LAŠTOVIČKA, Martin, Antonín DUFKA a Jana KOMÁRKOVÁ. Machine Learning Fingerprinting Methods in Cyber Security Domain: Which one to Use? In IEEE. Proceedings of the 14th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference. Limassol, Cyprus: IEEE Xplore Digital Library. s. 542-547. ISBN 978-1-5386-2070-0. doi:10.1109/IWCMC.2018.8450406. 2018.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Machine Learning Fingerprinting Methods in Cyber Security Domain: Which one to Use?
Autoři LAŠTOVIČKA, Martin (203 Česká republika, garant, domácí), Antonín DUFKA (203 Česká republika, domácí) a Jana KOMÁRKOVÁ (203 Česká republika, domácí).
Vydání Limassol, Cyprus, Proceedings of the 14th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference, od s. 542-547, 6 s. 2018.
Nakladatel IEEE Xplore Digital Library
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14610/18:00106888
Organizační jednotka Ústav výpočetní techniky
ISBN 978-1-5386-2070-0
ISSN 2376-6492
Doi http://dx.doi.org/10.1109/IWCMC.2018.8450406
UT WoS 000447259500092
Klíčová slova anglicky Machine Learning; OS Fingerprinting; IPFIX; Cybersecurity
Štítky firank_B, rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Martin Laštovička, Ph.D., učo 395855. Změněno: 26. 4. 2019 08:47.
Anotace
Identification of a communicating device operating system is a fundamental part of network situational awareness. However, current networks are large and change often which implies the need for a system that will be able to continuously monitor the network and handle changes in identified operating systems. The aim of this paper is to compare machine learning methods performance for OS fingerprinting on real-world data in the terms of processing time, memory requirements, and performance measures of accuracy, precision, and recall.
Návaznosti
VI20172020070, projekt VaVNázev: Výzkum nástrojů pro hodnocení kybernetické situace a podporu rozhodování CSIRT týmů při ochraně kritické infrastruktury (Akronym: CRUSOE)
Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Výzkum nástrojů pro hodnocení kybernetické situace a podporu rozhodování CSIRT týmů při ochraně kritické infrastruktury
Typ Název Vložil/a Vloženo Práva
2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-paper.pdf   Verze souboru Laštovička, M. 12. 6. 2018

Vlastnosti

Název
2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-paper.pdf
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-paper.pdf
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-paper.pdf
Adresa do Správce
https://is.muni.cz/auth/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-paper.pdf?info
Ze světa do Správce
https://is.muni.cz/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-paper.pdf?info
Vloženo
Út 12. 6. 2018 13:02, RNDr. Martin Laštovička, Ph.D.

Práva

Právo číst
  • kdokoliv v Internetu
  • osoba RNDr. Jana Komárková, Ph.D., učo 251365
  • osoba RNDr. Martin Laštovička, Ph.D., učo 395855
  • osoba RNDr. Antonín Dufka, učo 445281
Právo vkládat
 
Právo spravovat
  • osoba RNDr. Jana Komárková, Ph.D., učo 251365
  • osoba RNDr. Martin Laštovička, Ph.D., učo 395855
  • osoba RNDr. Antonín Dufka, učo 445281
Atributy
 

2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-paper.pdf

Aplikace
Otevřít soubor.
Stáhnout soubor.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-paper.pdf
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-paper.pdf
Typ souboru
PDF (application/pdf)
Velikost
129,6 KB
Hash md5
8fc6a15adb79ae826fa5855cebb72582
Vloženo
Út 12. 6. 2018 13:02

main.txt

Aplikace
Otevřít soubor.
Stáhnout soubor.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1420614/main.txt
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1420614/main.txt
Typ souboru
holý text (text/plain)
Velikost
34,2 KB
Hash md5
4a552d78e17ba47fbfee97b65dc1fb56
Vloženo
Út 12. 6. 2018 13:02
2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.pdf  Laštovička, M. 9. 7. 2018

Vlastnosti

Název
2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.pdf
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.pdf
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.pdf
Adresa do Správce
https://is.muni.cz/auth/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.pdf?info
Ze světa do Správce
https://is.muni.cz/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.pdf?info
Vloženo
Po 9. 7. 2018 12:26, RNDr. Martin Laštovička, Ph.D.

Práva

Právo číst
  • kdokoliv v Internetu
  • osoba RNDr. Jana Komárková, Ph.D., učo 251365
  • osoba RNDr. Martin Laštovička, Ph.D., učo 395855
  • osoba RNDr. Antonín Dufka, učo 445281
Právo vkládat
 
Právo spravovat
  • osoba RNDr. Jana Komárková, Ph.D., učo 251365
  • osoba RNDr. Martin Laštovička, Ph.D., učo 395855
  • osoba RNDr. Antonín Dufka, učo 445281
Atributy
 

2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.pdf

Aplikace
Otevřít soubor.
Stáhnout soubor.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.pdf
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.pdf
Typ souboru
PDF (application/pdf)
Velikost
370,7 KB
Hash md5
edd6c7f4312917c570749090a3ccffe1
Vloženo
Po 9. 7. 2018 12:26

2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.txt

Aplikace
Otevřít soubor.
Stáhnout soubor.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.txt
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1420614/2018-DACS-machine-learning-fingerprinting-methods-in-cyber-security-domain-which-one-to-use-presentation.txt
Typ souboru
holý text (text/plain)
Velikost
3,2 KB
Vloženo
Po 9. 7. 2018 12:31
Vytisknout
Nahlásit neoprávněně vložený soubor Zobrazeno: 28. 3. 2024 23:35