|
|
Forenzní analýza temných tržišť
Dolejška, Daniel ; Grégr, Matěj (oponent) ; Veselý, Vladimír (vedoucí práce)
Překryvné počítačové sítě (jako například Tor či I2P) vytváří ideální prostředí pro rozmach kriminality na Internetu. Temná tržiště jsou jedním takovým příkladem kriminální činnosti. Jejich cílem je zrpostředkování obchodu s nelegálním zbožím a službami. Tento projekt se zaměřuje na forenzní analýzu těchto webových služeb a na následné získávání netriviálních informací o realizovaných finančních plněních na vybraných tržištích. Hlavním cílem je schopnost určit časový interval ve kterém byl nákup produktu dokončen a tuto skutečnost korelovat s transakcemi v kryptoměnových blockchainech. Vzniklý nástroj umožňuje plně automatizované a nepřerušované sledování vybraných tržišť. To za určitých podmínek dovoluje detekci dokončených nákupů, sběr detailních informací o nabízených produktech a prodejcích či dalších metadat. Orgány činné v trestním řízení mohou pak tyto informace použít jako podpůrný důkazní materiál proti vybraným tržištím a na něm aktivních prodejcům. Získaná data mohou také indikovat trendy v aktuální nabídce a poptávce na temném webu.
|
|
|
Osobní údaje a anonymizace
Kajánková, Petra ; Loutocký, Pavel (oponent) ; Míšek, Jakub (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje především na problematiku osobních údajů společně s jejich anonymizací. Teoretická část specifikuje platné české a evropské legislativní dokumenty, přibližuje podmínky anonymizace. V neposlední řadě představuje různé anonymizační techniky (pseudonymizace, anonymizace), kterými lze vytvořit anonymizovaná data. Praktický výstup práce tvoří naprogramovaný anonymizátor, který je schopen na konkrétní datové sadě naplnit požadavky vycházející z práva evropského, a naplnit tedy i podmínky, kdy data již nejsou brána jako osobní údaje.
|
|
|
Security log anonymization tool focusing on artificial intelligence techniques
Šťastná, Ariela ; Jurek, Michael (oponent) ; Safonov, Yehor (vedoucí práce)
SIEM systems play a fundamental role in security monitoring. They aggregate, normalise, and filter the collected event records, which presents core tasks for applying data mining techniques. In this way, SIEMs present a great source of large amounts of normalised data. These data carry potential for achieving progress in security research, data mining, and artificial intelligence, where they could improve existing methods of investigation, make the scanning of network traffic more clear, and detect more sophisticated vectors of attack. However, one of the main problems for the use of these data is the fact that the data contained in log files are in many cases sensitive and could pose a risk to security. Due to this, the processing, as well as sharing of the data, is restricted by legislation. Considering everything that has been mentioned above, a tool for anonymization of sensitive data in log files, which works along with persisting the correlations among data was developed. The main aim of the bachelor thesis is to focus on the technical and legal level of log processing and anonymization for AI. Within the research, the analysis of the most frequently occurring data in the log files and their risk assessment was performed, resulting in the creation of categories of data, based on their sensitivity. In the work, an analysis of the present SIEM systems along with the meta keys they use is performed.
|
|
|
Osobní údaje a anonymizace
Kajánková, Petra ; Loutocký, Pavel (oponent) ; Míšek, Jakub (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje především na problematiku osobních údajů společně s jejich anonymizací. Teoretická část specifikuje platné české a evropské legislativní dokumenty, přibližuje podmínky anonymizace. V neposlední řadě představuje různé anonymizační techniky (pseudonymizace, anonymizace), kterými lze vytvořit anonymizovaná data. Praktický výstup práce tvoří naprogramovaný anonymizátor, který je schopen na konkrétní datové sadě naplnit požadavky vycházející z práva evropského, a naplnit tedy i podmínky, kdy data již nejsou brána jako osobní údaje.
|
host ::
RSS.