Ne (3720)
Počet nalezených dokumentů:
3720
Publikováno od
do
Modulární komunikace postavená na postkvantové kryptografii
Kopecký, Samuel; Malina, Lukáš; Smékal, David
2023 - anglický
Súčasné kryptografické primitíva, ktoré sú popísané na začiatku tejto práce budú prelomené budúcimi kvantovými počítačmi. Táto práca popisuje proces lámania súčasnej krypografie spolu so základným popisom kvantovej mechaniky, ktorá je kľúčom k funkčným kvantovým počítačom. Taktiež predstavuje dostupné riešenia, ako je postkvantová kryptografia. Konkrétnejšie je predstavená kryptografia založená na kódoch, hašoch mriežkach. Najpodrobnejšie je opísaná kryptografia založená na mriežkach a sú predstavené špecifické NIST štandardizované algoritmy – Kyber a Dilithium. Spolu s teoretickým popisom je poskytnutá implementácia pre obidve algoritmy a porovnanie s existujúcimi implementáciami v programovacom jazyku Go. Praktické využitie týchto algoritmov je realizované modulárnou kvantovo odolnou komunikačnou aplikáciou. Je schopná posielať ľubovoľné dáta cez kvantovo odolný zabezpečený kanál a je dobre prispôsobená univerzálnemu textovému rozhraniu UNIX systmémoch. Viac špecificky, aplikácia je schopná vymieňať súbory medzi dvoma používateľmi a tiež vytvárať terminálové používateľské rozhranie, s ktorým môžu používatelia komunikovať. Protokol, ktorý je zodpovedný za vytvorenie zabezpečeného kanála, je dobre definovaný v posledných kapitolách tejto práce. Modularita aplikácie tiež umožňuje používateľom odstrániť a/alebo pridať akýkoľvek mechanizmus výmeny kľúčov alebo digitálny podpis, ktoré sú zodpovedné za vytvorenie zabezpečeného kanála s veľmi malými zmenami kódu a dobrou integráciou do existujúcich komponentov aplikácie. Current cryptography primitives, which are described at the begging of this thesis will be broken by future quantum computers. How they will be broken is described by this thesis along with a very basic description of quantum mechanics which are key to functional quantum computers. Available solutions like post-quantum cryptography are also introduced. More specifically code-based, hash-based and lattice-based cryptography. Lattice-based cryptography is described in most detail and specific NIST standardized algorithms are introduced – Kyber and Dilithium. Along with the theoretical description, an implementation is provided for both of the algorithms and a comparison to existing implementations in the programing language Go. Practical utilization of these algorithms is realized with a modular quantum-resistant communication application. It can send arbitrary data through a quantum-resistant secured channel and is well adjusted to the UNIX universal text interface. Notably it is able to exchange files between two users and also create a Terminal User Interface with which the users can communicate. The underlying protocol that is responsible for creating the secure channel is well defined in the latter chapters of this thesis. The modularity of the applications also allows users to remove or/and add any Key Exchange Mechanism or Digital signature which are responsible for the creation of the secure channel with very few code changes and good integration to the existing components of the application.
Klíčová slova:
post-quantum cryptography; programming language Go; network communication; terminal user interface; lattice-based cryptography; post-kvantová kryptografia; programovací jazyk Go; sieťová komunikácia; terminálové uživaťelské rozhranie; kryptografia založená na mriežkach
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Modulární komunikace postavená na postkvantové kryptografii
Súčasné kryptografické primitíva, ktoré sú popísané na začiatku tejto práce budú prelomené budúcimi kvantovými počítačmi. Táto práca popisuje proces lámania súčasnej krypografie spolu so základným ...
