No (25309)
Number of found documents:
25309
Published from
to
Distribuovaný systém potlačení DoS útoků
Beneš, Dalibor; Žádník, Martin; Šišmiš, Lukáš
2024 - English
Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením CESNET. Sdružení CESNET provozuje také systémy pro monitorování a analýzu síťového provozu IPFIXcol2 a NEMEA, a dále poskytuje možnost využít protokol pro monitorování sítě sFlow. Cílem této práce je navrhnout a uskutečnit integraci těchto systémů a vytvořit tak efektivní systém potlačení útoků odepření služby. Při vypracování tohoto cíle byl kladen důraz na efektivní využití stávajích řešení, znovupoužitelnost a možnosti budoucího rozšíření celé distribuované architektury. Protection against distributed denial of service (DDoS) attacks is one of the key areas of network security. One of the forms of defence is to use the DCPro DDoS Protector device developed by the CESNET association. The CESNET association also utilizes network monitoring and traffic analysis systems IPFIXcol2 and NEMEA, as well as the network monitoring protocol sFlow. The aim of this thesis was to propose and realize the integration of those systems, so that an effective distributed system for the mitigation of DDoS attacks could be created. During the work on this task, special focus was given to the effective utilization of existing solutions, reusability and the option for a future expansion of the distributed architecture.
Keywords:
DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; network security; network data analysis; network monitoring; DDoS attack mitigation; DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; síťová bezpečnost; analýza síťových dat; monitorování sítě; potlačení DDoS útoků
Available in a digital repository NRGL
Distribuovaný systém potlačení DoS útoků
Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením ...
Bezpečnostní rizika senzorů v mobilních zařízeních
Henclová, Kateřina; Polčák, Libor; Hranický, Radek
2024 - English
Tato práce představuje hrozby pro mobilní bezpečnost a soukromí, které představují mobilní senzory. Představuje rozhraní Generic Sensor API, mobilní senzory a způsoby jejich zneužití. Pomocí mobilních senzorů, jako je akcelerometr, gyroskop a magnetometr, tato práce demonstruje takový útok na mobilní senzory v prohlížeči. Zvoleným útokem je rozpoznávání aktivity, které provádí predikci aktivit pomocí strojového učení se slibnými výsledky a předpovídá správnou třídu aktivit přibližně v 69% případů napříč všech tříd. Pozornost je věnována také rozšíření JShelter a tomu, zda poskytuje ochranu před nežádoucím odhalením senzorů. This work presents the threats to mobile security and privacy exposed by mobile sensors. It introduces the Generic Sensor API, the mobile sensors, and ways they can be misused. Using the mobile sensors like the accelerometer, gyroscope and magnetometer, this work demonstrates such an attack on mobile sensors in the browser. The chosen attack is activity recognition, which performs its activity prediction using machine learning with promising results, predicting the correct activity class approximately 69% of the time across all classes. Focus is also given to the JShelter extension, and whether it provides protection against unwanted sensor exposure.
Keywords:
Mobile sensors; Cybersecurity; Privacy; JShelter; Generic Sensor API; JavaScript; Activity recognition; Machine learning; Accelerometer; Gyroscope; Magnetometer; Mobilní senzory; kyberbezpečnost; soukromí; JShelter; Generic Sensor API; JavaScript; rozpoznávání aktivity; strojové učení; akcelerometr; gyroskop; magnetometr
Available in a digital repository NRGL
Bezpečnostní rizika senzorů v mobilních zařízeních
Tato práce představuje hrozby pro mobilní bezpečnost a soukromí, které představují mobilní senzory. Představuje rozhraní Generic Sensor API, mobilní senzory a způsoby jejich zneužití. Pomocí mobilních ...
Vliv výrazů obličeje na 3D rozpoznávání podle obličeje.
