Analýza dat šifrovaných síťových tunelů

Táto práce pojednává o problematice klasifikace šifrovaných toků provozu. Cílem je navrhnout a implementovat metodu strojového učení, která bude schopna správně klasifikovat šifrovaný síťový provoz do několika různých typů provozu. Zaměřuje se především na tunelovací protokoly WireGuard a OpenVPN a analyzuje jejich vliv na statistické charakteristiky síťového provozu, především délku paketů a časové intervaly mezi nimi. Práce dále popisuje použité metody strojového učení, konkrétně logistickou regresi a algoritmus XGBoost založený na gradientním zesilování. Následně je představen způsob generování WireGuard provozu a zachycení požadovaných dat, rovněž je popsán samotný návrh klasifikační metody a extrakce důležitých příznaků. Vyhodnocení modelu či jeho optimalizace je uvedena v poslední části této práce.

Grantor dc:publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií

Author dc:creator

• Nieslanik, Adam

Advisor dc:contributor.advisor

• Poliakov, Daniel

• šifrovaný síťový provoz
• klasifikace provozu
• strojové učení
• WireGuard
• OpenVPN
• XGBoost
• logistická regrese
• analýza paketů
• tunelovací protokoly
• extrakce příznaků
• encrypted network traffic
• traffic classification
• machine learning
• logistic regression
• packet analysis
• tunelling protocols
• feature extraction

Statement dc:rights

• Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení

Language dc:language.iso

cs

Dc Identifier Other

165122

OAI identifier oai:identifier

oai:dspace.vut.cz:11012/253752