Modelování síťové komunikace infikovaných uživatelů

Abstract

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.