Analýza dat z optického distribuovaného akustického senzorického systému pro ochranu perimetru
Senčák, Jakub; Dejdar, Petr; Tomašov, Adrián
2023 - anglický
Táto práca sa zameriava na snímanie optických vlákien pomocou distribuovaného akustického snímania. Cieľom bolo vytvoriť multiplatformovú aplikáciu na vizualizáciu údajov získaných zariadení Optasense ODH-F. Táto práca bola motivovaná nedostatkom aplikácií s otvoreným zdrojovým kódom na vizualizáciu pre snímanie pomocou optických vlákien. Práca vysvetľuje distribuované akustické snímanie a efekty rozptylu svetla, ako je Rayleighov, Ramanov a Mandelsamov-Brillouinov rozptyl. Výsledkom práce je webová aplikácia. Aplikácia sa skladá z dvoch hlavných častí - server napísaný v jazyku Python a klientská časť implementovaná vo frameworku Svelte. Výsledky tejto práce možno použiť ako základ pre vytvorenie vizualizačného softvéru pre distribuované akustické snímanie. This work focuses on fiber optic sensing using distributed acoustic sensing. The goal was to create a multiplatform application for data visualization obtained by an Optasense ODH-F interrogator. This work was motivated by the lack of open-source visualization applications for fiber optic sensing. Distributed acoustic sensing was explained with light scattering effects such as Rayleigh, Raman, and Mandelsam-Brillouin scattering. A web application was implemented. There are two parts, back-end was written in Python, and the frontend was written using the Svelte framework. The results of this work can be used as a basis for creating visualization software for distributed acoustic sensing.
Klíčová slova:
fiber optics; distributed acoustic sensing; optical time domain reflectometry; strain and vibration measurement; visualization software; web application; Svelte framework; optické vlákna; distribuované akustické snímanie; optická reflektometria v časovej oblasti; meranie vibrácií; vizualizačný softvér; webová aplikácia; Svelte framework
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Analýza dat z optického distribuovaného akustického senzorického systému pro ochranu perimetru
Táto práca sa zameriava na snímanie optických vlákien pomocou distribuovaného akustického snímania. Cieľom bolo vytvoriť multiplatformovú aplikáciu na vizualizáciu údajov získaných zariadení Optasense ...
Social Housing for Young Adults in Kielce, Poland
Teriyapirom, Arisa; Janicka, Dominika; Mielczarek, Zuzanna Irena
2023 - anglický
Social Housing for Young Adults in Kielce, Poland is a diploma project that focuses on the revitalization of an abandoned university building, art gallery and synagogue into an affordable social housing complex that integrates various forms of social spaces and social activities. The crisis in the housing market and the economic situation has left many young adults struggling to afford rent, or being able to only afford places that are in poor condition and thus they return to their hometown ore move to smaller cities, in order to avoid the extremely high rental prices. Good housing is a necessity, especially for young adults, as they are in a period of transition to adulthood, and requires a proper place to call home. In addition, the project also focuses on a young adult’s life as a whole, this means revitalization of spaces to support a co-working environment, as this is becoming increasingly popular and beneficial to young adults who are working remotely or in non-traditional careers. It also means designing a social space outside the housing block, to give a sense of separation between personal and social life. In this project, the university building is redesigned into social housing, co-living environment, art gallery for canteen, and synagogue for co-working space. The three buildings all come together to create an inclusive, conducive, comfortable, playful environment for young adults in Kielce. Social Housing for Young Adults in Kielce, Poland is a diploma project that focuses on the revitalization of an abandoned university building, art gallery and synagogue into an affordable social housing complex that integrates various forms of social spaces and social activities. The crisis in the housing market and the economic situation has left many young adults struggling to afford rent, or being able to only afford places that are in poor condition and thus they return to their hometown ore move to smaller cities, in order to avoid the extremely high rental prices. Good housing is a necessity, especially for young adults, as they are in a period of transition to adulthood, and requires a proper place to call home. In addition, the project also focuses on a young adult’s life as a whole, this means revitalization of spaces to support a co-working environment, as this is becoming increasingly popular and beneficial to young adults who are working remotely or in non-traditional careers. It also means designing a social space outside the housing block, to give a sense of separation between personal and social life. In this project, the university building is redesigned into social housing, co-living environment, art gallery for canteen, and synagogue for co-working space. The three buildings all come together to create an inclusive, conducive, comfortable, playful environment for young adults in Kielce.
Klíčová slova:
Social housing; revitalization; co-living; co-working; Social housing; revitalization; co-living; co-working
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Social Housing for Young Adults in Kielce, Poland
Social Housing for Young Adults in Kielce, Poland is a diploma project that focuses on the revitalization of an abandoned university building, art gallery and synagogue into an affordable social ...
