|
|
Možnosti identifikace botnetové robotické aktivitiy
Prajer, Richard ; Palovský, Radomír (vedoucí práce) ; Pavlíček, Luboš (oponent)
Tato diplomová práce zkoumá možné způsoby, jak odhalovat robotickou aktivitu botnetů na síti. Nejprve se věnuje jejich detekci založené na analýze úplných paketů, a to prostřednictvím DNS, HTTP a IRC komunikace. Detekci založenou na analýze úplných paketů však shledává z technických i etických důvodů neuplatnitelnou. Poté se zaměřuje na analýzu vycházející ze záznamů metadat o síťových tocích, které upravuje tak, aby byly zpracovatelné strojovým učením. Pomocí různých metod strojového učení pak vytváří detekční modely, jejichž úspěšnost poměřuje. Jako přijatelně úspěšná se pro odhalování robotické aktivity botnetů projevuje metoda bayesovských sítí. Model s její pomocí vytvořený ovšem odhaluje pouze botnety, které již plní úkoly zadávané C&C servery. "Spící" botnety tedy tento model spolehlivě detektovat nedokáže.
|
|
|
Detekce útoků na službu ssh na úrovni netflow
Marek, Marcel ; Barabas, Maroš (oponent) ; Michlovský, Zbyněk (vedoucí práce)
Práce krátce popisuje základní principy protokolu SSH, jeho architekturu a používané šifrování. Dále se práce zabývá dolováním dat z nižších vrstev síťové komunikace a využitím těchto informací k detekci útoků. Také popisuje použité slovníkové útoky na službu SSH a s využitím NetFlow ukazuje možnosti dalšího zvýšení síťové bezpečnosti.
|
|
|
Výpočet atributů pro předpověď důsledku mutace na funkci proteinu
Matějíček, Jiří ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Jaša, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se pohybuje v oblasti bioinformatiky a zabývá se problematikou získávání atributů proteinů užitečných pro předpověď vlivu mutace na jejich funkci. Práce má především za cíl vytvořit uživatelsky přívětivou aplikaci, která pomocí specializovaných algoritmů jako je FoldX umožní snadno získat atributy mutací ze sekvence a struktury proteinů. Vyvinutá aplikace poskytuje standardizované rozhraní, které umožňuje rozšiřovat sadu výpočetních metod a získat tak rozmanité sady atributů z různých zdrojů. Tyto sady pak mohou být vstupem predikčních metod a mohou tak přispět ke zlepšení predikce škodlivosti mutace.
|
|
|
Analýza globálních meteorologických dat
Gerych, Petr ; Chmelař, Petr (oponent) ; Hlosta, Martin (vedoucí práce)
Práce obecně popisuje problematiku datových skladů a získávání znalostí z databází. Dále se zaměřuje na databáze s meteorologickými daty a jejich problémy. V praktické části práce je popsán návrh metody pro dolování dat z projektu NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD), která je následně implementována dvěma různými způsoby s využitím Pentaho nástrojů. Na závěr je provedeno vyhodnocení a srovnání těchto dvou přístupů.
|
|
|
Regresní analýza EKG pro odhad polohy srdce vůči měřicím elektrodám
Mackových, Marek ; Kolářová, Jana (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Táto práca je zameraná na regresnú analýzu morfologických parametrov vypočítaných z EKG pre odhad polohy srdca voči meracím elektródam. Pozostáva z teoretického rozboru problematiky snímania EKG a popisu dát získaných z experimentu na izolovaných zvieracích srdciach. Na teoretickú časť nadväzuje popis výpočtu parametrov vhodných pre regresnú analýzu a ich aplikácia pri tréningu a následovnom testovaní regresných modelov pre odhad polohy srdca voči meracím elektródam.
|
|
|
Dolování dat z databází
Slezák, Milan ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřená na představení možností data miningu. Data mining se zabývá odhalováním skrytých vazeb mezi data. Zájem o tuto oblast se datuje do 60. letech 20 století. Analýza dat našla uplatnění nejdříve v marketingu. Ovšem později se rozšířila do více oblastí a její možnosti stále ještě nejsou plně využity. Při analýze procesu je užitečné dodržovat jednu z metodologií, které byly za tímto účelem vypracovány. Metodologie představují struční systematický návod, jakým způsobem je vhodné postupovat. V rámci data miningu se uplatňuje široké množství algoritmů zaměřených na práci s daty. Je samozřejmé, že se zvyšujícím se zájmem o tuto problematiku stoupal i počet vhodných programů, které je možné pro analýzu využít. Přehled programů, zpracované ukázkové příklady a zhodnocení je také součástí této práce.
|
|
|
Převod vybraných algoritmů data-mining z jazyka Java do binární (.exe) formy
Šrom, Jakub
Existují úspěšné systémy pro data-mining (např. WEKA, RapidMiner, aj.) obsahující v současnosti desítky implementovaných algoritmů v jazyce Java, což umožňuje jejich použití pod různými operačními systémy. Nevýhodou interpretovaného zdrojového kódu je zpomalení výpočtu a limitované využití paměti. Diplomová práce je zaměřena na převod několika vybraných implementací algoritmů z Java do binární formy (.exe) prostřednictvím převodu zdrojového kódu do C++ pod operační systém MS Windows 7, 64bitová verze. Cílem je urychlení výpočtů a zlepšení správy využití paměti. Binární forma musí dávat identické výsledky jako forma originální. Kromě vlastního převodu zahrnuje práce také porovnání časových a paměťových nároků původní (pomocí Java Runtime Environment, JRE) interpretované implementace v jazyce Java (64bitové JRE) a výsledné binární 64bitové formy, a to pro zvolená testovací data.
|
|
|
Integrace data miningových nástrojů do prostředí MS Visual Studio
Dvořan, Jan
Diplomová práce se zabývá návrhem řešení a následnou implementací importování dataminingového nástroje Weka do prostřední Visual Studia a Microsoft SQL 2012 serveru, pomocí Managed Plug-in algoritmu. V práci je popsán postup tvorby nového Managed Plug-in Algoritmu a dále, jakým způsobem je možné jej rozšířit o funkcionalitu dataminingového nástroje Weka. Pro zpřístupnění funkcí nástroje Weka do prostředí Visual Studia a Managed Plug-in algoritmu je využit port IKVM, který dokáže vytvořit z nástroje Weka knihovnu v jazyce C#, která je následně využita při integraci nástroje Weka do Managed Plug-in Algoritmu.
|
|
|
Empirické porovnání systémů dobývání znalostí z databází
Benešová, Kristýna ; Berka, Petr (vedoucí práce) ; Šimůnek, Milan (oponent)
S rostoucím množstvím shromažďovaných a ukládaných dat roste také potřeba a zájem majitelů těchto dat o využití jejich potenciálu k dalšímu rozhodování. Proto se vyvíjí nové přístupy a způsoby vycházející z informatiky, statistiky a oblasti strojového učení, které se této potřebě snaží vyhovět. Cílem této diplomové práce je uvést proces dobývání znalostí dat z databází na medicínských datech Tinnitus a představit systémy LISp-Miner a Weka, které daný proces podporují. Obsahem teoretické části diplomové práce je shrnutí základních charakteristik a přístupů procesu dobývání znalostí. Praktická část diplomové práce je věnována realizaci celého procesu v jednotlivých krocích. V samotném kroku modelování jsou využity již zmíněné systémy akademické LISp-Miner a Weka. Poslední část praktické části práce patří prezentaci dosažených výsledků a vlastnímu zhodnocení systémů.
|
host ::
RSS.