Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Identifikace mobilních aplikací v šifrovaném provozu
Snášel, Daniel ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Matoušek, Petr (vedoucí práce)
Práce se zaměřuje na identifikaci mobilních aplikací v šifrovaném provozu na základě TLS otisků. Cílem práce bylo vytvoření architektury pro získávání vybraných atributů z ustanovení spojení TLS, vytvoření TLS otisků a jejich porovnávání. Byl zde kladen důraz na přesnost jednotlivých metrik, kvalitu vybraných atributů a na určení porovnávacího prahu T, který byl ve výsledku určen na 75 %. Bylo zvoleno celkem deset atributů z ustanovení TLS spojení, jako jsou IP adresa, Cipher Suites, Server Name Indication, velikosti prvních deseti paketů a další. Pro porovnávání jednotlivých atributů bylo zvoleno přesné, podřetězcové a indexové porovnávání. Celková podobnost dvou TLS otisků se následně vypočítá jako vážený součet shod jednotlivých atributů.  Výsledná architektura umožňuje porovnat TLS otisky aplikací z vytvořeného datasetu s nově vytvořenými otisky ze zašifrované komunikace, a tak identifikovat aplikace. Dále umožňuje manuální nebo automatické naučení nových aplikací z porovnávaného souboru, připadaně aktualizaci známých TLS otisků aplikací v datasetu.
Návrh metod pro vizualizaci šifrovaného provozu
Hlučková, Pavla ; Martinásek, Zdeněk (oponent) ; Malina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem metod pro vizualizaci šifrovaného provozu. Obecně popisuje vybrané protokoly šifrovaného provozu, jejichž vzorky jsou následně zachytávány do datové sady. Práce se podrobněji zaměřuje na problematiku monitoringu síťového provozu za využití IP toků a popisuje způsob, jak lze tento monitoring provádět. Významnou součástí práce jsou vytvořené datové sady ze zmíněných protokolů, dále návrhy vizualizací různých statistik a metadat, která jsou zjistitelná z (rozšířených) IP toků těchto protokolů. Metody vizualizace jsou implementovány pomocí programovacího jazyka Python a technologie Jupyter Notebook.
Identifikace mobilních aplikací v šifrovaném provozu
Snášel, Daniel ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Matoušek, Petr (vedoucí práce)
Práce se zaměřuje na identifikaci mobilních aplikací v šifrovaném provozu na základě TLS otisků. Cílem práce bylo vytvoření architektury pro získávání vybraných atributů z ustanovení spojení TLS, vytvoření TLS otisků a jejich porovnávání. Byl zde kladen důraz na přesnost jednotlivých metrik, kvalitu vybraných atributů a na určení porovnávacího prahu T, který byl ve výsledku určen na 75 %. Bylo zvoleno celkem deset atributů z ustanovení TLS spojení, jako jsou IP adresa, Cipher Suites, Server Name Indication, velikosti prvních deseti paketů a další. Pro porovnávání jednotlivých atributů bylo zvoleno přesné, podřetězcové a indexové porovnávání. Celková podobnost dvou TLS otisků se následně vypočítá jako vážený součet shod jednotlivých atributů.  Výsledná architektura umožňuje porovnat TLS otisky aplikací z vytvořeného datasetu s nově vytvořenými otisky ze zašifrované komunikace, a tak identifikovat aplikace. Dále umožňuje manuální nebo automatické naučení nových aplikací z porovnávaného souboru, připadaně aktualizaci známých TLS otisků aplikací v datasetu.
Návrh metod pro vizualizaci šifrovaného provozu
Hlučková, Pavla ; Martinásek, Zdeněk (oponent) ; Malina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem metod pro vizualizaci šifrovaného provozu. Obecně popisuje vybrané protokoly šifrovaného provozu, jejichž vzorky jsou následně zachytávány do datové sady. Práce se podrobněji zaměřuje na problematiku monitoringu síťového provozu za využití IP toků a popisuje způsob, jak lze tento monitoring provádět. Významnou součástí práce jsou vytvořené datové sady ze zmíněných protokolů, dále návrhy vizualizací různých statistik a metadat, která jsou zjistitelná z (rozšířených) IP toků těchto protokolů. Metody vizualizace jsou implementovány pomocí programovacího jazyka Python a technologie Jupyter Notebook.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.