SZÜČ, M. Využití federativního učení v oblasti bezpečnosti na OS Android [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Student v rámci své bakalářské práce navrhl mobilní aplikaci pro OS Android umožňující detekci phishingových emailů s využitím federovaného učení. V rámci teoretické části dostatečně popsal principy a využití federovaného učení a dále vysvětlil problematiku týkající se phishingových útoků. Praktická část práce přehledně a názorně popisuje implementaci klasifikačních mechanismů pro detekci, zda je email phishingový či ne, a dále samotnou implementaci aplikace a její testování, které je dle mého názoru dostatečné a potvrzuje její funkčnost. Dále bych zmínil, že samotná mobilní aplikace i server pro agregaci dat jsou velmi kvalitně naprogramovány. Formální stránka práce je dle mého názoru zcela v pořádku. Student také vhodně pracuje s literaturou a samotná práce je logicky strukturovaná a má odpovídající rozsah. Chtěl bych také zmínit, že student se mnou pravidelně konzultoval svá řešení a řešil veškeré problémy, které se naskytly. Vzhledem k tomu, že student navrhl v práci zcela nové řešení pro detekci phishingových emailů na mobilním zařízení s pomocí federovaného učení, potvrdil jeho funkčnost a byl velice aktivní a nápaditý, navrhuji hodnocení A/100 bodů.
Bakalářská práce se zabývá vývojem mobilní aplikace určené pro detekci phisingových mailů. Jejím jádrem je model neuronové sítě, jehož váhy jsou získány pomocí trénování na více zařízeních při současném zachování soukromí uživatelů. Práce je členěna přehledně a rozsahově splňuje nutné požadavky. Práce s literaturou je na průměrné úrovni. Výhrady mám k první kapitole, která pojednává o strojovém učení. V sekci 1.6 s názvem „Algoritmy učenia pod dozorom“ je zmíněna pouze logistická regrese, která však není v praktické části využita. Po formální stránce je práce na dobré úrovni. V kapitole 4 postrádám detailnější popis způsobu extrakce příznaků z analyzovaného mailu. Není definované, jak jsou získány některé příznak (např. urgence mailu – jedná se o vyhledávání založené na regulárních výrazech, nebo vyhledávání slov definovaných ve slovníku,...). Implementace samotné aplikace je na vysoké úrovni. V práci postrádám detailnější popis průběhu trénování integrovaného modelu. Nicméně praktická část práce je na vysoké úrovni a vytvořená aplikace je funkční. I přes zmíněné výhrady musím konstatovat, že jako celek je bakalářská práce nadprůměrná a navrhuji hodnocení A/91b.
eVSKP id 159197