Registrace snímků sítnice pomocí hlubokého učení
Doskočil, Ondřej; Jakubíček, Roman; Vičar, Tomáš
2023 - anglický
Registrace obrazu je zakladním úkolem v mnoha aplikacích pro analýzu medicínských obrazu. Při zkoumání očního pozadí je nutné dobře registrovat snímky sítnice, aby bylo možné zkoumat jevy jako pulzace cév. Tato registrace se často řeší pomocí tradičních, často iterativních, metod. Stejně jako v ostatních oblastech medicínských aplikací, se v posledních letech stále častěji používají metody hlubokého učení pro dosažení lepších a rychlejších výsledků. Tato práce prezentuje možnost využití hlubokých neuronových sítí pro predikci parametrů transformace, které se použijí pro registraci snímku sítnice. Image registration is a fundamental task in many medical image analysis applications. When examining the ocular fundus, it is necessary to register retinal images properly in order to examine phenomena such as vessel pulsations. This registration process is often solved using traditional, often iterative, methods. As in other areas of medical applications, deep learning methods have been increasingly used in recent years to achieve better and faster results. This thesis presents the possibilities of using deep neural networks to predict the transformation parameters to be used for retinal image registration.
Klíčová slova:
image registration; deep learning; retinal images; registrace obrazů; hluboké učení; snímky sítnice
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Registrace snímků sítnice pomocí hlubokého učení
Registrace obrazu je zakladním úkolem v mnoha aplikacích pro analýzu medicínských obrazu. Při zkoumání očního pozadí je nutné dobře registrovat snímky sítnice, aby bylo možné zkoumat jevy jako pulzace ...
Analýza vysokofrekvenčního EKG s využitím hlubokého učení
Koščová, Zuzana; Antin, Christoph Hoog; Plešinger, Filip
2023 - anglický
Analýza ultravysokofrekvenčného EKG (UHF-ECG) poskytuje informácie o elektrickej komorovej dyssynchrónii. Okrem toho analýza UHF-ECG v reálnom čase umožňuje priamu optimalizáciu stimulačnej elektródy počas implantácie kardiostimulátora. V tejto diplomovej práci opisujeme poruchy komorového vedenia, súčasnú metódu analýzy UHF-ECG a hlavne predstavujeme niekoľko modelov hlbokého učenia na to, aby sme zistili, ktoré kroky UHF-ECG analýzy môžu byť hlbokým učením nahradené. Dáta použité na vývoj a validáciu modelov hlbokého učenia pochádzajú z 2 súkromných nemocníc (FNUSA-ICRC, Brno, Česko, FNKV Praha, Česko) a z 3 verejne dostupných databáz. Najprv boli predstavené dve metódy hlbokého učenia na detekciu QRS komplexu a odhad trvania QRS komplexu v jednom kroku inferencie. Pri úlohe detekcie sme získali celkové F1-skóre 98,84 ± 0,51 \% a pri úlohe odhadu trvania QRS komplexu strednú absolútnu chybu (MAE) 12,25 ± 2,16 ms. Táto metóda zvyšuje výkonnosť analýzy UHF-ECG a vďaka tomu môže výrazne skrátiť čas merania. Okrem toho bol vyvinutý regresný model na odstraňovanie stimulačných impulzov založený na tzv. conditional generative adversarial networks. Výsledky boli vyhodnotené na základe korelácie 15 priemerných vysokofrekvenčných obálok v oblasti QRS komplexu medzi výstupom modelu a cieľovým signálom. Výsledky ukazujú vyššiu koreláciu na spontánnych signáloch a pokles korelácie so zvyšujúcim sa frekvenčným pásmom. Napokon boli vytvorené dva modely konvolučených neurónových sietí (CNN) na odhad komorovej elektrickej dyssynchrónie (VED). Konkrétne CNN s vrstavmi v 1D a 2D. MAE medzi naším riešením a anotáciou je 12,61 ±18,95 ms a 12,27 ±17,73 ms pre 1D a 2D CNN. MAE na spontánnych signáloch je pre oba modely približne o 5 ms nižšia ako na stimulovaných údajoch, čo naznačuje potrebu odstrániť stimulačné impulzy. Tieto modely hlbokého učenia prinášajú redukciu pipeline predspracovania a zároveň poskytujú výstup v jednom kroku inferencie. V prípade modelu detekcie QRS a odhadu trvania QRS je zlepšenie výkonu oproti súčasnému riešeniu evidentné a tieto kroky súšasnej analýzy UHF-ECG by mohli byť hlbokým učením nahradené. Avšak pre odstránenie stimulačných impulzov a odhad parametrov VED je potrebné zlepšiť výkon pre reálne použitie. Ultra-high-frequency ECG (UHF-ECG) analysis provides