Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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Autore | SILVESTRI, MARCO | ||||||||||||||||||||||||||||||
URN | etd-05142023-113211 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Titolo | Attacchi adversarial structure-based a sistemi di intrusion detection basati su Graph Neural Network | ||||||||||||||||||||||||||||||
Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
Struttura | Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari" | ||||||||||||||||||||||||||||||
Corso di studi | Ingegneria informatica (D.M.270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
Commissione |
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Parole chiave |
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Data inizio appello | 2023-06-09 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Disponibilità | Accesso limitato: si può decidere quali file della tesi rendere accessibili. Disponibilità mixed (scegli questa opzione se vuoi rendere inaccessibili tutti i file della tesi o parte di essi) | ||||||||||||||||||||||||||||||
Data di rilascio | 2063-06-09 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
L'obiettivo della tesi è quello di analizzare il comportamento e i risultati ottenuti da un Network Intrusion Detection System basati su Graph Neural Network, in particolare su E-GraphSAGE e E-ResGAT, attraverso un dataset composto da netflow benevoli o malevoli. Una volta addestrati questi algoritmi di deep learning con il dataset in questione, si applicano cambiamenti alla topologia della struttura di rete (all'interno dei netflow), che corrispondono ai structure-based adversarial attack, utilizzati per comprendere se effettivamente tali NIDS siano in grado di mantenere o meno alte performance di detection. |
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Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
File |
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