Táto práca sa zaoberá problematikou škodlivého kódu na webe so zameraním na analýzu a detekciu škodlivého JavaScriptu umiestneného na strane klienta s využitím strojového učenia. Navrhnutý prístup využíva známe i nové pozorovania s ohľadom na rozdiely medzi škodlivými a legitímnymi vzorkami. Tento prístup má potenciál detekovať nové exploity i zero-day útoky. Systém pre takúto detekciu bol implementovaný a využíva modely strojového učenia. Výkon modelov bol evaluovaný pomocou F1-skóre na základe niekoľkých experimentov. Použitie rozhodovacích stromov sa podľa experimentov ukázalo ako najefektívnejšia možnosť. Najefektívnejším modelom sa ukázal byť Adaboost klasifikátor s dosiahnutým F1-skóre až 99.16 %. Tento model pracoval s 200 inštanciami randomizovaného rozhodovacieho stromu založeného na algoritme Extra-Trees. Viacvrstvový perceptrón bol druhým najlepším modelom s dosiahnutým F1-skóre 97.94 %.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:385990 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Šulák, Ladislav |
| Contributors | Černocký, Jan, Beneš, Karel |
| Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií |
| Source Sets | Czech ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.0021 seconds