information about electrical ventricular dyssynchrony. Additionally, real-time UHF-ECG analysis enables direct optimization of the pacing electrode during pacemaker implantation. In this master thesis, we describe ventricular conduction abnormalities, the current method for UHF-ECG analysis and most importantly, we have developed several deep learning models to find out which steps of UHF-ECG analysis can be replaced by deep learning. Data used for the development and validation of the models come from 2 private hospitals (FNUSA-ICRC hospital, Brno, Czechia, and FNKV hospital Prague, Czechia) and from 3 publicly available datasets. First, we present two deep learning methods for QRS complex detection and QRS complex duration estimation in one inference step. We received an overall F1-score of 98.84 ± 0.51 \% for the detection task and a Mean Absolute Error (MAE) of 12.25 ± 2.16 ms for the QRS duration estimation task. This method enhances UHF-ECG analysis performance and therefore could significantly reduce measurement time. Furthermore, a regression model for pacing stimuli removal based on a conditional generative adversarial network was developed. The results were evaluated based on the correlation of 15 averaged high-frequency envelopes in the QRS complex region between the model output and the target signal. The results show a higher correlation on spontaneous than on paced data and a drop in correlation with the increasing frequency band. Last, two deep learning models with convolutional neural network (CNN) were created to estimate ventricular electrical dyssynchrony (VED). Specifically, one-dimensional (1D) and 2-dimensional (2D) CNN. The MAE between our solution and annotation is 12.61 ±18.95 ms and 12.27 ±17.73 ms for 1D and 2D CNN, respectively. MAE on spontaneous data is approximately 5 ms lower than on paced data for both models, indicating the need to remove the pacing stimuli. These deep learning models yield a reduction in the pre-processing pipeline while delivering output in a single inference step. For the QRS detection and QRS duration estimation model, the performance improvement over the current solution is evident and these steps of UHF-ECG analysis could be replaced by deep learning. However, for the removal of pacing stimuli and VED parameter estimation, it is required to improve the performance.
Klíčová slova:
ECG; UHF-ECG; deep learning; UNet; ventricular dyssynchrony; LBBB; RBBB; QRS; cGAN; EKG; UHF-ECG; hlboké učenie; UNet; komorová dyssynchrónia; LBBB; RBBB; QRS; cGAN
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Analýza vysokofrekvenčního EKG s využitím hlubokého učení
Analýza ultravysokofrekvenčného EKG (UHF-ECG) poskytuje informácie o elektrickej komorovej dyssynchrónii. Okrem toho analýza UHF-ECG v reálnom čase umožňuje priamu optimalizáciu stimulačnej elektródy ...
Nástroj pro automatizované penetrační testování webových serverů
Rajecký, Michal; Holop, Patrik; Malinka, Kamil
2023 - anglický
Táto práca sa zaoberá témou kybernetickej bezpečnosti s dôrazom na bezpečnosť webových serverov. Zahŕňa technológie, ktoré sa používajú na ochranu webových serverov pred častými bezpečnostnými hrozbami. Ďalej sa práca venuje spôsobu odhaľovania týchto bezpečnostných hrozieb pomocou rôznych metodík penetračného testovania a zoznamu OWASP TOP 10. V praktickej časti je vyvýjaný framework pre automatizované testovanie webových serverov. Integruje funkcionalitu vybraných nástrojov a poskytuje podporu pre uživateľom definované moduly. V závere práce je funkčnosť nástroja overená v simulovanom prostredí. This thesis delves into the topic of cybersecurity, with an~ emphasis on the security of web servers. It covers the technologies that are employed to protect web servers from a variety of common security threats. Furthermore, this work explores the detection of these weaknesses using various penetration testing methodologies along with OWASTP Top 10. A framework for automatic testing of web servers is developed in the practical part of the thesis. This framework integrates features from several tools and provides support for user-defined modules. Lastly, its functionality is verified in a simulated environment.
