Využití strojového učení pro detekci veřejných podsítí
Machine learning based guest network detection
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Michal Hloušek
Vedoucí práce
Kopp Martin
Oponent práce
Kohout Jan
Studijní obor
Bezpečnost a informační technologieStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra počítačových systémůPráva
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
Cílem této práce je navrhnout a vyhodnotit funkční prototyp systému pro detekci sítí pro hosty. Data ze síťových toků získaná z několika zdrojů využívajících protokol NetFlow jsou vhodně předzpracována a jsou z nich vytěženy statistiky ze zadaného období. Na získaných datech optimalizujeme, trénujeme a vyhodnocujeme několik modelů včetně náhodného lesa a neuronové sítě. The aim of this thesis is to design and evaluate a working prototype of a guest network detection system. Network traffic data collected from multiple distinct sources in the form of network flows are preprocessed and important statistics about each subnet active during given period of time are extracted. Several machine learning models including a random forest and an artificial neural network are optimized, trained and evaluated on the extracted data.
Kolekce
- Bakalářské práce - 18104 [335]