2022
Browse
Recent Submissions
Now showing 1 - 5 of 312
- ItemSystém pro vizualizaci trendů v šíření malwaru(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Nosková, Daša; Regéciová, Dominika; Kolář, DušanTáto bakalárska práca rieši návrh a tvorbu služby pre spracovávanie, ukladanie a vizualizáciu časových dát, ktorá informuje o aktuálnej malwarovej hrozbe. Časové dáta sú ukladané do time-series databázy a vizualizované na vytvorenej webovej stránke vo forme grafov a tabuliek. V práci sú preskúmané jednoduché štatistické metódy pre detekciu extrémov na reálne nazbieraných dátach. Je vytvorená služba poskytujúca, okrem prehľadu informácií, aj možnosť upozornení na užívateľom definované anomálne správanie. Služba poskytuje analytikom vizuálny pohľad na šírenie a detekciu malwaru a spôsob pre detekciu anomálií.
- ItemIdentifikace znaků na hloubkovém snímku pneumatiky(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Toth Vaňo, Pavol; Španěl, Michal; Herout, AdamTáto práca sa zaoberá problémom detekcie, rozpoznania a segmentácie znakov na hĺbkovej snímke pneumatiky. V práci aplikovaný prístup horizontálne rozdelí vstupnú hĺbkovú snímku na prekrývajúce sa časti, v ktorých sú symboly detegované hlbokou neurónovou sieťou Mask R-CNN. Následným použitím algoritmu potlačenia nemaximálnych hodnôt sú zahodené duplicitné detekcie vznikajúce kvôli prekryvom. V práci je tiež predstavená modifikácia siete Mask R-CNN používajúca zdvojenú segmentačnú vetvu za účelom kvalitnejšej segmentácie symbolov s tenkými líniami a členitou maskou. Použitím navrhnutého prístupu dosiahla na pripravenej dátovej sade metrika mean average precision s IoU v intervale od 0,5 do 0,95 hodnotu 0,877 pre detekciu a 0,738 pre segmentáciu.
- ItemSystém pro automatický sběr, vyhodnocení a aktualizaci YARA pravidel(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Kučma, Tomáš; Regéciová, Dominika; Křivka, ZbyněkTáto práca sa zaoberá vytvorením systému pre firmu Avast, ktorý bude umožňovať jednoducho integrovať verejne dostupné pravidlá pre nástroj YARA zo zvolených externých zdrojov, pre interné využitie Avastom. Pravidlá budú zbierané, vyhodnotené a pravidelne aktualizované. Práca poskytuje informácie o nástroji YARA a rovnomennom jazyku, s primárnym dôrazom na syntax a sémantiku, a o využívaní tohto nástroju v Avaste. Ďalej obsahuje samotný návrh systému a jeho implementáciu. Systém bol úspešne vytvorený, otestovaný a nakoniec nasadený v Avaste.
- ItemAutomatické obchodování kryptoměn(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Vorobjev, Nikolaj; Rozman, Jaroslav; Hrubý, MartinTato práce se zabývá obchodováním na kryptoměnovém trhu. V teoretické části práce jsou popsány principy obchodování, technické analýzy, obchodních systémů a neuronových sítí. Po provedené rešerši brokerů společnost Binance je zvolena v roli zprostředkovatele obchodování a poskytovatele "real-time" dat; společnost CryptoDataDownload je zvolena v roli poskytovatele historických dat. Po seznámení se s použitými technologiemi, jsou navrženy prvky informačních obchodních systémů, umožňující komunikaci se vzdálenými servery a mezi sebou, za účelem obchodování, získávání a souběžného zpracovávání uživatelských, historických nebo "real-time" dat. Výsledné systémy mají poskytnout uživateli možnost manuálně, poloautomaticky (podle předem daného plánu) nebo automaticky (na základě rozhodnutí rekurentní neuronové sítě, naučené na historických datech) obchodovat a reagovat na změnu tendencí na trhu. Dále se práce přesouvá do praktické roviny, obsahující implementaci a experimenty nad vytvořenými systémy. V závěrečné části práce jsou zhodnoceny výsledky a jsou popsány možnosti vylepšení a rozšíření.
- ItemRozpoznávání a klasifikace dopravních situací(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Zbořil, Jiří; Smrž, Pavel; Musil, PetrCílem této práce je identifikace a klasifikace nebezpečných situací z přehledových kamer, monitorujících dopravní provoz. Příkladem takových situací jsou nebezpečné stání podél silnice a dopravní nehody, na které se práce zaměřuje. Vytvořený systém využívá detektor objektů, analyzující průměrné snímky v daném intervalu, algoritmů K nejbližších sousedů a K Means a opětovnou detekci objektů v lokálně zvětšené oblasti pro výběr kandidátů. Detekované objekty, nacházející se mimo silnici jsou přiložením masky silnice eliminovány. Modul pro zpracování anomálie pak vypočítá její interval a klasifikaci. Naměřené F1 skóre je 0,645, S4 skóre 0,535 a procentuální úspěšnost klasifikace anomálie 80 %.