Diplomová práce

Network intrusion detection based on statistical protocol identification

Bc. Adam Mariš
Anotace

Cieľom tejto práce je analyzovať prístup detekcie prienikov na základe štatistickej identifikácie protokolov. Identifikácia sieťových protokolov pomocou algoritmu SPID je analyzovaná a hodnotená vzhľadom k detekcii sieťových prienikov. Návrhy na vylepšenia algoritmu sú vyhodnotené v experimente na reálnych dátach so zameraním na detekciu sieťových prienikov. Práca predkladá prototyp samostatného detekčného/klasifikačného systému. Výsledky sú porovnávané s ostatnými prístupmi z literatúry.

Abstract

The aim of the diploma thesis is to analyze an approach of intrusion detection based on statistical protocol identification. Network protocol identification using SPID algorithm is analyzed and evaluated regarding to the network intrusion detection. Improvements of the algorithm are proposed and evaluated in an experiment with a real traffic focusing on detection of network intrusions. A standalone …více

Klíčová slova
trojan network intrusion detection genetic algorithm snort spid protocol security malware
Zadání práce
Detection of malicious communication protocols is nowadays still challenging task as they keep improved in obfuscation of popular network intrusion detection systems such as SNORT. The aim of the thesis is to analyze an approach of intrusion detection based on statistical protocol identification. Network protocol identification using SPID algorithm will be analyzed and evaluated regarding to the network intrusion detection. Improvements of the algorithm will be proposed and evaluated in an experiment with a real traffic focusing on detection of network intrusions. A standalone detection/classification system will be proposed and prototyped. Results will be compared with the other approaches from literature.

Literature:
[1] E. Hjelmvik, W. John, "Statistical Protocol Identification with SPID: Preliminary Results," in: Proc. of the 6th Swedish National Computer Networking Workshop. May 2009.
[2] J. Rusnačko. "Self-optimizing traffic classification framework". Master thesis. Masaryk University, Faculty of Informatics.2013.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
12. 1. 2016 09:14, RNDr. Marián Novotný, Ph.D.
Plný text práce
601,1 KB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
17. 2. 2016
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Marián Novotný, Ph.D.

Oponent

doc. RNDr. Petr Švenda, Ph.D., učo 4085
KPSK FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.