Upotreba umjetne inteligencije u lovu na kibernetičke prijetnje

master's thesis

• Title (english): AI in Cyber Threat Hunting
• Author: Antonio Žugaj
• Mentor: Igor Tomičić (mentor); MBZ: 306061
• Committee member: Markus Schatten (član povjerenstva); MBZ: 291806
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Organization and Informatics; (Department of Computing and Technology); Varaždin
• Defense date and country: 2024-09-30, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Information and Communication Sciences; Organization and Informatics

Abstract

U ovom radu se istražuje primjena umjetne inteligencije za detekciju kibernetičkih prijetnji, s naglaskom na prepoznavanje skeniranja portova putem ECOD modela strojnog učenja. Koristeći CRISP-DM metodologiju, izvršene su sve ključne faze razvoja, od razumijevanja problema i pripreme podataka do modeliranja, evaluacije i implementacije. Poseban je fokus na izazovu prikupljanja i obrade podataka iz stvarnog okruženja, gdje se koristio skup podataka dobiven iz hrvatske organizacije. Model koji je razvijen je postigao izvanrednu točnost od 99,99% u detekciji skeniranja portova. Rezultati rada potvrđuju ovakav pristup kao značajno poboljšanje za sigurnosne sustave, pružajući pouzdanu zaštitu od potencijalnih kibernetičkih napada. Ovaj rad doprinosi području kibernetičke sigurnosti, demonstrirajući učinkovitost strojnog učenja u prepoznavanju i odgovoru na prijetnje u stvarnom vremenu

• Keywords: sigurnost; umjetna inteligencija; infosec; AI; threat hunting
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:554426
• Study programme: Title: Information and Programming Engineering; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra informatike (magistar/magistra informatike)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2024-10-07 04:00:27