Modelování síťové komunikace infikovaných uživatelů
Modelling of post-infection network communication
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Ponomareva Ksenia
Vedoucí práce
Nikolaev Ivan
Oponent práce
Mrkos Jan
Studijní obor
Aplikovaná informatikaStudijní program
Aplikace přírodních vědInstituce přidělující hodnost
katedra matematikyObhájeno
2017-09-05Práva
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
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Práce se zabývá modelováním uživatelů v počítačové síti, zejména pro odhalování uživatelských počítačů napadených viry. První část pojednává obecně o bezpečnosti v počítačových sítích a metodách strojového učení používaných v dané problematice. V druhé části je, pro klasifikaci infikovaných uživatelů, popsán algoritmus využívající hierarchické neuronové sítě. Přesnost algoritmu navrhujeme vylepšit pomocí modelu použivání domén uživateli. V poslední kapitole porovnáváme původní a vylepšený model na reálných počítačových sítích. This work deals with modelling the behaviour of computer network users in order to identify those users infected by malware. In the first part of the work we describe the problems associated with network security in general as well as with applying machine learning to network security. In the second part we describe a solution which uses hierarchical neural networks in order to model and classify infected users. We suggest an improvement to the hierarchical neural network which consists in modelling domain usage across all users and using those models to improve the accuracy of the hierarchical neural network. In the last chapter we perform experiments that show the improvement on real network data.
Kolekce
- Bakalářské práce - 14101 [308]