|
|
Napovídač textu pomocí neuronové sítě v prohlížeči
Kubík, Ján Jakub ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť a natrénovať neurónovú sieť, ktorá sa následne bude používať v internetovom prehliadači pre napovedanie sekvencií anglických slov v priebehu písania textu používateľom. Zámerom je zjednodušenie písania častých slovných obratov. Zvolený problém je vyriešený pomocou rekurentnej neurónovej siete schopnej predpovedať textové sekvencie zo vstupného textu. Natrénovaná neurónová sieť je použitá v rozšírení pre prehliadač Google Chrome. Na základe normalizovaného výstupu neurónovej siete, následného výberu tokenov pomocou samplovacieho dekódovacieho algoritmu a ich spájaním je rozšírenie schopné generovať sekvencie anglických slov, ktoré sú zobrazované používateľovi ako navrhovaný text. Výsledná neurónová sieť je optimalizovaná pomocou výberu vhodného počtu rekurentných vrstiev a neurónov v jednotlivých vrstvách, stratovej funkcie a počtu trénovacích epôch. Prínosom tejto práce je použitie neurónovej siete na predpovedanie sekvencií anglických slov v prehliadači, ktoré zjednodušuje menej zdatným používateľom každodennú prácu s písaním textu na internete.
|
|
|
Ochrana firemních dat pomocí rozšíření do webového prohlížeče
Dvořák, Jan ; Bednář, Martin (oponent) ; Polčák, Libor (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje poskytnutí ochrany firemních dat uložených v úložištích typu SaaS. Oproti datům uchovávaným on-premise jsou tyto data vystavena dodatečným rizikům jak zevnitř tak i z vnějšku organizace. Hlavním rizikem, jehož dopady se budeme v této práci snažit zmírňovat, je neúmyslné zveřejnění jedním ze zaměstnanců organizace. Často v případech neúmyslného ale i úmyslného zveřejnění informací figuruje webový prohlížeč, pomocí něhož jsou data vynesena mimo organizaci. K řešení tohoto problému je navrženo a implementováno rozšíření webového prohlížeče Google Chrome. V rámci této práce se také zabýváme komplikacemi při vývoji rozšíření způsobených přechodem na novou verzi manifestu. Práce je zakončena provedením experimentů simulujících praktické scénáře a vyhodnocením vytvořeného řešení a rozhodnutím o vhodnosti využití webového rozšíření pro vytvoření nástroje poskytujícího ochranu firemních dat.
|
|
|
Ochrana firemních dat pomocí rozšíření do webového prohlížeče
Dvořák, Jan ; Bednář, Martin (oponent) ; Polčák, Libor (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje poskytnutí ochrany firemních dat uložených v úložištích typu SaaS. Oproti datům uchovávaným on-premise jsou tyto data vystavena dodatečným rizikům jak zevnitř tak i z vnějšku organizace. Hlavním rizikem, jehož dopady se budeme v této práci snažit zmírňovat, je neúmyslné zveřejnění jedním ze zaměstnanců organizace. Často v případech neúmyslného ale i úmyslného zveřejnění informací figuruje webový prohlížeč, pomocí něhož jsou data vynesena mimo organizaci. K řešení tohoto problému je navrženo a implementováno rozšíření webového prohlížeče Google Chrome. V rámci této práce se také zabýváme komplikacemi při vývoji rozšíření způsobených přechodem na novou verzi manifestu. Práce je zakončena provedením experimentů simulujících praktické scénáře a vyhodnocením vytvořeného řešení a rozhodnutím o vhodnosti využití webového rozšíření pro vytvoření nástroje poskytujícího ochranu firemních dat.
|
|
|
Napovídač textu pomocí neuronové sítě v prohlížeči
Kubík, Ján Jakub ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť a natrénovať neurónovú sieť, ktorá sa následne bude používať v internetovom prehliadači pre napovedanie sekvencií anglických slov v priebehu písania textu používateľom. Zámerom je zjednodušenie písania častých slovných obratov. Zvolený problém je vyriešený pomocou rekurentnej neurónovej siete schopnej predpovedať textové sekvencie zo vstupného textu. Natrénovaná neurónová sieť je použitá v rozšírení pre prehliadač Google Chrome. Na základe normalizovaného výstupu neurónovej siete, následného výberu tokenov pomocou samplovacieho dekódovacieho algoritmu a ich spájaním je rozšírenie schopné generovať sekvencie anglických slov, ktoré sú zobrazované používateľovi ako navrhovaný text. Výsledná neurónová sieť je optimalizovaná pomocou výberu vhodného počtu rekurentných vrstiev a neurónov v jednotlivých vrstvách, stratovej funkcie a počtu trénovacích epôch. Prínosom tejto práce je použitie neurónovej siete na predpovedanie sekvencií anglických slov v prehliadači, ktoré zjednodušuje menej zdatným používateľom každodennú prácu s písaním textu na internete.
|
host ::
RSS.