|
|
Přístupový systém využívající NFC a mikropočítače Arduino
Hájek, Jaroslav ; Štůsek, Martin (oponent) ; Hošek, Jiří (vedoucí práce)
Bakalářska prace se zabyva prstupovymi systemy vcetne administrace zamku, skupin uzivatelu, uzivatelu a jejich identit. Vytvoreny system se sestava z ctyr hlavnch bloku, kterymi jsou: webove rozhran Locker, serverova aplikace Authentizer, MySQL databaze a Android aplikace. Webove rozhran slouz pro administraci systemu a komunikuje s databaz. Serverova aplikace zajist’uje komunikaci zamku s MySQL databaz a jejm hlavnm ukolem je overovan identit uzivatelu. Serverova aplikace slouz take jako API, ktere lze vyuzt pro komunikaci s externmi aplikacemi. Vytvorena aplikace pro system Android umoznuje nahrazen prstupoveho NFC tokenu mobilnm telefonem.
|
|
|
Research on Reliable Low-Power Wide-Area Communications Utilizing Multi-RAT LPWAN Technologies for IoT Applications
Štůsek, Martin ; Grochla, Krzysztof (oponent) ; Curado, Marilia (oponent) ; Hošek, Jiří (vedoucí práce)
This doctoral thesis addresses the “Research on Reliable Low-Power Wide-Area Communications Utilizing Multi-RAT LPWAN Technologies for IoT Applications”. Despite the immense progress in massive Machine-Type Communication (mMTC) technology enablers such as Low-Power Wide-Area (LPWA) networks, their performance does not have to satisfy the requirements of novelty Internet of Things (IoT) applications. The main goal of this Ph.D. work is to explore and evaluate the limitations of current LPWA technologies and propose novel mechanisms facilitating coverage planning and assessment. Proposed frameworks are fine-tuned and cross-validated by the extensive measurement campaigns conducted in public LPWA networks. This doctoral thesis further introduces the novelty approach of multi-RAT LPWA devices to overcome the performance limitation of individual LPWA technologies. The current implementation primarily focuses on diminishing the greatest multi-RAT solutions disadvantage, i.e., increased power consumption by employing a machine learning approach to radio interface selection.
|
|
|
Zajištění kvality služeb pomocí protokolu MPLS
Henzl, Václav ; Novotný, Vít (oponent) ; Hošek, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této semestrální práce je vytvoření modelu MPLS sítě v programovém vybavení OPNET Modeler a následné simulování chování této sítě se zaměřením na zajištění kvality služeb. Tato práce obsahuje teoretický úvod do problematiky MPLS sítí a zajištění kvality služeb - dále se zabývá simulací přenášení datových toků v rozšířeném modelu komunikační sítě s kladením důrazu na chování přenosu hlasu - Voice Over IP. Práce v několika scénářích zkoumá vlastnosti MPLS a jeho vliv na dosažení kvality služeb.
|
|
|
SDN pro řízení sítí LAN
Kříž, Daniel ; Hošek, Jiří (oponent) ; Slavíček, Karel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je věnována problematice softwarově definovaných sítí. V práci je popsán koncept SDN, protokol OpenFlow, který je nedílnou součástí této problematiky a v~poslední řadě je zde zmíněn koncept NFV. Cílem je udělat si přehled informací o této problematice, projít dostupné open source kontroléry a vybrat z nich nejvhodnější. Dále pak vytvořit návrh realizace laboratorní úlohy a vytvořit seznam dostupných komponent. Závěrečným úkolem je sestrojit a otestovat laboratorní úlohu a následně za pomocí těchto znalostí vytvořit laboratorní návod.
|
|
|
Mobile Application for Controlling Smart Home Devices
Masár, Andrej ; Smékal, David (oponent) ; Hošek, Jiří (vedoucí práce)
The objective of this thesis is the issue of the Internet of Things and its application as a Smart Home. The work describes the design and implementation of a native mobile application for Android to control the elements of a Smart Home. The application communicates with the Smart Home using the MQTT protocol. The resulting application demonstrates the control of devices in a Smart Home according to the MQTT2GO convention.
|
|
|
Creation of network drivers for the Windows family of operating systems
Krkoš, Radko ; Hošek, Jiří (oponent) ; Růčka, Lukáš (vedoucí práce)
This thesis describes the approach in designing and implementing a driver marking network traffic for quality of service provision. In the beginning distinct technologies usable for the driver development are discussed and compared to each other while the most suiting candidate is chosen for driver development. Next the thesis discusses the design of the driver according to specification and depicts a list of more specific requirements affecting the driver design itself. The focus point in design is the least possible impact on network traffic performance and the running system itself. In addition to the driver an application programming interface usable from user mode is designed and so the system as a whole ensures the marking of network traffic entirely. In the end the created driver architecture is described and the application programming interface is described in terms of use.
|
|
|
Návrh na zlepšení obchodní strategie firmy
Hošek, Jiří ; Žahourek, Martin (oponent) ; Mikulec, Luděk (vedoucí práce)
Předmětem této diplomové práce je analyzovat současnou obchodní strategii firmy JANTA s.r.o. a provést její optimalizaci, která povede ke zlepšení obchodní strategie firmy. Práce obsahuje teoretická východiska, analýzu společnosti, konkrétně externí a interní analýzy, SWOT analýzu a finanční analýzu, dále obsahuje doporučení a návody, která vedou v rámci navržené strategie ke stanoveným cílům tak, aby byla zlepšena konkurenceschopnost společnosti. Autor práce je jednatelem společnosti.
|
|
|
Generování datových jednotek v prostředí OPNET Modeler
Mikulica, Vladimír ; Skořepa, Michal (oponent) ; Hošek, Jiří (vedoucí práce)
Předložená práce se zabývá problematikou generování datových jednotek na jednotlivých úrovních síťového modelu TCP/IP v prostředí OPNET Modeler. Součástí práce je stručný úvod do simulačního prostředí OPNET Modeler, kde jsou ozřejmeny důležité součásti tohoto komplexního simulačního softwaru. Obsah práce je strukturován dle jednotlivých vrstev modelu TCP/IP, přičemž je vždy popsána funkce procesního modelu a užívaná datová jednotka na odpovídající úrovni modelu TCP/IP v prostředí OPNET Modeler. V další části kapitoly jsou pak vždy podrobně zdokumentovány jednotlivé části komunikačních modelů, které byly vytvořeny v simulačním prostředí OPNET Modeler na vybraných vrstvách síťového modelu TCP/IP. Příslušné scénáře jsou popsány tak, aby je bylo možné opětovně sestavit případnými zájemci.
|
|
|
Ověření statistické věrohodnosti výsledků simulací v prostředí OPNET Modeler
Fördős, András ; Vajsar, Pavel (oponent) ; Hošek, Jiří (vedoucí práce)
Práce je zaměřená na ověření statistické věrohodnosti výsledků simulací v prostředí OPNET Modeler. Jako teoretický úvod do problematiky je na začátku uvedeno stručné seznámení s OPNET Modeler. Dále jsou popsány základní pojmy matematické statistiky, typy dat a některé základní statistické charakteristiky. V rámci projektu byl vytvořen model LAN sítě, byly nastaveny 3 různé typy provozu a několik sledovaných statistik. V práci jsou uvedena nastavení modelu, nastavení parametrů spuštění více běhů simulací, nastavení výběru statistik a možnosti zobrazení výsledných statistik. Popis možnosti zobrazení výsledných statistik je doplněn ukázkovými charakteristikami. Vytvořený model byl dále rozšiřován a modifikován. Byly přidány další síťové služby, byl změněn počet uzlů a čas trvání simulace. Výsledky analýzy původního scénáře jsou porovnány s výsledky modifikovaných scénářů a byly zpracovány do tabulek. V závěru práce jsou zpracovány dosažené výsledky a je napsáno doporučení pro způsob a formu zobrazení základních statistik a doporučení na počet běhů simulace potřebných pro získání věrohodných výsledků.
|
|
|
System Log Analysis for Anomaly Detection Using Machine Learning
Šiklóši, Miroslav ; Fujdiak, Radek (oponent) ; Hošek, Jiří (vedoucí práce)
This thesis deals with system log analysis for anomaly detection using machine learning models. The proposed models are based on supervised, unsupervised and deep learning algorithms. However, the functionality and behaviour of these algorithms have been clarified theoretically and practically in the thesis. Moreover, many preprocessing methods and logics were used to preprocess the data before it was fed to the machine learning model. At the end and to confirm the workability of proposed models, many metrics were calculated and unseen syslogs were fed to the best-proposed machine learning models to detect the anomalies. However, models Decision Tree Classifier, One-class SVM and Hierarchical Clustering demonstrated the best performance, correctly predicting 93.95%,85.66% and 85.3% of all anomalies respectively.
|
host ::
RSS.