prikaz prve stranice dokumenta Detekcija centara za zapovijedanje i nadzor zloćudnih programa
No public access
undergraduate thesis
Detekcija centara za zapovijedanje i nadzor zloćudnih programa
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:298756
Babić, Tomislav
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Babić, T. (2020). Detekcija centara za zapovijedanje i nadzor zloćudnih programa (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:298756

Babić, Tomislav. "Detekcija centara za zapovijedanje i nadzor zloćudnih programa." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:298756

Babić, Tomislav. "Detekcija centara za zapovijedanje i nadzor zloćudnih programa." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:298756

Babić, T. (2020). 'Detekcija centara za zapovijedanje i nadzor zloćudnih programa', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 03 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:298756

Babić T. Detekcija centara za zapovijedanje i nadzor zloćudnih programa [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 November 03] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:298756

T. Babić, "Detekcija centara za zapovijedanje i nadzor zloćudnih programa", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:298756

Metadata
TitleDetekcija centara za zapovijedanje i nadzor zloćudnih programa
Title (english)Detection of malware command and control centers
AuthorTomislav Babić
MentorAnte Đerek (mentor)
Committee memberAnte Đerek (predsjednik povjerenstva)
Committee memberPetar Paradžik (član povjerenstva)
Committee memberRudolf Lovrenčić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-07-07, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Algoritamski generirane domene ključne su za komunikaciju zloćudnih programa s centrima za zapovijedanje i nadzor. Zbog toga je njihova detekcija od velike važnosti za računalnu sigurnost. U ovom završnom radu iznesen je kratki pregled načina korištenja algoritamski generiranih domena u zloćudnim programima. Nakon toga razmotrena je primjena dubokog učenja za detekciju algoritamski generiranih domena. Napravljena je usporedba dva različita modela dubokog učenja na dva različita skupa podataka. Na temelju dobivenih rezultata zaključeno je da obje arhitekture imaju veliku točnost i mogu se koristiti za detekciju algoritamski generiranih domena. Međutim, arhitekture imaju značajnu razliku u vremenu potrebnom za treniranje dok razlika u točnosti nije značajna. Zbog toga, kod korištenja dubokog učenja za detekciju algoritamski generiranih domena, treba dati prednost modelima koji imaju kraće vrijeme treniranja.
Abstract (english)
Algorithmically generated domains are key for communication between malicious programs and their command and control centers. Therefore, their detection is of the utmost importance for cybersecurity. In this bachelor’s thesis, I first give a short overview of how domain generation algorithms enable communication between malicious software and their command and control centers. After that, I considered the possibility of applying deep learning to this problem. Two different deep learning models were compared on two different domain datasets. Results show that both models have high accuracy and that they can be used for the detection of algorithmically generated domains. Since there is a significant difference in training times between the models, without any significant difference in accuracy, when choosing which model to use preference should be given to ones with shorter training times.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:298756
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-14 08:20:21