Autor: RNDr. Richard Staňa
Školiteľ: prof. RNDr. Gabriel Semanišin, PhD.
Konzultant: doc. RNDr. JUDr. Pavol Sokol, PhD.
Abstrakt
Každý administrátor by mal mať prehľad o bezpečnostnom stave siete, ktorú spravuje a vedieť približne odhadnúť ako sa bude vyvíjať v budúcnosti. Tato úloha je však veľmi náročná z viacerých dôvodov ako sú nedostatok dát, náročnosť ich pochopenia a podobne. Cieľom tejto práce je zlepšiť predikciu sieťového bezpečnostného situačného povedomia. Chceme tak urobiť pomocou vytvorenia kvalitnej dátovej sady časových radov, ktorý by pomohol komunite v ďalšom výskume v tejto oblasti. Okrem toho sa chceme pozrieť akými spôsobmi je možné zlepšiť samotnú predikciu časových radov v oblasti sieťového bezpečnostného situačného povedomia, na základe dát samotných (použitím externých údajov a augumentácie dát) a na základe práce s metódami (použitím skladania modelov a neštandardných loss funkcií).
Ciele
- Analýza existujúcich aplikácii strojového učenia v oblasti počítačovej bezpečnosti.
- Porovnanie výsledkov známych metód na existujúcich dátových sadách pre vybraný problém.
- Vytváranie dátových sád o bezpečnostných incidentoch z reálnej sieťovej prevádzky a ich následná analýza.
- Analýza vytvorených dát a porovnanie získaných výsledkov s alternatívnymi prístupmi.
Literatúra
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning. MIT Press, 2016.
- Christian Szegedy, Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever, Joan Bruna, Dumitru Erhan, Ian Goodfellow, and Rob Fergus. Intriguing properties of neural networks. arXiv 1312.6199, 2013.
- Ross Girshick. Fast R-CNN. In ICCV, 2015.
- Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun. Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. TPAMI, 2017.
- Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, and Ali Farhadi. You only look once: Unified, real-time object detection. In CVPR, pages 779–788, 2016.
- Joseph Redmon and Ali Farhadi. Yolov3: An incremental improvement. arXiv preprint arXiv:1804.02767, 2018.
Priebeh práce
Zatiaľ nezverejnené
