|
|
Analýza DDoS dat pomocí shlukování
Krátký, Matěj ; Šišmiš, Lukáš (oponent) ; Setinský, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na rozpoznávání distribuovaných útoků odepření služby (DDoS) pomocí shlukovacích algoritmů. V první části jsou popsány různé typů DDoS útoků a přístupů k jejich identifikaci. Dále se práce věnuje studiu metod shlukování, konkrétně hierarchického a k-means shlukování, pro analýzu síťového provozu spojeného s těmito útoky. Součástí je i návrh detekčního systému vhodného k rozpoznání DDoS útoků. Následuje popis implementace tohoto systému potřebného pro analytickou fázi. Hlavní část práce tvoří provedení experimentů na dostupné datové sadě a vyhodnocení efektivity použitých metod, kombinace parametrů a atributů. Závěr práce diskutuje aplikaci zjištěných poznatků a možnosti dalšího výzkumu v této oblasti.
|
|
|
Porovnání shlukovacích algoritmů
Jakšík, Aleš ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá porovnáním algorimů K-means, K-medoids a Fuzzy C-means. V první části rozebírá druhy měření vzdáleností, možnosti hodnocení shlukování a kategorizace shlukovacích metod. V druhé části představuje webovou aplikaci pro porovnávání vybraných metod a v třetí se věnuje porovnání a vyhodnocení výsledků a statistik ze spouštění shlukovacích algoritmů v demonstrační aplikaci.
|
|
|
Shluková analýza signálu EKG
Pospíšil, David ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Klimek, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá použitím některých metod shlukové analýzy na signál EKG s cílem třídění QRS komplexů podle jejich morfologií na normální a abnormální. Je využito hierarchické aglomerativní shlukování a nehierarchická metoda K – Means, pro něž byla v programovém prostředí Mathworks MATLAB vytvořena aplikace. První část práce se zabývá teorií v oblasti signálu EKG a shlukové analýzy, druhou je pak návrh, realizace a zhodnocení výsledků softwaru pro využití shlukové analýzy na EKG signálu k automatickému třídění QRS komplexů do shluků.
|
|
|
Algoritmy pro shlukování textových dat
Sedláček, Josef ; Burget, Radim (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou dolování textových dat. Je zde popsána teorie potřebná ke shlukování textových dokumentů a také algoritmy, které se při shlukování využívají. Podle této teorie je pak vytvořena aplikace pro shlukování textových dat. Aplikace je vytvořena v programovacím jazyku Java a obsahuje tři metody používané při shlukování. Uživatel si tak sám může vybrat metodu, podle které chce kolekci dokumentů shlukovat. Implementované metody jsou K medoids, BiSec K medoids a SOM (self organization map). Součástí aplikace je také vytvoření validační množiny, pomocí které jsou algoritmy testovány. V závěru jsou pak algoritmy porovnány podle dosažených výsledků.
|
|
| |
|
|
Akcelerace algoritmů pro shlukování tunelů v proteinech
Jaroš, Marta ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá problémem shlukování tunelů z dat získaných molekulární dynamikou proteinů. Tento proces je velmi výpočetně náročný a představuje výzvu pro vědecké komunity. Cílem je najít algoritmus s optimálním poměrem časové a prostorové složitosti. Práce začíná rešerší shlukovacích algoritmů. Rovněž se zabývá způsobem, jak pracovat s velkými datovými sadami, způsobem vizualizace a porovnání výsledků shlukování. Jádro práce představuje návrh řešení tohoto problému s využitím algoritmu Twister Tries . Rozebírá jeho implementační detaily a poskytuje výsledky testování z hlediska kvality výsledků a výpočetní náročnosti. Cílem práce bylo experimentálně ověřit, zda stochastickým algoritmem Twister Tries dosáhneme stejných výsledků jako s exaktním algoritmem ( average-linkage ). Tento předpoklad se nepovedlo jednoznačně potvrdit. Z poznatků při testování hashovacích funkcí vyplývá, že stejných výsledků jsme schopni dosáhnout i s funkcí, která pracuje na nízkém stupni dimenzionality, avšak v mnohem kratším výpočetním čase.
|
|
|
Akcelerace algoritmů pro shlukování tunelů v proteinech
Jaroš, Marta ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá problémem shlukování tunelů z dat získaných molekulární dynamikou proteinů. Tento proces je velmi výpočetně náročný a představuje výzvu pro vědecké komunity. Cílem je najít algoritmus s optimálním poměrem časové a prostorové složitosti. Práce začíná rešerší shlukovacích algoritmů. Rovněž se zabývá způsobem, jak pracovat s velkými datovými sadami, způsobem vizualizace a porovnání výsledků shlukování. Jádro práce představuje návrh řešení tohoto problému s využitím algoritmu Twister Tries . Rozebírá jeho implementační detaily a poskytuje výsledky testování z hlediska kvality výsledků a výpočetní náročnosti. Cílem práce bylo experimentálně ověřit, zda stochastickým algoritmem Twister Tries dosáhneme stejných výsledků jako s exaktním algoritmem ( average-linkage ). Tento předpoklad se nepovedlo jednoznačně potvrdit. Z poznatků při testování hashovacích funkcí vyplývá, že stejných výsledků jsme schopni dosáhnout i s funkcí, která pracuje na nízkém stupni dimenzionality, avšak v mnohem kratším výpočetním čase.
|
|
| |
|
|
Shluková analýza signálu EKG
Pospíšil, David ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Klimek, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá použitím některých metod shlukové analýzy na signál EKG s cílem třídění QRS komplexů podle jejich morfologií na normální a abnormální. Je využito hierarchické aglomerativní shlukování a nehierarchická metoda K – Means, pro něž byla v programovém prostředí Mathworks MATLAB vytvořena aplikace. První část práce se zabývá teorií v oblasti signálu EKG a shlukové analýzy, druhou je pak návrh, realizace a zhodnocení výsledků softwaru pro využití shlukové analýzy na EKG signálu k automatickému třídění QRS komplexů do shluků.
|
|
|
Algoritmy pro shlukování textových dat
Sedláček, Josef ; Burget, Radim (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou dolování textových dat. Je zde popsána teorie potřebná ke shlukování textových dokumentů a také algoritmy, které se při shlukování využívají. Podle této teorie je pak vytvořena aplikace pro shlukování textových dat. Aplikace je vytvořena v programovacím jazyku Java a obsahuje tři metody používané při shlukování. Uživatel si tak sám může vybrat metodu, podle které chce kolekci dokumentů shlukovat. Implementované metody jsou K medoids, BiSec K medoids a SOM (self organization map). Součástí aplikace je také vytvoření validační množiny, pomocí které jsou algoritmy testovány. V závěru jsou pak algoritmy porovnány podle dosažených výsledků.
|
host ::
RSS.