|
|
Systém pro rozpoznávání APT útoků
Hujňák, Ondřej ; Kačic, Matej (oponent) ; Barabas, Maroš (vedoucí práce)
Práce se zabývá APT útoky, což jsou cílené a profesionálně vedené útoky vyznačující se dlouhou dobou trvání s využitím pokročilých technik. Práce shrnuje dosavadní znalosti o APT útocích a je v ní navrženo sedm symptomů využitelných pro zjištění, že daná organizace se nachází pod APT útokem. Na spolupůsobení symptomů je v práci navržen systém pro rozpoznávání APT útoků. Tento systém je rozpracován pro útoky v prostředí počítačové sítě a využívá modelování chování uživatelů v síti pro detekci anomálií. Detektor je založen na metodě k-nearest neighbors (k-NN). Schopnost rozpoznávání APT útoku v síťovém prostředí je ověřena implementací detektoru a jeho otestováním.
|
|
|
Testování sond pro monitorování síťového provozu
Sobol, Jan ; Korček, Pavol (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Pro účel zajištění bezpečného a stabilního internetu potřebují administrátoři nástroje k monitorování sítě, které jim umožní analyzovat probíhající provoz a reagovat včas na nastalé situace. Jedním z prostředků, jak provoz monitorovat je nasazení síťových sond. Tato práce se zaměřuje na důkladné ověření parametrů existujících sond IPFIX probe a FlexProbe. FlexProbe je sonda určená k realizaci zákonných odposlechů vyvíjená na FIT VUT v Brně ve spolupráci s Policií ČR. Sondu IPFIX probe vyvíjí sdružení CESNET a v rámci sondy FlexProbe se využívá k monitorování síťových toků. Aby bylo možné sondy dlouhodobě provozovat v cílovém prostředí, je nezbytné zařízení důkladně otestovat. Přesné chování sondy bylo definováno specifikací požadavků, které jsou vypracovány pro obě sondy. Na základě požadavků byl navržen ucelený systém testů pokrývající funkční i výkonnostní aspekty sond. Testy jsou sjednoceny pomocí testovacího frameworku a zařazeny do automatizovaných scénářů implementovaných v aplikaci Jenkins. V závěru práce je vyhodnoceno pokrytí požadovaných vlastností sond a jejich výkon.
|
|
|
Evolutionary design and optimization of components used in high-speed computer networks
Grochol, David ; Sekaj, Ivan (oponent) ; Jašek, Roman (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
The research presented in this thesis is directed toward the evolutionary optimization of selected components of network applications intended for high-speed network monitoring systems. The research started with a study of current network monitoring systems. As an experimental platform, the Software Defined Monitoring (SDM) system was chosen. Because traffic processing is an important part of all monitoring systems, it was analyzed in greater detail. For detailed studies conducted in this thesis, two components were selected: the classifier of application protocols and the hash functions for network flow processing. The evolutionary computing techniques were surveyed with the aim to optimize not only the quality of processing but also the execution time of evolved components. The single-objective and multi-objective versions of evolutionary algorithms were considered and compared. A new approach to the application protocol classifier design was proposed. Accurate and relaxed versions of the classifier were optimized by means of Cartesian Genetic Programming (CGP). A significant reduction in Field-Programmable Gate Array (FPGA) resources and latency was reported.Specialized, highly optimized network hash functions were evolved by parallel Linear Genetic Programming (LGP). These hash functions provide better functionality (in terms of quality of hashing and execution time) than the state-of-the-art hash functions. Using multi-objective LGP, we even improved the hash functions evolved with the single-objective LGP. Parallel pipelined hash functions were implemented in an FPGA and evaluated for purposes of network flow hashing. A new reconfigurable hash function was developed as a combination of selected evolved hash functions. Very competitive general-purpose hash functions were also evolved by means of multi-objective LGP and evaluated using representative data sets. The multi-objective approach produced slightly better solutions than the single-objective approach. We confirmed that common LGP and CGP implementations can be used for automated design and optimization of selected components; however, it is important to properly handle the multi-objective nature of the problem and accelerate time-critical operations of GP.
