Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija podataka za detekciju zlonamjernog prometa u informacijskim sustavima
Rad nije dostupan
završni rad
Klasifikacija podataka za detekciju zlonamjernog prometa u informacijskim sustavima
2021. urn:nbn:hr:168:082544
Čubek, Matej
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Čubek, M. (2021). Klasifikacija podataka za detekciju zlonamjernog prometa u informacijskim sustavima (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:082544

Čubek, Matej. "Klasifikacija podataka za detekciju zlonamjernog prometa u informacijskim sustavima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:082544

Čubek, Matej. "Klasifikacija podataka za detekciju zlonamjernog prometa u informacijskim sustavima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:082544

Čubek, M. (2021). 'Klasifikacija podataka za detekciju zlonamjernog prometa u informacijskim sustavima', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 05.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:082544

Čubek M. Klasifikacija podataka za detekciju zlonamjernog prometa u informacijskim sustavima [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 05.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:082544

M. Čubek, "Klasifikacija podataka za detekciju zlonamjernog prometa u informacijskim sustavima", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:082544

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:082544
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija podataka za detekciju zlonamjernog prometa u informacijskim sustavima
Naslov (engleski)Data Classification Method for Detecting Malicious Traffic in Information Systems
AutorMatej Čubek
MentorDamir Pintar (mentor)
Član povjerenstvaDamir Pintar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaLuka Humski (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAna Šarčević (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad analizira potrebu računarske sigurnosti, potrebu kibernetičke sigur- nosti i problem zlonamjernih programa te njihov utjecaj na računalne sustave. Analiziraju se i opisuju izvršne datoteke programa operacijskog sustava Microsoft Windows i njihovo PE zaglavlje koje sadrži razne vrijednosti od kojih neke uka- zuju na legitimnost, odnosno zlonamjernost programa. Rad zatim opisuje teoriju nekoliko izabranih algoritama nadziranog strojnog učenja, područja umjetne in- teligencije, a to su logistička regresija, stablo odluke, slučajna šuma i neuronske mreže. Koristeći metode Znanosti o podacima te pomoću izabranih algoritama, nad skupom podataka koji je preuzet s interneta i nad kojim je provedena eks- ploratorna analiza podataka te koji pripremljen za strojno učenje, grade se klasi- fikacijski modeli. Završni rad uspoređuje izgrađene modele i donosi zaključke.
Sažetak (engleski)
This paper analyses the need for computer security, for cybersecurity and the effect of malware and malicious programs on computer systems. Executable files for Microsoft Windows operating systems are examined, specifically their PE headers which they all contain and which are used for identifying the legi- timacy of a program. Following that this paper examines the field of Artificial intelligence and describes select supervised learning machine learning algorithms, specifically Logistic regression algorithm, Decision tree algorithm, Random Forest algorithm and Neural networks. Using the field of Data science and the menti- oned algorithms this paper builds several classification models and trains them on a downloaded dataset which is explored and prepared for machine learning consumption. Finally, the built models are compared, and conclusions are given.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:082544
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 20:14:34