear as possible, comprehensible and provide interesting and unusual information.
|
|
|
Data Mining in Social Networks
Raška, Jiří ; Očenášek, Pavel (referee) ; Bartík, Vladimír (advisor)
This thesis deals with knowledge discovery from social media. This thesis is focused on feature based opinion mining from user reviews. In theoretical part were described methods of opinion mining and natural language processing. Main parts of this thesis were design and implementation of library for opinion mining based on Stanford Parser and lexicon WordNet. For feature identi cation was used dependency grammar, implicit features were mined with method CoAR and opinions were classi ed with supervised algorithm. Finally were given experiments with implemented library and examples of usage.
|
|
|
Multi-Label Classification of Text Documents
Průša, Petr ; Očenášek, Pavel (referee) ; Bartík, Vladimír (advisor)
The master's thesis deals with automatic classifi cation of text document. It explains basic terms and problems of text mining. The thesis explains term clustering and shows some basic clustering algoritms. The thesis also shows some methods of classi fication and deals with matrix regression closely. Application using matrix regression for classifi cation was designed and developed. Experiments were focused on normalization and thresholding.
|
guest ::
