Detekcija zlonamjernih aktivnosti iz tekstualnih sadržaja na internetu

master's thesis

• Author: Matija Kos
• Mentor: Marin Vuković (mentor)
• Granter: University of Zagreb; (Croatian Defence Academy "Dr. Franjo Tuđman"); Zagreb
• Defense date and country: 2021-07-15, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Security and Defense Science
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Information and Communication Sciences

Abstract

Digitalizacija usluga i informacija uvelike povećava količinu podataka koje entiteti posjeduju i
svakodnevno obrađuju. Stoga, zaštita informacija i privatnosti postali su jedan od osnovnih
kriterija koji definiraju sposobnost organizacije. Kako bi se ostvarivanje navedenog olakšalo,
predlaže se primjena obavještajnog rada u kibernetičkom prostoru. Unutar ove vrste proaktivnog
djelovanja, ističe se analiza teksta s ciljem detekcije zlonamjernih aktivnosti, kao kategorija u
kojoj je moguće adaptirati metode strojnog učenja u svrhu povećanja efektivnosti i efikasnosti. U
ovom radu se kroz sedam poglavlja nastoje opisati osnovni koncepti strojnog učenja, istaknuti
važnost obavještajnog rada, prezentirati već postojeća rješenja te predložiti metodologiju za
analizu teksta s ciljem detekcije zlonamjernih aktivnosti. Naposlijetku su navedena ograničenja
te predložen daljnji razvoj u ovoj domeni.

Abstract (english)

The digitalization of services and information greatly increases the amount of data that entities
possess and process on a daily basis. Therefore, the protection of information and privacy have
become one of the basic criteria that define the reliability of an organization. In order to facilitate
the realization of the aforementioned, it is proposed to apply intelligence work in cyberspace
domain. Within this type of proactive action, text analysis with the aim of detecting malicious
activities stands out as a category in which it is possible to adapt machine learning methods in
order to increase effectiveness and efficiency. This paper seeks to present the basic concepts of
machine learning, emphasize the importance of cyber threat intelligence, present existing
solutions and propose a methodology for text analysis in order to detect malicious activities.
Finally, the limitations are listed and further developments in this domain are suggested.

• Keywords: obavještajni rad u kibernetičkom prostoru; strojno učenje; učenje s nadzorom; učenje bez nadzora; analiza teksta
• Keywords (english): cyber threat intelligence; machine learning; supervised learning; unsupervised learning; text analysis
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:249:993643
• Study programme: Title: Military Leadership and Management; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: MAGISTAR/MAGISTRA VOJNOG VOĐENJA I UPRAVLJANJA (MAGISTAR/MAGISTRA VOJNOG VOĐENJA I UPRAVLJANJA)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2021-12-30 13:17:05