Závěrečná práce: RNDr. Jan Vykopal, učo 98724: Flow-based Brute-force Attack Detection in Large and High-speed Networks
Disertační práce
Flow-based Brute-force Attack Detection in Large and High-speed Networks
Anotace
Detekce síťových průniků je svázána s analýzou obsahu paketů, konkrétně s hledáním signatur známých útoků. S rostoucím počtem připojených uživatelů, zařízení a dostupných služeb roste i rychlost počítačových sítí od stovek megabitů až k desítkám gigabitů za sekundu. Doposud používané detekční metody, které zpracovávají celý obsah paketů, nezvládají zpracovat všechny pakety při takových rychlostech …více
Abstract
Network-based intrusion detection is traditionally bound to deep packet inspection, i. e. searching for known signatures of attacks in the packet payload. With the rise of connected users, devices and offered services, the speed of computer networks is increasing from hundreds of megabits to tens of gigabits per second. As a result, the traditional approach to the intrusion detection is infeasible …více
30. 4. 2013 12:35, doc. RNDr. Václav Račanský, CSc.
Oponenti
FEL ČVUT v Praze
Práce na příbuzné téma
Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.
-
Flow-based Network Anomaly Detection in the Context of IPv6
Mgr. Martin Elich -
Flow-based Intrusion Detection in Large and High-Speed Networks
doc. RNDr. Jan Vykopal, Ph.D., učo 98724 -
Hardware-Accelerated Anomaly Detection in High-Speed Networks
RNDr. Vojtěch Krmíček, Ph.D. -
Rychlá detekce botnetů pomocí sdílení informací
Ing. Tomáš Deutsch -
Analýza možnosti detekcie botnet sietí pomocou NetFlow dát
Mgr. Marián Krčmárik -
Monitorování síťového provozu honeypotu
RNDr. Martin Husák, Ph.D., učo 256631 -
Graph-based Anomaly Detection in Network Traffic
Mgr. Denisa Šrámková -
Využití shlukovacích algoritmů pro kvantizaci pohybových dat
Bc. Tomáš Martinčík




