|
|
Multiplatform Linux Sandbox for Analyzing IoT Malware
Uhříček, Daniel ; Burget, Radek (referee) ; Kolář, Dušan (advisor)
Analýza IoT malwaru je problematická zejména pro množství a rozlišnost architektur procesorů používaných IoT zařízeními. Práce shrnuje možnosti statické, dynamické a síťové analýzy Linuxového malwaru a hodnotí existující open source řešení oddělených běhových prostředí pro automatizovanou analýzu. Práce navrhuje modulární, rozšířitelný systém s~jednoduchými možnostmi nasazení, dostupnou API a webovým rozhraním. Výsledná implementace podporuje pět architektur a byla testována na vzorcích IoT malwaru.
|
|
|
Automatic Image Cut in Android
Ondriga, Patrik ; Uhříček, Daniel (referee) ; Kolář, Dušan (advisor)
Thesis is focused on suggest image cut. The idea was to create a mobile application that would suggest image cut from screenshot of a social network so after that, there was only image without social network environment. No AI was used for this purpose, but edge detection methods.
|
|
|
Virtualized Environment for Analysis of Malware Traffic
Martykán, Tomáš ; Kolář, Dušan (referee) ; Uhříček, Daniel (advisor)
Malware představuje podstatnou hrozbu pro bezpečnost internetu. Tato bakalářská práce představuje virtuální prostředí pro analýzu síťového provozu malware. Zvolený přístup využívá programovací jazyk Rust k vývoji softwarového firewallu, který inteligentně filtruje síťový provoz a umožňuje malwaru bez rizika běžet v sandboxech. Výsledky ukazují účinnost tohoto přístupu v různých scénářích v filtrování a analýze ruzných typů škodlivého síťového provozu a minimalizaci rizik souvisejících s analýzou vzorků malware.
|
|
|
Collaborative Machine Learning in the Context of Network Security
Hejcman, Lukáš ; Uhříček, Daniel (referee) ; Žádník, Martin (advisor)
Metody strojového učení se již dlouhou dobu používají v oblastech monitorování a zabezpečení počítačových sítí kvůli jejich schopnosti analyzovat a klasifikovat velké množství dat. Pokrok v rychlosti a propustnosti počítačových sítí však ztěžuje vytváření a správu datových sad v distribuovaném prostředí kvůli jejich velikosti. Kromě toho, sdílení datových sad obsahujících zachycený síťový provoz uživatelů sítě představuje bezpečnostní problémy týkající se uživatelského soukromí. V této oblasti se tedy zkoumají metody kolaborativního strojového učení. Stávající řešení pro implementaci kolaborativního strojového učení jsou však buď nástroje pro ověření konceptu, nebo produkční nástroje a překlenutí této mezery se věnuje jen velmi málo pozornosti. Tato práce představuje nový nástroj pro kolaborativní strojové učení nazvaný FERDINAND, který tuto mezeru překlenuje tím, že se zaměřuje na průběžné aktualizace modelů, rozšiřitelnost a snadnou konfiguraci. Tento framework byl vyvinut v úzké spolupráci s výzkumným týmem sdružení CESNET zaměřeným na monitorování a bezpečnost sítí a je implementován jako produkční nástroj, který lze nasadit na backendovou infrastrukturu sdružení CESNET. Tato práce dále zkoumá životaschopnost použití rámce FERDINAND v kontextu monitorování sítě zkoumáním jeho aplikace na nejmodernější metody detekce škodlivých zařízení či detekci protokolu DNS přes HTTPS. Nakonec jsou prozkoumány budoucí směry vývoje nástroje.
|
|
|
Enrichment of IP Flow Records with Data from External Sources
Zvara, Adam ; Uhříček, Daniel (referee) ; Žádník, Martin (advisor)
This thesis addresses the enhancement of network flows from the viewpoint of a collector, obtained through NetFlow/IPFIX monitoring architecture. The primary objective is to extend the IPFIXcol2 collector with interfaces that can be utilized to develop new modules capable of enriching network flows. The proposed approach involves designing and implementing two modules, namely ASN and GeoIP, to enrich flows with information related to autonomous system numbers and geolocation. After implementing these modules, performance evaluations are conducted to assess their impact on the collector’s overall efficiency.
|
|
|
Automatic Image Cut in Android
Ondriga, Patrik ; Uhříček, Daniel (referee) ; Kolář, Dušan (advisor)
Thesis is focused on suggest image cut. The idea was to create a mobile application that would suggest image cut from screenshot of a social network so after that, there was only image without social network environment. No AI was used for this purpose, but edge detection methods.
|
|
|
Multiplatform Linux Sandbox for Analyzing IoT Malware
Uhříček, Daniel ; Burget, Radek (referee) ; Kolář, Dušan (advisor)
Analýza IoT malwaru je problematická zejména pro množství a rozlišnost architektur procesorů používaných IoT zařízeními. Práce shrnuje možnosti statické, dynamické a síťové analýzy Linuxového malwaru a hodnotí existující open source řešení oddělených běhových prostředí pro automatizovanou analýzu. Práce navrhuje modulární, rozšířitelný systém s~jednoduchými možnostmi nasazení, dostupnou API a webovým rozhraním. Výsledná implementace podporuje pět architektur a byla testována na vzorcích IoT malwaru.
|
guest ::