Kováč, Peter; Goldmann, Tomáš; Pleško, Filip
2024 - English
Bakalárska práca "Vplyv výrazov tváre na rozpoznávanie tváre v 3D" sa zameriava na štúdium vplyvu výrazov tváre na presnosť rozpoznávania tváre v 3D. Prvé kapitoly skúmajú rôzne techniky 3D modelovania a ich využitie vrátane 3D morfovateľných modelov (3DMM), modelov blendshape a metód založených na neurónových sieťach ako FLAME (Faces Learned with an Articulated Model and Expressions). Práca následne predstavuje nový prístup k rekonštrukcii 3D modelov tvárí z 2D obrázkov a navrhuje hodnotiaci rámec na meranie vplyvu zmien výrazov tváre na rozpoznávanie tváre v 3D. Experimentálne výsledky ukazujú, ako rôzne výrazy, ako napríklad hnev, radosť a strach, ovplyvňujú presnosť rozpoznávania. Zistenia tejto práce prispievajú k hlbšiemu pochopeniu úlohy výrazov tváre v rozpoznávaní tváre v 3D a navrhujú možné zlepšenia na zvýšenie presnosti rozpoznávacích systémov. The thesis "The impact of facial expressions on 3D face recognition" focuses on studying the effect of facial expressions on the accuracy of 3D face recognition. The first chapters explore various 3D modeling techniques and their applications, including 3D Morphable Models (3DMMs), blendshape models, and neural network-based methods like FLAME (Faces Learned with an Articulated Model and Expressions). The thesis then presents a new approach for reconstructing 3D face models from 2D images and proposes an evaluation framework to measure the impact of facial expression changes on 3D face recognition. Experimental results demonstrate how different expressions, such as anger, happiness, and fear, influence recognition accuracy. The findings of this work contribute to a deeper understanding of facial expressions’ role in 3D face recognition and propose potential improvements for enhancing recognition systems.
Keywords:
3D face recognition; facial expressions; 3D Morphable Models; blendshape models; FLAME; DECA; landmark detection; 3D modeling; facial animation; 3D rozpoznávanie tvárí; výrazy tváre; 3D morfovateľné modely; modely blendshape; FLAME; DECA; detekcia bodov; 3D modelovanie; animácia tváre
Available in a digital repository NRGL
Vliv výrazů obličeje na 3D rozpoznávání podle obličeje.
Bakalárska práca "Vplyv výrazov tváre na rozpoznávanie tváre v 3D" sa zameriava na štúdium vplyvu výrazov tváre na presnosť rozpoznávania tváre v 3D. Prvé kapitoly skúmajú rôzne techniky 3D ...
Robotický manipulátor s využitím RC komponentů a serv
Liška, Jakub; Nosko, Svetozár; Zemčík, Pavel
2024 - English
Cieľom tejto diplomovej práce bolo vytvorenie vlatného robotického manipulátoru, s pou-\\žitím RC(diaľkovo ovládaných) komponentov a servomotorov. V rámci riešenia bolo potre-\\bné robotický manipulátor vybaviť senzorikou, ktorá umožnuje detekciu kolízii s okolím a zabezpečuje tak bezpečnosť obsluhy v pracovnom priestore manipulátoru. Robotický manipilátor je taktiež vybavený absolútnimi enkódermi pre snímanie polohy jednotlivých kĺbov, akcelerometrom a senzormi pre meranie záťaží pôsobiacich na jednotlivé kĺby. O pohyb ramena sa starajú štandardné krokové motory. Samotné telo robotického manipulátoru bolo navrhnuté s ohľadom na jednotlivé komponenty a je možné ho vyrobiť pomocou 3D tlače. Súčastou riešenia je aj užívateľské rozhranie, pomocou ktorého je možné robotické rameno ovládať. The aim of this thesis was to create a valid robotic manipulator, using RC(radio control) components and servomotors. As part of the solution, it was necessary to equip the robotic manipulator with sensors that enable the detection of collisions with the environment and thus ensure the safety of the operator in the working area of the manipulator. The robotic manipulator is also equipped with absolute encoders for sensing the position of individual joints, an accelerometer and sensors for measuring the loads acting on individual joints. Standard stepper motors take care of the arm movement. The body of the robotic manipulator itself has been designed with the individual components in mind and can be fabricated using 3D printing. The solution also includes a user interface that can be used to control the robotic arm.
Keywords:
robotic manipulator; robotic arm; collision detection; stepper motor; kinematics; 3D printing; off-shelf components; RC components; sensors; development boards; robotický manipulátor; robotické rameno; detekcia kolízii; krokový motor; kinematika; 3D tlač; off-shelf komponenty; RC komponenty; senzory; vývojové dosky
Available in a digital repository NRGL
Robotický manipulátor s využitím RC komponentů a serv
Cieľom tejto diplomovej práce bolo vytvorenie vlatného robotického manipulátoru, s pou-\\žitím RC(diaľkovo ovládaných) komponentov a servomotorov. V rámci riešenia bolo potre-\\bné robotický ...
