2020
Browse
Recent Submissions
- ItemAnalýza útoků na (mikro)čipy a návrh zvýšení jejich odolnosti/bezpečnosti(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Malčík, Dominik; Drahanský, Martin; Derawi, Mohammad; Weippl, EdgarS využitím mikročipů se dnes setkáváme prakticky na denní bázi, od jednoduchých zařízení pro domácí použití až po utajované vojenské vybavení. V mnoha případech navíc svěřujeme těmto zařízením velmi citlivá data, jako i v případě elektronických dokladů - otisky prstů, fotografie obličeje, osobní data; a v některých případech například i obraz oční duhovky. Ověření deklarované funkčnosti a míry zabezpečení takových mikročipů se tak stává žádanou službou. V rámci této disertační práce prezentujeme experimentálně ověřený proces mikroskopické analýzy mikročipů proveditelný v nízkonákladovém režimu. Popsaný proces jsme poté demonstrovali na čipu z českého biometrického pasu - od získání čipu z plastové karty až po jeho analýzu na základě získaných mikroskopických snímků. V rámci analýzy jsme prozkoumali a porovnali různé metody bez strojového učení potenciálně využitelné k rozpoznávání logických elementů. Dále jsme provedli zhodnocení aktuálních hardwarově orientovaných útoků na mikročipy. V návaznosti na toto zhodnocení jsme navrhli možná protiopatření zaměřená primárně na ztížení procesu mikroskopické analýzy.
- ItemO paralelním zpracování ve formálních modelech(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Kocman, Radim; Meduna, Alexandr; Černá, Ivana; Janoušek, JanTato disertační práce představuje a zkoumá nové možnosti paralelního zpracování ve formálních modelech. Zaměřuje se přitom především na paralelní verze skákajících konečných automatů a na normální formy gramatik se zajímavými paralelními vlastnostmi. První část práce popisuje motivaci pro studium paralelního zpracování ve formálních modelech a stručně představuje skákající modely a normální formy gramatik a gramatických systémů. Jsou zde také upřesněny cíle prezentovaného výzkumu. Druhá část práce je zaměřena na prezentaci nových výsledků v oblasti skákajících konečných automatů. Jako první je zde přestaven n-paralelní skákající konečný automat, který rozšiřuje původní model skákajícího konečného automatu a podporu většího množství čtecích hlav. Práce následně studuje sílu tohoto modelu ve dvou rozdílných skákajících módech. Následuje představení dvojitě skákajících konečných automatů, u kterých jsou zkoumány pokročilé skákající módy využívající dvě čtecí hlavy. Kromě síly těchto modelů jsou zde zkoumány i uzávěrové vlastnosti příslušných tříd jazyků. Jako poslední jsou v této části představeny skákající 5'->3' Watson-Crick konečné automaty, které kombinují skákající chování s biologií inspirovanými Watson-Crick konečnými automaty. Opět je zde zkoumána síla tohoto modelu a to i s uvážením rozličných omezujících podmínek. Třetí část práce je zaměřena na prezentaci nových výsledků v oblasti CD gramatických systémů. Jsou zde prezentovaný dva typy transformací, které dokáží převést libovolnou obecnou gramatiku na dvoukomponentový obecný CD gramatický systém velmi redukované a zjednodušené formy. Kromě této významné redukce a zjednodušení prezentuje práce i několik dalších užitečných vlastností souvisejících s těmito systémy. V poslední části textu jsou pak nastíněny možné oblasti využití představených modelů a normálních forem. Práce je následně uzavřena souhrnem dosažených výsledků a závěrečnými poznámkami k dalšímu směřování výzkumu.
- ItemParalelní evoluční algoritmus EDA využívající teorii kopulí(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Hyrš, Martin; Schwarz, Josef; Brandejský, Tomáš; Matoušek, RadomilVe své disertační práci se zabývám návrhem, implementací a~testováním pokročilého paralelního algoritmu EDA ( Estimation of Distribution Algorithm ) využívajícího teorii kopulí pro tvorbu pravděpodobnostního modelu. Nová populace se vytváří v~procesu vzorkování sdružené distribuční funkce, která modeluje aktuální rozložení subpopulace slibných jedinců. Použití kopulí umožňuje zefektivnit proces učení a~vzorkování pravděpodobnostního modelu. Lze jej separovat na vzájemně nezávislá marginální rozdělení a~kopuli, která reprezentuje korelace mezi proměnnými řešeného problému. Tato koncepce iniciovala použití paralelní ostrovní struktury, v~níž bylo použito místo migrace jedinců migrace pravděpodobnostních modelů příslušejících jednotlivým ostrovním subpopulacím. Statistické testy použité při komparaci navrženého algoritmu ( mCEDA = migrating Copula - based Estimation of Distribution Algorithm ) a~algoritmů jiných autorů potvrdily efektivnost navržené koncepce.
- ItemGhost-free HDR video s využitím FPGA(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Musil, Martin; Zemčík, Pavel; Schmidt, Jan; Chalmers, AlanTato práce navrhuje algoritmus pro pořizování ghost-free HDR videa ze sekvence expozic, který je určený pro implementaci ve vestavěných zařízeních. Vlastnosti algoritmu byly ověřeny implementací ve state-of-the-art architektuře HDR kamery, kde je schopen zpracovávat HDR video s potlačením tzv. ghosting efektu rychlostí až 96 snímků za sekundu na FullHD rozlišení, což více než dostačuje pro zpracování v reálném čase. Navrhovaný ghost-free algoritmus produkuje výstup vizuálně srovnatelný s nejmodernějšími algoritmy, které jsou výpočetně řádově složitější a často je nelze na embedded zařízeních ani implementovat.
- ItemBayesovský přístup k určování akustických jednotek v řeči(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Ondel, Lucas Antoine Francois; Burget, Lukáš; Häb-Umbach, Reinhold; Glass, JimDěti mají již od útlého věku vrozenou schopnost vyvozovat jazykové znalosti z mluvené řeči - dlouho předtím, než se naučí číst a psát. Moderní systémy pro rozpoznávání řeči oproti tomu potřebují k dosažení nízké chybovosti značná množství přepsaných řečových dat. Teprve nedávno založená vědecká oblast "učení řeči bez supervize" se věnuje přenosu popsaných lidských schopností do strojového učení. V rámci této oblasti se naše práce zaměřuje na problém určení sady akustických jednotek z jazyka, kde jsou k disposici pouze nepřepsané zvukové nahrávky. Pro řešení tohoto problému zkoumáme zejména potenciál bayesovské inference. V práci nejprve pro úlohu určování akustických jednotek revidujeme využití state-of-the-art neparametrického bayesovského modelu, pro který jsme odvodili rychlý a efektivní algoritmus variační bayesovské inference. Náš přístup se opírá o konstrukci Dirichletova procesu pomocí "lámání hůlky" (stick breaking) umožňující vyjádření modelu jako fonémové smyčky založené na skrytém Markovově modelu. S tímto modelem a vhodnou středopolní (mean-field) aproximací variační posteriorní pravděpodobnosti je inference realizována pomocí efektivního iteračního algoritmu, podobného známému schématu Expectation-Maximization (EM). Experimenty ukazují, že tento přístup zajišťuje lepší shlukování než původní model, přičemž je řádově rychlejší. Druhým přínosem práce je řešení problému definice smysluplného apriorního rozdělení na potenciální akustické jednotky. Za tímto účelem představujeme zobecněný podprostorový model (Generalized Subspace Model) - teoretický rámec umožňující definovat pravděpodobnostní rozdělení v nízkodimenzionálních nadplochách (manifoldech) ve vysokorozměrném prostoru parametrů. Pomocí tohoto nástroje učíme fonetický podprostor - kontinuum vektorových reprezentací (embeddingů) fonémů - z několika jazyků s přepsanými nahrávkami. Pak je tento fonetický podprostor použit k omezení našeho systému tak, aby určené akustické jednotky byly podobné fonémům z ostatních jazyků. Experimentální výsledky ukazují,že tento přístup významně zlepšuje kvalitu shlukování i přesnost segmentace systému pro určování akustických jednotek.