fi en en fi en en fi en en zh fi fi en fi en fi en fi en fi en en zh en en en ru fi eo en en fi jbo en en es ru fi en fr en fi jbo en en es en fi en sl pl fi uk it war hbs_lat jbo war en es fi fi jbo fi en es es fi jbo es en es fi en es fi fi jbo fi fi jbo fi en es en en en en jbo fi oc en fi en fi en cs en sv en en en it en pt id de en en sl en en en fi en fi fi de fi fi fi fi fi en fi fi fi en en en en en en en en en en en en en en en fa en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en
JYX - Tiedonlouhinnan ja koneoppimisen menetelmät verkkohyökkäysten havaitsemisessa (full record)
University of Jyväskylä | JYX Digital Repository
English  | Give feedback |
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Tietokoneverkoissa toimivat hyökkääjät yrittävät jatkuvasti ohittaa käytössä olevia turvajärjestelmiä, ja pyrkivät kehittämään uusia tapoja kohteidensa vahingoittamiseen. Näitä hyökkäyksiä voidaan havaita tunkeilijan havaitsemisjärjestelmällä (engl. intrusion detection system eli IDS). Yleisesti käytettyjen väärinkäytöspohjaisten menetelmien lisäksi hyökkäyksiä voidaan havaita anomaliapohjaisilla eli tiedonlouhinnan ja koneoppimisen menetelmillä. Nämä menetelmät kykenevät teoriassa havaitsemaan myös aiemmin tuntemattomat hyökkäykset. Tiedonlouhinnan ja koneoppisen menetelmien hyödyntäminen IDS-järjestelmissä on laajalti tutkittu alue, mutta useat ongelmat ovat vielä vailla ratkaisua. Tässä tutkielmassa esitellään alan taustoja, menetelmiä ja ongelmia. Lopuksi tarkastellaan ja vertaillaan k-means-klusterointia, tukivektorikonetta ja keinotekoisia neuroverkkoja käytännössä. Käytännön osiossa hyödynnetään vuonna 2015 julkaistua synteettistä UNSW-NB15-verkkodataa. Tutkielman tulokset vahvistavat käsitystä, jonka mukaan yksittäinen menetelmä ei voi tehokkaasti löytää kaikkien ryhmien verkkohyökkäyksiä. Parhaimmat tulokset saavutetaankin erilaisten menetelmien tehokkaalla yhdistämisellä.
Attackers in computer networks are constantly trying to bypass existing network security systems and developing new ways to harm their targets. An intrusion detection system (IDS) can be used to detect these attacks. In addition to commonly used signature-based detection it is also possible to implement anomaly-based methods of data mining and machine learning to detect the attacks. In theory, these methods should be able to detect also previously unknown attacks. The field of anomaly-based detection has been widely studied, but some problems remain unsolved. This thesis discusses the background, methods and problems present in the field of study. It also examines and compares $k$-means clustering, support vector machine and artificial neural networks empirically. The methods are implemented with an aim to find the malicious traffic from a public UNSW-NB15 dataset released in 2015. The thesis confirms that a single anomaly-based method is not able to detect all types of network attacks reliably. An ideal solution for intrusion detection would be to efficiently combine several different detection methods.
1 verkkoaineisto (134 sivua)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Tiedonlouhinnan ja koneoppimisen menetelmät verkkohyökkäysten havaitsemisessa
Faculty of Information Technology
Department of Mathematical Information Technology
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
Pro gradu -tutkielmat [24101]
Show simple item record
Showing items with similar title or keywords.
Koneoppimisen hyödyntäminen kyberhyökkäysten havaitsemisessa ja torjunnassa
Tekoäly on noussut yhdeksi nykypäivän puhutuimmista uusista teknologioista. Tekoälyyn kuuluva koneoppiminen on ollut jo kauan tutkimuksen kohteena. Lähivuosina tekoälyn noustessa pinnalle, on myös koneoppimisteknologian ...
Diabeettisen retinopatian seulonta koneoppimisen avulla
Tutkielmassa perehdytään diabeettisen retinopatian seulontaan koneoppimisella. Seulonta ja sen sujuvoittaminen on tärkeää, sillä diabeettinen retinopatia hoitamattomana voi pahimmassa tapauksessa sokeuttaa potilaan. ...
Osakekurssien ennustaminen koneoppimisen menetelmillä
Osakemarkkinoiden ennustaminen ja ennustettavuus on ollut polttava kysymys sijoittajien ja tutkijoiden keskuudessa jo vuosikymmeniä. Tekoälyn suosion kasvun myötä koneoppimisen menetelmistä on pyritty löytämään keinoja ...
Konvolutionaalisten neuroverkkojen hyödyntäminen automatisoitujen ajoneuvojen kehittämisessä
Tekoäly on tällä hetkellä ja tulevaisuudessa merkittävä teknologia, jota pystytään hyödyntämään autonomisessa ajamisessa eri teknologioiden avulla. Tässä kandidaatin tutkielmassa selvitetään sitä, miten konvolutionaalisia ...
Tekoälyn perusteita ja sovelluksia
Tuominen, Heli; Neittaanmäki, Pekka; Niinimäki, Esko; Pölönen, Ilkka; Rautiainen, Ilkka; Äyrämö, Sami; Ruohonen, Toni; Nyrhinen, Riku; Ojalainen, Anniina; Vähäkainu, Petri; Äyrämö, Sanna-Mari (2019)
Tunes and musical notes
All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline
How to publish in JYX?
Publish Your Thesis Online
Open Science at the JYU
Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.