Detekce útoku pomocí analýzy chování systému

Holub, Ondřej

Detekce útoku pomocí analýzy chování systému

DSpace Repository

Language: English čeština

Detekce útoku pomocí analýzy chování systému

dc.contributor.advisor	Zelinka, Ivan
dc.contributor.author	Holub, Ondřej
dc.date.accessioned	2013-10-04T07:38:33Z
dc.date.available	2013-10-04T07:38:33Z
dc.date.issued	2012-02-24
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/19340
dc.description.abstract	Práce se zaměřuje na studium možností detekce útoků na základě analýzy chování systému. V teoretické části je věnována pozornost úvodu do problematiky detekčních systémů IDS, dále pak jejich rozdělení na základě principů jejich činnosti a především metodám, použitelným pro detekci statistických anomálií v datech. Předmětem praktické části práce je návrh a implementace HIDS aplikace, která umožňuje detekci útoků a anomálního chování pomocí detektorů založených na Kohonenových samoorganizačních mapách, Support Vector Machines a algoritmu AdaBoost. V závěru práce je prezentována řada testů, v rámci nichž jsou ověřeny a navzájem porovnány možnosti implementovaných metod detekce.	cs
dc.format	121 s. (167 040 znaků)	cs
dc.format.extent	92132361 bytes	cs
dc.format.mimetype	application/zip	cs
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	Kohonenovy samoorganizační mapy	cs
dc.subject	SVM	cs
dc.subject	AdaBoost	cs
dc.subject	IDS	cs
dc.subject	HIDS	cs
dc.subject	systémy detekce narušení	cs
dc.subject	detekce útoků	cs
dc.subject	detekce anomálií	cs
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	Kohonen's Self-organizing maps	en
dc.subject	SVM	en
dc.subject	AdaBoost	en
dc.subject	IDS	en
dc.subject	HIDS	en
dc.subject	intrusion detection systems	en
dc.subject	attack detection	en
dc.subject	anomaly detection	en
dc.subject	neural networks	en
dc.title	Detekce útoku pomocí analýzy chování systému	cs
dc.title.alternative	Attack Detection Using Systems Behaviour Analysis	en
dc.type	diplomová práce	cs
dc.contributor.referee	Volná, Eva
dc.date.accepted	2012-05-29
dc.description.abstract-translated	The thesis focuses on studying the possibility of attacks detection based on the analysis of system behaviour. The theoretical part deals with an introduction on IDS detection systems, as well as their distribution based on the principles of their activities and especially with the methods applicable to detect statistical anomalies in the data. The subject of the practical part is the design and implementation of HIDS application that enables detection of attacks and anomalous behaviour detection using Kohonen self-organizing maps, Support Vector Machines and AdaBoost algorithm. A number of tests, among which are verified and compared possibilities of implemented options of the detection are presented in the conclusion.	en
dc.description.department	Ústav elektroniky a měření	cs
dc.description.result	obhájeno	cs
dc.parent.uri	http://hdl.handle.net/10563/153	cs
dc.parent.uri	http://hdl.handle.net/10563/220	cs
dc.thesis.degree-discipline	Bezpečnostní technologie, systémy a management	cs
dc.thesis.degree-discipline	Security Technologies, Systems and Management	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Ing.	cs
dc.thesis.degree-program	Inženýrská informatika	cs
dc.thesis.degree-program	Engineering Informatics	en
dc.identifier.stag	26514
utb.result.grade	A
dc.date.submitted	2012-05-11
local.subject	umělé neuronové sítě	cs
local.subject	detekce	cs
local.subject	penetrační testování (počítačová bezpečnost)	cs
local.subject	artificial neural networks	en
local.subject	detection	en
local.subject	penetration tests (computer security)	en