Neural Networks for Network Anomaly Detection

Bakalárska práca sa zameriava na vytvorenie systému na detekciu počítačových útokov. Jedným z najčastejších útokov sú Distributed Denial of Service (DDoS) útoky, proti ktorým by mal vytvorený systém ochrániť vnútornú sieť. V teoretickej časti práce sú popísané DDoS útoky, možnosti ich detekcie a princíp a využitie neurónových sietí. Praktická časť obsahuje výber parametrov a zostrojenie neurónovej siete s využitím týchto parametrov, implementáciu tejto neurónovej siete do detekčného systému pracujúcom v reálnom čase a výsledok testovania realizovaného systému.This bachelor thesis is focused on creating a system to mitigate computer network attacks. One of the most common groups of attacks is Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, against which this system should protect internal network. In the theoretical part of the thesis are described DDoS attacks, existing systems for their mitigations, neural networks principle and their use. Practical part consists of choosing communication parameters, constructing a neural network with use of these parameters, implementation of this neural network in real–time attack mitigation system and a result of testing of this system.