Autor: Bc. Miroslav Vojtek
Školiteľ: RNDr. JUDr. Pavol Sokol, PhD.
Abstrakt
Narušenie bezpečnostnej situácie organizácie a bezpečnostné incidenty sa stávajú neoddeliteľnou súčasťou používania informačných technológií. Nutnou náležitosťou pre uskutočnenie útoku je výskyt bezpečnostnej zraniteľnosti. V súčasnej dobe dochádza k prechodu z reaktívneho poňatia bezpečnosti k proaktívnemu. Predikcia výskytu bezpečnostných útokov a bezpečnostných udalostí pomáha pri tomto proaktívnom prístupe. Cieľom práce je zamerať sa na predikovanie bezpečnostných udalostí prostredníctvom iných typov udalostí alebo bezpečnostných zraniteľností. Preskúmali sme možnosti využitia viacrozmerných modelov časových radov na predikciu bezpečnostných udalostí. V rámci analýzy sme sa zamerali na polynomiálnu regresiu a vektorovú autoregresiu. Pre účely analýzy sme pripravili dataset rôznych časových radov bezpečnostných udalostí a zraniteľností. Navrhli sme a implementovali systém na predikciu bezpečnostných udalostí, ktorý pracoval s pripraveným datasetom a nami zvolenými metódami. Súčasťou práce je niekoľko vhodných modelov pre predikciu časových radov bezpečnostných udalostí.
Ciele
- Analyzovať možnosti použitia viacrozmerných modelov časových radov v kybernetickej bezpečnosti.
- Preskúmať a porovnať metódy viacrozmerných modelov časových radov z pohľadu predikcie bezpečnostných udalosti.
- Navrhnúť, implementovať a vyhodnotiť systém na predikciu bezpečnostných udalostí.
Literatúra
- BOX, George EP, et al. Time series analysis: forecasting and control. John Wiley & Sons, 2015.
- ESLING, Philippe; AGON, Carlos. Time-series data mining. ACM Computing Surveys (CSUR), 2012, 45.1: 12.
- DUA, Sumeet; DU, Xian. Data mining and machine learning in cybersecurity. CRC press, 2016.
Priebeh práce
Zatiaľ nezverejnené
