|
|
Systém anonymního sběru dat
Troják, David ; Malina, Lukáš (oponent) ; Dzurenda, Petr (vedoucí práce)
V rámci práce jsou analyzovány moderní přístupy k zajištění vyšší ochrany soukromí uživatelů. Zaměřuje se hlavně na skupinové digitální podpisy. V praktické části byl navržen a implementován PS umožňující anonymní sběr informací o síle signálu z mobilního zařízení. Aplikace byla navržena v souladu se základními kryptografickými požadavky jako je autentičnost a integrita přenášených dat. Anonymita uživatelů je zaručena jak na aplikační vrstvě (skupinový podpis) tak na síťové vrstvě (Tor).
|
|
|
Detekce podvodných výstupních uzlů sítě Tor
Firc, Anton ; Zobal, Lukáš (oponent) ; Polčák, Libor (vedoucí práce)
Hlavným cieľom tejto bakalárskej práce je štúdium a implementácia systému pre detekciu podvodných výstupných uzlov siete Tor. Práca obsahuje informácie o už existujúcich riešeniach pre detekciu podvodných výstupných uzlov a techniky použité na detekciu podvodných výstupných uzlov. Ďalej sa práca zaoberá návrhom systému pre detekciu podvodných výstupných uzlov narúšajúcich šifrovanú HTTPS komunikáciu pri prístupe na akúkoľvek z celosvetovo najnavštevovanejších stránok na Internete. Popisuje spôsob implementácie a testovania navrhnutého detekčného nástroja. Takisto sa zaoberá detekciou podvodných výstupných uzlov za použitia implementovaného nástroja a popisuje incident pri ktorom bol odhalený a reportovaný podvodný výstupný uzol.
|
|
|
Fingerprinting Attacks on Anonymity Systems
Krajči, Martin ; Holop, Patrik (oponent) ; Malinka, Kamil (vedoucí práce)
This thesis deals with fingerprinting attacks in anonymization systems, mostly in the Tor network. Such an attack was designed and executed in a real-world environment, with an aim to show the impact of errors from previous studies. Three closed-world datasets and one open-world dataset were gathered and then used for training and testing of N-shot learning classifier. The first dataset was gathered by browsing websites with a web browser in the default configuration, the second dataset was gathered in the same configuration as in the first case, but from a different country, and the third dataset was gathered by browsing websites with a web browser with Adblock Plus plugin turned on and Spanish locale set. When both training and testing the classifier on the first dataset, the average accuracy of classification was 92%. However, when training the classifier on the first dataset and testing on the second and third dataset, the average accuracy of classification was 38,58% and 39,65% respectively.
|
|
|
Detekce podvodných výstupních uzlů sítě Tor
Firc, Anton ; Zobal, Lukáš (oponent) ; Polčák, Libor (vedoucí práce)
Hlavným cieľom tejto bakalárskej práce je štúdium a implementácia systému pre detekciu podvodných výstupných uzlov siete Tor. Práca obsahuje informácie o už existujúcich riešeniach pre detekciu podvodných výstupných uzlov a techniky použité na detekciu podvodných výstupných uzlov. Ďalej sa práca zaoberá návrhom systému pre detekciu podvodných výstupných uzlov narúšajúcich šifrovanú HTTPS komunikáciu pri prístupe na akúkoľvek z celosvetovo najnavštevovanejších stránok na Internete. Popisuje spôsob implementácie a testovania navrhnutého detekčného nástroja. Takisto sa zaoberá detekciou podvodných výstupných uzlov za použitia implementovaného nástroja a popisuje incident pri ktorom bol odhalený a reportovaný podvodný výstupný uzol.
|
|
|
Systém anonymního sběru dat
Troják, David ; Malina, Lukáš (oponent) ; Dzurenda, Petr (vedoucí práce)
V rámci práce jsou analyzovány moderní přístupy k zajištění vyšší ochrany soukromí uživatelů. Zaměřuje se hlavně na skupinové digitální podpisy. V praktické části byl navržen a implementován PS umožňující anonymní sběr informací o síle signálu z mobilního zařízení. Aplikace byla navržena v souladu se základními kryptografickými požadavky jako je autentičnost a integrita přenášených dat. Anonymita uživatelů je zaručena jak na aplikační vrstvě (skupinový podpis) tak na síťové vrstvě (Tor).
|
host ::
RSS.