Klíčová slova:
security; threat; vulnerability; internet; OWASP; webový server; bezpečnosť; hrozba; zraniteľnosť; internet; OWASP; web server
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Nástroj pro automatizované penetrační testování webových serverů
Táto práca sa zaoberá témou kybernetickej bezpečnosti s dôrazom na bezpečnosť webových serverov. Zahŕňa technológie, ktoré sa používajú na ochranu webových serverov pred častými bezpečnostnými ...
Framework pro detekci deepfakes
Bernard, Jan; Perešíni, Martin; Malinka, Kamil
2023 - anglický
Tvorba deepfake se za poslední dobu velmi zlepšila a tudíž je obávanou hroznou pro společnost. Detekční metody odhalující deepfake také reagovali rozvojem, ale stále není široké veřejnosti dostupné dostatečné množství kvalitních nástrojů. Tato práce se zaměřuje na vytvoření frameworku na detekci deepfake, který bude jednoduše rozšiřitlený dalšími detekčními metodami v budounu a přitom jednoduchý a dostupný široké veřejnosti. Deepfake creation has improved a lot in recent times and hence is a dreaded menace to society. Deepfake detection methods have also responded with development, but there are still not enough good tools available to the general public. This work focuses on creating a deepfake detection framework that will be easily extended by other detection methods in the future, yet simple and accessible to the general public.
Klíčová slova:
deepfake; framework; deepfake detection; containerazation; web browser extension; deepfake; framework; detekce deepfake; kontejnerizace; doplněk webového prohlížeče
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Framework pro detekci deepfakes
Tvorba deepfake se za poslední dobu velmi zlepšila a tudíž je obávanou hroznou pro společnost. Detekční metody odhalující deepfake také reagovali rozvojem, ale stále není široké veřejnosti dostupné ...
Automatické Oveřovaní Pravdivosti Dokumentů
Kočí, Jan; Ondřej, Karel; Fajčík, Martin
2023 - anglický
Cílem práce je (i) porozumět jaké vlastnosti textu jsou využívány content-based metodami při klasifikaci fake news a (ii) vyhodnotit kvality těchto metod na určování spolehlivosti článků a zdrojů. Práce implementuje dva klasifikační modely. První model (baseline), je založen na TF-IDF a Multinomial Naive Bayes klasifikátoru. Druhý model používá architekturu BERT transformeru. K interpretaci výsledků těchto modelů jsou v práci implementovány metody interpretability. Metoda interpretability pro BERT model je založena na Integrovaných gradientech. K trénování obou klasifikátorů je v práci použita datová sada NELA-GT-2021, která je předzpracována vyfiltrováním klíčových slov. V práci je také představena nová datová sada nazvaná FNI dataset. Tato sada obsahuje 46 manuálně vybraných článků a je použita k analýze klasifikátorů. FNI dataset umožňuje analyzovat klasifikátory na článcích z různých oblastí (například covid, fotbal, věda, politika, etc.). Výsledky analýzy odhalily několik nedostatků vytvořených klasifikátorů. Baseline model nebyl schopen správně klasifikovat nedůvěryhodné články na téma fotbal (recall 0\% na FNI datasetu), důvěryhodné vědecké články (recall 0\% na FNI datasetu), etc. Oba klasifikátory byly úspěšnější v identifikování nedůvěryhodných článků. BERT model dosáhl recall 91\% pro třídu unreliable a pouze 78\% pro třídu reliable na FNI datasetu. Metody interpretability dosahovaly také lepších výsledků na třídě unreliable kde se jim dařilo identifikovat šokující titulky používané ve fake news. Klasifikátory jsou také použity k určení důvěryhodnosti zdrojů. Jejich výsledky jsou srovnány s referenčními hodnotami získanými ze state-of-the-art metody, která posuzuje věrohodnost zdrojů na základě vzájemných citací. Jedním z výstupů práce je také challenge datová sada, obsahující články z NELA datasetu, které klasifikátory nedokázaly správně klasifikovat. Tato datová sada může být použita pro budoucí výzkum v tomto oboru. This thesis aims to (i) better understand the biases and cues exploited by content-based methods in the text of fake news articles and (ii) evaluate their performance in predicting