Network Traffic Analysis Based on Clustering

Tato práce se zabývá detekcí anomálií v síťovém provozu pomocí shlukové analýzy. V úvodu je popsáno základní rozdělení metod detekce anomálií s jejich krátkým popisem. Následně jsou detailněji popsány metody hierarchického a k-means shlukování a vybrané techniky normalizace. Část je také věnována postupu při detekci anomálií v kontextu dolování dat. Dále je popsána implementace jednotlivých metod. Další část tvoří vyhodnocení metod a jejich vzájemné porovnání a vyvození závěrů.This thesis focuses on anomaly detection in network traffic using clustering methods. First, basic anomaly detection methods are introduced. The next part describes hierarchical and k-means clustering in detail. Also there are described selected normalization techniques. Part is given to the procedure for detecting anomalies in the context of data mining. Furthermore a few words about implementation of single methods. Finally, clustering methods and normalization techniques are tested and compared.