|
|
Detekce neobvyklých událostí v temporálních datech
Černík, Tomáš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá hledáním neobvyklých událostí (anomálií) v dostupných temporálních datech. V teoretické části je čtenář seznámen s existujícími technikami a algoritmy pro detekci anomálií v datech. Jsou zde také představena meteorologická data, která jsou poté použita k experimentálnímu ověření implementovaných detekčních algoritmů. Praktická část práce se zabývá návrhem, implementací a zjištěním úspěšnosti vybraných algoritmů pro hledání bodových, kontextuálních a kolektivních anomálií.
|
|
|
Statistické metody detekce anomálií datové komunikace
Woidig, Eduard ; Mangová, Marie (oponent) ; Slavíček, Karel (vedoucí práce)
Tato práce slouží jako teoretický základ pro praktické řešení problematiky použití statistických metod pro detekci anomálií v datovém provozu. Základní zaměření detekcí anomálií datového provozu je na datové útoky. Proto hlavní náplní je analýza datových útoků. V rámci řešení jsou datové útoky řazeny dle protokolů, které útočníci ke své činnosti zneužívají. V každé části je popsán samotný protokol, jeho využití a chování. Pro každý protokol je postupně řešen popis jednotlivých útoků, včetně metodiky vedení útoku a postihů na napadený systém nebo stanice. Dále jsou pro nejzávažnější útoky nastíněny postupy jejich detekce a případné možnosti obrany proti nim. Tyto poznatky jsou shrnuty do teoretické analýzy, která by měla sloužit jako výchozí bod pro praktickou část, kterou bude samotná analýza reálného datového provozu. Praktická část je rozdělena do několika oddílů. První z nich popisuje postupy pro získávání a přípravu vzorků tak, aby na nich bylo možné provést další analýzy. Dále jsou zde popsány vytvořené skripty, které slouží pro získávání potřebných dat ze zaznamenaných vzorků. Tato data jsou detailně analyzována za použití statistických metod, jako jsou časové řady a popisná statistika. Následně jsou získané vlastnosti a sledovaná chování ověřována za pomocí uměle vytvořených i reálných útoků, kterými je původní čistý provoz modifikován. Pomocí nové analýzy jsou modifikované provozy porovnány s původními vzorky a provedeno vyhodnocení, zda se podařilo nějaký druh anomálie detekovat. Získané výsledky a sledování jsou souhrnně shrnuty a vyhodnoceny v samostatné kapitole s popisem dalších možných útoků, které nebyly přímou součástí testovací analýzy.
|
|
|
Anomaly Detection in Generated Incident Ticket Volumes
Šurina, Timotej ; Rychlý, Marek (oponent) ; Trchalík, Roman (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the issue of time series anomaly detection. It presents methods STL decomposition, ARIMA, Exponential Smoothing and LSTM Networks. The aim is to use these methods to create an algorithm that can analyze the trend in a volume of generated incident tickets and detect anomalies form the trend. The solution was created based on a dataset provided by firm AT&T Global Network Services Czech Republic s.r.o. and implemented in the Python programming language.
|
|
|
Detekce anomálií u aplikačních firewallů
Pospěch, Jan ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
Cílem předložené bakalářské práce je popis procesu detekce anomálií u aplikačních firewallů. Práce je zaměřena na principy a základy detekce anomálií, čtenář se seznámí především s technikami a metodami strojového učení. Je popsán proces analýzy požadavků a odpovědí získaných ze systému pro ochranu webových aplikací a s jejich pomocí je vytvořen návrh systému. V praktické části je popsána implementace systému a testování na reálných datových sadách. Nejlepší výsledky vykazují algoritmy Decision tree a Random forest s hodnotou f1-score 0.9987. Z metod učení bez učitele nejlepší výsledky vykazuje Autoenkódér s hodnotou f1-score 0.8315.
|
|
|
Anomaly Recognition in Advanced Detection Systems
Poposki, Vasil ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
The objective of this work is to implement an anomaly detection system using artificial intelligence techniques that can detect anomalies by learning the system behavior. The proposed approach is effective in identifying novel or unknown anomalies that traditional rule-based methods may miss in network traffic data. However, the implementation of such a system involves addressing challenges such as data processing and feature extraction. This work discusses different methods of data analysis and intrusion detection approaches in Extended Detection and Response systems and the challenges we face in today’s expanding security technologies.
|
|
|
Anomaly Detection by IDS Systems
Gawron, Johann Adam ; Homoliak, Ivan (oponent) ; Očenášek, Pavel (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to familiarize myself, and the reader, with the issues surrounding anomaly detection in network traffic using artificial inteligence. To propose and subsequently implement a methodology for creating an anomaly classifier for network communication profiles. The classification method should be able to efficiently and accurately identify anomalies in network traffic to avoid generating false outputs. During the research of the issue, IDS systems, various types of attacks, and approaches to anomaly detection and classification were examined. In evaluating the effectiveness, several standard methods were examined and used to express the quality of classifiers.