the reliability of articles and media sources. Two different models are implemented. The baseline model uses TF-IDF and Multinomial Naive Bayes (MNB) classifier. The second model uses the BERT transformer. To study the cues exploited in the text a method of interpretability is implemented. While MNB is interpretable by design, the BERT model is analyzed through the Integrated gradients explainability method. Both classifiers were trained on a modified version of the NELA-GT-2021 dataset. This thesis suggests application of preprocessing to this dataset which could lead to creating a more robust classifier, e.g., removing keywords that provide simple cues. This thesis also presents a novel FNI dataset consisting of 46 manually selected articles. The FNI dataset enables topic-wise analysis (on topics such as covid, football, science, politics, etc.). The analysis revealed several biases of the classifiers. The baseline model was not able to identify unreliable articles about football (0\% recall on the FNI dataset), reliable scientific articles (0\% recall on the FNI dataset), etc. Both classifiers were more successful in identifying unreliable articles with the BERT classifier having a recall of 91\% on unreliable and only 78\% on reliable articles in the FNI dataset. The methods of interpretability also performed better on unreliable articles and were able to identify the sensationalism and shocking headlines used in fake news. The classifiers are also used to predict the credibility of sources. The results are compared with a state-of-the-art method that employs a different approach of using mutual citations of sources to predict their credibility. One of the outcomes of this thesis is also a new challenge set, containing articles from the NELA dataset on which the classifiers failed. This challenge set can be used for future research in this area.
Klíčová slova:
Fake news detection; biases of content-based methods; credibility of articles; credibility of sources; interpretable classifier; natural language processing; machine learning; neural networks.; Detekce fake news; zaujatost content-based metod; kredibilita článů; kredibilita zdrojů; interpretovatelný klasifikátor; zpracování přirozeného jazyka; strojové učení; neuronové sítě.
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Automatické Oveřovaní Pravdivosti Dokumentů
Cílem práce je (i) porozumět jaké vlastnosti textu jsou využívány content-based metodami při klasifikaci fake news a (ii) vyhodnotit kvality těchto metod na určování spolehlivosti článků a zdrojů. ...
Generating Code from Textual Description of Functionality
Šamánek, Jan; Fajčík, Martin; Smrž, Pavel
2023 - anglický
S pokračujícím nástupem strojového učení a stále větších modelů neuronových sítí, roste i potřeba GPU akcelerovaných zdrojů a algoritmů pro podporu těchto modelů. Vzhledem k tomu, že velké jazykové modely jsou již dnes využívány jako asistenti při programování v moderních programovacích jazycích, mohli by s tímto problémem pomoci. Pokud se tyto modely dokáží naučit i méně známá paradigmata, jako je CUDA, mohly by pomoci s vývojem a udržování těchto systémů. Tato práce zkoumá schopnosti moderních jazykových modelů pro učení se CUDA jako programovacího paradigmatu a také vytvoření nové trenovací sady, určené pro tyto účely. As machine learning and neural network models continue to grow, there is an increasing demand for GPU-accelerated resources and algorithms to support them. Large language models have the potential to assist with this task, as they are already used as coding assistants for popular programming languages. If these models could also learn less commonly used paradigms like CUDA, they could help develop and maintain the necessary systems. This thesis aims to explore the capabilities of modern language models for learning CUDA as a programming paradigm and creating a training corpus specifically for this purpose.
Klíčová slova:
Machine learning; NLP; CUDA; GPU; Transformer; Code generation; Dataset; MongoDB.; Strojové učení; NLP; CUDA; GPU; Transformer; Generování kódu; Dataset; MongoDB.
