|
|
Forenzní analýza temných tržišť
Dolejška, Daniel ; Grégr, Matěj (oponent) ; Veselý, Vladimír (vedoucí práce)
Překryvné počítačové sítě (jako například Tor či I2P) vytváří ideální prostředí pro rozmach kriminality na Internetu. Temná tržiště jsou jedním takovým příkladem kriminální činnosti. Jejich cílem je zrpostředkování obchodu s nelegálním zbožím a službami. Tento projekt se zaměřuje na forenzní analýzu těchto webových služeb a na následné získávání netriviálních informací o realizovaných finančních plněních na vybraných tržištích. Hlavním cílem je schopnost určit časový interval ve kterém byl nákup produktu dokončen a tuto skutečnost korelovat s transakcemi v kryptoměnových blockchainech. Vzniklý nástroj umožňuje plně automatizované a nepřerušované sledování vybraných tržišť. To za určitých podmínek dovoluje detekci dokončených nákupů, sběr detailních informací o nabízených produktech a prodejcích či dalších metadat. Orgány činné v trestním řízení mohou pak tyto informace použít jako podpůrný důkazní materiál proti vybraným tržištím a na něm aktivních prodejcům. Získaná data mohou také indikovat trendy v aktuální nabídce a poptávce na temném webu.
|
|
|
Aplikace pro odesílání SMS přes webové brány s využitím esmska modulů
Marton, Dominik ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Rychlý, Marek (vedoucí práce)
Tato práce popisuje návrh a implementaci konzolového programu, který pomocí JavaScript modulů programu esmska umožňuje z uživatelských skriptů odesílat SMS zprávy skrz webové brány bez CAPTCHA zabezpečení, a služby zpřístupňující program vzdáleně pomocí REST rozhraní. Program i služba jsou určeny především pro běh na síťových prvcích s operačním systémem OpenWrt, a proto se snaží minimalizovat paměťové nároky. Řešení je napsané kompletně v jazyce C s použitím knihovny libcurl, vestavěného JavaScript interpretu Duktape a standardní knihovny jazyka C uClibc.
|
|
|
Rozpoznání kódu z kontrolního obrázku
Růžička, Miloslav ; Zuzaňák, Jiří (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou rozpoznání kontrolního kódu v obrázku. Uvádí související oblasti ze zpracování obrazu, mezi které patří odstranění šumu, prahování, barevné modely, segmentace objektů a OCR. Práce dokumentuje výhody a nedostatky dvou vybraných metod segmentace objektů a navrhuje vlastní systém segmentace objektů. Dále je popsán navržený systém pro segmentaci a klasifikaci objektů.
|
|
|
OCR module for recognition of letters and numbers
Kapusta, Ján ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
This paper describes basic methods used for optical character recognition. It explains all procedures of recognition from adjustment of picture, processing, feature extracting to matching algorithms. It compares methods and algorithms for character recognition obtained graphically distorted or else modified image so-called „captcha“, used in present. Further it compares method based on invariant moments and neural network as final classifier and method based on correlation between normals and recognized characters.
|
|
|
Antispamová ochrana webových stránek
Orsák, David ; Míča, Ivan (oponent) ; Kacálek, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou spamu zejména v oblasti webových stránek. Definuje pojem spam, historii spamu a jeho jednotlivé členění dle způsobu šíření a typu zaměření. Je zde rozebrána problematika legislativy vůči spamu a zhodnocení jejího dopadu na danou problematiku. S problémem spamu úzce souvisí i takzvané botnety, které jsou hlavním zdrojem spamu, v této studii je popsáno jakým způsobem fungují a které botnety v dnešní době mají největší podíl na šíření nevyžádané pošty. Hlavní náplní práce je definování a rozebrání jednotlivých způsobů ochrany proti spamu internetových stránek, jsou zde uvedeny od těch nejfundamentálnějších až po robustní ochranu formou CAPTCHA a její alternativní podoby. V praktické části je navrženo několik plnohodnotných variant CAPTCHA, které lze opakovaně použít při antispamové ochraně webových stránek.
|
|
|
Rozpoznávání CAPTCHA
Klika, Jan ; Samek, Jan (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací aplikace umožňující rozpoznávání CAPTCHA. Také se zabývá historií a vývojem CAPTCHA a způsoby jejího generování a možnými způsoby prolomení. Práce se zaměřuje na nové typy CAPTCHA, založené na obtížné segmentaci znaků. Hlavním cílem práce je tedy návrh a implementace nové segmentařní metody, umožňující rozpoznání moderních CAPTCHA, konkrétně reCAPTCHA.
|
|
|
Automatizovaná extrakce údajů z HTML
Onderka, Jakub ; Koutný, Martin (oponent) ; Vrba, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou extrakce údajů z webových stránek zapsaných v jazyce HTML. Popisuje metody stažení stránek ze vzdáleného serveru protokolem HTTP, řešení převodu kódování dokumentu a možnosti pro extrakci obsahu elementů. Také uvádí postupy, kterými můžou autoři webových stránek zabránit automatickému web scrapingu a jak tyto postupy obejít. Popsané metody byly užity ve vytvořeních aplikacích v jazyce C# pro extrakci údajů ze dvou databází Policie ČR – Pátrání po osobách a Pátrání po vozidlech. Aplikace umožňují stažení údajů ze vzdálené databáze, uložení do lokální databáze a následné vyhledávání a zobrazování požadovaných dat.
|
|
|
Zabezpečený přístup pro webové aplikace
Humpolík, Jan ; Pelka, Tomáš (oponent) ; Doležel, Radek (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zejména často zanedbávaných součástí zabezpečení každé webové aplikace, ale i bezpečným přístupem samotných uživatelů. Popisuje teoreticky i prakticky moderní techniky zabezpečení, na vytvořené webové aplikaci testuje a ukazuje možný způsob obrany. Dává návod na instalaci vlastního webového serveru.
|
|
|
Semi-Supervised Approach To Train Captcha Letter Position Detetor
Bostik, Ondrej
Common Optical Character Recognition (OCR) methods benefit from the fact, that the text is distributedin images in a predictable pattern. This is not the situation with CAPTCHA systems. UtilizingOCR algorithms to overcome common web anti-abuse CAPTCHA systems is therefore a challengingtask. To train a system to overcome any CAPTCHA scheme, an attacker needs a huge dataset ofannotated images. And for some methods, the attacker needs not only the right answers but also anexact position of the character in the CAPTCHA image.Annotate the positions of the object in an image is a time-consuming task. In this paper, we proposea system, which can help to annotate the position of CAPTCHA character with minimal humaninteraction. After annotating a small sample of targeted CAPTCHA images, a YOLO-based regiondetection deep network is used to search for the characters’ locations.
|
|
|
Semi-Supervised Deep Learning Approach For Breaking Geocaching Captchas
Bostik, Ondrej
For nearly two decades, a substantial part of developed anti-abuse and anti-spam systems for web applications called CAPTCHA is based on imperfections in OCR (Optical Character Recognition) algorithms. But with improvements in Deep Learning in OCR, these systems are now obsolete. More and more systems can now break various text Captchas with great accuracy. Now with sufficient training dataset, almost every text-based Captcha scheme can be broken. The focus of this work is to present an idea of a semi-supervised method for reading text-based Captcha which needs only a small initial dataset. The main part of this article is dealing with the problem of training a deep learning system with only a small sample of target Captcha scheme via transfer learning.
|
host ::
RSS.