Primjena umjetne inteligencije u svrhu kibernetičkog napada na web aplikacije u vojnoj domeni

završni rad

• Naslov (engleski): Using Artificial Intelligence for Cyber Attacks on Web Applications in Military Domain
• Autor: Mihael Jurković
• Mentor: Marin Vuković (mentor)
• Mentor: Darko Možnik (komentor)
• Član povjerenstva: Ivica Smojver (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marin Vuković (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Darko Možnik (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; (Hrvatsko vojno učilište); Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-15, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Interdisciplinarne tehničke znanosti

Sažetak

Cilj ovog rada je pojasniti pojam fuzzing, te na temelju čega on napade na određene aplikacije ili
web stranice. Također pojašnjene su i tehnike fuzziranja kojima se današnji penetracijski testeri
ili napadači koriste u eksploataciji kako bi se dobila vizija cijelog postupka. U svrhu toga dan je i
predložak što učiniti kako bi se spriječili takvi napadi i u krajnjem slučaju obranili od trenutnog
napada. Fuzzing napadi koji su u ovom radu objašnjeni, temeljeni su na primjeni umjetne
inteligencije radi bržeg izvođenja napada, kao i u svrhu lakšeg pronalaska mete. Današnji fuzzeri
se jako puno razlikuju od prijašnjih generacija iz razloga što su napadi na aplikacije puno
ozbiljniji i brži, što može pokazati AFL (program u kojem se provode fuzzing napadi) koji je
pronašao i dvije nove ranjivosti tzv 0-day ranjivosti, iz razloga što upotrebljava određenu vrstu
strojnog učenja kako bi izvršila uspješan napad u što kraćem vremenu.

Sažetak (engleski)

The aim of this paper is to clarify the term fuzzing, and how it bases attacks on certain
applications or websites. Also, the fuzzing techniques used by today's pentesters or attackers in
exploitation are explained to get an overview of the whole process. For this purpose, a
suggestion was given as to what to do in order to prevent such attacks and, in the worst case
scenario, to defend against the current attack. The fuzzing attacks explained in this thesis are
based on the use of artificial intelligence for faster execution of attacks, as well as for the
purpose of easier target finding. Today’s fuzzers are very different from previous generations
because attacks on applications became more lethal and quicker,as the AFL (program in which
are fuzzing attacks executed) can show. It has found two new vulnerabilities or popular 0-day
vulnerabilities, using a certain type of machine learning to carryout a successful attack in the
shortest possible time.

• Ključne riječi: fuzzing; umjetna inteligencija; kibernetička sigurnost; graybox; obrana od napada
• Ključne riječi (engleski): fuzzing; artificial intelligence; cyber security; graybox; attack defense
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:249:674292
• Studijski program: Naziv: Vojno inženjerstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica inženjer/inženjerka vojnog inženjerstva (univ. bacc. ing. milit.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-20 08:40:45