Vývoj a implementace bezpečného systému pro predikci a vizualizaci teplotních dat v ČR

Abstract

Mikrovlnné spoje, běžně používané v telekomunikačních sítích, jsou citlivé na okolní meteorologické podmínky, což umožňuje jejich využití pro oportunistické měření teploty vzduchu. Tato diplomová práce se zaměřuje na vývoj a implementaci bezpečného systému, který využívá provozní data z rozsáhlé sítě komerčních mikrovlnných spojů k predikci a vizualizaci aktuálního rozložení teploty vzduchu na území České republiky. Byla navržena a natrénována neuronová síť typu LSTM, která predikuje aktuální teplotu v jednotlivých bodech. Výstupy predikcí jsou následně prostorově interpolovány pomocí metody regresního krigingu, která umožňuje do výpočtu zahrnout také nadmořskou výšku. Pro zvýšení přesnosti predikce byl implementován algoritmus detekce anomálií, který odstraňuje data, která by mohla ovlivnit kvalitu výsledků. Součástí práce je návrh a realizace bezpečnostních opatření včetně provedeného penetračního testování, které pomohlo k odhalení zranitelností. Výsledkem je bezpečná platforma TelcoTemp, která umožňuje generovat a zobrazovat teplotní mapy v reálném čase.Microwave links, commonly used in telecommunication networks, are sensitive to surrounding meteorological conditions, enabling their use for opportunistic measurement of air temperature. This thesis focuses on the development and implementation of a secure system that utilizes operational data from an extensive network of commercial microwave links to predict and visualize the current spatial distribution of air temperature across the Czech Republic. An LSTM neural network was designed and trained to predict the temperature at individual locations. The prediction outputs are then spatially interpolated using regression kriging, which incorporates elevation as an additional factor in the calculation. To improve prediction accuracy, an anomaly detection algorithm was implemented to remove data that could negatively impact result quality. The thesis includes the design and implementation of security measures, including penetration testing, which helped identify vulnerabilities. The result is a secure platform called TelcoTemp, enabling real-time generation and visualization of temperature maps.