|
|
Safety risks of current routers
Bubelíny, Peter ; Vymazal, Michal (oponent) ; Vychodil, Petr (vedoucí práce)
The thesis aims to study and document the problem router security. It present the characteristic information about a router, functions, types and locations in a computer network. Because router is integrated part of network, next are described the most commonly types of attacks and generally available security technologies. The thesis also offers insight into the router as a safety device in the role of the throat network, part of the deeper security infrastructure or access point in wireless networks. Next are described the selected security technologies against some of already mentioned attacks and also are offered opportunities to improve safety router. The next are demonstrated DoS and brute-force attacks on router in ethernet network and attacks based on sniffing packets on router in wireless network. Finally, the results are presented.
|
|
| |
|
|
Charakterizace pravděpodobnostních rozdělení
Pacáková, Andrea ; Klebanov, Lev (vedoucí práce) ; Bubelíny, Peter (oponent)
Naxev pracc: Charakterizace pravdepodohnoslnich rozdekni Autor: Andrea Pacdkovd Katedra:K(//f dm pravdepodobnosti a matematicke statist iky Vedouci bakalafskc praee: Prof. Lev Kk'banov, DrSc. e-mail vcdouciho prace: kk'banov(alkarlin.mff.cuni.cz Abstrakt: Tato pracc se zabyvd charakterizaci normalniho a slabilniho rozdeleni. Vime. ze rozdeleni souciti nezavislych normalnich nahodnych velicin je normalni, a prave studium jisteho opaku lohoto tvrzeni je hlavnim client teto prace. Podstatna cast nasledncho te\ln je venovana sludiu vlastnosti intenzivne monotomuch operatorit a silne E-pozitivnkh rotiin funkci, ponioci nichz jsoit dokazany zajiniavc skutccnosti, jako je nask'dujici: Mitzeme-li predpoklddat shodn rozdclcm jeihw ndhodnc vcliciny a lineami jormy z nczavislych nahodnych velicin, pak za priddni dalskh predpokladit dokazetnc jiz pfesne urcil jcjich rozdekni. Posledni kapitola je vOnovana Bernsk'inove vt'tc ajejinnt diikazit zalozcnem pravc na vetdch o charaktcrizaci normahuho rozdekni. Klicova slova: intenzivne monotonni operator, siltie E-pozitivni rodina, lineurniforma, normalni a stahilni rozdekni Title: Characterization of probability distributions Author: Andrea Pacakova Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Prof. Lev Kk'banov, DrSc. Supervisor's e-mail...
|
|
| |
|
| |
|
|
Multidimensional statistics and applications to study genes
Bubelíny, Peter ; Klebanov, Lev (vedoucí práce) ; Jurečková, Jana (oponent) ; Kalina, Jan (oponent)
Název práce: Mnohorozměrná statistika a aplikace na studium genů Autor: Mgr. Peter Bubelíny Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: prof. Lev Klebanov, DrSc., KPMS MFF UK Abstrakt: Microarrayová data genových expresí se skládají z několika tisíců genů a pouze několika desítek pozorování. Navíc, geny jsou mezi sebou silně závislé a data obsahují systematické chyby. Proto nám rozsah těchto dat nedovoluje rozumně odhadnout jejich korelační strukturu. U mnoha stati- stických problémů s mircoarrayovými daty musíme současně testovat tisíce hypotéz. Vzhledem k závislosti mezi geny, p-hodnoty těchto hypotéz jsou taky závislé. V této práci porovnáme běžné procedury mnohonásobného testování, které jsou vhodné pro závislé hypotézy. Běžný způsob, jak udělat microarrayová data méně závislá a částečně odstanit systematické chyby, je normalizovat je. Proto bylo navrhnuto několik nových normalizací a studovali jsme, jak různé normalizace ovlivňují testování hypotéz. Navíc jsme porov- nali testy pro nalezení odlišně expresovaných genů nebo genových množin a nalezli několik zajímavých vlastností testů jako například strannost dvoj- výběrového Kolmogorov-Smirnovova testu a...
