Automatická klasifikace škodlivých URL

dc.contributor.advisorŠvec Jan, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorLovčí, Marek
dc.contributor.refereeIrcing Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2019-6-19
dc.date.accessioned2020-07-17T13:43:58Z
dc.date.available2018-11-1
dc.date.available2020-07-17T13:43:58Z
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-5-24
dc.description.abstractTato práce shrnuje současný stav využití metod strojového učení v počítačové bezpečnosti. Prezentuje způsoby jak může být strojové učení využito jako obraný mechanizmus proti útokům, včetně příkladů systémů, vytvořených předními společnostmi v oboru počítačové bezpečnosti. Následně je v práci prozkoumáno téma zranitelností a možností útoků na modely strojového učení samotné, spolu s možnostmi zneužití takovýchto technik ve škodlivém software za účelem kradení dat, či skrytí přítomnosti malware v napadeném systému. V následující kapitole jsou analyzovány techniky klasifikace URL a je implementováno několik klasifikátorů, které rozhodují o škodlivosti, nebo nezávadnosti předložených URL adres. V poslední části je prezentován framework pro vysvětlování závěrů modelů strojového učení.cs
dc.description.abstract-translatedThe thesis summarizes current state of machine learning and cybersecurity. The ways how machine learning can be used to protect against adversary attacks are presented, with examples of defense systems constructed by IT security companies. In the same part the topic of machine learning models vulnerabilities and means of exploitation to help malicious software steal data and hide its presence are explored. In the next chapter, the URL classification techniques are analysed and several classifiers are implemented in order to decide on harmfulness or harmlessness of given URLs. In the end, the framework explaining machine learning models' conclusions and its possible applications is investigated.en
dc.description.resultObhájenocs
dc.formatviii s., 39 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier79871
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/37686
dc.language.isoenen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectpočítačová bezpečnostcs
dc.subjecturlcs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedcybersecurityen
dc.subject.translatedurlen
dc.subject.translatedclassificationen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.titleAutomatická klasifikace škodlivých URLcs
dc.title.alternativeAutomatic classification of malicious URLsen
dc.typebakalářská prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=79871

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
lovci-bachelors-thesis.pdf
Size:
2.06 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
No Thumbnail Available
Name:
lovci-v.pdf
Size:
673.11 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
No Thumbnail Available
Name:
lovci-o.pdf
Size:
687.25 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
No Thumbnail Available
Name:
lovci-p.pdf
Size:
285.29 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce