|
|
Online reputation management jako nástroj pro změnu vnímání firmy
Linhartová, Barbora ; Rosenfeldová, Jana (vedoucí práce) ; Vranka, Marek (oponent)
Cílem této bakalářské práce je představit moderní koncept s názvem online reputation management, v jehož zájmu je zajistit co nejpříznivější reputaci firem na internetu a podpořit tak jejich pozitivní vnímání. Tímto tématem je vhodné se zabývat především z důvodu rychlého vývoje technologií, díky nimž je reputace čím dál více v ohrožení, a přitom i nadále zůstává klíčovou hodnotou ve firmách. Teoretická část práce nejprve představuje firemní komunikaci a PR, ze kterých zkoumaná disciplína vychází, a které předchází výkladu o klasickém reputation managementu. Hlavní téma práce pak blíže popisuje význam řízení reputace na internetu a různé techniky, které k tomu mohou firmy využívat. Praktická část se zaměřuje již na konkrétní prostředí, ve kterém je online reputation management často aplikován, a tím jsou recenzní portály. Recenze se ukázaly jako stěžejní faktor při utváření online reputace, a proto je pro současné firmy vhodné se včas a adekvátně adaptovat na dynamické internetové prostředí, kde mohou proaktivně řídit uživatelská hodnocení ku svému prospěchu. Vlastní výzkum přináší vhled do rozhodování současných internetových uživatelů nejen na základě online recenzí, ale také podle způsobů, kterými firmy se svými publiky v tomto prostředí komunikují. Vybrané strategie totiž významně ovlivňují...
|
|
|
Multiple-Context Trust Model for a Social Network Using Personality Analysis
Švec, Tomáš ; Zbořil, František (oponent) ; Samek, Jan (vedoucí práce)
This master's thesis follows up on the bachelor thesis which described a model of trust for the social network Facebook. The model has been enhanced with remarks from the UMAP 2013 conference and its scalability and flexibility were verified. Basic terminology from personality psychology is explained and then used to find correlation between trust and users' personality. The model Big Five is chosen to represent user's character and a questionnaire is designed. Said questionnaire is used to find correlation between Big Five and the multi-context trust model. This correlation is estimated based on knowledge from the field of sociology and then verified on real Facebook users.
|
|
|
Reputace zdrojů škodlivého provozu
Bartoš, Václav ; Lhotka,, Ladislav (oponent) ; Vozňák, Miroslav (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Při zajišťování bezpečnosti počítačových sítí je mimo jiné nezbytné získávat a zpracovávat informace o existujících hrozbách, ať už odvozené z hlášení vlastních detekčních nástrojů či pocházející od třetích stran. Mezi takové informace patří i seznamy síťových entit (IP adres, doménových jmen, URL apod.), které byly identifikovány jako škodlivé. V mnoha případech však prostá binární informace, zda je daná entita škodlivá či nikoliv, nestačí. Je vhodné mít ke každé entitě i další data popisující jí prováděné škodlivé aktivity a také shrnující skóre, které její reputaci vyjádří číselně. To umožní jednak rychlé zhodnocení míry hrozby, kterou určitá entita představuje, a zároveň umožní entity porovnávat a řadit. Tato práce se zabývá návrhem právě takového reputačního skóre. Navržené skóre, nazvané Future Maliciousness Probability (FMP skóre), je hodnota mezi 0 a 1 přiřazená každé podezřelé síťové entitě a vyjadřující pravděpodobnost, že bude daná entita v nejbližší době (znovu) provádět určitou škodlivou činnost. Výpočet tohoto skóre je tedy založen na předpovědi budoucích útoků. Tato předpověď vychází z historie přijatých hlášení o bezpečnostních událostech a z dalších relevantních dat týkajících se dané entity a je založena na pokročilých metodách strojového učení. Metoda výpočtu skóre je v práci nejprve popsána obecně, pro libovolný typ entity a vstupní data, a poté je přizpůsobena pro konkrétní případ - hodnocení IPv4 adres na základě hlášení ze systému pro sdílení bezpečnostních událostí a doplňujících dat z reputační databáze. Tato varianta pak byla vyhodnocena na reálných datech. Kvůli potřebě získat dostatečně velkou a kvalitní datovou sadu pro toto vyhodnocení se část práce věnuje i oblasti detekce bezpečnostních událostí, konkrétně vývoji frameworku pro analýzu dat o síťových tocích NEMEA a návrhu několika nových detekčních metod. Dále je popsán návrh a implementace otevřené reputační databáze NERD, která slouží k udržování profilů nahlášených IP adres. Data z těchto systémů pak byla využita jak pro vyhodnocení přesnosti predikce, tak pro vyhodnocení vybraných případů použití výsledného FMP skóre.