Řízení aktivních prvků LEGO Technic z prostředí EV3
Blaško, Daniel; Polčák, Libor; Hranický, Radek
2024 - English
LEGO Mindstorms je populárna rada programovateľných kociek s rozsiahlou sadou funkcií, ktorá už 25 rokov pomáha učiť deti základy robotiky a počítačových vied, a ktorá sa teší širokej komunitnej podpore. Cieľom tejto bakalárskej práce je vytvoriť hardvérové a softvérové riešenia, ktoré zlepšia kompatibilitu medzi kockou Mindstorms EV3 a ostatnými motorizovanými LEGO súčiastkami, s primárnym zameraním sa na produktovú radu Power Functions. V rámci tejto práce boli v rôznych iteráciách vytvorené radiče, ktoré rozširujú možnosti kocky EV3 ovládať motory, s použitím vlastných návrhov dizajnov plošných spojov a 3D tlačených puzdier. Okrem nich boli vyvinuté softvérové kódovacie bloky, ktoré umožňujú kocke komunikovať s týmito radičmi a ďalšími UART zariadeniami. LEGO Mindstorms is a popular series of programmable bricks with an advanced set of functionality, which has been helping children learn the basics of robotics and computer science for 25 years and which enjoys wide community support. The goal of this bachelor's thesis is to provide hardware and software solutions to enhance the compatibility between the LEGO Mindstorms EV3 intelligent brick and other motorized LEGO parts, primarily focusing on the Power Functions product line. In this thesis, I will create motor drivers in several iterations that broaden the capabilities of the EV3 brick to control a large number of motors, using my designs for printed circuit boards and 3D-printed enclosures. Additionally, I will develop software code blocks for the EV3 that allow it to communicate with the aforementioned drivers, as well as other UART devices.
Keywords:
LEGO; LEGO Mindstorms EV3; EV3-G Blocks; LEGO Power Functions; microcontroller; Arduino; ESP; motor driver; I2C; UART; printed circuit board; LEGO; LEGO Mindstorms EV3; EV3-G Bloky; LEGO Power Functions; mikrokontrolér; Arduino; ESP; motorový radič; I2C; UART; plošný spoj
Available in a digital repository NRGL
Řízení aktivních prvků LEGO Technic z prostředí EV3
LEGO Mindstorms je populárna rada programovateľných kociek s rozsiahlou sadou funkcií, ktorá už 25 rokov pomáha učiť deti základy robotiky a počítačových vied, a ktorá sa teší širokej komunitnej ...
Potlačení šumu v rentgenových snímcích s využitím hlubokého učení
Říhová, Barbora; Jakubíček, Roman; Zemek, Marek
2024 - English
Technologie zobrazování pomocí rentgenových paprsků je základem zkoumání vnitřní struktury velké škály objektů a výsledky mohou být právě kvůli šumu kompromitovány. Tato práce se zabývá odstraňováním šumu v rentgenových projekcích pomocí hlubokého učení, které má schopnost adaptovat se na konkrétní problém. Práce obsahuje teoretickou rešerši zaměřenou na oblasti produkce a detekce rentgenových paprsků, šumu v rentgenových snímcích a neuronových sítí. Speciální kapitola je věnována popisu vybraného řešení, které je provedeno pomocí tvorby datasetu složeného z části z modelovaných rentgenových projekcí s následně implementovaným šumem odpovídající modelu v reálných snímcích a částečně ze sérií rentgenových projekcí získaných ze zařízení Rigaku nano3DX. K implementaci byla vybrána architektura konvoluční neuronové sítě RIDNet, vzhledem k tomu, že poskytuje v oblasti redukce šumu dobré výsledky. Byly natrénovány tři modely s použitím různých částí datasetu. Nejlepší výkon byl pozorován u modelů, u kterých byla při trénování použita reálná data. Jejich účinnost je srovnatelná s tradičními metodami jako BM3D. X-ray imaging technology is the foundation for exploring the internal structure of a wide range of objects, however the results can be compromised by noise. This thesis is focused on the removal of noise in X-ray projections using deep learning, that has the capability to adapt to a specific task. The thesis contains a theoretical investigation focusing on the areas of X-ray production and detection, noise in X-ray images, and neural networks. A special chapter is devoted to the description of the chosen solution, which is performed by creating a dataset partially consisting of modeled X-ray projections with the subsequent incorporation of noise corresponding to noise model in real images and partly from X-ray projection series. The RIDNet convolutional neural network architecture was selected for implementation, since it shows good result for denoising task. Three models were trained using different parts of the dataset. The best performance was observed for models, that used real data for training. Their performance is comparable to traditional methods such as BM3D.
