You are currently viewing Spracovanie sieťových prevádzkových údajov netflow

Spracovanie sieťových prevádzkových údajov netflow

Práca
Prílohy

Autor: Vladimír Homola
Školiteľ: RNDr. Tomáš Bajtoš

Abstrakt

V práci sa venujeme analýze NetFlow údajov, spracovaniu bezpečnostných údajov a detekcii hrozieb zo sieťových prevádzkových údajov NetFlow. Na tieto potreby sme navrhli riešenie využívajúce metódy strojového učenia, konkrétne typu učenia bez učiteľa (unsupervised learning). Navrhnuté riešenie využíva rozdelenie záznamov NetFlow do časových intervalov, následnú agregáciu údajov v týchto intervaloch podľa zdrojových IP adries, normalizáciu a klastrovanie, kde používame rôzne klastrovacie algoritmy (PAM, K-means, K-means++) a 2 prístupy klastrovania (klastrovanie celého datasetu naraz alebo klastrovanie každého časového okna zvlášť) a ich výsledky následne aj vizualizujeme a porovnávame medzi sebou. Naše navrhnuté riešenie hľadá podozrivé záznamy o toku, konkrétne útok distribuovaného odmietnutia služieb (DDoS) a upozorňuje na nich s vysokou mierou úspešnosti.

Ciele

  • Analýza sieťových prevádzkových údajov netflow.
  • Návrh metódy detekcie útokov odmietnutia služby s využitím údajov netflow.
  • Dátová analýza zozbieraných sieťových prevádzkových údajov netflow.

Literatúra

  • HOFSTEDE, Rick, et al. Flow monitoring explained: From packet capture to data analysis with netflow and ipfix. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2014, 16.4: 2037-2064.
  • CLAISE, Benoit, et al. Cisco systems netflow services export version 9. 2004.
  • TERZI, Duygu Sinanc; TERZI, Ramazan; SAGIROGLU, Seref. Big data analytics for network anomaly detection from netflow data, In: 2017 International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK). IEEE, 2017. p. 592-597.

Priebeh práce

Zatiaľ nezverejnené