Honeypot Data Analysis Using Neural Networks
Natarajan, Chandrasegar |
Baigiamajame magistro darbe siūloma „Medaus puodynės” duomenų analizėnaudojantneuroninius tinklus. Medaus puodynės” duomenys analizuojam i remiantis modeliais ir kilme.”Medaus puodynės” duomenų masyvas , gaut as per šešis mėnesius, yra apie 0,4 mln.įrašų. Ištraukti Medaus puodynės” duomenys yra apdorojami remiantis vienos valandosužfiksuotais įrašais po apdorojimo gaut a duomenų 4521.„Autoenc oder” buvo sukurtas naudojant LSTM, o vėlia u naudojami duomenųanomalijoms nustatyti. Atakos, viršijančios 0,50 slenkst inę ribą nustatomos kaip anomalijos.Išsami Medaus puodynės” duomenų analizė atliekama analizuojant gaunamą srautą iš mazgotam tikru laiko intervalu.Darbo metu nustatyti skirtin gi išpuolių tipai, tokie kaip DDoS, DoS ir kenkėjišk osprogram os . „Autoencoder” aptiktos anomalijos patvirtinamos naudoj ant Chi kvadrato testą.Tikimybinės p vertės reikšmė chi kvadrato analizė s rezultatuose yra mažesnė nei 0,05, įrodanti,kad išvados yra teisingosDarbą sudaro 6 dalys: įvadas, susijusių darbų analizė, siūlomos tyrimo metodikos, siūlomosmetodikos įgyvendinimas, išvados, literatūros sąrašasDarbo apimtis66 p. teksto be priedų, 25 paveikslai, 14 lentelių, 34 bibliografiniai šaltiniai
In the final master thesis, honeypot data analysis using neural networks is proposed .Honeypot data are analysed based on properties, patterns, origin on ports. Overall honeypot dataobtained for a period of six month is about 0.4 million. Honeypot data which was extracted arepreprocessed based on one hour time period and the obtained da ta after preprocessing is about4521.Autoencoder was built using LSTM and auto encoders are used to find anomalies in data.Attacks above 0.50 threshold are said to be anomalies. In depth analysis of honeypot data is doneby analyzing a set of incoming traffic from the host during that particular ti me interval.Different types of attacks like DDoS , DoS and some specific types of malwares areidentified. Anomalies found by the autoencoder are validated using Chi square test. Theprobability p values result in chi square ana lysis is less than 0.05 pro ving that findings are true.Structure: introduction, related work analysis, proposed research methodology,implementation of proposed methodology, conclusions, referencesThesis paper consists of 66 p. text without appendixes, 25 pictures, 14 tables,34bibliographical entries