|
|
Automatické štítkování aplikací pro klasifikaci na úrovni síťových toků
Dubec, Branislav ; Žádník, Martin (oponent) ; Poliakov, Daniel (vedoucí práce)
The thesis deals with the creation of a tool that can detect newly created network connections at the kernel level and in web browsers. It explains the theoretical foundations and methods of the network flow monitoring. It also describes how creating network connections works in the Linux and Microsoft Windows operating systems, with a special focus on sockets, and it offers options for monitoring network connections in web browsers, too. The creation of network connections is detected using BCC technology, where the system calls responsible for creating a new network connection are directly monitored. Monitoring of network traffic generated by web browsers is implemented through the browser extension webRequest. The main task of the tool is annotating this traffic by combining the information from the browser extension with the information about new network connections.
|
|
|
Reprezentace síťových toků s využitím neuronových sítí
Pycz, Lukasz ; Jeřábek, Kamil (oponent) ; Poliakov, Daniel (vedoucí práce)
This thesis explores the application of self-supervised learning (SSL) methods such as data masking, data order shuffling, and contrastive learning, to extract meaningful representations from network flow data, specifically using the CESNET TLS22 dataset from CESNET DataZoo. The main goal is to develop a robust model that improves the understanding and analysis of network flows through effective representation learning without relying on labeled data. The research utilizes the PyTorch computational framework for designing, training, and evaluating the performance of the model.
|
|
|
Detekce malware domén pomocí metod strojového učení
Ebert, Tomáš ; Poliakov, Daniel (oponent) ; Hranický, Radek (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí malware domén pomocí metod strojového učení na základě různých informací získaných o doméně (DNS záznamy, geolokační údaje atd.). S rychle rozšiřujícími se hrozbami, nejen formou malwaru, jsou často současné přístupy nedostačující ať už jen rychlostí detekce malware domén, nebo celkovým rozeznáním, zda se jedná o nebezpečnou doménu. Výstupem této práce je natrénovaný model klasifikátoru XGBoost, jehož výhodou je rychlá a efektivní detekce v reálném čase oproti detekci pomocí černých listin, které získávají data domén často s týdenním zpožděním. Pro tento model bylo získáno 131 tisíc malware domén, pomocí kterých bylo možné získat model s vysokými hodnotami. Pomocí experimentů bylo dosaženo skóre F1 96.8786 % u klasifikátoru XGBoost s poměrem falešně pozitivních detekcí 0.004887.
|
|
|
Poloautomatická klasifikace podezřelých URL a jejich detekce v síťovém provozu
Novotná, Michaela ; Poliakov, Daniel (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Phishing Webpage Detection using Machine Learning Methods
Polóni, Peter ; Poliakov, Daniel (oponent) ; Hranický, Radek (vedoucí práce)
Phishing web pages are a very dangerous threat, which means that successful and reliable detection of these pages is essential. I detect these threats by utilizing a machine learning based approach. This approach is effective and can detect even threats it has never encountered. As credible sources of URLs, I used sources like OpenPhish and PhishTank. I gathered the HTML and JavaScript code of web pages from the trusted URLs by utilizing a data-gathering program that I created. Using the feature vector composed of 82 numerical features, I created four classifiers. Then, I tuned and experimentally tested the performance of these classifiers. The best-performing model is the XGBoost classifier, which achieved a balanced accuracy score of 97.03% and a false positive rate of 2.22% while making predictions on previously unseen data. Results show that this detection approach can identify phishing web pages even in a non-training environment, which I verified by implementing a phishing-detecting web extension for the Chrome browser. Implementing this extension is beyond the scope of the assignment of this thesis.
|
|
|
Analýza malware na úrovni síťových toků
Brázda, Šimon ; Setinský, Jiří (oponent) ; Poliakov, Daniel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá průzkumem volně dostupných datových sad a zkoumání jejich použitelnosti ke trénování modelů strojového učení. K extrahování dat z datové sady byl využit nástroj ipfixprobe a pro další implementaci jazyk Python. V teoretické části jsou probrány základní aplikační protokoly, možnosti sledování sítě na úrovni toků. Dále byly rozebrány různé druhy malware a typy modelů strojového učení použitelné ke klasifikaci síťových toků. Následně byly tyto modely použity k otestování použitelnosti vybrané datové sady, která tímto byla potvrzena.
|
|
|
Neural Networks at the Level of Network Packets and Flows
Urbánek, Petr ; Jeřábek, Kamil (oponent) ; Poliakov, Daniel (vedoucí práce)
This thesis addresses the integration of neural networks into network flow monitoring, particularly focusing on the ipfixprobe — an open-source network flow exporter developed by CESNET. The objective is to explore the potential of neural networks for classifying and extracting representations from network flows. The challenges of deploying such solutions in large-scale production environments are considered, with a specific emphasis on enhancing efficiency and effectiveness in dynamic technological landscapes.
|
host ::
RSS.