|
|
| |
|
|
Známky s dobrou pověstí se zaměřením na luxusní značky
Krčmárová, Anna ; Dobřichovský, Tomáš (vedoucí práce) ; Žikovská, Petra (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou ochranných známek s dobrým jménem, jakožto užší skupiny ochranných známek, pro něž je příznačná širší ochrana. První části této práce jsou věnovány úvodu do známkového práva, zejména zařazení známkového práva v systému práva, popsání principů ovládajících toto právní odvětví a především seznámení se s prameny českého známkového práva za pomoci výčtu jednotlivých předpisů s jejich hlavním přínosem. Část třetí a čtvrtá je pak již věnována samotnému institutu ochranné známky s dobrým jménem a jejím specifikům, kdy ta je rozebírána i za pomoci komparace s ochrannou známkou všeobecně známou, neboť jsou tyto dva instituty spjaty svým společným historickým vývojem, kterému se diplomová práce věnuje též. V části páté pak dochází k definování pojmu luxusních značek pro potřeby diplomové práce, kde je prostřednictvím rozboru vlastností luxusních značek postižen význam reputace pro luxusní značky, který je dále rozváděn na pozadí konkrétních soudních rozhodnutí nejen evropských institucí. V závěrečné části diplomové práce jsou prezentována vybraná rozhodnutí týkající se netradičních ochranných známek, neboť i ty představují vyšší míru ochrany, byť na jiné úrovni, a tak s institutem dobrého jména souvisejí, především v kontextu známkoprávních trendů, které budou nastíněny.
|
|
| |
|
|
Důvěra a reputace v distribuovaných systémech
Samek, Jan ; Návrat,, Pavol (oponent) ; Šafařík,, Jiří (oponent) ; Hanáček, Petr (vedoucí práce)
Tato disertační práce se zabývá problematikou modelování důvěry v distribuovaných systémech, konkrétně pak více-kontextové důvěry v distribuovaných multi-agentních systémech. V současné době existuje velké množství modelů důvěry či reputace, nicméně více-kontextová vlastnost důvěry či reputace v nich není často zohledněna. Z tohoto důvodu se práce zaměřuje především na analýzu více-kontextových modelů založených na důvěře a na jejím základě stanovuje předpoklady pro nový, vlastnost více-kontextovost plně podporující, model důvěry. Stěžejní částí práce je formální návrh nového více-kontextového modelu důvěry, který je schopen vytvářet, aktualizovat a uchovávat důvěru pro různé aspekty (kontexty) jedné entity multi-agentního systému. Důvěru lze v navrženém modelu budovat jak na základě přímých zkušeností, tak i na základě doporučení a reputace. Dalším aspektem navrženého modelu je schopnost odvozovat důvěru v různé kontexty na základě znalosti důvěry v kontexty jiné, což je zajištěno vytvořením hierarchické struktury jednotlivých kontextů jedné entity. Přínosem nového modelu je především zvýšení efektivity rozhodování agentů v rámci multi-agentního systému ve smyslu schopnosti výběru optimálního partnera pro provedení transakce. Návrh modelu byl ověřen implementací prototypu multi-agentního systému, ve kterém se agenti rozhodují a jednají na základě důvěry.
|
|
|
Vyhodnocování důvěry nebo reputace na základě analýzy sociální sítě
Švec, Tomáš ; Malačka, Ondřej (oponent) ; Samek, Jan (vedoucí práce)
Tato práce si klade za cíl aplikovat pojem důvěra a reputace z oblasti umělé inteligence na metody analýzy sociální sítě. Obsahuje zhodnocení současných dostupných interakcí pro model důvěry z pohledu zástupců sociálních sítí. Následně popisuje navržený matematický model důvěry pro sociální síť Facebook. Tento model byl implementován v jazyce Python. Experimentální výsledky práce na vzorku uživatelů sítě Facebook jsou následně rozebrány jak z pohledu umělé inteligence, tak z pohledu sociální psychologie.
|
|
|
Mnoha-kontextový reputační systém v prostředí WWW
Kadlec, Petr ; Zbořil, František (oponent) ; Samek, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce seznamuje čtenáře se základními pojmy z oblasti reputace a důvěry, problematiky reputačních systémů a mnoha-kontextových modelů reputace. Dále popisuje vybrané praktické více-kontextové modely v prostředí WWW, na jejichž základě je navržen vlastní více-kontextový model použitý v realizované aplikaci.
|
|
| |
host ::
RSS.