|
|
Distribuované zpracování dat o IP tocích
Krobot, Pavel ; Kořenek, Jan (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá distribuovaným zpracování dat o IP tocích. Konkrétně je pak hlavním cílem poskytnutí řešení softwarového kolektoru, který bude umoţňovat zpracování a ukládání masivního objemu dat. V rámci této práce je zkoumána volně dostupná implementace rámce pro distribuované ukládání a výpočty nad daty Hadoop, která vyuţívá modelu MapReduce. Nad tímto systémem byly následně provedeny experimenty, jejichţ smyslem bylo získat představu o výkonnosti tohoto řešení oproti řešením stávajícím a odhalit slabiny systému. Na základě získaných poznatků byla pak vytvořena specifikace a návrh rozšíření stávajícího softwarového kolektoru. Dle vytvořeného návrhu následně vznikla implementace dotazovací části navrhovaného kolektoru, která se při distribuovaném zpracování dat o IP tocích jeví jako nejvíce kritická. Výsledky experimentů s touto implementací ukázaly výrazné zvýšení výkonu při dotazování a schopnost lineární škálovatelnosti na některých typech dotazů.
|
|
|
Filtr IP toků
Štoffa, Imrich ; Krobot, Pavel (oponent) ; Wrona, Jan (vedoucí práce)
Predmetom tejto práce je snaha o zjednotenie filtračných jazykov používaných v kolektore IP tokov a v knižnici pre ich analýzu. Momentálne tieto programy používajú rozdielne filtračné moduly a formáty súborov, z čoho plynú isté nezrovnalosti. Návrh filtra vznikol ako súčasť práce na zlepšení integrácie týchto dvoch programov a to poskytnutím implementácie spoločného filtračného modulu podporujúceho populárny filtračný jazyk. Obsahuje teoretický úvod do monitorovania tokov v sieti, zmieňuje aj algoritmy z prostredia klasifikácie tokov použiteľné pri vyhodnocovaní podmienok nad záznamami. Vlastná práca sa venuje návrhu a implementácii filtračného modulu spolu s adaptérmi k spomínanému kolektoru a knižnici. Záver je venovaný vyhodnoteniu výkonu a funkčnosti filtra.
|
|
|
Vyhledávání podobností v síťových datech
Hud, Jakub ; Krobot, Pavel (oponent) ; Wrona, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou záznamů o IP tocích. Záznam obsahuje metadata o IP toku na dané síti, jako IP adresy, čísla portů, čísla komunikačních protokolů a další. Cílem je návrh a implementace metrik pro určování podobností mezi NetFlow záznamy. V první části práce je popis analýzy velkého množství dat. Dále jsou předvedeny techniky monitorování sítě a technologie NetFlow. Další části práce jsou věnovány návrhu a implementaci analýzy dat pomocí DBSCANu. Součástí práce je implementace aplikace pro analýzu síťových metadat. Výslednou aplikaci je možné použít pro detekci skenování sítě v NetFlow datech, ale výsledky nejsou jednoznačné, zejména obsahují i záznamy, které k útoku nepatří.
|
|
|
Detekce těžení kryptoměn pomocí analýzy dat o IP tocích
Šabík, Erik ; Krobot, Pavel (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
Táto diplomová práca popisuje obecné informácie o kryptomenách, aké princípy sa využívajú pri tvorbe nových mincí a prečo môže byť ich ťaženie nežiadúce. Ďalej pojednáva o tom, čo je to IP tok a ako funguje monitorovanie sietí pomocou sledovania sieťovej komunikácie na úrovni IP tokov. Popisuje framework Nemea, ktorý slúži na vytváranie komplexných systémov pre detekciu nežiadúcej prevádzky. Vysvetľuje akým spôsobom boli získané dáta zachytávajúce komunikáciu ťaženia kryptomien a následne popisuje analýzu týchto dát. Na základe tejto analýzy je vytvorený návrh pre metódu schopnú detegovať ťaženie kryptomien pomocou záznamov o IP tokoch. Nakoniec táto správa obsahuje vyhodnotenie detekovaných udalostí v rámci rôznych sietí.
|
|
|
Automatizované zpracování provozních záznamů v systému BeeeOn
Beňo, Marek ; Krobot, Pavel (oponent) ; Vampola, Pavel (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá spracovaním prevádzkových záznamov zo serverových aplikácií. Architektúra systému bola navrhnutá na základe štúdie dostupných technológií. Implementačná časť popisuje návrh jednotného formátu prevádzkových záznamov a implementáciu logovacej knižnice. Ďalej je popísaná inštalácia nástrojov, ich konfigurácia a nasadenie na server. Výsledkom je systém pre spracovanie prevádzkových záznamov navrhnutý s ohľadom na škálovateľnosť systému do budúcnosti. Systém bol otestovaný a nasadený v rámci fakultného projektu BeeeOn .
