Sökning: "Intrångsdetekteringssystem IDS"

Visar resultat 1 - 5 av 10 uppsatser innehållade orden Intrångsdetekteringssystem IDS.

1. 1. Smart Attack Detection for IoT Networks

   Master-uppsats, KTH/Kommunikationssystem, CoS

   Författare :Yang Yang; [2022]
   Nyckelord :Internet of Things; Security; Machine learning; Intrusion detection; Sakernas Internet; Säkerhet; Maskininlärning; Intrångsdetektering;

   Sammanfattning : The Internet of Things (IoT) is becoming related to more and more people's daily life. It is a network that consists of resource-constrained devices. Nowadays, the application of IoT like smart wearable devices is very common. Due to the wide and important application of IoT, its security also attracts research attention without any doubt. LÄS MER

3. 2. Bearbetningstid och CPU-användning i Snort IPS : En jämförelse mellan ARM Cortex-A53 och Cortex-A7

   M1-uppsats, Jönköping University/JTH, Datateknik och informatik

   Författare :Al-Husein Nadji; Haval Sarbast Hgi; [2020]
   Nyckelord :- Snort; Cortex-A53; Cortex-A7; ARM; CPU; Processing time; IDS; IPS; Intrusion detection system; Raspberry Pi; Network; Snort; Cortex-A53; Cortex-A7; ARM; CPU; Bearbetningstid; IDS; IPS; Intrångsdetekteringssystem; Raspberry Pi; Nätverk;

   Sammanfattning : Syftet med denna studie är att undersöka hur bearbetningstiden hos Snort intrångsskyddssystem varierar mellan två olika processorer; ARM Cortex-A53 och Cortex-A7. CPU-användningen undersöktes även för att kontrollera om bearbetningstid är beroende av hur mycket CPU Snort använder. LÄS MER

4. 3. Analyzing Radial Basis Function Neural Networks for predicting anomalies in Intrusion Detection Systems

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Sai Shyamsunder Kamat; [2019]
   Nyckelord :anomaly; cyber security; evaluation; machine learning; radial basis function; random forest classifier; supervised learning; anomali; cybersäkerhet; utvärdering; maskininlärning; radialbaserad funktion; slumpmässig skogsklassificering; övervakad inlärning;

   Sammanfattning : In the 21st century, information is the new currency. With the omnipresence of devices connected to the internet, humanity can instantly avail any information. However, there are certain are cybercrime groups which steal the information. LÄS MER

5. 4. Machine Learning for a Network-based Intrusion Detection System : An application using Zeek and the CICIDS2017 dataset

   M1-uppsats, KTH/Hälsoinformatik och logistik

   Författare :Vilhelm Gustavsson; [2019]
   Nyckelord :Machine Learning; Flow-based traffic characterization; Intrusion Detection System IDS ; Zeek; Bro; CICIDS2017; Scikit-Learn; Maskininlärning; Flödesbaserad trafik-karaktärisering; Intrångsdetekteringssystem IDS ; Zeek; Bro; CICIDS2017; Scikit-Learn;

   Sammanfattning : Cyber security is an emerging field in the IT-sector. As more devices are connected to the internet, the attack surface for hackers is steadily increasing. Network-based Intrusion Detection Systems (NIDS) can be used to detect malicious traffic in networks and Machine Learning is an up and coming approach for improving the detection rate. LÄS MER

7. 5. Intrångsdetektering i processnätverk

   Kandidat-uppsats, Mälardalens högskola/Akademin för innovation, design och teknik

   Författare :Albin Fahlström; Victor Henriksson; [2018]
   Nyckelord :Industry; network; IDS; IPS; cyber; security; ICS; SCADA; IDS; industri; industriella; intrång; detektering; IPS; cyber; security; säkerhet; ICS; SCADA; 800xA; Bro; Snort; monitor; nätverk; internet; IT; processnätverk; industrinätverk;

   Sammanfattning : The threat against industrial networks have increased, which raises the demands on the industries cybersecurity. The industrial networks are not constructed with cybersecurity in mind, which makes these systems vulnerable to attacks. Even if the networks outer protection is deemed sufficient, the system may still be infected. LÄS MER