Keywords:
X-ray imaging; deep learning; noise; denoising; convolutional neural networks; rentgenové zobrazování; hluboké učení; šum; odstraňování šumu; konvoluční neuronové sítě
Available in a digital repository NRGL
Potlačení šumu v rentgenových snímcích s využitím hlubokého učení
Technologie zobrazování pomocí rentgenových paprsků je základem zkoumání vnitřní struktury velké škály objektů a výsledky mohou být právě kvůli šumu kompromitovány. Tato práce se zabývá odstraňováním ...
Studium emise sekundárních částic při rozptylu iontů a jejich projevů v LEIS spektrech
Malatinová, Michaela; Johánek, Viktor; Průša, Stanislav
2024 - English
V tejto práci skúmame emisiu sekundárnych častíc pomocou spektroskopie rozptylu iónov s nízkou energiou (LEIS) a rozptylu iónov so strednou energiou (MEIS). LEIS využíva primárny zväzok iónov vzácnych plynov s počiatočnými energiami niekoľkých keV a je obzvlášť citlivý na najvzdialenejšiu povrchovú vrstvu. Skúmané sú zmeny povrchovej kontaminácie medi, platiny a kremíka, pričom hodnotíme vplyv čistenia rozprašovaním a žíhania na prirodzene sa vyskytujúcu aj indukovanú kontamináciu plynom CO. Tiež sledujeme vplyv pasivácie vodíkom na povrch kremíku. Okrem toho na štúdium desorpcie povrchovej kontaminácie z monokryštalickej Si(100) samonosnej membrány s hrúbkou 50 nm použijeme metódu ToF MEIS S energetickým rozsahom do niekoľkých stoviek keV. Primárne iónové zväzky He, Ne a B sú použité na skúmanie membrány v štandardnej geometrii spätného rozptylu, ale aj v novej priechodnej geometrii experimentu. To nám umožňuje analyzovať emisiu sekundárnych častíc s oboch povrchov. Desorpcia povrchového znečistenia sa predtým pripisovala výhradne energii predanej elektrónovému systému. Ťažšie ióny s vyššou hodnotou straty energie predanej medzi jadrami, však zvyšujú elektronickú depozíciu energie, čo odhaľuje ich synergický efekt. Kombinované účinky zvýšeného prenosu energie do jadrového podsystému a smerový charakter kaskády zrážok zvyšujú výťažok sekundárnych iónov. Tieto poznatky môžu výrazne posunúť výskum čistenia a štruktúrovania 2D materiálov pomocou iónových zväzkov, ktoré ďalej umožní modifikáciu povrchu a kontrolu kontaminácie. In this thesis, we investigate the emission of secondary particles using both Low Energy Ion Scattering (LEIS) and Medium Energy Ion Scattering (MEIS) spectroscopy. LEIS utilizes a primary beam of noble gas ions with initial energies of a few keV and is particularly sensitive to the outermost surface layer. We examine the surface contamination changes on copper, platinum, and silicon, assessing the effects of sputter cleaning and annealing on both naturally occurring and induced CO gas contamination. Additionally, we employ Time-of-Flight MEIS with energy ranges up to a few hundred keV to study the desorption of surface contamination from a single-crystalline Si(100) self-supporting 50 nm thick membrane. Primary beams of He, Ne, and B were used to probe the membrane in both standard backscattering and novel transmission measurement geometries, allowing us to analyze emission from both surfaces. The desorption of surface contamination was previously attributed to electronic sputtering. However, heavier ions with higher nuclear stopping enhance the electronic energy deposition, revealing a synergy effect between them. The combined effects of increased energy deposition to the nuclear subsystem and the directional nature of the collision cascade increased the yield of secondary ions. This knowledge can significantly advance the precision cleaning and structuring of 2D materials using ion beams, enabling surface modification and control of contamination.
