Sökning: "Upptäcka intrång"

Visar resultat 1 - 5 av 20 uppsatser innehållade orden Upptäcka intrång.

  1. 1. Comparing machine learning algorithms for detecting behavioural anomalies

    Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Blekinge Tekniska Högskola/Institutionen för datavetenskap

    Författare :Fredrik Jansson; [2023]
    Nyckelord :Anomaly Detection; Machine Learning; Behavioural Anomalies;

    Sammanfattning : Background. Attempted intrusions at companies, either from an insider threat orotherwise, is increasing in frequency. Most commonly used is static analysis and filters to stop specific attacks. LÄS MER

  3. 2. Intrusion Detection systems : A comparison in configuration and implementation between OSSEC and Snort

    Kandidat-uppsats, Mittuniversitetet/Institutionen för data- och elektroteknik (2023-)

    Författare :Peter Stegeby; [2023]
    Nyckelord :Intrusion detection; HIDS; NIDS; Signature-based; Linux; Windows; Sniffing packets; Upptäcka intrång; HIDS; NIDS; Signatur-baserad; Linux; Windows; Paketsniffing.;

    Sammanfattning : Hackare fortsätter att bli bättre på att få otillåten tillgång till våra datorer och kan undvika de mest grundläggande intrångsskyddade system och brandväggar på en standarddator. Då numren av intrång växer varje år och kostar företag miljoner av dollar, så verkar gapet mellan attackerare och försvarare att bli större. LÄS MER

  4. 3. Hidden Markov Models for Intrusion Detection Under Background Activity

    Master-uppsats, KTH/Matematisk statistik

    Författare :Robert Siridol-Kjellberg; [2023]
    Nyckelord :Hidden Markov models; Cyber security; Intrusion detection; Clustering; Background subtraction; Dolda Markovmodeller; Cybersäkerhet; Dataintrång; Klustring; Bakgrundssubtraktion;

    Sammanfattning : Detecting a malicious hacker intruding on a network system can be difficult. This challenge is made even more complex by the network activity generated by normal users and by the fact that it is impossible to know the hacker’s exact actions. LÄS MER

  5. 4. Detecting IT System Intrusions Using Hidden Markov Models

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

    Författare :Agaton Domberg; Axel Tardell; [2023]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : In today's day and age, the use and implementation of cyber security software isof the utmost importance. Aiming to dive into the basic algorithms behind these softwareprograms, this paper highlights one of the different approaches that keep us safe online. LÄS MER

  7. 5. Differentially Private Random Forests for Network Intrusion Detection in a Federated Learning Setting

    Kandidat-uppsats, Mittuniversitetet/Institutionen för data- och elektroteknik (2023-)

    Författare :Alexander Frid; [2023]
    Nyckelord :Machine Learning; Random Forest; Federated Learning; Differential Privacy; Maskininlärning; Random Forest; Federated Learning; Differential Privacy;

    Sammanfattning : För varje dag som går möter stora industrier en ökad mängd intrång i sina IT-system. De flesta befintliga verktyg som använder sig utav maskininlärning är starkt beroende av stora mängder data, vilket innebär risker under dataöverföringen. LÄS MER