Izgradnja sustava za detekciju upada temeljem dubinskog učenja

diplomski rad

• Naslov (engleski): Developing an Intrusion Detection System using Deep Learning
• Autor: Tomislav Peharda
• Mentor: Markus Schatten (mentor); MBZ: 291806
• Član povjerenstva: Miroslav Bača; MBZ: 235084
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti); Varaždin
• Datum i država obrane: 2019-09-19, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

Sustav za detekciju upada je sustav koji analizira mrežni promet te nastoji detektirati dali je zahtjev poslan mreži potencijalni upad. To se postiže procesom strojnog učenja. Sustav temeljem unaprijed definiranog skupa podataka (koji sadrži zapise mrežnog prometa) uči kako bi kreirao model za donošenje predikcija. Ovaj rad kroz spomenuti primjer nalaže sve korake u izgradnji takvog sustava te detaljno opisuje sve segmente koji utječu na uspješnost modela. Nizom različitih pristupa analizi i evaluaciji modela nastoji se utvrdititi kvaliteta skupa podataka, valjana definiranost procesa učenja i parametra neuronske mreže te na kraju i točnost samog modela.

• Ključne riječi: umjetna inteligencija; detekcija upada; ids; deep learning; intrusion detection system
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:194250
• Studijski program: Naziv: Informacijsko i programsko inženjerstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informatike (mag.inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Pristup svim korisnicima iz sustava znanosti i visokog obrazovanja RH
• Datum i vrijeme pohrane: 2020-04-27 07:30:05