Aplikace strojového učení v kybernetické bezpečnosti pro detekci a analýzu útoků - Chmola, Jozef (2025)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím strojového a hlubokého učení pro detekci síťových útoků v oblasti kybernetické bezpečnosti. Cílem bylo navrhnout, natrénovat a vyhodnotit model kombinující algoritmy Random Forest a neuronovou síť pro klasifikaci síťových flowů jako škodlivé nebo benigní. Model byl trénován na datech z veřejného datasetu CIC-IDS2017 a testován na dalších datech, včetně části CSE-CIC-IDS2018 a vlastních záznamech. Výsledky ukázaly, že model dokáže detekovat útoky s vysokou přesností i mimo trénovací množinu a překonává klasické systémy založené na signaturách, jako je Zeek. Práce rovněž identifikuje klíčová omezení a navrhuje možné směry dalšího vývoje včetně hybridních systémů kombinujících více přístupů.