Množství škodlivých programů neustále stoupá a útočníci stále přicházejí s novými technikami, kterými se snaží oklamat používané detekční metody. Tato práce se zabývá automatickou detekcí škodlivého kódu pomocí algoritmů ...

Active Directory je nástrojem centralizované administrace a správy identit v mnoha organizacích. Zajištění jeho zabezpečení je nezbytné k ochraně přístupových dat uživatelů, podnikových systémů a citlivých dat před ...

Tato diplomová práce se zabývá problematikou klasifikace především šifrovaného síťového provozu pomocí algoritmů strojového učení. Strojové učení je podoblast umělé inteligence, která silně závisí na dostatečně obsáhlých ...

Ochrana soukromí uživatelů v online světě je často diskutovaným tématem. Nešifrovaný a při odposlechu čitelný je však protokol DNS. Jako řešení bylo navrženo několik šifrovaných alternativ. Přesto i s používáním těchto ...

S rostoucím objemem šifrovaného provozu v síti narůstá potřeba korektní identifikace a monitorování tohoto provozu. Pro řešení toho problému se využívá algoritmů strojového učení, které je ale nejdříve nutné naučit na ...

Malware je dnes jednou z nejvýznamnějších bezpečnostních hrozeb. Pro účinnou ochranu před malwarem je zásadní jeho včasná detekce. Strojové učení se ukázalo jako užitečný nástroj pro automatickou detekci malwaru. Výzkum ...

Tato závěrečná se zabývá výběrem reprezentativních instancí trénovací množiny pro detekci malware. Experimenty byly provedeny na dvou veřejně dostupných datasetech, obsahujících metadata Windows PE souborů. Jedná se o ...