|
|
Metody klasifikace síťového provozu
Jacko, Michal ; Ovšonka, Daniel (oponent) ; Barabas, Maroš (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problémom detekcie anomálií v sieťovej prevádzke a klasifikácie sieťových tokov. Na základe existujúcich metód popisuje práca návrh a implementáciu nástroja, pomocou ktorého je možné automaticky klasifikovať sieťové toky. Nástroj využíva platformu CUDA na spracovanie sieťových dát a výpočet metrík sieťových tokov pomocou grafickej karty. Spracované toky sú následne klasifikované navrhnutými metódami pre detekciu sieťových anomálii.
|
|
|
Analýza nedostatků IDS systémů
Černý, Marek ; Tobola, Jiří (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou síťových bezpečnostních prvků zvaných IDS systémy. Za účelem poukázání na možné nedostatky jsou zkoumány zejména síťové IDS systémy pro vyhledávání vzorů a navrženy techniky, které využívají možných zranitelností těchto systémů. Na základě těchto technik byla navržena a vytvořena aplikace, která umožňuje snadné testování účinnosti IDS systémů. A to takovým způsobem, který je zcela nezávislý na konkrétním síťovém útoku použitém v rámci testu.
|
|
| |
|
|
Metodika zavedení síťové bezpečnosti v softwarové společnosti
Tomaga, Jakub ; Sopuch, Zbyněk (oponent) ; Sedlák, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou síťové bezpečnosti a možnostmi jejího zavedení v prostředí existující softwarové společnosti. Popisuje nasazení managementu bezpečnosti informací s úzkou specializací právě na počítačové sítě. Pro analyzovanou společnost je navrhnutá síťová bezpečnostní politika a možné úpravy v síťové infrastruktuře za účelem zvýšení bezpečnosti. Ke všem částem je vytvořené také finanční zhodnocení.
|
|
|
Rozšíření simulátoru OMNeT++ o filtrovací pravidla ACL
Suchomel, Tomáš ; Ryšavý, Ondřej (oponent) ; Matoušek, Petr (vedoucí práce)
V bakalářské práci se zabýváme diskrétní simulací sítě v simulačním nástroji OMNeT++. Prozkoumáváme možnosti efektivní reprezentace a vyhodnocování ACL pomocí pokročilých struktur na bázi intervalových rozhodovacích diagramů. Simulátor OMNeT++ rozšiřujeme o modul filtrování paketů pomocí seznamů ACL, jehož návrh i implementace je zde popsána. Praktické využití implementovaného rozšíření je ukázáno na simulaci reálné netriviální sítě, kde ověřujeme výsledky simulace a porovnáváme je s s chováním skutečného prostředí.
|
|
| |
|
|
Detekce škodlivých doménových jmen
Setinský, Jiří ; Perešíni, Martin (oponent) ; Tisovčík, Peter (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o detekování uměle vygenerovaných doménových jmen (DGA). Vygenerované adresy slouží jako komunikační prostředek mezi útočníkem a nakaženým počítačem. Detekcí můžeme odhalit a vystopovat nakažené počítače v síti. Samotné detekci předchází prostudování technik strojového učení, které budou následně aplikovány při tvorbě detektoru. Pro vytvoření výsledného klasifikátoru v podobě rozhodovacího stromu bylo potřeba analyzovat podobu DGA adres. Na základě jejich charakteristiky se extrahovaly atributy, podle kterých se bude výsledný klasifikátor rozhodovat. Po natrénování klasifikačního modelu na trénovací sadě byl klasifikátor implementován v cílové platformě NEMEA jako detekční modul. Po finálních optimalizacích a testování jsme dosáhli úspěšnosti klasifikátoru 99%, což je velmi pozitivní výsledek. NEMEA modul je připraven pro nasazení do reálného provozu, aby mohl detekovat bezpečnostní incidenty. Kromě NEMEA modulu byl dodatečně vytvořen model na predikování úspěšnosti datových sad s doménovými jmény. Model je natrénován na základě charakteristiky datové sady a úspěšnosti DGA detektoru, jehož chování chceme predikovat.
|
|
|
Reputace zdrojů škodlivého provozu
Bartoš, Václav ; Lhotka,, Ladislav (oponent) ; Vozňák, Miroslav (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Při zajišťování bezpečnosti počítačových sítí je mimo jiné nezbytné získávat a zpracovávat informace o existujících hrozbách, ať už odvozené z hlášení vlastních detekčních nástrojů či pocházející od třetích stran. Mezi takové informace patří i seznamy síťových entit (IP adres, doménových jmen, URL apod.), které byly identifikovány jako škodlivé. V mnoha případech však prostá binární informace, zda je daná entita škodlivá či nikoliv, nestačí. Je vhodné mít ke každé entitě i další data popisující jí prováděné škodlivé aktivity a také shrnující skóre, které její reputaci vyjádří číselně. To umožní jednak rychlé zhodnocení míry hrozby, kterou určitá entita představuje, a zároveň umožní entity porovnávat a řadit. Tato práce se zabývá návrhem právě takového reputačního skóre. Navržené skóre, nazvané Future Maliciousness Probability (FMP skóre), je hodnota mezi 0 a 1 přiřazená každé podezřelé síťové entitě a vyjadřující pravděpodobnost, že bude daná entita v nejbližší době (znovu) provádět určitou škodlivou činnost. Výpočet tohoto skóre je tedy založen na předpovědi budoucích útoků. Tato předpověď vychází z historie přijatých hlášení o bezpečnostních událostech a z dalších relevantních dat týkajících se dané entity a je založena na pokročilých metodách strojového učení. Metoda výpočtu skóre je v práci nejprve popsána obecně, pro libovolný typ entity a vstupní data, a poté je přizpůsobena pro konkrétní případ - hodnocení IPv4 adres na základě hlášení ze systému pro sdílení bezpečnostních událostí a doplňujících dat z reputační databáze. Tato varianta pak byla vyhodnocena na reálných datech. Kvůli potřebě získat dostatečně velkou a kvalitní datovou sadu pro toto vyhodnocení se část práce věnuje i oblasti detekce bezpečnostních událostí, konkrétně vývoji frameworku pro analýzu dat o síťových tocích NEMEA a návrhu několika nových detekčních metod. Dále je popsán návrh a implementace otevřené reputační databáze NERD, která slouží k udržování profilů nahlášených IP adres. Data z těchto systémů pak byla využita jak pro vyhodnocení přesnosti predikce, tak pro vyhodnocení vybraných případů použití výsledného FMP skóre.
|
|
| |
|
| |
host ::
RSS.