|
|
|
Detekce síťových anomálií založená na PCA
Krobot, Pavel ; Kováčik, Michal (oponent) ; Bartoš, Václav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí anomálií v počítačových sítích. Konkrétní metoda, jež bude dále popsána, je založena na analýze hlavních komponent. V rámci této práce byl studován původní návrh této metody a jeho další dvě rozšíření. Základní verze a poslední rozšíření pak byly implementovány společně s jedním dalším malým rozšířením, které bylo navrženo v rámci této práce. Nad výslednou implementací byla následně provedena série testů. Tyto testy přinesly dva hlavní poznatky. První z nich poukazuje na možnou použitelnost analýzy hlavních komponent pro detekci anomálií v síťovém provozu. Druhý pak poznamenává, že přestože se metoda v jistých ohledech ukázala jako funkční, je ještě nedokonalá a je potřeba dalšího výzkumu pro její vylepšení.
|
|
|
IP Address Activity Monitoring
Pilátová, Kateřina ; Krobot, Pavel (oponent) ; Bartoš, Václav (vedoucí práce)
The volume of generated network traffic continually grows. In order to query data inside the traffic, an effective system of indexing data is required. This thesis addresses this problem, specifically effectively storing data for a longer period of time and looking up this data representing activity of communicating IP addresses. The aim of this thesis is to design and implement a system that stores and visualizes IP address activity. Activity means whether given address generated traffic during a given interval or not. This information has a binary value and can be represented by one bit, which significantly reduces volume of queried data. The system consists of backend processing incoming flow records and storing address activity to binary storage. Furthermore, it contains a web server which reads stored activity and visualises it in the form of an image based on user's request. The user can specify an area they wish to examine in more detail in the interactive web interface.
|
|
|
Detekce spamu pomocí DNS MX záznamů
Plotěný, Ondřej ; Krobot, Pavel (oponent) ; Kováčik, Michal (vedoucí práce)
Předmětem této práce je detekce stanic v síti rozesílající nevyžádanou poštu pomocí pasivní analýzy zachyceného DNS provozu. Představuje návrh a implementaci systému, který realizuje detekci DNS anomálií na základě vysokého počtu MX dotazů a poměru obdržených NXDomain odpovědí. Systém byl testován na DNS datech získaných z reálného provozu a jeho testováním a analýzou výsledků byla ověřena funkčnost implementovaných detektorů.
|
|
|
Odvozování pravidel pro mitigaci DDoS
Hurta, Marek ; Krobot, Pavel (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá monitorovaním sietí pomocou NetFlow dát. Popisuje princípy, na ktorých je založená detekcia bezpečnostných anomálií pomocou IDS systémov. Ďalej popisuje framework Nemea, ktorý slúži na tvorbu modulov schopných detekovat bezpečnostné anomálie na sieti. Následne sa venuje prehľadu jednotlivých útokov kde objasňuje ich špecifické vlastnosti, ako aj možné postupy pri ich analýze. Na základe tejto analýzy je možné vytvoriť sadu mitigačných pravidiel, ktorých aplikáciou môže dôjsť k zmierneniu prebiehajúceho útoku. Na základe získaných poznatkov bol vytvorený návrh systému, ktorý bude schopný vytvárať mitigačné pravidlá automaticky. Pomocou navrhnutej metódy boli vykonané experimenty, pri ktorých metóda označila očakávané množstvo podozrivých dát.
|
|
|
Detekce tunelování DNS na základě analýzy dat z aplikační vrstvy
Koutenský, Michal ; Krobot, Pavel (oponent) ; Kováčik, Michal (vedoucí práce)
Cieľom práce je návrh detekčného algoritmu na detekciu DNS tunelovania s použitím dát z aplikačnej vrstvy. Samotnému návrhu prechádza prehľad a analýza dostupných tunelovacích nástrojov a ich spoločných znakov. Špecifická pozornosť je venovaná nástroju iodine, s ktorým sú uskutočnené komplexnejšie testy a benchmarky. V závere je implementovaný detekčný algoritmus testovaný na reálnych dátach a sú detailnejšie popísané jeho schopnosti a nedostatky.
|
host ::
RSS.