Hledat
Zobrazují se záznamy 1-10 z 10
Aplikace strojového učení pro analýzu bezpečnostních auditních záznamů v kontextu GDPR, Machine Learning Applications for Analysis of Security Audit Records in the GDPR Context
; 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 ...
Simulace detekčního modelu škodlivého kódu, Simulation of malware detection model
; 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, Security monitoring of Active Directory environment based on Machine Learning techniques
; 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 ...
Semi-supervised learning pro detekci malware, Semi-supervised learning for malware detection
; 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 ...
Framework pro automatické zlepšování klasifikace síťového provozu, Framework for autonomous improvement of network traffic classification
; 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 ...
Detekce skrytých kanálů používající DNS over TLS, Detection of DNS over TLS covert channels
; 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 ...
Klasifikace síťového provozu pomocí strojového učení, Machine-learning based network traffic classification
; 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 ...
Automatická optimalizace datových sad síťového provozu, Autonomous optimization of network traffic datasets
; 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 ...
Porovnání adversariálních učících technik pro detekci malwaru, A Comparison of Adversarial Learning Techniques for Malware Detection
; 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 ...
Výběr reprezentativních vzorků z datových sad pro detekci malwaru, Selection of Representative Samples from Datasets for Malware Detection
; 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 ...