Santrauka:
Autorius Tadas Paulauskas. Simuliacinė aplinka DoS atakų tyrimams. Baigiamasis darbas. Vadovas Paulius Baltrušaitis. Kauno kolegija, Technologijų fakultetas, Informatikos ir medijų technologijų katedra. Kaunas, 2024, 49 psl.
Reikšminiai žodžiai: tinklų naudojimas, srauto generavimas, srauto analizė, grėsmių identifikavimas.
Spartėjantis žmonijos naudojimasis informacinėmis technologijomis suteikia vis daugiau būdų pakenkti norintiems asmenims, vienas iš tokių būdų yra DoS atakos kurios gali sulėtinti arba iš viso sustabdyti įrenginių veikimą, sukeldamos skaudžių finansinių pasekmių. Dėl šios priežasties ši tema yra labai svarbi, norint geriau suprasti skirtingas DoS atakas, identifikuoti jų veikimo principus ir stebėti kaip atakos metu kinta paketų srautas. Baigiamojo darbo problema – kiekvienais metais pasaulyje daugėja atliekamų DoS atakų kiekis, dėl to yra svarbu, kad šios atakos būtų ištirtos ir būtų surinkti duomenys kurie yra reikalingi mašininiam mokymuisi. Baigiamojo darbo tikslas – simuliacinės aplinkos sukūrimas DoS atakų duomenų generavimui ir analizei. Tai yra svarbu, nes surinkus tinkamą kiekį duomenų iš išanalizuotų atakų galima apmokyti įrenginius mašininio mokymosi pagalba ir užkirsti kelią DoS atakų nutikimui. Darbe bus panaudoti skirtingi įrankiai atlikti šioms atakoms, analizuojamas tinklo srautas stebint atakų poveikį serveriui, renkami duomenys kurie gali būti panaudoti mašininiam mokymuisi tam, kad būtų lengviau identifikuojamos DoS atakos ir joms greičiau užkirstas kelias.
Description:
Author Tadas Paulauskas. Simulation Environment for DoS Attacks Research. Graduation Thesis. Manager Paulius Baltrušaitis. Kaunas College, Faculty of Technologies, Department of Informatics and Media Technologies. Kaunas, 2024, 49 pages.
Keywords: Network usage, active reconnaissance, traffic generation, traffic analysis.
Humanity's ever-expanding use of information technology provides an ever-increasing variety of threats to those who wish to do harm, one of which is DoS attacks, which can slow down or completely stop devices, causing dire financial and other consequences. For this reason, this topic is very important to better understand DoS attacks, to identify their operating principles, to observe how the packet flow changes during the attack. The problem of the thesis - every year the number of DoS attacks in the world increases, which is why it is important to collect data from these attacks for machine learning. The aim of the thesis is the creation of a simulation environment for the generation and analysis of DoS attack data. This is important because by collecting the right amount from the analysed attacks, it is possible to train devices with the help of machine learning and prevent the occurrence of DoS attacks. The work will use different tools to carry out these attacks, analyse network traffic by monitoring the impact of attacks on the server, collect data that can be used for machine learning to help identify DoS attacks and prevent them faster.