Implementazione e valutazione di algoritmi di Machine Learning per la classificazione di traffico SSH raccolto tramite honeypot Cowrie

La tesi ha come obiettivo l’implementazione e la valutazione di algoritmi di machine learning per la classificazione del traffico SSH raccolto tramite Cowrie, un honeypot. All'interno dell'ambiente verranno registrate sessioni di accesso, tentativi di autenticazione e comandi eseguiti. Dai log raccolti sarà costruito un dataset basato su caratteristiche comportamentali delle sessioni, come durata, numero di comandi, tempi di interazione e tentativi di login. Tali dati saranno utilizzati per addestrare e confrontare diversi modelli di classificazione, con l’obiettivo di distinguere la natura delle diverse sessioni.