Keywords:
Low Energy Ion Scattering Spectroscopy; Medium Energy Ion Scattering Spectroscopy; secondary particles emission; surface contamination; silicon membrane; spektroskopia rozptylu iónov s nízkou energiou; spektroskopia rozptylu iónov so strednou energiou; emisia sekundárnych častíc; povrchová kontaminácia; kremíková membrána
Available in a digital repository NRGL
Studium emise sekundárních částic při rozptylu iontů a jejich projevů v LEIS spektrech
V tejto práci skúmame emisiu sekundárnych častíc pomocou spektroskopie rozptylu iónov s nízkou energiou (LEIS) a rozptylu iónov so strednou energiou (MEIS). LEIS využíva primárny zväzok iónov vzácnych ...
Creating a Python-based Automated System for Recognizing Emotions from Facial Expressions.
Zima, Samuel; Malik, Aamir Saeed; Hussain, Yasir
2024 - English
Táto práca skúma rozpoznávanie výrazu tváre (angl. facial expression recognition - FER) pomocou hlbokého učenia so zameraním na použitie v zariadeniach s obmedzenou pamäťou a výpočtovými zdrojmi. Začína výskumom emócií a výrazov tváre z psychologického, biologického a sociologického hľadiska. Jadro výskumu tvorí návrh a implementácia automatizovaného systému pre FER s použitím súboru dát FER-2013. Tento systém využíva prispôsobenú architektúru SqueezeNet rozšírenú o jednoduchý obchvat, vrstvy náhodného odpadu neurónov a vrstvy dávkovej normalizácie. Tento systém dosahuje na súbore dát FER-2013 presnosť 66,37 %. Pre porovnávaciu analýzu sa tento model porovnal s upravenou architektúrou VGG16, ktorá dosiahla presnosť 65,09 %. Táto práca poskytuje cenné poznatky o vývoji menších, efektívnejších modelov strojového učenia pre FER, ktoré sú použiteľné pre široké spektrum zariadení vrátane nízkovýkonných procesorov a vstavaných zariadení. This thesis examines facial expression recognition (FER) using deep learning by focusing on its application in devices with limited memory and computational resources. It begins by researching emotions and facial expressions from psychological, biological, and sociological perspectives. The core of this thesis involves the design and implementation of an automated FER system using the FER-2013 dataset. This system uses a customized SqueezeNet architecture enhanced with a simple bypass, dropout layers and batch normalization layers. This system achieves an accuracy of 66.37 % on the FER-2013 dataset. For comparative analysis, this model was compared with a customized VGG16 architecture which achieved an accuracy of 65.09 %. This thesis provides valuable insights into the development of smaller, more efficient machine learning models for FER which are usable in a wide range of devices, including low-performance CPUs and embedded devices.
Keywords:
facial expression recognition; emotions; facial expressions; anatomy of the face; convolutional neural networks; machine learning; deep learning; SqueezeNet; VGG16; embedded devices; FER-2013; rozpoznávanie výrazov tváre; emócie; výrazy tváre; anatómia tváre; konvolučné neurónové siete; strojové učenie; hlboké učenie; SqueezeNet; VGG16; vstavané zariadenia; FER-2013
Available in a digital repository NRGL
Creating a Python-based Automated System for Recognizing Emotions from Facial Expressions.
Táto práca skúma rozpoznávanie výrazu tváre (angl. facial expression recognition - FER) pomocou hlbokého učenia so zameraním na použitie v zariadeniach s obmedzenou pamäťou a výpočtovými zdrojmi. ...
Aligning pre-trained models for spoken language translation
Sedláček, Šimon; Beneš, Karel; Kesiraju, Santosh
2024 - English
Tato práce zkoumá nový end-to-end přístup k překladu mluveného jazyka (ST) využívající předtrénovaných modelů pro přepis řeči (ASR) a strojový překlad (MT), propojené malým spojovacím modulem (Q-Former, STE). Ten má za úkol překlenout mezeru mezi modalitami řeči a textu mapováním embedding reprezentací ASR enkodéru do latentního prostoru reprezentací MT modelu. Během trénování jsou zvolené ASR a MT model zmrazeny, laděny jsou pouze parametry spojovacího modulu. Trénování a evaluace jsou prováděny na datasetu How2, obsahujícím ST data z Angličtiny do Portugalštiny. V našich experimentech zjišťujeme, že většina sladěných systémů překonává referenční kaskádový ST systém, přičemž využívají stejné základní modely. Navíc, při zachování konstantní a ve srovnání malé (10M parametrů) velikosti spojovacího modulu, větší a silnější ASR a MT modely univerzálně zlepšují výsledky překladu. Zjišťujeme, že spojovací moduly mohou také sloužit jako doménové adaptéry pro zvolené základní systémy, kdy významně zlepšují výsledky překladu ve sladěném ST prostředí, a to i oproti holému MT výkonu daného MT modelu. Nakonec navrhujeme proceduru pro předtrénování spojovacího modulu s potenciálem snížit množství ST dat potřebných pro trénink obdobných sladěných systémů. In this work, we investigate a novel approach to end-to-end speech translation (ST) by leveraging pre-trained models for automatic speech recognition (ASR) and machine translation (MT) and connecting them with a small connector module (Q-Former, STE). The connector bridges the gap between the speech and text modalities, transforming the ASR encoder embeddings into the latent representation space of the MT encoder. During training, the foundation ASR and MT models are frozen, and only the connector parameters are tuned, optimizing for the ST objective. We train and evaluate our models on the How2 English to Portuguese ST dataset. In our experiments, aligned systems outperform our cascade ST baseline while utilizing the same foundation models. Additionally, while keeping the size of the connector module constant and small in comparison (10M parameters), increasing the size and capability of the ASR encoder and MT decoder universally improves translation results. We find that the connectors can also serve as domain adapters for the foundation models, significantly improving translation performance in the aligned ST setting, compared even to the base MT scenario. Lastly, we propose a pre-training procedure for the connector, with the potential for reducing the amount of ST data required for training similar aligned systems.
Keywords:
spoken language translation; speech translation; model alignment; automatic speech recognition; machine translation; transfer learning; transformers; Q-Former; domain adaptation; překlad mluveného jazyka; překlad řeči; sladění modelů; automatické rozpoznávání řeči; strojový překlad; transfer learning; transformery; Q-Former; doménová adaptace
Available in a digital repository NRGL
Aligning pre-trained models for spoken language translation
Tato práce zkoumá nový end-to-end přístup k překladu mluveného jazyka (ST) využívající předtrénovaných modelů pro přepis řeči (ASR) a strojový překlad (MT), propojené malým spojovacím modulem ...
Detekce podvodných inzerátů nemovitostí
Frátrik, Tomáš; Homoliak, Ivan; Firc, Anton
2024 - English
Nástup internetu viedol k nárastu počtu používateľov internetu. Internetové reklamné podvody predstavujú formu online zločinu, pri ktorej jednotlivci alebo firmy zverejňujú klamlivé inzeráty na nehnuteľnosti, aby oklamali nič netušiace obete. Účelom tohto príspevku je poskytnúť prehľad podvodov s inzerciou nehnuteľností, ktoré sa vyskytujú na webových stránkach, ktoré umožňujú komukoľvek uverejňovať inzeráty s nehnuteľnosťami na ich webových stránkach. A tiež poskytnúť nástroj, ktorý zisťuje pravdepodobnosť podvodnej inzercie nehnuteľnosti vybranej užívateľom z podporovaných webových portálov. The advent of the Internet has led to a rise in the number of Internet users. Internet ad fraud refers to a form of online crime where individuals or businesses publish deceptive real estate advertisements to defraud unsuspecting victims. The purpose of this thesis is to provide an overview of real estate ad frauds found on websites that allow anyone to post real estate ads on their websites. And also provide a tool, that determines the probability of fraudulent advertisement of real estate chosen by user from supported web portals.
Keywords:
advertisement; fraud; real estate; reverse image search engine; API; similarity measures; reklama; podvod; nehnuteľnosti; spätný vyhľadávač obrázkov; API; merania podobnosti
Available in a digital repository NRGL
Detekce podvodných inzerátů nemovitostí
Nástup internetu viedol k nárastu počtu používateľov internetu. Internetové reklamné podvody predstavujú formu online zločinu, pri ktorej jednotlivci alebo firmy zverejňujú klamlivé inzeráty na ...
NRGL provides central access to information on grey literature produced in the Czech Republic in the fields of science, research and education. You can find more information about grey literature and NRGL at service web
Send your suggestions and comments to nusl@techlib.cz
Provider
Other bases