Diplomová práce

Automatické hodnocení důvěryhodnosti internetové domény

Automatic Domain Credibility Assessment

Bc. Václav Brůžek
Anotace

Cílem této práce je navrhnout, implementovat, otestovat a vyhodnotit použitelnost systému pro automatickou analýzu důvěryhodnosti internetových domén. Pro tuto analýzu jsou použita data z internetového vyhledávače, která jsou analyzována pomocí strojového učení. Systém, představovaný v této práci, je navrhován tak, aby umožňoval rozšiřitelnost a uživatelem definovaná rozšíření. Cílem této práce není …více

Abstract

The goal of this thesis is to design, implement, test and evaluate the usability of the system for automatic domain credibility assessment. For domain analysis, data from an Internet search engine are used together with machine learning. The system proposed in this thesis is designed in a way which allows extensibility and user-defined extensions. The goal of this thesis is not to propose new machine …více

Klíčová slova
network security domains machine learning experimental search engine
Zadání práce
Práce se zabývá analýzou dostupných informací o dané internetové doméně za účelem stanovení pravděpodobnosti, že je tato doména zneužita pro účely distribuce a spravování škodlivého obsahu. Základním zdrojem informací o doméně budou data z internetového vyhledávače (Bing, Google, ...), je ale možné využít i další dostupné údaje. Podobným způsobem postupují i experti na bezpečnostní analýzu. Cílem této práce je prozkoumat možnosti automatizace této činnosti za účelem zpřesňování detekce a zejména prevence bezpečnostních incidentů v DNS provozu. Výsledná práce se bude skládat jednak z textové části popisující srovnání s projekty řešící obdobnou problematiku, analýzu a návrh řešení problému a vlastní popis a podrobné vyhodnocení implementace, a jednak funkční implementovaný systém.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
17. 5. 2019 10:00, doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D., učo 1648
Plný text práce
2 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
20. 6. 2019
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D., učo 1648
KSUZD FI MU

Oponent

doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D., učo 3692
KSUZD FI MU

Literatura

  • GÉRON, Aurélien. Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. Tokyo: O'Reilly, 2017, xx, 543. ISBN 9781491962299.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Aplikovaná 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.