but.committee	prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (předseda) prof. Ing. Jan M. Honzík, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen) doc. Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Uveďte metódy akými sa dá vyrovnať z nevyváženými datasetmi Vysvetlite rozdiel medzi parametrickými a neparametrickými modelmi klasifikácie. Jaké byly proměnné parametry parametrických modelů?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Očenášek, Pavel	cs
dc.contributor.author	Dostál, Michal	cs
dc.contributor.referee	Homoliak, Ivan	cs
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Tato bakalářská práce se věnuje analýze, návrhu a implementaci systému pro detekci anomálních aktivit síťové komunikace pomocí vysokoúrovňových charakteristik. Práce obsahuje teoretický základ pro detekci anomálií pomocí zemí, autonomních systémů a aplikací, které využívají ke komunikaci. Dále obsahuje informace o technikách a metodách strojového učení potřebné k implementaci. V praktické části je popsán návrh, použití a implementace jednotlivých technologií. Výsledek této práce je detekce založená na více metodách strojového učení, především klasifikace.	cs
dc.description.abstract	This bachelor thesis deals with the analysis, design and implementation of a system for detecting anomalous network communication activities using high-level characteristics. The thesis contains a theoretical basis for the detection of anomalies using countries, autonomous systems and applications that are used to communicate. It also contains information about the techniques and methods of machine learning needed for implementation. The practical part describes the design, use and implementation of individual technologies. The result of this work is detection based on multiple machine learning methods, mostly classification.	en
dc.description.mark	C	cs
dc.identifier.citation	DOSTÁL, M. Detekce anomální komunikace založená na aplikacích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	137584	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/201106
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	detekce anomálií	cs
dc.subject	strojové učení	cs
dc.subject	ASN systémy	cs
dc.subject	IP Geolokace	cs
dc.subject	bodové anomálie	cs
dc.subject	klasifikace	cs
dc.subject	anomaly detection	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	ASN systems	en
dc.subject	IP Geolocation	en
dc.subject	point anomaly	en
dc.subject	classification	en
dc.title	Detekce anomální komunikace založená na aplikacích	cs
dc.title.alternative	Application-based Anomalous Communication Detection	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-08-25	cs
dcterms.modified	2021-08-27-17:16:45	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	137584	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:38:30	en
sync.item.modts	2025.01.16 00:21:19	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce anomální komunikace založená na aplikacích

Files

Original bundle

Collections