Oct 20, 2019   9:05 p.m. Vendelín
Academic information system

Summary of topics offered - Slovak university of technology in Bratislava


Basic information

Type of work: Dissertation thesis
Topic: Metódy umelej inteligencie v kybernetickej bezpečnosti
Title of topic in English: Artificial Intelligence Methods in Cyber Security
State of topic: approved (prof. RNDr. Otokar Grošek, PhD. - Chairperson of Departmental Board)
Thesis supervisor: doc. Ing. Ladislav Hluchý, PhD.
Faculty: Faculty of Informatics and Information Technologies
Supervising department: Faculty of Informatics and Information Technologies
Max. no. of students: --
Academic year:2019/2020
Proposed by: doc. Ing. Ladislav Hluchý, PhD.
External educational institution: Institute of Informatics of the Slovak Academy of Sciences
Annotation: Väčšina súčasných prístupov k počítačovej bezpečnosti sa zameriava na špecifické aspekty systémov informačných a komunikačných technológií, ako sú kontrola prístupu, kryptografia, anonymizácia, ochrana proti vírusom, antivírusová detekcia, detekcia narušenia a detekcia anomálií. Chýba im však celkový pohľad na mnohé aspekty kybernetických hrozieb a nevenujú náležitú pozornosť jednému z najdôležitejších prvkov v kybernetickej bezpečnosti: ľudskému aspektu. Navyše často nedokážu riešiť dynamickú povahu kybernetických útokov, ktoré sa rýchlo vyvíjajú, a stávajú sa sofistikovanejšími tým, že využívajú nové zraniteľnosti a kombinujú rôzne útokové kanály (sieťové, fyzické, ľudské atď.). Na riešenie týchto obmedzení a na zvýšenie schopností odhaľovania a odozvy potrebujeme systematický a holistický prístup ku kybernetickej bezpečnosti, ktorý zohľadňuje technologické a ľudské faktory. Dizertačný projekt bude zameraný na návrh metodológie a metód pre analýzu anomálií a abnormalít pomocou techník získavania veľkých dát a strojového učenia (dolovanie dát a procesov) s možnosťou detekcie aj doteraz neznámych hrozieb a narušení.
Annotation in English: Most current approaches to computer security focus on specific aspects of information and communication technology systems such as access control, cryptography, anonymization, virus protection, antivirus detection, intrusion detection, and anomaly detection. However, they lack an overall view of many aspects of cyber threats and do not pay due attention to one of the most important elements of cyber security: the human aspect. In addition, they often fail to address the dynamic nature of cyber attacks that are rapidly evolving and become more sophisticated by using new vulnerabilities and combining various attack channels (network, physical, human, etc.). To address these constraints and to increase our detection and response capabilities, we need a systematic and holistic approach to cyber security that takes into account technological and human factors. The dissertation project will focus on the design of methodology and methods for the analysis of anomalies and abnormalities using techniques of data acquisition and machine learning (data mining and processes mining) with the possibility of detection of hitherto unknown threats and vulnerabilities.



Limitations of the topic

To sign up for a topic it is necessary to fulfil one of the following restrictions

Restrictions by study
The table shows restrictions by study to which the student has to be enrolled in order to sign up for the given topic.

Programme
D-AI Applied Informatics
D-AIxA Applied Informatics (study in English)
D-AI4 Applied Informatics
D-AI4xA Applied Informatics (study in English)