|
|
Vyhodnocování rizik internetových domén
Polišenský, Jan ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Internetové domény hrají klíčovou roli při poskytování webových služeb. Je tedy nezbytně nutné umět škodlivé domény odhalit. V této práci jsou rozebrány přístupy ke klasifikaci internetových domén, jakožto i výběr a zdroje dat, použitých k této klasifikaci. Pozornost je především zaměřena na metody strojového učení neuronovými sítěmi a metodou podpůrných vektorů. Pomocí těchto metod je implementován systém, který vykazuje 96,3% přesnost na testovacích datech.
|
|
| |
|
|
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.
|
|
|
Systém pro správu povinností podle nařízení GDPR
Bojnanský, Matej ; Rychlý, Marek (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť webovú aplikáciu na správu povinností firiem voči nariade- niam GDPR. Systém sa skladá z dvoch častí. Prvou časťou je firma, ktorá využíva služby softvéru a druhá časť je firma, ktorá zabezpečuje právne kroky s ohľadom na GDPR. Na vytvorenie aplikácie boli použité tieto technológie: PHP, Laravel, HTML, Bootstrap, CSS, HTML, MySQL, JavaScript, Apache.
|
|
|
Detekce anomální komunikace založená na aplikacích
Dostál, Michal ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje analýze, návrhu a implementaci systému pro detekci anomálních aktivit síťové komunikace pomocí vysokoúrovňových charakteristik. Práce obsahuje teoretický základ pro detekci anomálií pomocí zemí, autonomních systémů a aplikací, které využívají ke komunikaci. Dále obsahuje informace o technikách a metodách strojového učení potřebné k implementaci. V praktické části je popsán návrh, použití a implementace jednotlivých technologií. Výsledek této práce je detekce založená na více metodách strojového učení, především klasifikace.
|
|
|
Škálovatelné hlasování s ochranou soukromí hlasů založené na blockchainu
Stančíková, Ivana ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Homoliak, Ivan (vedoucí práce)
Práce se zabývá elektronickými systémy pro hlasování z pohledu jejich vlastností a požadavků, které jsou na ně kladeny. Cílem práce je vytvoření protokolu pro elektronické hlasování, který splňuje požadavky na ochranu soukromí hlasujících, je škálovatelný a odolný proti selhání. Práce zkoumá již existující protokoly a srovnává je dle dosažených vlastností. Vytvořené řešení, využívající smart kontraktů na blockchainu, kombinuje přístupy ze zkoumaných protokolů pro dosažení požadovaných vlastností. Škálovatelnosti dosahuje díky rozdělení hlasování do několika smart kontraktů, z nichž každý realizuje hlasování pouze pro určitou část hlasujících, a následné agregaci dílčích výsledků. Práce se také zabývá problémem nalezení vhodné platformy pro implementaci navrženého systému.
|
|
|
Analýza logů a utilizace hardware
Kuchyňka, Jiří ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací systému k dlouhodobému monitorování stavu linuxových systémů umístěných v produkčním prostředí. Práce se zaměřuje zejména na situaci, kdy dané systémy nemají možnost odesílat sesbíraná data k analýze po síti, proto sběr dat musí probíhat zcela automaticky a data musí být jinou cestou přenášena z daných systémů na centrální systém ke shromažďování, analýze a vizualizaci. Podstatná část práce se věnuje návrhu a implementaci webové aplikace sloužící k exportu dat z monitorovaných systémů na přenosové médium a importu z něj na systém ke shromažďování dat. Výsledné řešení má za cíl zjednodušit sběr dat ze systémů, dříve vykonávaný přímo správci daných systémů tak, aby ji dokázal provádět kdokoliv, kdo se k monitorovanému systému může fyzicky přiblížit a snížit tím náklady spojené s monitorováním těchto vzdálených systémů.
|
|
|
Analýza škodlivého šifrovaného síťového provozu
Dubec, Branislav ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa venuje analýze škodlivej, šifroavnej sieťovej prevádzky pomocou metód umelej inteligencie. Riešením je vytvorenie systému pre detekciu bezpečnostných prienikov pomocou metódy detekcie analýzy. V teoretickej časti popisuje metódy detekcie anomálií a vysvetľuje pojem umelej, neurónovej siete. V praktickej časti experimentuje s rôznymi technikami detekcie anomálií na získanie najlepšieho výsledku.
|
|
|
Detekce anomálií na základě SNMP komunikace
Štěpán, Daniel ; Drga, Jozef (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo vytvořit prakticky použitelný soubor metod pro klasifikaci a detekci anomálií v prostředí počítačových sítí. Vytvořil jsem rozšíření pro monitorovací systém sítě ve formě dvou modulů otevřeného nástroje pro síťový monitoring, které jsou založeny na strojovém učení. Vytvořené moduly se dokáží na základě síťového provozu naučit charakteristiky běžného provozu. První modul, který je založen na algoritmu Random Forest Classifier, detekuje a je schopen rozpoznat několik známých útoků typu odepření služby. Druhý modul, založený na algoritmu Local Outlier Factor, detekuje anomální hladiny síťového provozu. Mezi útoky, které je první modul schopen detekovat patří záplavové útoky typu TCP SYN flood, UDP flood a ICMP flood. Dále pak aplikační útoky SSH Bruteforce a pomalý a fragmentovaný útok Slowloris. V průběhu práce jsem provedl testování zařízení výše zmíněnými metodami. Experimenty prokázaly, že první modul založený na klasifikaci je schopen detekovat známé útoky, až na útok Slowloris, jehož charakteristika se příliš neliší od normálního provozu. Druhý modul úspěšně detekuje zvýšenou hladinu provozu na síti, avšak neprovádí klasifikaci útoku.
|
|
|
Automated Testing of Smart Cards
Yadlouski, Pavel ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Homoliak, Ivan (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with automated testing of smart cards in Red Hat Enterprise Linux. The problem of manual testing is solved by creating a new testing library. This library is responsible for configuring the test environment and providing a way for the tester to interact with that environment in an automated way. As a result, we created a new universal library for testing the support of smart cards. The primary goal is to implement the testing library by itself, after that to transfer manual test into the code using created library and run those automated tests in Red Hat internal pipelines.
|
host ::
RSS.