Detekcija zlonamjernih aktivnosti iz tekstualnih sadržaja na internetu

diplomski rad

• Autor: Matija Kos
• Mentor: Marin Vuković (mentor)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; (Hrvatsko vojno učilište); Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-07-15, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Sigurnosne i obrambene znanosti
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti

Sažetak

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.

Sažetak (engleski)

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.

• Ključne riječi: obavještajni rad u kibernetičkom prostoru; strojno učenje; učenje s nadzorom; učenje bez nadzora; analiza teksta
• Ključne riječi (engleski): cyber threat intelligence; machine learning; supervised learning; unsupervised learning; text analysis
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:249:993643
• Studijski program: Naziv: Vojno vođenje i upravljanje; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: MAGISTAR/MAGISTRA VOJNOG VOĐENJA I UPRAVLJANJA (MAG.ART.MILIT.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2021-12-30 13:17:05