|
|
Systém monitorování chování osob pomocí chytrého telefonu a náramku
Mikulec, Marek ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
S příchodem Health 4.0 vzniklo nové odvětví využívající chytrých zařízení typu smart phone a doplňků wearable pro specifické účely zdravotnických výzkumů. Práce si klade za cíl navrhnout, implementovat a otestovat systém monitorování chování osob pomocí chytrého telefonu a náramku, který bude vyhovovat požadavkům na výzkum v duchu Health 4.0. Práce prezentuje konkrétní implementaci řešící daný problém. K řešení se využívá open source projekt AWARE framework a data z Fitbit API. Výsledný systém umožňuje shromáždit a nasdílet 36 měřitelných metrik z mobilního telefonu a náramku. Zajišťuje efektivní přístup k získaným datům a klade zásadní důraz na zajištění jejich bezpečnosti. Systém byl následně otestován pro vyhodnocení behaviorálních poruch v REM (Rapid Eye Movement) spánku ve smyslu Health 4.0.
|
|
|
Integrace pokročilých metod umělé inteligence s bezpečnostními systémy provádějícími management logových záznamů
Sedláček, Jiří ; Mikulec, Marek (oponent) ; Safonov, Yehor (vedoucí práce)
Kybernetická bezpečnost je velice důležitým aspektem našeho každodenního života. Se stále více se rozpínajícím kybernetickým prostorem a jeho rostoucím vlivem na náš reálný svět je o to důležitější právě otázka kybernetické bezpečnosti. V rámci teoretické části diplomové práce jsou popsány základní aspekty bezpečnostního monitoringu. Také je stručně popsán proces sbírání logů událostí a jejich správa. Důležitým prostředkem bezpečnostního monitoringu je management bezpečnostních informací a událostí. Jsou zde probrány jeho výhody, nevýhody a možná vylepšení pomocí umělé inteligence. V teoretické části je rovněž zmíněna funkce orchestrace zabezpečení, automatizace a odezvy. Také jsou zde popsány techniky strojového učení, jako jsou neuronové sítě a hluboké učení. Tato část je rovněž zaměřena na kybernetická operační centra z hlediska zvýšení efektivity lidské „manuální” práce. Byla také provedena rešerše možných technik strojového učení pro tento případ použití, jelikož nedostatek lidských zdrojů je v rámci kybernetických operačních center kritickým problémem. Praktická část diplomové práce zahrnuje vytyčení cíle (klasifikace sekvencí textu), díky kterému by se dala značně ulehčit práce ve smyslu ručního rozdělování logů událostí na kategorie podle jejich zdroje. Pro tento stanovený úkol byla z různých zdrojů logů shromážděna data souvisejí s bezpečnostním monitoringem. V praktické části jsou také podrobně popsány metody pro zpracování těchto dat. Následně byl vybrán vhodný model neuronové sítě a proveden jeho technický popis. Na závěr je popsáno finální zpracování dat a proces trénování, validace a testování modelu. Pro tento proces byly zpracovány tři scénáře, které jsou následně podrobně popsány ve výsledcích měření.
|
|
|
Porovnání specializovaných aktigrafů s komerčně dostupnými zařízeními při kvantitativní analýze spánku
Čech, Vladimír ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Mikulec, Marek (vedoucí práce)
Aktigrafie a chytrá nositelná zařízení poskytují podobnou funkcionalitu při kvantitativní analýze spánku. Cílem této práce je ověřit jakým způsobem obstojí běžná nositelná zařízení v porovnání se specializovaným aktigrafem využívaným v klinické praxi. Aktigraf použitý v této práci byl Geneactiv Original a sloužil k porovnání výsledků spánkové analýzy celkem u jedenácti komerčně dostupných zařízení. Měření pro devět z měřených zařízení probíhalo po dobu jednoho týdne, pro dvě zařízení po dobu šesti dní. Během spánku bylo zařízení nošeno na stejné ruce jako aktigraf a zároveň byl veden spánkový deník, do kterého se zapisovaly údaje o času ulehnutí, času probuzení a počtu probuzení za noc. Po týdnu měření byla data získána z aktigrafu vyhodnocena softwarem a následně bylo provedeno srovnání s daty, které poskytlo druhé zařízení. V této práci jsou porovnány údaje o celkové době spánku, době usínání, počtu probuzení během noci a spánkové efektivitě. Deset z jedenácti zařízení naměřily oproti aktigrafu vyšší celkovou dobu spánku a vyšší efektivitu spánku. Tato zařízení naměřila celkovou dobu spánku vyšší o 1,21 % – 12,06 % a spánkovou efektivitu naměřila vyšší o 2,86 % – 13,86 %. Jedno zařízení, konkrétně Fossil Sport naměřilo celkový čas spánku nižší o 9,02 % a efektivitu spánku nižší o 9,13 %. Doba usínání byla nejvíce odlišný parametr. Běžná zařízení měřily dobu usínání vyšší o 86,72 % – 1225,95 %. Počet probuzení během noci pak ani jeden typ zařízení nedokázal spolehlivě určit, pokud se nejednalo o výraznou pohybovou aktivitu během noci. Z výsledků práce nelze obecně říct, že by všechna komerčně dostupná zařízení byla spolehlivou náhradou za aktigrafii.
