Identifikace příznaků infikovaného uživatele z proxy logu
Identifying indicators of infected users from proxy logs
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Nemčík Daniel
Supervisor
Kopp Martin
Opponent
Zahradnický Tomáš
Field of study
Informační technologieStudy program
InformatikaInstitutions assigning rank
katedra počítačových systémůRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Táto práca sa zaoberá aplikáciou algoritmov strojového učenia na detekciu malvéru v sieťovej komunikácii. Práca analyzuje vopred pripravené dáta pochádzajúce zo záznamov sieťovej komunikácie a upravuje ich pre účely spracovania strojovým učením. Pomocou rôznych algoritmov strojového učeniavytvára modely používané na detekciu malvéru a hodnotí ich presnosť. Práca sa zaoberá aj hodnotením modelov naučených pomocou príznakov šifrovanej komunikácie a slabých indikátorov. This thesis deals with malware detection in network communication using machine learning algorithms. Thesis analyses proxy logs and adjusts them so they can be processed by machine learning. Then it compares the malware detection accuracy of different machine learning models. This thesis evaluates models learned using features extracted from encrypted communication and features based on weak labels.
Collections
- Bakalářské práce - 18104 [348]