|
|
Obfuskační techniky ransomware
Jacko, Jerguš ; Barabas, Maroš (oponent) ; Kačic, Matej (vedoucí práce)
Táto práca sa snaží navrhnúť, implementovať a poukázať na nové techniky obfuskácie činnosti ransomvéru s využitím princípov entropie dat, ktoré nespadajú do detekčných možností známych anti-ransomvérových a anti vírových nástrojov. Navrhované techniky sa zameriavajú na zmenu činnosti ransomvéru vo fáze znehodnotenia (šifrovanie alebo obfuskácia) súborov na napadnutom systéme.
|
|
|
Detekce anomálií v síťovém provozu
Bartoš, Václav ; Kořenek, Jan (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá systémy a metodami pro detekci anomálií v provozu na počítačových sítích. Nejdříve je uvedeno rozdělení systémů pro zajištění síťové bezpečnosti a je stručně popsáno množství nejrůznějších metod požívaných v systémech detekce anomálií. Hlavní náplní této práce je však optimalizace metody detekce anomálií, kterou navrhli Lakhina et al. a která je založená na detekci změn distribuce hodnot z hlaviček paketů. Tato metoda je v práci podrobně popsána a jsou navrženy dvě její optimalizace -- první se zaměřuje na rychlost a paměťovou náročnost, druhá zlepšuje její detekční schopnosti. Dále je popsán program vytvořený pro testování těchto optimalizací a jsou prezentovány výsledky experimentů na reálných datech s uměle generovanými i skutečnými anomáliemi.
|
|
|
Entropický generátor náhodných čísel
Kukko, Marcel ; Zeman, Václav (oponent) ; Burda, Karel (vedoucí práce)
Práce se zaměřuje na problém generování náhodných čísel osobním počítačem. V rámci studie jsou popsány nejpoužívanější typy generátorů náhodné posloupnosti a způsoby jejich testování. Druhá část práce se zaměřuje na návrh entropického generátoru a provedení analýzy jeho testování.
|
|
| |
|
|
Mining of Textual Data from the Web for Speech Recognition
Kubalík, Jakub ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Mikolov, Tomáš (vedoucí práce)
The preliminary goals of this project were to get familiar with language modeling for speech recognition and techniques for acquisition of text data from the Web. Speech recognition techniques are introduced and statistical language modeling is described in detail. The text also covers mining models and techniques, information retrieval especially. Specific problems of Web mining are discussed and Google search is introduced. Special attention was paid to detailed description of implementation of the text mining system. However, the main goal of this work was to determine, whether the data acquired from the Web can provide some improvement into the recognition systems. The text is describing experiments, which use the retrieved Web data to update sample language models.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Detection of Correlated Mutations
Ižák, Tomáš ; Bendl, Jaroslav (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
This work explores existing possibilities and methods of correlated mutations detection in proteins. At the beginning a theoretical background into explored area is provided. Exploitation of detected correlated mutations lies in a protein's tertiary structure prediction or searching functionally important sites. A state-of-the-art of existing tools and methods follows. In this work, methods based on statistics (for example Pearson correlation coefficient or Pearson's chi^2 test), Information theory (Mutual information - MI) and likelihood models (ELSC or Spidermonkey) are examined. The next part is devoted to the searching for an optimal algorithm for correlated mutations detection. To combine results from multiple different algorithms, is proposed as an optimal solution. It is also advised to exploit physico-chemical properties of amino acids during the detection. In practical part, the algorithm for detection of correlated mutations was developed. It is based on physico-chemical properties of amino acids and phylogenetic trees. Results gained using this method were compared with results gained from CAPS, CRASP and CMAT tools.
|
|
|
Entropické modely datového provozu
Blažek, Petr ; Mžourek, Zdeněk (oponent) ; Slavíček, Karel (vedoucí práce)
Tato práce řeší možnosti využití entropie pro detekci anomálií v datové komunikaci a to zejména bezpečnostních útoků. Hlavní výhodou použití entropií je schopnost identifikovat neznámé útoky, protože detekuje změny v síťovém provozu, ale ne jeho obsah jako stávající metody. V práci je testována vhodnost jednotlivých modelů entropie (Shannon, Renyi,Tsallis). Také byl testován vliv parametrů u Renyiho a Tsallisovy na jejich výslednou entropii. Z výsledných hodnot jsem zjistil, že všechny testované entropie dosahují dobrých výsledku při identifikaci anomálií v síťovém provozu.
|
host ::
RSS.