Návrh a ověření systému detekce anomálií založeného na strojovém učení v průmyslových řídicích systémech

Repozitář DSpace/Manakin

Přihlásit se

Jazyk: English čeština 

Návrh a ověření systému detekce anomálií založeného na strojovém učení v průmyslových řídicích systémech

Zobrazit celý záznam

Thumbnail
Název: Návrh a ověření systému detekce anomálií založeného na strojovém učení v průmyslových řídicích systémech
Autor: Vávra, Jan
ISBN: 978-80-7454-976-2
URI: http://hdl.handle.net/10563/45968
Datum: 2013-09-30
Vydavatel: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
Počet stran: 274
Dostupnost: Bez omezení


Abstrakt:

Technologie se staly nedílným prvkem současné společnosti. Současný přechod od průmyslové společnosti k informační společnosti je doprovázen implementací nových technologií do každé části lidské činnosti. Zvyšující se tlak na aplikaci informačních a komunikačních technologií v oblastech kritické infrastruktury a jejich řídicích systémů, zapříčiňuje vznik nových zranitelností. Tradiční přístupy pro zajištění bezpečnosti se stávají neefektivními. Z tohoto pohledu je využití umělé inteligence další evolučním krokem, který poskytuje robustní řešení i pro velmi rozsáhlé a komplexní systémy. Tato disertační práce je zaměřena na oblast výzkumu v rámci kybernetické bezpečnosti pro průmyslové řídicí systémy, které jsou četně využívány v kritické infrastruktuře. Kybernetická bezpečnost průmyslových řídicích systémů je z tohoto pohledu jedním z velmi důležitých druhů bezpečnosti pro fungování moderního státu. Hlavním jádrem disertační práce je vytvoření systému detekce anomálií, založeného na metodách strojového učení ve specifické oblasti kybernetické bezpečnosti průmyslových řídicích systémů. Zvláštní pozornost je poté věnována optimalizaci zvoleného řešení. Výsledný systém detekce anomálií je vytvořen s ohledem na jeho autonomní provoz a určitou míru interpretace kybernetických útoků.

Citace závěřečné práce

Soubory tohoto záznamu

Soubory Velikost Formát Zobrazit Popis
vávra_2020_dp.pdf 9.948Mb PDF Zobrazit/otevřít None
vávra_2020_op.pdf 632.9Kb PDF Zobrazit/otevřít None
vávra_2020_vp.pdf 813.9Kb PDF Zobrazit/otevřít None
Vávra_teze_2020.pdf 1.955Mb PDF Zobrazit/otevřít

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit celý záznam

Find fulltext

Prohledat DSpace


Procházet

Můj účet