Pravděpodobnostní modely pro bezpečnost internetového provozu

školitel: Ing. Václav Šmídl, Ph.D.
e-mail: zobrazit e-mail
typ práce: bakalářská práce, diplomová práce
zaměření: MI_AMSM, II_SIMI
klíčová slova: pravděpodobnostní modelování, hierarchické modely, odhad parametrů, internetový provoz
popis: Se zvyšujícím se provozem v internetu se zvyšuje též počet pokusů o jeho zneužití pomocí virů, odposlouchání, botnetů a malwaru obecně. Stále rostoucí inteligence a adaptivita malwaru prakticky znemožňuje nalezení deterministických pravidel pro jeho odhalení. Obzvláště v případech, kdy se jedná o nový ještě neznámý škodlivý kód. Cílem práce je výzkum pravděpodobnostních modelů vhodných pro detekci anomálií v síťovém provozu. Hledaný model musí být dostatečně bohatý aby popsal co největší škálu legitimního provozu, avšak dostatečně specifický při detekci anomálií. Z tohoto důvodu je pozornost zaměřena na hierarchické modely s potencionálně bohatou strukturou apriorní distribuce. V první fázi se jedná o obecné seznámení s heirarchickými modely a technikami odhadu jejich parametrů a hyperparametrů. Ve druhé fázi bude hledán model pro konkrétní problém definovaný ve spolupráci s firmou CISCO.
literatura: 1. Bishop, Christopher M. \"Pattern Recognition.\" Machine Learning (2006). 2. Šmídl, Václav, and Anthony Quinn. The variational Bayes method in signal processing. Springer Science & Business Media, 2006. 3. Tang, Yichuan, Ruslan Salakhutdinov, and Geoffrey Hinton. \"Deep mixtures of factor analysers.\" arXiv preprint arXiv:1206.4635 (2012).
naposledy změněno: 24.05.2016 11:10:12

za obsah této stránky zodpovídá: Radek Fučík | naposledy změněno: 12.9.2011
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. 224 358 540, pevná linka 224 923 098, fax 234 358 643
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky