|
Packet Classification Algorithms
Puš, Viktor ; Lhotka,, Ladislav (oponent) ; Dvořák, Václav (vedoucí práce)
This thesis deals with packet classification in computer networks. Classification is the key task in many networking devices, most notably packet filters - firewalls. This thesis therefore concerns the area of computer security. The thesis is focused on high-speed networks with the bandwidth of 100 Gb/s and beyond. General-purpose processors can not be used in such cases, because their performance is not sufficient. Therefore, specialized hardware is used, mainly ASICs and FPGAs. Many packet classification algorithms designed for hardware implementation were presented, yet these approaches are not ready for very high-speed networks. This thesis addresses the design of new high-speed packet classification algorithms, targeted for the implementation in dedicated hardware. The algorithm that decomposes the problem into several easier sub-problems is proposed. The first subproblem is the longest prefix match (LPM) operation, which is used also in IP packet routing. As the LPM algorithms with sufficient speed have already been published, they can be used in out context. The following subproblem is mapping the prefixes to the rule numbers. This is where the thesis brings innovation by using a specifically constructed hash function. This hash function allows the mapping to be done in constant time and requires only one memory with narrow data bus. The algorithm throughput can be determined analytically and is independent on the number of rules or the network traffic characteristics. With the use of available parts the throughput of 266 million packets per second can be achieved. Additional three algorithms (PFCA, PCCA, MSPCCA) that follow in this thesis are designed to lower the memory requirements of the first one without compromising the speed. The second algorithm lowers the memory size by 11 % to 96 %, depending on the rule set. The disadvantage of low stability is removed by the third algorithm, which reduces the memory requirements by 31 % to 84 %, compared to the first one. The fourth algorithm combines the third one with the older approach and thanks to the use of several techniques lowers the memory requirements by 73 % to 99 %.
|
|
Subspace Modeling of Prosodic Features for Speaker Verification
Kockmann, Marcel ; Kenny, Patrick (oponent) ; Nöth, Elmar (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
The thesis investigates into speaker verification by means of prosodic features. This includes an appropriate representation of speech by measurements of pitch, energy and duration of speech sounds. Two diverse parameterization methods are investigated: the first leads to a low-dimensional well-defined set, the second to a large-scale set of heterogeneous prosodic features. The first part of this work concentrates on the development of so called prosodic contour features. Different modeling techniques are developed and investigated, with a special focus on subspace modeling. The second part focuses on a novel subspace modeling technique for the heterogeneous large-scale prosodic features. The model is theoretically derived and experimentally evaluated on official NIST Speaker Recognition Evaluation tasks. Huge improvements over the current state-of-the-art in prosodic speaker verification were obtained. Eventually, a novel fusion method is presented to elegantly combine the two diverse prosodic systems. This technique can also be used to fuse the higher-level systems with a high-performing cepstral system, leading to further significant improvements.
|
|
OPTIMIZATION OF ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES FOR REGULAR EXPRESSION MATCHING USING FPGA TECHNOLOGY
Kaštil, Jan ; Plíva, Zdeněk (oponent) ; Vlček, Karel (oponent) ; Kotásek, Zdeněk (vedoucí práce)
This thesis deals with fast regular expression matching using FPGA. Regular expression matching in high speed computer networks is computationally intensive operation used mostly in the field of the computer network security and in the field of monitoring of the network traffic. Current solutions do not achieve throughput required by modern networks with respect to all requirements placed on the matching unit. Innovative hardware architectures implemented in FPGA or ASIC have the highest throughput. This thesis describes two new architectures suitable for the FPGA and ASIC implementation. The basic idea of these architectures is to use perfect hash function to implement transitional function of deterministic finite automaton. Also, architecture that allows the user to introduce small probability of errors into the matching process in order to reduce memory requirement of the matching unit was introduced. The thesis contains analysis of the effect of these errors to overall reliability of the system and compares it to the reliability of currently used approach. The measurement of properties of regular expressions used in analysis of the traffic in modern computer networks was performed in the thesis. The analysis implies that most of the used regular expressions are suitable for the implementation by proposed architectures. To guarantee high throughput of the matching unit new algorithms for alphabet transformation is proposed. The algorithm allows to transform the automaton to accept several input characters per one transition. The main advantage of the proposed algorithm over currently used solutions is that it does not have any limitation over the number of characters that are accepted at once. Implemented architectures were compared with the current state of the art algorithm and 200MB memory reduction was achieve
|
|
Methods for class prediction with high-dimensional gene expression data
Šilhavá, Jana ; Matula, Petr (oponent) ; Železný, Filip (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
This thesis deals with class prediction with high-dimensional gene expression data. During the last decade, an increasing amount of genomic data has become available. Combining gene expression data with other data can be useful in clinical management, where it can improve the prediction of disease prognosis. The main part of this thesis is aimed at combining gene expression data with clinical data. We use logistic regression models that can be built through various regularized techniques. Generalized linear models enable us to combine models with different structure of data. It is shown that such a combination may yield more accurate predictions than those obtained based on the use of gene expression or clinical data alone. Suggested approaches are not computationally intensive. Evaluations are performed with simulated data sets in different settings and then with real benchmark data sets. The work also characterizes an additional predictive value of microarrays. The thesis includes a comparison of selected features of gene expression classifiers built up in five different breast cancer data sets. Finally, a feature selection that combines gene expression data with gene ontology information is proposed.
|
|
Optimalizace sledování síťových toků
Žádník, Martin ; Lhotka,, Ladislav (oponent) ; Matoušek, Radomil (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato disertační práce se zabývá optimalizací sledování síťových toků. Sledování síťových toků spočívá ve sledování jejich stavu a je klíčovou úlohou pro řadu síťových aplikací. S každým příchodem paketu je nutné aktualizovat hodnoty stavu, což zahrnuje přístupy do paměti. Vzhledem k vysoké propustnosti linek a obrovskému množství souběžných toků hraje přístup do paměti kritickou roli ve výkonnosti stavového zpracování síťového provozu. Tento problém se řeší různými technikami. Tyto techniky ale ve výsledku vždy požadují, aby nejblíže zpracování provozu byla nasazena paměť s nízkou odezvou, cache toků, schopná vyřídit všechny přístupy. Cache toků má proto omezenou kapacitu a její efektivní správa má zásadní vliv na výkonnost a výsledky zpracování síťového provozu. Vzhledem ke specifikům síťového provozu nemusí být stávající správy vhodné pro správu cache toků. Disertační práce se proto zabývá automatizovaným vývojem správy cache na základě reálného provozu dané sítě. Automatizace vývoje správy cache toků je realizována pomocí genetického algoritmu. Genetický algoritmus vyvíjí nová řešení a hodnotí je simulací nad vzorkem provozu z různých sítí. Navržený postup je ověřen na vývoji správ pro dva problémy. Prvním problémem je vývoj správy, která bude vykazovat celkově nízký počet výpadků stavů z cache toků. Druhým problémem je vývoj správy, která bude vykazovat velmi nízký počet výpadků u velkých toků. Optimalizace zakódování správy a experimenty s parametry genetického algoritmu ukázují, že je možné nalézt správy cache toků, které jsou optimalizované pro specifika daného nasazení. Nově vyvinuté správy poskytují lepší výsledky než ostatní testované správy. Z hlediska snížení celkového počtu výpadků je vyvinuta správa, která snižuje počet výpadků na konkrétní datové sadě až o deset procent vůči nejlepší porovnávané správě. Z pohledu snížení počtu výpadků u velkých toků je dosaženo vyvinutou správou až dvojnásobného snížení výpadků. Většina velkých toků (více než 90%) nezaznamenala při použití vyvinuté správy dokonce ani jeden výpadek. Rovněž během záplav nových toků, které se v síťovém provozu vyskytují v souvislosti se skenováním sítí a útoky, se ukazují velmi dobré vlastnosti vyvinuté správy. V rámci práce je rovněž navrženo rozšíření správy o využití doplňkové informace ze záhlaví příchozích paketů. Výsledky ukazují, že kombinací této informace lze počet výpadků u správ dále snižovat.
|
|
Optické měření elektromechanických projevů srdečních buněk
Čmiel, Vratislav ; Križanová,, Olga (oponent) ; Babula, Petr (oponent) ; Provazník, Ivo (vedoucí práce)
Disertační práce se zabývá aplikací optických metod měření s využitím technik optické mikroskopie a fluorescenční mikroskopie při měření elektromechanických projevů izolovaných srdečních buněk a shluků diferencovaných kardiomyocytů. První navržená metoda využívá účelné kombinace fluorescenční mikroskopie s využitím rychlé fluorescenční kamery s vysokým rozlišením a mikroskopie atomárních sil pro současné měření vápníkových transientů a kontrakce shluků srdečních buněk. Získané signály prochází filtrací, zpracováním a analýzou. Výsledně získané funkční parametry kardiomyocytů získané analýzou signálů po aplikaci kofeinu jsou hodnoceny srovnáním s funkčními parametry získanými při kontrolním měření. Druhá navržená metoda je aplikována na shluky kardiomyocytů za účelem měření jejich kontrakce. Signály získané optickou metodou jsou analyzovány a výsledky porovnány s referenčním signálem získaným měřením s pomocí mikroskopie atomárních sil. Pro spolehlivější a stabilnější měření kontrakce v experimentech zaměřených na současné měření s vápníkovými transienty u izolovaných kardiomyocytů byly navrženy a realizovány optické metody měření kontrakce založené na detekci konců s využitím úpravy mikroskopického obrazu přeostřením a s využitím fluorescenční metody měření.
|
|
Čerpadlo s difuzorem s použitím stochastických lopatek (oběžné kolo i difuzor)
Dobšáková, Lenka ; Melichar, Jan (oponent) ; Veselý, Jindřich (oponent) ; Haluza, Miloslav (vedoucí práce)
Tato dizertační práce se zabývá studiem nerovnoměrné lopatkové mříže u odstředivých čerpadel. Vliv nerovnoměrné lopatkové mříže je zkoumána u oběžného i rozváděcího kola. Nerovnoměrné lopatkování kol čerpadla je v této práci zkoumáno z hlediska vlivu na účinnostní charakteristiku. Myšlenkou použití nerovnoměrného lopatkování je získání ploché účinnostní charakteristiky. Odstředivé čerpadlo by pak mohlo být používáno na větším rozsahu výkonů při dosažení dostatečně velké účinnosti. Práce je založena na experimentální měření a numerické simulaci nerovnoměrných hydraulických prvků čerpadla. Nerovnoměrné oběžné kolo a rozvaděč byli pro tento výzkum nově navrženy. Pro měření bylo v rámci této práce potřeba navrhnout a sestavit novou měřící trať malých ponorných čerpadel. Měřeny byly různé sestavy čerpadla s kombinacemi běžných návrhů hydraulik na jeden pracovní bod a hydraulik s nerovnoměrnou lopatkovou mříží. Všechna měření byla vyhodnocena a byly získány charakteristiky účinnosti, dopravní výšky a příkonu pro každou měřenou kombinaci. Část sestav měřených experimentálně byla také numericky vypočtena pomocí programu Ansys Fluent. Z numerických výpočtů byla sbírána data potřebná pro vyhodnocení charakteristiky účinnosti a měrné energie pro každou řešenou sestavu. Teoretické úvahy se týkají vlivu nerovnoměrné mříže u rozvaděče a vzniká tak doporučení, jak by bylo možné významně snížit ztráty v kanálech. Bylo také provedeno teoretické odvození způsobu, jak získat plochou charakteristiku účinnosti oběžného kola.
|
|
(Arbo)viruses in high European Arctic
ELSTEROVÁ, Jana
Since an ongoing climate change covers strongly the polar areas. Higher temperatures and related climate parameters bring the emergence of new parasites and their pathogens to higher latitudes. This may influence zoonotic diseases including arthropod-transmitted diseases. The tick species Ixodes uriae, parasitizing seabirds in the Arctic, may transmit many pathogens including various arboviruses, Borrelia spirochetes and Babesia apicomplexans. In the study we diagnosed 89 individuals of seabird tick Ixodes uriae and searched for arthropod-borne viruses from the genera Flavivirus, Alphavirus, Orthobunyavirus, Phlebovirus and Orbivirus using genus-specific primers. Moreover we searched for presence of Borrelia spp. and Babesia spp. DNA in the ticks. All samples were negative after PCR amplification for all tested pathogens. The result signalizes that tested pathogens might not be present in such high latitudes of European Arctic. Though, the possibility of introduction of these pathogens may be observable in near future due to quick changing of the Arctic ecosystem with the rising of migration of vertebrate hosts including humans to the polar areas. It is though important to continue to study potential presence of pathogens in polar areas. We are working on increase of the number of tick samples to confirm the presence or absence of the tick-borne pathogens in the European Arctic.
|
| |
| |
host ::