|
|
|
Online database for secure data collection
Kopec, Peter ; Mezina, Anzhelika (oponent) ; Mikulec, Marek (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the design and implementation of a secure online database for data collection, which is accessible from the Internet. A database that is accessible from the Internet and contains personal data or other valuable data must be well secured, because we do not want this data to be misused by an unauthorized person. To begin with, we select the appropriate applications for our system and analyze their functionality. The applications are selected based on the features they provide, the overall complexity and support of their online community. Part of the work is devoted to the analysis of data leaks from medical facilities in 2019 and 2020 and a few other leaks from other industries. Thanks to this analysis, we know the reasons for the data leakage and we are able to focus more on these weaknesses and point out the problems. The next part of the work is devoted to the design and implementation of a practical solution using applications that we selected at the beginning. In our case it is a MYSQL database, FLASK backend with Gunicorn WSGI and NGINX web server. Finally, we analyze the security of this solution using the most common vulnerabilities according to OWASP and the NMAP network scanner.
|
|
|
Classification of thorax diseases on chest X-ray images using artificial intelligence
Pijáček, Štěpán ; Mikulec, Marek (oponent) ; Mezina, Anzhelika (vedoucí práce)
This thesis is researching workable solutions to the problem of classification of thorax disease on chest x-ray images using artificial intelligence. For a better understanding of the problem, the first chapters explain the basic convolutional neural network and its advantages and disadvantages. Based on these first explanations, two neural networks which are expanding on the concept of the convolutional neural network are chosen. Those are capsulated network and residual network both explained further in their respective sections with their advantages and disadvantages. Residual network and Capsulated network are implemented using programming language python and framework TensorFlow with Keras library, both with their respective chapters. At the end of this thesis, you can find results and conclusion.
|
|
|
Web application for displaying cyber attacks in local networks
Matušicová, Viktória ; Mikulec, Marek (oponent) ; Safonov, Yehor (vedoucí práce)
The information sphere is constantly and rapidly developing. This expansion means an increase in the risks of the Internet use. Vulnerabilities and other threats are emerging that provide an opportunity for unauthorized users to penetrate the integrity of protected infrastructures. The main goal of the bachelor’s thesis is to create a tool that allows the system administrator to perform the analysis of end stations in the local network. With the help of the web application, the administrator is able to view all computer attacks performed on his computer infrastructure. That makes it possible for him to implement countermeasures which will improve performance and security of the entire infrastructure. From a theoretical point of view, the bachelor thesis is focused on the issue of computer attacks on the data layer and network layer of the ISO/OSI model. Subsequently, it is focused on the structure of workplace involvement and web application. In the last part the work is focused on the design of the web application and its integration into the experimental workplace. Emphasis during the practical part is placed on the implementation of the workplace and web application on the local network. The practical part is divided into two implementation groups. Initially the experimental workplace is implemented within the local network. Here the web application focuses on the development of the server side – working with databases. In the second phase of implementation the experimental workplace is transferred into a real form. Following application features are added: various graphical displays, filtering and a section for user settings. Large emphasis is placed onto the security of the entire application – login system, server and client configuration settings. After the experimental workplace is connected with the web application, the functionality of the entire solution is tested by three different computer attacks. At the end of the thesis a brief conclusion and summary of the bachelor’s thesis is established.
