POMSÁR, J. Identifikace aplikací v síťovém provozu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2025.
Aktivitu studenta při řešení práce hodnotím jako mírně nadprůměrnou a proto navrhuji hodnocení stupněm B.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Cílem práce bylo zpřesnit identifikaci aplikací v síťovém provozu využitím kontextové informace založené na frekventovaných vzorech. Práce tak navazuje na výzkumné aktivity ve skupině NES@FIT . Zadání práce student splnil v plném rozsahu a dosáhl výsledků srovnatelných s jinými kontextovými přístupy zkoumanými na naší fakultě. | ||
| Práce s literaturou | Kromě doporučených studijních zdrojů si student aktivně dohledal další potřebné materiály. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Student řešil práci průběžně a svůj postup se mnou pravidelně konzultoval. Na konzultace byl vždy dobře připraven a svoje řešení upravoval podle mých připomínek. | ||
| Aktivita při dokončování | Realizační výstup i technická zpráva byly dokončeny včas a do finálních verzí student zapracoval všechny moje připomínky. | ||
| Publikační činnost, ocenění | - |
Bakalářskou práci pana Pomsára hodnotím celkově jako nadprůměrnou, technická zpráva je kvalitní a přínos práce byl prokázán rozsáhlými experimenty. Navrhuji proto hodnocení stupněm B (velmi dobře).
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Bakalářská práce se zabývá problematikou identifikace aplikací v síťovém provozu s využitím dolování frekventovaných vzorů z dat zahrnujících otisky jednotlivých komunikujících aplikací. Frekventované množiny mohou sloužit pro zpřesnění této identifikace, resp. ke zúžení výběru aplikací, které mají být výsledkem identifikace. Student implementoval algoritmus Apriori i samotnou identifikaci s využitím jeho výsledků, poté provedl experimenty ověřující přínos této metody. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | Všechny body zadání byly splněny. | ||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 85 | Technická zpráva má dobrou strukturu, pokrývá vše, co student musel v rámci své práce vyřešit. Text je v některých místech složitější na pochopení, ale to může zčásti být i důsledkem toho, že nejsem odborník na počítačové sítě. Nicméně není z textu zcela jasné, jak vypadá vstup pro dolování frekventovaných množin a co je poté jejich obsahem. Přesto ale technickou zprávu hodnotím pozitivně, velmi pěkně jsou zpracovány především experimentální výsledky, které prokazují efektivitu a přesnost vytvořeného řešení. Experimenty jsou rozsáhlé, na závěr této části by bylo dobré ještě přidat nějaké celkové zhodnocení experimentů. | |
| Formální úprava technické zprávy | 90 | Jazyk práce je na velmi vysoké úrovni a ani po typografické stránce nevidím v technické zprávě žádný viditelný problém. | |
| Práce s literaturou | 90 | Bylo využito poměrně velké množství pramenů, které jsou v rámci celé technické zprávy řádně citovány. Použitá literatura pokrývá vše, co bylo v rámci bakalářské práce řešeno. | |
| Realizační výstup | 82 | Výsledkem je několik skriptů v jazyce Python, které ve vstupním datasetu provádí dolování frekventovaných vzorů z dat reprezentující otisky jednotlivých komunikujících aplikací. Výsledky pak využívá pro samotnou identifikaci aplikací. Po implementační stránce nejde o příliš rozsáhlé dílo, ale je to vyváženo nutností experimentálního ověření, které je v technické zprávě dokumentováno velmi pečlivě a svědčí o rozsahu těchto experimentů. | |
| Využitelnost výsledků | Experimenty prokázaly, že využití frekventovaných vzorů dává smysl při identifikaci aplikací v síťovém provozu, což považuji za hlavní přínos této bakalářské práce. |
eVSKP id 164305