Prohlížení Diplomové práce - 18106 dle předmětu "machine learning"
Zobrazují se záznamy 1-10 z 10
-
Aplikace strojového učení pro analýzu bezpečnostních auditních záznamů v kontextu GDPR
; Vedoucí práce: Růžička Jakub; Oponent práce: Dostál Jiří
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-11)Teoretická časť tejto diplomovej práce je venovaná podrobnému popisu bezpečnostných auditných záznamov, log manažmentu a SIEM systémov, ale aj tomu ako je možné využiť strojové učenie k analýze záznamov a identifikácií ... -
Automatická optimalizace datových sad síťového provozu
; Vedoucí práce: Soukup Dominik; Oponent práce: Čejka Tomáš
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-04)S rostoucím objemem šifrovaného provozu v síti narůstá potřeba korektní identifikace a monitorování tohoto provozu. Pro řešení toho problému se využívá algoritmů strojového učení, které je ale nejdříve nutné naučit na ... -
Detekce skrytých kanálů používající DNS over TLS
; Vedoucí práce: Hynek Karel; Oponent práce: Buček Jiří
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-04)Ochrana soukromí uživatelů v online světě je často diskutovaným tématem. Nešifrovaný a při odposlechu čitelný je však protokol DNS. Jako řešení bylo navrženo několik šifrovaných alternativ. Přesto i s používáním těchto ... -
Framework pro automatické zlepšování klasifikace síťového provozu
; Vedoucí práce: Soukup Dominik; Oponent práce: Fornůsek Simona
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-03)Tato diplomová práce se zabývá problematikou klasifikace především šifrovaného síťového provozu pomocí algoritmů strojového učení. Strojové učení je podoblast umělé inteligence, která silně závisí na dostatečně obsáhlých ... -
Klasifikace síťového provozu pomocí strojového učení
; Vedoucí práce: Hynek Karel; Oponent práce: Fornůsek Simona
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-04)Práca sa zameriava na aspekty a činitele, ktoré ovplyvňujú úspešnosť klasifikácie sieťovej premávky pomocou strojového učenia. Prvá časť práce popisuje základy počítačových sietí a ich monitorovania, existujúce metódy ... -
Porovnání adversariálních učících technik pro detekci malwaru
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Kozák Matouš
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-08)Malware je dnes jednou z nejvýznamnějších bezpečnostních hrozeb. Pro účinnou ochranu před malwarem je zásadní jeho včasná detekce. Strojové učení se ukázalo jako užitečný nástroj pro automatickou detekci malwaru. Výzkum ... -
Semi-supervised learning pro detekci malware
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Lórencz Róbert
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-08)Využívanie strojového učenia v oblasti detekcie malwaru nie je v súčasnosti až tak veľmi populárne. Jedným z dôvodov je aj skutočnosť, že označovanie malwaru a legitímnych súborov, čo je pre strojové učenie nevyhnutné, je ... -
Simulace detekčního modelu škodlivého kódu
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Lórencz Róbert
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-02-06)Množství škodlivých programů neustále stoupá a útočníci stále přicházejí s novými technikami, kterými se snaží oklamat používané detekční metody. Tato práce se zabývá automatickou detekcí škodlivého kódu pomocí algoritmů ... -
Využití technik strojového učení pro detekci útoků v prostředí Active Directory
; Vedoucí práce: Buchovecká Simona; Oponent práce: Dostál Jiří
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-03)Active Directory je nástrojem centralizované administrace a správy identit v mnoha organizacích. Zajištění jeho zabezpečení je nezbytné k ochraně přístupových dat uživatelů, podnikových systémů a citlivých dat před ... -
Výběr reprezentativních vzorků z datových sad pro detekci malwaru
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Kozák Matouš
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-07)Tato závěrečná se zabývá výběrem reprezentativních instancí trénovací množiny pro detekci malware. Experimenty byly provedeny na dvou veřejně dostupných datasetech, obsahujících metadata Windows PE souborů. Jedná se o ...