Aplikace strojového učení v kybernetické bezpečnosti pro detekci a analýzu útoků
Autor(ka) práce:
Chmola, Jozef
Typ práce:
Bakalářská práce
Vedoucí práce:
Kovářová, Marie
Oponenti práce:
Maryška, Miloš
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Tato bakalářská práce se zabývá využitím strojového a hlubokého učení pro detekci síťových útoků v oblasti kybernetické bezpečnosti. Cílem bylo navrhnout, natrénovat a vyhodnotit model kombinující algoritmy Random Forest a neuronovou síť pro klasifikaci síťových flowů jako škodlivé nebo benigní. Model byl trénován na datech z veřejného datasetu CIC-IDS2017 a testován na dalších datech, včetně části CSE-CIC-IDS2018 a vlastních záznamech. Výsledky ukázaly, že model dokáže detekovat útoky s vysokou přesností i mimo trénovací množinu a překonává klasické systémy založené na signaturách, jako je Zeek. Práce rovněž identifikuje klíčová omezení a navrhuje možné směry dalšího vývoje včetně hybridních systémů kombinujících více přístupů.
Application of machine learning in cybersecurity for attack detection and analysis
Autor(ka) práce:
Chmola, Jozef
Typ práce:
Bachelor thesis
Vedoucí práce:
Kovářová, Marie
Oponenti práce:
Maryška, Miloš
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This bachelor thesis focuses on the use of machine learning and deep learning for detecting network attacks in the field of cybersecurity. The goal was to design, train, and evaluate a model combining Random Forest and a neural network to classify network flows as either malicious or benign. The model was trained on the public CIC-IDS2017 dataset and tested on other datasets, including a portion of CSE-CIC-IDS2018 and custom network captures. Results showed that the model achieves high accuracy even on unseen data and outperforms traditional signature-based systems such as Zeek. The thesis also identifies key limitations and suggests directions for future development, including hybrid systems that combine multiple detection approaches.
Klíčová slova:
attack detection; IDS; Machine learning; deep learning; cybersecurity