|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Centrální zpracování a vyhodnocování bezpečnostních událostí
Žáček, Dominik ; Malina, Lukáš (oponent) ; Paučo, Daniel (vedoucí práce)
Práce pojednává o tématu zlepšení bezpečnosti sítí informačních technologií. Jsou odhaleny nedostatky některých současných řešení a je poukázáno na vybrané skutečnosti, kterých je možné využít pro jejich vylepšení. Hlavním tématem i cílem bylo obecně zlepšit bezpečnost sítí zákazníků Flowmon a.s. díky sdílení informací o pachatelích bezpečnostních událostí detekovaných systémem Flowmon ADS. Mezi zákazníky firmy patří například nemocnice, které se mohou stát jedna po druhé obětí stejného útočníka či stejného útoku. Implementací mechanismu, kterým by bylo možné tyto informace mezi zákazníky sdílet, by bylo možné napadením předejít. Byl navržen a implementován systém aby bylo tohoto cíle dosaženo. Nejprve vznikla jedna aplikace odesílající bezpečnostní události k centrálnímu zpracování. Poté byla vytvořena aplikace vystupující jako centrální server, který události přijímá. Byl vytvořen mechanismus normalizace přijatých dat na základě kterých je vytvořeno číslo udávající závažnost události. Tento mechanismus lze pro jednotlivé typy událostí konfigurovat konfiguračním souborem. Nakonec jsou tyto informace vyhodnoceny v jeden jediný údaj takzvané Future Misbehavior Probability score. Každý útočník je tedy ohodnocen skórem od 0 do 1, kdy 1 značí nejzávažnější útočníky. Útočníci jsou poté seskupeni podle skóre a mohou být nasdíleni zákazníkům. Zákazníci díky tomu mohou podniknout různá protiopatření jako například útočníky preventivně zablokovat.
|
|
| |
|
|
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.
|
|
|
Nation branding blízkovýchodních států na příkladu Saúdské Arábie
Kolská, Martina ; Soukeník, Štěpán (vedoucí práce) ; Shavit, Anna (oponent)
Změna image státu je komplexní proces, který vyžaduje dlouhodobé strategické úsilí. Státní značky jsou ovlivňovány širokými vnějšími vlivy, které mohou způsobovat i negativní image nebo stereotypizaci. V kontextu států se často hovoří o nation rebrandingu, který se snaží o redefinici obecně vnímané image. Image státu je nicméně velmi zakořeněná a není možné ji změnit jen marketingovými nástroji a komunikací a je třeba jasných změn a politických aktivit, které vytvoří silný komunikační základ pro tvorbu nation brandingové strategie. Státy, které mají obecně s reputací problém, mají často nedemokratické státní uspořádání a růst jejich značky bývá limitován. Blízký východ se často potýká s negativní image a stereotypizací. Zároveň ale věnuje nation brandingu velkou pozornost, úsilí a rozpočty. Saúdská Arábie svou nation rebrandingovou strategii zahájila představením dokumentu Vision 2030, který je plánem celkové společenské a ekonomické transformace země. Cílem práce je zjistit míru multidisciplinarity nation brandingu v kontextu Saúdské Arábie skrze kombinaci kvantitativní analýzy nation brandingových indexů a polostrukturovaných expertních rozhovorů. Nation branding Saúdské Arábie zaznamenal mírný růst, značnou profesionalizaci i první strategické úspěchy dokumentu Vision 2030. Práce nicméně...
|
|
|
Centrální zpracování a vyhodnocování bezpečnostních událostí
Žáček, Dominik ; Malina, Lukáš (oponent) ; Paučo, Daniel (vedoucí práce)
Práce pojednává o tématu zlepšení bezpečnosti sítí informačních technologií. Jsou odhaleny nedostatky některých současných řešení a je poukázáno na vybrané skutečnosti, kterých je možné využít pro jejich vylepšení. Hlavním tématem i cílem bylo obecně zlepšit bezpečnost sítí zákazníků Flowmon a.s. díky sdílení informací o pachatelích bezpečnostních událostí detekovaných systémem Flowmon ADS. Mezi zákazníky firmy patří například nemocnice, které se mohou stát jedna po druhé obětí stejného útočníka či stejného útoku. Implementací mechanismu, kterým by bylo možné tyto informace mezi zákazníky sdílet, by bylo možné napadením předejít. Byl navržen a implementován systém aby bylo tohoto cíle dosaženo. Nejprve vznikla jedna aplikace odesílající bezpečnostní události k centrálnímu zpracování. Poté byla vytvořena aplikace vystupující jako centrální server, který události přijímá. Byl vytvořen mechanismus normalizace přijatých dat na základě kterých je vytvořeno číslo udávající závažnost události. Tento mechanismus lze pro jednotlivé typy událostí konfigurovat konfiguračním souborem. Nakonec jsou tyto informace vyhodnoceny v jeden jediný údaj takzvané Future Misbehavior Probability score. Každý útočník je tedy ohodnocen skórem od 0 do 1, kdy 1 značí nejzávažnější útočníky. Útočníci jsou poté seskupeni podle skóre a mohou být nasdíleni zákazníkům. Zákazníci díky tomu mohou podniknout různá protiopatření jako například útočníky preventivně zablokovat.
|
|
| |
host ::
RSS.