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Generating Code from Textual Description of Functionality
S pokračujícím nástupem strojového učení a stále větších modelů neuronových sítí, roste i potřeba GPU akcelerovaných zdrojů a algoritmů pro podporu těchto modelů. Vzhledem k tomu, že velké jazykové ...
Centralizovaná směnárna kryptoměn s důvěryhodnými hardwarem
Sasák, Tomáš; Očenášek, Pavel; Homoliak, Ivan
2023 - anglický
Táto práca sa zaoberá návrhom, implementáciou a analýzou centralizovanej zmenárne kryptomien, ktorá pracuje na platforme trusted computing. Aktuálne centralizované zmenárne fungujú na základe plnej dôvery používateľa v operátorov zmenárne. Na opačnej strane, decentralizované zmenárne využívajú jeden blockchain a tým sú limitované iba na mince na danom blockchaine. Použitím trusted computing platformy Intel SGX je možné kód zverejniť (open source) a zákazník si dokáže overiť pomocou SGX atestácie (remote attestation) že tento kód beží na platforme zmenárne. Kombináciou so smart contract platformou na verejnom blockchaine zmenáreň dosahuje odolnosť voči nejednoznačnosti a vytvára lepšiu vrstvu bezpečnosti a transparentnosti pre používateľa. Zmenáreň bola implementovaná ako proof-of-concept pomocou programovacieho jazyka Go, za použitím frameworku EGo pre tvorbu SGX enkláv. Pre ukladanie dát bola použitá databáza PebbleDB a relačná databáza PostgreSQL. Smart contract zmenárne bol implementovaný v jazyku Solidity a nasadený na Ethereum. Implementácia je schopná vyhodnotiť približne 35 vkladov mincí za sekundu a 23 ponúk na výmenu mincí za sekundu. Aktualizácia poslednej verzie ledgeru na kontrakte stojí približne 0.00255 ETH, pri tendencií aktualizácie každú minútu deň behu zmenárne stojí približne 3.6742 ETH. In this thesis, we propose, design, implement, and analyze a centralized cryptocurrency exchange using trusted computing. Most popular exchanges work in a way that requires the customer to fully rely on the exchange operators. Decentralized exchanges work on top of existing blockchains, which limits the number of tradable coins. Using a trusted computing platform, Intel SGX, it is possible for operators to make code open source, and the customer can attest that the exchange platform is running the published exchange code. Also, exchange private keys are encrypted in memory and safely stored on disk using SGX sealing. Combining this approach with a smart contract platform on a public blockchain, we can achieve non-equivocation of the exchange and create a better layer of security and transparency between the customer and the exchange. The exchange was implemented as a proof-of-concept using the programming language Go, using the EGo framework to build SGX enclave applications. For data storage, we combine key-value storage PebbleDB with relation database PostgreSQL, and exchange attempts to secure the integrity of these data. The exchange smart contract was implemented in Solidity and deployed on the Ethereum development environment. Our concept implementation is able to handle around 35 deposits per second and around 23 bids matched per second. We performed a security analysis on this model from outside, but also from inside. The single ledger update from the exchange in the smart contract costs 0.00255 ETH, which in total costs 3.6742 ETH per day.
Klíčová slova:
cryptocurrency; exchange; Intel SGX; cryptography; blockchain; trusted computing; encryption; consensus; attestation; smart contract; decentralized identity; verifiable credentials; kryptomena; zmenáreň; Intel SGX; kryptografia; blockchain; trusted computing; enkrypcia; konsensus; atestácia; smart contract; decentralizovaná identita; verifiable credentials
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Centralizovaná směnárna kryptoměn s důvěryhodnými hardwarem
Táto práca sa zaoberá návrhom, implementáciou a analýzou centralizovanej zmenárne kryptomien, ktorá pracuje na platforme trusted computing. Aktuálne centralizované zmenárne fungujú na základe plnej ...
NUŠL poskytuje centrální přístup k informacím o šedé literatuře vznikající v ČR v oblastech vědy, výzkumu a vzdělávání. Více informací o šedé literatuře a NUŠL najdete na webu služby.
Vaše náměty a připomínky posílejte na email nusl@techlib.cz
Provozovatel
Zahraniční báze