|
|
|
Testování sond pro monitorování síťového provozu
Sobol, Jan ; Korček, Pavol (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Pro účel zajištění bezpečného a stabilního internetu potřebují administrátoři nástroje k monitorování sítě, které jim umožní analyzovat probíhající provoz a reagovat včas na nastalé situace. Jedním z prostředků, jak provoz monitorovat je nasazení síťových sond. Tato práce se zaměřuje na důkladné ověření parametrů existujících sond IPFIX probe a FlexProbe. FlexProbe je sonda určená k realizaci zákonných odposlechů vyvíjená na FIT VUT v Brně ve spolupráci s Policií ČR. Sondu IPFIX probe vyvíjí sdružení CESNET a v rámci sondy FlexProbe se využívá k monitorování síťových toků. Aby bylo možné sondy dlouhodobě provozovat v cílovém prostředí, je nezbytné zařízení důkladně otestovat. Přesné chování sondy bylo definováno specifikací požadavků, které jsou vypracovány pro obě sondy. Na základě požadavků byl navržen ucelený systém testů pokrývající funkční i výkonnostní aspekty sond. Testy jsou sjednoceny pomocí testovacího frameworku a zařazeny do automatizovaných scénářů implementovaných v aplikaci Jenkins. V závěru práce je vyhodnoceno pokrytí požadovaných vlastností sond a jejich výkon.
|
|
|
Evolutionary design and optimization of components used in high-speed computer networks
Grochol, David ; Sekaj, Ivan (oponent) ; Jašek, Roman (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
The research presented in this thesis is directed toward the evolutionary optimization of selected components of network applications intended for high-speed network monitoring systems. The research started with a study of current network monitoring systems. As an experimental platform, the Software Defined Monitoring (SDM) system was chosen. Because traffic processing is an important part of all monitoring systems, it was analyzed in greater detail. For detailed studies conducted in this thesis, two components were selected: the classifier of application protocols and the hash functions for network flow processing. The evolutionary computing techniques were surveyed with the aim to optimize not only the quality of processing but also the execution time of evolved components. The single-objective and multi-objective versions of evolutionary algorithms were considered and compared. A new approach to the application protocol classifier design was proposed. Accurate and relaxed versions of the classifier were optimized by means of Cartesian Genetic Programming (CGP). A significant reduction in Field-Programmable Gate Array (FPGA) resources and latency was reported.Specialized, highly optimized network hash functions were evolved by parallel Linear Genetic Programming (LGP). These hash functions provide better functionality (in terms of quality of hashing and execution time) than the state-of-the-art hash functions. Using multi-objective LGP, we even improved the hash functions evolved with the single-objective LGP. Parallel pipelined hash functions were implemented in an FPGA and evaluated for purposes of network flow hashing. A new reconfigurable hash function was developed as a combination of selected evolved hash functions. Very competitive general-purpose hash functions were also evolved by means of multi-objective LGP and evaluated using representative data sets. The multi-objective approach produced slightly better solutions than the single-objective approach. We confirmed that common LGP and CGP implementations can be used for automated design and optimization of selected components; however, it is important to properly handle the multi-objective nature of the problem and accelerate time-critical operations of GP.
|
|
|
Systém pro rozpoznávání APT útoků
Hujňák, Ondřej ; Kačic, Matej (oponent) ; Barabas, Maroš (vedoucí práce)
Práce se zabývá APT útoky, což jsou cílené a profesionálně vedené útoky vyznačující se dlouhou dobou trvání s využitím pokročilých technik. Práce shrnuje dosavadní znalosti o APT útocích a je v ní navrženo sedm symptomů využitelných pro zjištění, že daná organizace se nachází pod APT útokem. Na spolupůsobení symptomů je v práci navržen systém pro rozpoznávání APT útoků. Tento systém je rozpracován pro útoky v prostředí počítačové sítě a využívá modelování chování uživatelů v síti pro detekci anomálií. Detektor je založen na metodě k-nearest neighbors (k-NN). Schopnost rozpoznávání APT útoku v síťovém prostředí je ověřena implementací detektoru a jeho otestováním.
|
host ::
RSS.