Systém pro rychlou detekci a ověření zranitelností infrastruktury

Doležel, Lukáš

Systém pro rychlou detekci a ověření zranitelností infrastruktury

DSpace Repository

Language: English čeština

Systém pro rychlou detekci a ověření zranitelností infrastruktury

dc.contributor.advisor	Malaník, David
dc.contributor.author	Doležel, Lukáš
dc.date.accessioned	2024-07-23T13:15:38Z
dc.date.available	2024-07-23T13:15:38Z
dc.date.issued	2023-11-05
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/54710
dc.description.abstract	Tato diplomová práce se zabývá návrhem systému pro rychlou detekci a ověření zranitelností v IT infrastruktuře. Cílem je vyvinout řešení, které bude schopné proaktivně identifikovat slabá místa systémů a poskytovat podklady pro jejich včasnou nápravu. V teoretické části jsou popsány základní oblasti kybernetické bezpečnosti, včetně správy zranitelností, analýzy síťového provozu a logování událostí. Dále je uveden přehled existujících dohledových systémů a nástrojů pro sběr bezpečnostních dat. Praktická část se věnuje návrhu architektury detekčního systému, který kombinuje různé datové zdroje, jako jsou výstupy ze skenerů zranitelností a záznamy síťových toků. Navržený systém využívá pokročilé metody korelace událostí a obohacování dat z externích zdrojů o hrozbách pro zvýšení přesnosti a relevance výstupů. Implementovaná detekční pravidla pokrývají známé i dosud neznámé zranitelnosti a jsou optimalizována pro výkon a kvalitu detekce. Práce demonstruje praktickou využitelnost navrženého řešení a jeho potenciál pro zlepšení úrovně kybernetické bezpečnosti v organizacích.
dc.format	89
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	detekce zranitelností	cs
dc.subject	kybernetická bezpečnost	cs
dc.subject	analýza síťového provozu	cs
dc.subject	korelace událostí	cs
dc.subject	threat intelligence	cs
dc.subject	vulnerability detection	en
dc.subject	cybersecurity	en
dc.subject	network traffic analysis	en
dc.subject	event correlation	en
dc.subject	threat intelligence	en
dc.title	Systém pro rychlou detekci a ověření zranitelností infrastruktury
dc.title.alternative	System for Rapid Detection and Verification of Infrastructure Vulnerabilities
dc.type	diplomová práce	cs
dc.contributor.referee	Švejda, Jaromír
dc.date.accepted	2024-06-05
dc.description.abstract-translated	This master's thesis focuses on designing a system for rapid detection and verification of vulnerabilities in IT infrastructures. The goal is to develop a solution capable of proactively identifying weak points in systems and providing data for their timely remediation. The theoretical part describes fundamental areas of cybersecurity, including vulnerability management, network traffic analysis, and event logging. An overview of existing monitoring systems and tools for collecting security data is also provided. The practical part is dedicated to designing the architecture of a detection system that combines various data sources, such as outputs from vulnerability scanners and network flow records. The proposed system utilizes advanced methods of event correlation and enrichment of data from external threat intelligence sources to increase the accuracy and relevance of outputs. The implemented detection rules cover both known and previously unknown vulnerabilities and are optimized for performance and detection quality. The thesis demonstrates the practical applicability of the proposed solution and its potential for improving the level of cybersecurity in organizations.
dc.description.department	Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline	Kybernetická bezpečnost	cs
dc.thesis.degree-discipline	Cyber Security	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Informační technologie	cs
dc.thesis.degree-program	Information Technologies	en
dc.identifier.stag	66791
dc.date.submitted	2024-05-09