|
|
|
UI pro kooperaci dohledového systému s člověkem
Klem, Václav ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Bažout, David (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o návrhu a vývoji efektivního uživatelského rozhraní pro spolupráci uživatele s dohledovým systémem. Zabývá se studiem v současnosti dostupných nástrojů k anotaci videí a detekci/sledování osob ve videu a poskytuje porovnání těchto metod za účelem vytvoření anotační aplikace pro novátorský způsob detekce anomálií. Tento novátorský způsob je založen na detekcích anomálií na úrovni snímků. Anomálie v tomto slova smyslu obecně znamená jakékoliv ilegální chování osob ve videu. Cílem této práce je vytvořit návrh anotační aplikace pro tento nový způsob detekování anomálií, ověřit validitu jeho koncepce uživatelským testováním prototypu a následně implementovat plnohodnotnou verzi na základě výsledků testování. Při testování prototypu aplikace bylo dosaženo relativně vysoké úspěšnosti anotace circa 89% a hodnocení přehlednosti UI uživateli 83%. V návaznosti na uživatelskou odezvu byly reflektovány změny do finální, plně funkční verze aplikace, která je hlavním výstupem práce.
|
|
|
Malformace/anomálie v ontogenetickém vývoji tasemnic
Aliaskerova, Madina ; Schreiber, Manfred (vedoucí práce) ; Chanová, Marta (oponent)
Anomálie mohou u tasemnic vzniknout spontánně za přirozených podmínek, a to na morfologické i vývojové úrovni. U dospělých tasemnic se malformace na morfologické úrovni projevují na skolexu a strobile. Jejich podrobný popis můžeme najít u Taenia saginata, Taenia pisiformis, Taenia solium, Dibothriocephalus nihonkaiense, Dibotriocephalus latus, Hymenolepis nana a Hymenolepis microstoma. U larválních stádií tasemnic Taenia crassiceps se malformace vyskytují převážně na skolexu. Morfologické malformace se mohou projevit zmnožením přísavek či změnou vzhledu a počtu háčků, změnou struktury pohlavních orgánů, výskytem bočních segmentů, fenestrací strobily nebo výskytem více rovin souměrnosti. Tyto malformace však mohou vzniknout i cíleným působením záření, teploty nebo anthelmintik. Vývojové anomálie se projevují také spontánním výskytem tasemnic v různých částech těla u různých druhů hostitelů. Existuje spojitost anomálních infekcí s imunitním stavem hostitele. Mezi možné příčiny vzniku anomálií patří poškození neoblastů, absence správné imunitní reakce ze strany hostitele, anthelmintika, dieta hostitele nebo vliv vnějšího prostředí.
|
|
|
Detekce anomálií v chůzi chodců
Pokorný, Ondřej ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Cílem práce bylo vytvořit systém pro detekci anomálií v záznamech chůze chodců. Jako základ aplikace použijeme již existující řešení pro extrakci souřadnic skeletu chodce OpenPose. Pro následnou detekci z hodnot souřadnic jsem se zaměřil na řešení pomocí neuronových sítí. K řešení jsem použil obousměrnou LSTM neuronovou síť, která během experimentování měla nejlepší hodnoty detekce. Výsledná aplikace zvládá detekci tří anomálií a to skoku, dřepu a kliku. Výstupem je video, ve kterém jsou nápisem označeny sekvence, které obsahují anomálii. Celý systém je implementovaný v jazyce Python a jeho běžně dostupných knihoven.
|
|
|
Získávání informací o uživatelích na webových stránkách
Vondráček, Tomáš ; Malinka, Kamil (oponent) ; Polčák, Libor (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je zmapovat informace poskytované webovými prohlížeči, které mohou být v praxi použity k identifikaci uživatelů na webových stránkách. Práce se zaměřuje na získání a následnou analýzu informací o zařízeních, prohlížečích a vedlejších efektů způsobených webovými rozšířeními, které maskují identitu uživatelů. Získání informací realizuje navržená a implementovaná knihovna v jazyce TypeScript, která byla nasazena na 4 komerčních webových stránkách. Analýza získaných informací je realizována po měsíci provozu knihovny a zaměřuje se na míru získané informace, rychlost získání informací a stabilitu informací. Z datové sady vyplývá, že až 94 % potenciálně různých uživatelů disponuje unikátní kombinací informací. Hlavní přínos této práce spočívá ve vytvořené knihovně, návrhu nových metod získávání informací, optimalizace stávajících metod a určení kvalitních a nekvalitních informací na základě jejich míry informace, rychlosti získání a stability v čase.
|
host ::
RSS.