|
|
|
Multidimensional statistics and applications to study genes
Bubelíny, Peter
Název práce: Mnohorozměrná statistika a aplikace na studium genů Autor: Mgr. Peter Bubelíny Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: prof. Lev Klebanov, DrSc., KPMS MFF UK Abstrakt: Microarrayová data genových expresí se skládají z několika tisíců genů a pouze několika desítek pozorování. Navíc, geny jsou mezi sebou silně závislé a data obsahují systematické chyby. Proto nám rozsah těchto dat nedovoluje rozumně odhadnout jejich korelační strukturu. U mnoha stati- stických problémů s mircoarrayovými daty musíme současně testovat tisíce hypotéz. Vzhledem k závislosti mezi geny, p-hodnoty těchto hypotéz jsou taky závislé. V této práci porovnáme běžné procedury mnohonásobného testování, které jsou vhodné pro závislé hypotézy. Běžný způsob, jak udělat microarrayová data méně závislá a částečně odstanit systematické chyby, je normalizovat je. Proto bylo navrhnuto několik nových normalizací a studovali jsme, jak různé normalizace ovlivňují testování hypotéz. Navíc jsme porov- nali testy pro nalezení odlišně expresovaných genů nebo genových množin a nalezli několik zajímavých vlastností testů jako například strannost dvoj- výběrového Kolmogorov-Smirnovova testu a...
|
|
|
Multidimensional statistics and applications to study genes
Bubelíny, Peter ; Klebanov, Lev (vedoucí práce) ; Jurečková, Jana (oponent) ; Kalina, Jan (oponent)
Název práce: Mnohorozměrná statistika a aplikace na studium genů Autor: Mgr. Peter Bubelíny Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: prof. Lev Klebanov, DrSc., KPMS MFF UK Abstrakt: Microarrayová data genových expresí se skládají z několika tisíců genů a pouze několika desítek pozorování. Navíc, geny jsou mezi sebou silně závislé a data obsahují systematické chyby. Proto nám rozsah těchto dat nedovoluje rozumně odhadnout jejich korelační strukturu. U mnoha stati- stických problémů s mircoarrayovými daty musíme současně testovat tisíce hypotéz. Vzhledem k závislosti mezi geny, p-hodnoty těchto hypotéz jsou taky závislé. V této práci porovnáme běžné procedury mnohonásobného testování, které jsou vhodné pro závislé hypotézy. Běžný způsob, jak udělat microarrayová data méně závislá a částečně odstanit systematické chyby, je normalizovat je. Proto bylo navrhnuto několik nových normalizací a studovali jsme, jak různé normalizace ovlivňují testování hypotéz. Navíc jsme porov- nali testy pro nalezení odlišně expresovaných genů nebo genových množin a nalezli několik zajímavých vlastností testů jako například strannost dvoj- výběrového Kolmogorov-Smirnovova testu a...
|
|
|
Multidimensional statistics and applications to study genes
Bubelíny, Peter
Název práce: Mnohorozměrná statistika a aplikace na studium genů Autor: Mgr. Peter Bubelíny Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: prof. Lev Klebanov, DrSc., KPMS MFF UK Abstrakt: Microarrayová data genových expresí se skládají z několika tisíců genů a pouze několika desítek pozorování. Navíc, geny jsou mezi sebou silně závislé a data obsahují systematické chyby. Proto nám rozsah těchto dat nedovoluje rozumně odhadnout jejich korelační strukturu. U mnoha stati- stických problémů s mircoarrayovými daty musíme současně testovat tisíce hypotéz. Vzhledem k závislosti mezi geny, p-hodnoty těchto hypotéz jsou taky závislé. V této práci porovnáme běžné procedury mnohonásobného testování, které jsou vhodné pro závislé hypotézy. Běžný způsob, jak udělat microarrayová data méně závislá a částečně odstanit systematické chyby, je normalizovat je. Proto bylo navrhnuto několik nových normalizací a studovali jsme, jak různé normalizace ovlivňují testování hypotéz. Navíc jsme porov- nali testy pro nalezení odlišně expresovaných genů nebo genových množin a nalezli několik zajímavých vlastností testů jako například strannost dvoj- výběrového Kolmogorov-Smirnovova testu a...
|
|
|
Generating functions and their use in the theory of probability
Hujer, Peter ; Omelka, Marek (vedoucí práce) ; Bubelíny, Peter (oponent)
Vytvorujúce funkcie sú vhodný matematický aparát pre opis rozdelenia náhodných veličín. V tejto práci predstavíme často používané druhy vytvorujúcich funkcií, ich základné vlastnosti, jednoznačnosť a výhody použitia. Zavedený matematický aparát použijeme na niektoré známe spojité a diskrétne rozdelenia, ale aj na nevšedné príklady z praxe. Silu vytvorujúcich funkcií potom naplno využijeme pri riešení zaujímavých problémov, často spájaných so vznikom teórie vetviacich procesov, dôležitej oblasti teórie pravdepodobnosti.
|
host ::
RSS.