|
|
|
Identifikace spánkových poruch z dat aktigrafie a spánkových deníků
Molík, Miroslav ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Mikulec, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá predikcí Parkinsonovy choroby pomocí spánkových parametrů získaných z aktigrafie a spánkových deníků. Cílem je navrhnout model strojového učení, který bude schopen poznat pacienty trpící Parkinsonovou chorobou. K trénování byla použita datová množina dodaná Fakultní nemocnicí u sv. Anny, která byla za dosažením lepších výsledků různě upravována. Následně byly tyto úpravy podle výsledků modelů zhodnoceny a na jejich bázi byly vybrány dva modely, které dosahují testovací přesnosti 85 a 82%.
|
|
|
Automatizovaná diagnóza poruch spánku využívající nositelná zařízení
Sigmund, Jan ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Mikulec, Marek (vedoucí práce)
Spánkové poruchy způsobují mnoho negativních následků a stále více se zkoumá jejich spojitost s kognitivním zdravím člověka. Tato práce se zabývá detekcí nízké spánkové kvality pomocí aktigrafického měření. Zvolila se existující metoda pro určení spánkových oken a její výkonnost se ověřila na datech polysomnografie, čítajících 27 pacientů. Algoritmus prostřednictvím změn úhlu, vypočtených z časových řad akcelerometru, určil binární stavy spánek/bdění. Dosáhlo se odlišného výsledku oproti původní studii, průměrně 81 % citlivosti, 62 % specificity a 78 % správnosti. Provedl se rozbor spánkových parametrů, a ozkoušely se dva způsoby jak s jejich pomocí rozhodnout o nízké kvalitě spánku – na základě porovnání s doporučeními organizace National Sleep Foundation a na základě porovnání s daty kontrolní skupiny bez poruch spánku (poč. 7). Cílem bylo označit zbylých 19 pacientů s diagnózou. Doporučení mezí parametrů SOL, WASO, NA>5 a SE vycházelo s větší citlivostí (75 %), menší specificitou (71 %) a identickou správností (74 %). Na závěr se metoda použila na 7denním měření aktigrafie, o 27 pacientech s podezřením na prodromální fázi demence s Lewyho tělísky. Stejným postupem se zhodnotil pokus o zachycení tohoto podezření a prohloubení možné souvislosti neurodegenerace s nekvalitním spánkem. Způsob řešení se prokázal citlivostí 86 %, specificitou 38 % a správností 63 %. Vzhledem k dosažení solidní citlivosti ve všech případech a dobré správnosti by se dalo uvažovat o indikátoru spánkové kvality.
|
|
|
Systém zabezpečeného přenosu a zpracování dat z aktigrafu
Mikulec, Marek ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Nový koncept Health 4.0 přináší myšlenku spojení moderních technologií z oblasti vědy a techniky s výzkumem ve zdravotnictví. Tato práce realizuje v duchu konceptu Health 4.0 systém zabezpečeného přenosu a zpracování dat z aktigrafu GENEActiv. Systém je úspěšně navržen, implementován, otestován a zabezpečen. S pomocí neinvazivní metody monitorování pohybu a teploty subjektu pomocí aktigrafu GENEActiv umožňuje systém bezpečným způsobem přenést, zpracovat a vyhodnotit data o spánkovém okně subjektu pomocí algoritmu strojového učení XGBoost. Navržený systém je v souladu s platným právem České republiky a splňuje zákonné požadavky.
|
|
|
Application of deep learning techniques for anomaly detection in computer networks using graphical representation of network traffic
Židovský, Patrik ; Mikulec, Marek (oponent) ; Safonov, Yehor (vedoucí práce)
This thesis deals with the application of deep learning techniques for anomaly detection in computer networks. By selecting appropriate features of the communication network, a graphical representation of the network traffic has been created in order to train convolutional neural networks. The first trained model was used in a Raspberry Pi device with a Neural Compute Stick hardware accelerator. The second model was placed in a central location for additional control of the results. The aim of this work was to design and implement an automated anomaly detection system to be tested by three selected cyber attacks. Evaluate the results obtained and propose optimization options.
|
host ::
RSS.