|
|
Automatic Seccomp Syscall Policy Generator
Tamaškovič, Marek ; Smrčka, Aleš (referee) ; Turoňová, Lenka (advisor)
Táto práca sa zaoberá návrhom a implementáciou nástroju na preklad zoznamu systémových volaní do politiky obmedzujúcej systémové volania v rámci operačného systému GNU Linux. Motivácia pre takýto nástoj je automatizovať tvorbu bezpečnostných politík. V práci je riešený spôsob interpretovania zoznamu systémových volaní v programe. Taktiež spôsob ako optimalizovať a minimalizovať danú dátovú štruktúru. Na to boli použité tri algoritmy. V jednom prípade bol použitý algoritmus minimax a v tom druhom bol použitý zhlukujúci algoritmus DBSCAN. V poslednej časti tejto práce je riešená metodika testovania nástroja a to testovanie modulov či programu ako celku. Počas testovania sa vyskytli komplikácie, ktoré bránili v komplexnom testovaní vytvoreného nástroja.
|
|
|
Microarray Data Analysis
Vogel, Ivan ; Smrž, Pavel (referee) ; Šilhavá, Jana (advisor)
The aim of this bachelor thesis is to describe the DNA microarray technology. Several analytical algorithms are discussed. It describes closely the clustering methods, especially several hierarchical clustering modifications. It gives a summary of available commercial and uncommercial software for microarray analysis. The thesis describes own implementation design of hierarchical methods. At the end, results are compared with similar uncommercial software.
|
|
|
Real Time Data Processing with Strimzi Project
Orsák, Maroš ; Malík, Viktor (referee) ; Rogalewicz, Adam (advisor)
Kontajnerové technológie sa v modernej dobe široko využívajú. Vo väčšine prevládajú aplikácie vytvorené na architektúre mikro služieb. Táto práca analyzuje návrh aplikácie, ktorá bude spracovávať údaje v reálnom čase. Aplikácia bude ďalej budovaná pomocou najmodernejších technológií používaných svetovými spoločnosťami ako Netflix, Uber. Používajú tieto systémy na spracovanie údajov v reálnom čase, ako je Apache Kafka, a v poslednom čase ich zavádzajú na vyššiu úroveň zapuzdrením tohto systému do kontajnerového prostredia, čo zaručuje ľahkú škálovateľnosť. Okrem toho využívaju najnovšie natívne technológie Kubernetes na spracovanie mnoho údajov pomocou programov Quarkus a Strimzi. Problém, ktorý sa objavuje, spočíva v tom, že testovanie týchto typov systémov na spracovanie údajov v reálnom čase uzavretých v kontajneroch je obzvlášť náročné. Hlavným cieľom práce je proof-of-concept aplikácie nad Strimzi testami. Táto práca tiež ukáže navrhnutý dlhodobý test applikácie a systému Strimzi, tiež známy ako Marathon, ktorý je ideálnou ukážkou užívateľských podmienok.
|
|
|
Application of Unsupervised Learning Methods in Graph Similarity Search
Sabo, Jozef ; Burgetová, Ivana (referee) ; Křivka, Zbyněk (advisor)
Goal of this master's thesis was in cooperation with the company Avast to design a system, which can extract knowledge from a database of graphs. Graphs, used for data mining, describe behaviour of computer systems and they are anonymously inserted into the company's database from systems of the company's products users. Each graph in the database can be assigned with one of two labels: clean or malware (malicious) graph. The task of the proposed self-learning system is to find clusters of graphs in the graph database, in which the classes of graphs do not mix. Graph clusters with only one class of graphs can be interpreted as different types of clean or malware graphs and they are a useful source of further analysis on the graphs. To evaluate the quality of the clusters, a custom metric, named as monochromaticity, was designed. The metric evaluates the quality of the clusters based on how much clean and malware graphs are mixed in the clusters. The best results of the metric were obtained when vector representations of graphs were created by a deep learning model (variational graph autoencoder with two relation graph convolution operators) and the parameterless method MeanShift was used for clustering over vectors.
|
|
|
Classification of Potentially Malicious File Clusters via Machine Learning
Holop, Patrik ; Zendulka, Jaroslav (referee) ; Bartík, Vladimír (advisor)
Táto práca navrhuje alternatívu súčasných metód klasifikácie malvéru na úrovni súborov, ktoré sú často založené na detekcii špecifických postupností bytov v daných súboroch. Experimentáciou bolo potvrdené, že je možné klasifikovať potenciálnu hrozbu aj na úrovni zoskupení súborov založenej na spoločných vlastnostiach súborov v danom zoskupení. To bolo dosiahnuté dôkladným výberom vlastností troch typov súborov - PE, APK a .NET. Porovnaním niekoľkých metód strojového učenia boli vybraté klasifikátory s najvyššou presnosťou a implementovaná webová služba poskytujúca API pre klasifikáciu, ktoré bolo použité pre integráciu s interným systémom spoločnosti Avast zodpovedného za tvorbu súborových zoskupení. Táto práca taktiež diskutuje možné nedostatky a navrhuje kroky pre zlepšenie dosiahnutej presnosti klasifikácie.
