|
|
Generování provozu IoT sítí a detekce bezpečnostních incidentů
Pristaš, Ján ; Ryšavý, Ondřej (oponent) ; Matoušek, Petr (vedoucí práce)
Hlavným cieľom mojej bakalárskej práce je navrhnúť a vytvoriť systém generujúci prevádzku IoT sietí, vytváranie bezpečnostných incidentov na túto sieť a ich detekovanie. Prvá časť popisuje základné princípy IoT sietí, SCADA systémov a komunikačné protokoly IEC 60870-5-104 a DLMS/COSEM. Následne sú popísané priemyselné nástroje na emuláciu prevádzky SCADA systémov využívajúc skúmané protokoly. V ďalšej časti je popísaná bezpečnosť týchto systémov, spolu s rizikami, ktorým čelia. Na základe týchto informácií bol navrhnutý a implementovaný nástroj umožňujúci simulovať rozne typy útokov na SCADA systémy a sledovať ich reakcie. Posledná časť práce je venovaná možnostiam detekcie rôznych typov útokov a spôsobu ochrany sietí pred nimi.
|
|
|
Evoluční návrh konvolučních neuronových sítí
Pristaš, Ján ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce je popísať základné techniky evolučného počítania, konvolučných neurónových sietí (CNN) a automatický návrh neurónových sietí pomocou neuroevolúcie ( NAS - Neural Architecture Search ). NAS techniky sú v súčasnej dobe stále viac skúmané, nakoľko zrýchľujú a zjednodušujú zdĺhavý a namáhavý proces návrhu umelých neurónových sietí, a taktiež umožňujú hľadať nekonvenčné architektúry, ktoré by klasickými metódami návrhu nevznikli. Práca obsahuje návrh a implementáciu programu, ktorý je schopný automatického návrhu konvolučných neurónových sietí s využitím open-source knižnice TensorFlow. Program na návrh CNN využíva algoritmus NSGA-II, čo je multikriteriálna varianta genetických algoritmov. Vďaka využití multikriteriálneho optimalizačného algoritmu je program schopný hľadať Pareto množinu optimálnych riešení v závislosti od presnosti sietí a počtu ich parametrov.
|
|
|
Evoluční návrh konvolučních neuronových sítí
Pristaš, Ján ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce je popísať základné techniky evolučného počítania, konvolučných neurónových sietí (CNN) a automatický návrh neurónových sietí pomocou neuroevolúcie ( NAS - Neural Architecture Search ). NAS techniky sú v súčasnej dobe stále viac skúmané, nakoľko zrýchľujú a zjednodušujú zdĺhavý a namáhavý proces návrhu umelých neurónových sietí, a taktiež umožňujú hľadať nekonvenčné architektúry, ktoré by klasickými metódami návrhu nevznikli. Práca obsahuje návrh a implementáciu programu, ktorý je schopný automatického návrhu konvolučných neurónových sietí s využitím open-source knižnice TensorFlow. Program na návrh CNN využíva algoritmus NSGA-II, čo je multikriteriálna varianta genetických algoritmov. Vďaka využití multikriteriálneho optimalizačného algoritmu je program schopný hľadať Pareto množinu optimálnych riešení v závislosti od presnosti sietí a počtu ich parametrov.
|
|
|
Generování provozu IoT sítí a detekce bezpečnostních incidentů
Pristaš, Ján ; Ryšavý, Ondřej (oponent) ; Matoušek, Petr (vedoucí práce)
Hlavným cieľom mojej bakalárskej práce je navrhnúť a vytvoriť systém generujúci prevádzku IoT sietí, vytváranie bezpečnostných incidentov na túto sieť a ich detekovanie. Prvá časť popisuje základné princípy IoT sietí, SCADA systémov a komunikačné protokoly IEC 60870-5-104 a DLMS/COSEM. Následne sú popísané priemyselné nástroje na emuláciu prevádzky SCADA systémov využívajúc skúmané protokoly. V ďalšej časti je popísaná bezpečnosť týchto systémov, spolu s rizikami, ktorým čelia. Na základe týchto informácií bol navrhnutý a implementovaný nástroj umožňujúci simulovať rozne typy útokov na SCADA systémy a sledovať ich reakcie. Posledná časť práce je venovaná možnostiam detekcie rôznych typov útokov a spôsobu ochrany sietí pred nimi.
|
host ::
RSS.