|
|
Vývoj korelačních pravidel pro detekci kybernetických útoků
Dzadíková, Slavomíra ; Safonov, Yehor (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zaoberá problematikou efektívneho spracovávania logových záznamov a ich následnou analýzou pomocou korelačných pravidiel. Cieľom práce bolo implementovať spracovávanie logových záznamov do štruktúrovanej podoby, extrahovať jednotlivé polia záznamu pomocou modelu pre spracovanie prirodzeného jazyka riešením úlohy zodpovedania otázok, a vyvinúť korelačné pravidlá pre detekciu škodlivého správania. Počas riešenia zadania boli vyhotovené dve dátové sády, jedna so záznamami zo zariadení Windows, druhá obsahuje záznamy z firewallu Fortigate. Vytvorené modely na báze predtrénovaných modelov s architektúrou BERT a XLNet, ktoré boli doučené na riešenie problému parsovania logov pomocou vyhotovených datasetov a ich výsledky boli analyzované a porovnané. Druhá čásť diplomovej práce bola venovaná vývoju korelačných pravidiel, kde bol skúmaný koncept obecného zápisu Sigma. Bolo vytvorených a úspešne otestovaných šesť pravidiel, ktoré boli nasadené vo vlastnom experimentálnom pracovisku v systéme Elastic Stack, pričom každé pravidlo je popísané taktikami, technikami a subtechnikami frameworku MITRE ATT&CK.
|
|
|
Vývoj korelačních pravidel pro detekci kybernetických útoků
Dzadíková, Slavomíra ; Safonov, Yehor (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zaoberá problematikou efektívneho spracovávania logových záznamov a ich následnou analýzou pomocou korelačných pravidiel. Cieľom práce bolo implementovať spracovávanie logových záznamov do štruktúrovanej podoby, extrahovať jednotlivé polia záznamu pomocou modelu pre spracovanie prirodzeného jazyka riešením úlohy zodpovedania otázok, a vyvinúť korelačné pravidlá pre detekciu škodlivého správania. Počas riešenia zadania boli vyhotovené dve dátové sády, jedna so záznamami zo zariadení Windows, druhá obsahuje záznamy z firewallu Fortigate. Vytvorené modely na báze predtrénovaných modelov s architektúrou BERT a XLNet, ktoré boli doučené na riešenie problému parsovania logov pomocou vyhotovených datasetov a ich výsledky boli analyzované a porovnané. Druhá čásť diplomovej práce bola venovaná vývoju korelačných pravidiel, kde bol skúmaný koncept obecného zápisu Sigma. Bolo vytvorených a úspešne otestovaných šesť pravidiel, ktoré boli nasadené vo vlastnom experimentálnom pracovisku v systéme Elastic Stack, pričom každé pravidlo je popísané taktikami, technikami a subtechnikami frameworku MITRE ATT&CK.
|
host ::
RSS.