|
|
|
Predator-Prey Simulation in JavaScript
Méry, Jozef ; Janoušek, Vladimír (referee) ; Peringer, Petr (advisor)
Študovanie populácie organizmov je veľmi užitočná oblasť výskumu. Dokáže pomôcť s predpovedaním, porozumením a možným zachovaním populácií. Táto bakalárska práca sa zameriava na modelovanie a simulovanie modelu dravec-korisť založeného na agentoch. Medzi najpodstatnejšie vlastnosti agentov patrí schopnosť zhlukovania založená na modeli boids vytvorený C. Reynoldsom, reprodukcia a mutácia. Výsledok tejto práce je konfigurovateľná prehliadačová aplikácia, ktorú možno použiť na simulovanie rôzných situácií a získanie štatistických údajov. Aplikácia obsahuje šablóny nastavení, ktoré boli simulované. Výsledky simulácií sú krátko zhodnotené.
|
|
|
Porovnanie rôznych prístupov k stanoveniu indexu listovej plochy
Haninec, Pavel
Leaf area index (LAI) is one of the most important characteristics of forest stand affecting fundamentals of tree physiological processes, biomass production or mechanical stability. The aim of this thesis was to compare three different methods (gravimetrical, optical -- LAI 2000 plant canopy analyzer - and needle method) for estimation of LAI. Additionally, the seasonal development of LAI was measured using the LAI 2000 method. Research was conducted in three European beech (Fagus sylvatica L.) and one sycamore maple (Acer pseudoplatanus L.) stands. The age of forest stands was from 13 to 77 years. Seasonal development of LAI followed general pattern typical for broadleaf stands in central Europe, with fastest rate of leaf growth in the first month following budbreak. Maximal LAI was observed in mid-June and July and it was 4.52 -- 5.08 m2m-2 in beech and 4 m2m-2 in maple stand. LAI 2000 underestimated the gravimetrically measured LAI on average by 15.1 % in beech stands and by 5.8 % in maple stand (these differences were not statistically significant). Needle method underestimated gravimetrical LAI in beech on average by 22 % and in a maple stand by 40 % (this difference was significant in three out of four stands). Overall, gravimetrical method is most laborious but provides most accurate results. LAI 2000 slightly underestimates results (albeit not significantly in broadleaf species) but enables multiple measurements of LAI in the course of growing season. Needle method is inexpensive and easy to use but it significantly underestimates LAI. Its use for comparison of multiple species will always require calibration.
|
|
|
Application of Unsupervised Learning Methods in Graph Similarity Search
Sabo, Jozef ; Burgetová, Ivana (referee) ; Křivka, Zbyněk (advisor)
Goal of this master's thesis was in cooperation with the company Avast to design a system, which can extract knowledge from a database of graphs. Graphs, used for data mining, describe behaviour of computer systems and they are anonymously inserted into the company's database from systems of the company's products users. Each graph in the database can be assigned with one of two labels: clean or malware (malicious) graph. The task of the proposed self-learning system is to find clusters of graphs in the graph database, in which the classes of graphs do not mix. Graph clusters with only one class of graphs can be interpreted as different types of clean or malware graphs and they are a useful source of further analysis on the graphs. To evaluate the quality of the clusters, a custom metric, named as monochromaticity, was designed. The metric evaluates the quality of the clusters based on how much clean and malware graphs are mixed in the clusters. The best results of the metric were obtained when vector representations of graphs were created by a deep learning model (variational graph autoencoder with two relation graph convolution operators) and the parameterless method MeanShift was used for clustering over vectors.
|
|
|
Predator-Prey Simulation in JavaScript
Méry, Jozef ; Janoušek, Vladimír (referee) ; Peringer, Petr (advisor)
Študovanie populácie organizmov je veľmi užitočná oblasť výskumu. Dokáže pomôcť s predpovedaním, porozumením a možným zachovaním populácií. Táto bakalárska práca sa zameriava na modelovanie a simulovanie modelu dravec-korisť založeného na agentoch. Medzi najpodstatnejšie vlastnosti agentov patrí schopnosť zhlukovania založená na modeli boids vytvorený C. Reynoldsom, reprodukcia a mutácia. Výsledok tejto práce je konfigurovateľná prehliadačová aplikácia, ktorú možno použiť na simulovanie rôzných situácií a získanie štatistických údajov. Aplikácia obsahuje šablóny nastavení, ktoré boli simulované. Výsledky simulácií sú krátko zhodnotené.
|
|
|
Real Time Data Processing with Strimzi Project
Orsák, Maroš ; Malík, Viktor (referee) ; Rogalewicz, Adam (advisor)
Kontajnerové technológie sa v modernej dobe široko využívajú. Vo väčšine prevládajú aplikácie vytvorené na architektúre mikro služieb. Táto práca analyzuje návrh aplikácie, ktorá bude spracovávať údaje v reálnom čase. Aplikácia bude ďalej budovaná pomocou najmodernejších technológií používaných svetovými spoločnosťami ako Netflix, Uber. Používajú tieto systémy na spracovanie údajov v reálnom čase, ako je Apache Kafka, a v poslednom čase ich zavádzajú na vyššiu úroveň zapuzdrením tohto systému do kontajnerového prostredia, čo zaručuje ľahkú škálovateľnosť. Okrem toho využívaju najnovšie natívne technológie Kubernetes na spracovanie mnoho údajov pomocou programov Quarkus a Strimzi. Problém, ktorý sa objavuje, spočíva v tom, že testovanie týchto typov systémov na spracovanie údajov v reálnom čase uzavretých v kontajneroch je obzvlášť náročné. Hlavným cieľom práce je proof-of-concept aplikácie nad Strimzi testami. Táto práca tiež ukáže navrhnutý dlhodobý test applikácie a systému Strimzi, tiež známy ako Marathon, ktorý je ideálnou ukážkou užívateľských podmienok.
|
guest ::
