|
|
Generátor kybernetických útoků
Gajdušek, Ondřej ; Jeřábek, Jan (oponent) ; Hajný, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je rozšíření softwarového generátoru útoků o nové typy útoků, především o útoky na aplikační vrstvě. Práce obsahuje popis, dělení útoků obecně a konkrétněji se zaobírá útoky implementovanými. Další částí práce je popis rozřiřované aplikace, její struktura a způsob rozšíření. Poslední část se zabývá otestováním implementovaných útoků.
|
|
|
Performance and security testing of network applications
Matej, Michal ; Martinásek, Zdeněk (oponent) ; Zeman, Václav (vedoucí práce)
The aim of this Master's thesis is to design and to implement the security test in considering a resistance of the device under test to the effects of the distributed denial of service attack DDoS SYN Flood. After processing the test results is developed a protocol about security test of the device under test. In this thesis are tested two devices, namely CISCO ASA5510 firewall and a server with the specified name Server. The theoretical part of the thesis discusses the primary types of network attacks such as reconnaissance, gain access and denial of service attacks. Explained the concept of DoS and its principle, further types of DoS attacks and distributed denial of service attacks DDoS.
|
|
|
Neural Networks for Network Anomaly Detection
Matisko, Maroš ; Martinásek, Zdeněk (oponent) ; Blažek, Petr (vedoucí práce)
This bachelor thesis is focused on creating a system to mitigate computer network attacks. One of the most common groups of attacks is Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, against which this system should protect internal network. In the theoretical part of the thesis are described DDoS attacks, existing systems for their mitigations, neural networks principle and their use. Practical part consists of choosing communication parameters, constructing a neural network with use of these parameters, implementation of this neural network in real–time attack mitigation system and a result of testing of this system.
|
|
|
Detekce anomálií v síťovém provozu pomocí kompresních metod
Blažek, Libor ; Dvořák, Jan (oponent) ; Blažek, Petr (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je návrh a praktická ukázka funkčnosti vybraných kompresních metod. V následujících kapitolách budou probrány útoky na koncová zařízení a zmíněna některá opatření. Na ukázku budou zpracovány dvě metody pomocí vývojového prostředí. Při útocích se bude zjišťovat anomálie v síti a následně se provede na jedné z metod ukázka komprese dat. Data budou zachytávaná v běžném provozu na koncové stanici a následně při útoku.
|
|
|
Behaviorální analýza síťových útoků typu DDoS
Kvasnica, Ondrej ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí anomálií v počítačových sítích pomocí metody umělé inteligence. Práce se soustředí zejména na detekci DDoS útoků na základě informací z nižších vrstev modelu OSI. Cílem je navrhnout a implementovat systém, který je schopný detekovat různé typy DDoS útoků a charakterizovat jejich společné znaky. Zvolené útoky jsou SYN záplavy, UDP záplavy a ICMP záplavy. Je obsažen popis a výběr důležitých rysů těchto útoků. Následně je navržen systém, který na základě síťových dat (organizovaných do toků) vyhodnotí, jestli data obsahují útok či nikoliv. Detekce útoků je implementována pomocí klasifikační metody XGBoost, která používá způsob učení s učitelem. Výsledný model je validován pomocí křížové validace a otestován na útocích vygenerované autorem práce.
|
|
|
Rozšíření nástroje JMeter
Švehlák, Milan ; Člupek, Vlastimil (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o nástroji JMeter a jeho možnostech rozšíření o moduly provádějící kybernetické útoky typu odepření služby (DoS - Denial of service). Na úvod je v práci uveden teoretický přehled o kybernetických útocích tohoto typu. Následuje kapitola zabívájící se nástrojem JMeter, konkrétně jeho funkcemi a možnostmi rozšíření. Poté je již přistoupeno k samotnému návrhu a implementaci modulů. Nejprve je realizován útok HTTP Flood, který vužívá vnitřní funkce programu JMeter. Tento nový modul je otestován. Další kapitola se věnuje implementaci modulů, využívajících externího generátoru. Moduly pro útok SYN Flood, ICMP Flood a NTP Flood využívají nástroje Trafgen. Modul pro útok Slowloris využívá, jako externího generátoru, skrip v jazyce Python. Nově vytvořené moduly jsou na závěr otestovány.
|
|
|
Detekce anomálií pomocí neuronových sítí
Strakoš, Jan ; Sikora, Marek (oponent) ; Blažek, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje na detekci anomálii v podobě síťových útoků, pomocí neuronových sítí. Mezi nejčastější síťové útoky patří Distributed Denial of Service (DDoS)útoky, které by měl detekční systém založený na neuronových sítích identifikovat. V teoretické části práce je rozebrán legitimní, nestandardní a útočný provoz. Součástí teoretické části práce je i popis DDoS útoků, možnosti jejich detekce a princip využití neuronových sítí. Praktická část popisuje zvolené parametry síťové komunikace, stanovení prahových intervalů, návrh a realizaci neuronové sítě s využitím těchto parametrů a jejich prahových intervalů, implementaci neuronové sítě do detekčního systému spolu s výsledkem testování realizovaného systému.
|
|
|
Generování záplavových útoků
Hudec, David ; Hajný, Jan (oponent) ; Smékal, David (vedoucí práce)
Obsahem teoretické části práce je rozbor záplavových útoků, jejich možností, používaných taktik a metod, a popis simulace vyrobené za tímto účelem. Prostředí takto vytvořené ukazuje chování sítě napadené zkoumaným typem útoku a demonstruje potenciální postup a prostředky útočníka. Navazující praktická část poté popisuje tvorbu záplavových dat dvěma převzatými hardwarovými řešeními a jedním softwarovým, představovaným vlastní C# aplikací. Srovnání těchto přístupů, vyhodnocení výsledků útoků a návrh obrany proti nim jsou rovněž uvedeny.
|
|
| |
|
|
Odvozování pravidel pro mitigaci DDoS útoků
Jacko, Daniel ; Tisovčík, Peter (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá DDoS útokmi, ich typmi a spôsobmi ich potláčania. Cieľom práce je navrhnúť a implementovať algoritmus, ktorý by bol schopný odvodiť pravidlá pre blokovanie DDoS útoku. Pre túto úlohu bol zvolený algoritmus strojového učenia, rozhodovací strom, ktorý sa spustí pri detekcií útoku. Pracuje so vzorkou dát zachytených pri útoku a vzorkou legitímnej komunikácie. Súčasťou práce je taktiež opis formátu BPF a prehľad vykonaných experimentov.
|
host ::
RSS.