Details

Title: Сигнатурный метод профилирования образов встроенного программного обеспечения современного сетевого оборудования: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 10.03.01 «Информационная безопасность» ; образовательная программа 10.03.01_03 «Безопасность компьютерных систем»
Creators: Брюшинин Максим Андреевич
Scientific adviser: Коноплев Артем Станиславович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт кибербезопасности и защиты информации
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: профилирование; встроенное программное обеспечение; встроенные системы; сетевое оборудование; profiling; embedded software; embedded systems; internet of things
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 10.03.01
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-1233
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\16666

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Сигнатурный метод профилирования образов встроенного программного обеспечения современного сетевого оборудования». Целью работы является разработка собственного метода профилирования и программного обеспечения, предназначенного для профилирования образов встроенного программного обеспечения современного сетевого оборудования. Предметом исследования являются встроенное программное обеспечение, современные подходы к профилирования встроенного программного обеспечения. Задачи, решаемые в ходе исследования: Исследование типовой структуры образа встроенного программного обеспечения современного сетевого оборудования.Исследование методов профилирования программного обеспечения. Разработка сигнатурного метода профилирования образов встроенного программного обеспечения. Разработка программного средства сигнатурного профилирования образов встроенного программного обеспечения. В ходе работы была исследована типовая структура образа встроенного программного обеспечения. Были проанализированы современные инструменты профилирования образов встроенного программного обеспечения. В результате работы было разработано средство профилирования образов встроенного программного обеспечения, была продемонстрирована эффективность средства. Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы аудита безопасности для сетевых устройств сегмента Enterprise и SOHO.

The topic of the graduate qualification work is «Signature method for profiling embedded software images of modern network devices». The purpose of the is to develop our own profiling method and software designed for profiling images of embedded software of modern network devices. The subject of research is embedded software, modern approaches to profiling embedded software. The research set the following goals:Study of the typical structure of the embedded software image of modern network devices. Research methods of software profiling. Development of a signature method for profiling embedded software images.Development of a software tool for signature profiling of embedded software images. During the work he typical structure of the embedded software image was studied. Modern tools for profiling embedded software images were analyzed. As a result of the work, a tool for profiling images of embedded software was developed, the effectiveness of the tool was demonstrated. The results could be used as a base for security audit for Enterprise and SOHO segment network devices.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 3
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics