Cílem studijního programu je poskytnout vynikajícím absolventům magisterského studia specializované univerzitní vzdělání nejvyššího typu ve vybraných oblastech informatiky, vypočetní techniky a informačních technologií. Toto vzdělání zahrnuje také průpravu a atestaci k vědecké práci.

prof. RNDr. Milan Češka, CSc.

1. Bezpečnostní analýza komunikace průmyslových sítí IoT a sítí SCADA

   Systémy SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) a průmyslové IoT sítě jsou určeny pro řízení a monitorování průmyslových procesů a zařízení. V minulosti tato komunikace probíhala výhradně po oddělených lokálních sítích typu Token Ring, HDLC, apod. Dnes dochází k využití standardích profilů TCP/IP a propojení na internet.
   
   S tím souvisí i otázka bezpečnosti a útoků na tyto sítě. Přenosy typu DLMS/COSEM, IEC 104 či IEC 61850 se používají převážně v energetickém sektoru, kde útoky na komunikaci znamenají značné riziko. Jedním z řešení je bezpečnostní monitorivání této komunikace na úrovni rozšířených záznamů o tocích, které slouží k detekci různých typů útoků.
   
   Téma dizertační práce se zaměří na chování průmyslových protokolů IoT a SCADA a detekci typických útoků na tyto systémy (poškozené pakety, DoS útok, podvržené příkazy, neautorizované čtení dat). Cílem práce je navrhnout a ověřit postupy pro detekci útoků na tyto sítě s využitím monitorování toků a detekce neobvyklého chování.
   
   Toto téma je součástí výzkumného projektu IoT Monitoring and Forensics (IRONSTONE).

   Školitel: Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A.

2. Bezpečnostní monitorování komunikace IoT

   Internet věcí představuje komunikační síť propojující různé typy zařízení v domácnosti (home IoT networks) nebo v průmyslu (industrial IoT networks). Většina těchto zařízeních obsahuje jen malé či žádné zabezpečení oproti útokům z lokální sítě či z Internetu. Škody způsobené zneužitím těchto zařízení mohou být však velmi vážné. Nejde jenom o záměrný útok, ale i chybné nastavení či výpadek řídící jednotky.
   
   Monitorování internetu věcí je novou doménou správy sítě. Zahrnuje jak sledování chování zařízení, tak získávání dat ze senzorů, nastavování, apod. Bezpečnostní monitorování se zaměřuje na detekci útoků a anomálií v komunikaci. Tradiční metody bezpečnostního monitorování mají u IoT sítí omezené použití, neboť komunikace IoT sítí je odlišná od přenosů na Internetu. Je potřeba tyto metody rozšířit, případně zvolit jiný způsob přístupu k metadatům získaným z provozu IoT sítí.
   
   Cílem tématu dizertační práce je prozkoumat různé metody bezpečnostního monitorování IoT a definovat možnosti ochrany zařízení či podsítí proti běžným hrozbám. Zároveň je cílem integrovat monitorovací prvky do stávajících SIEM systémů.
   
   Téma je součástí projektu aplikovaného výzkumu TAČR IoT Monitoring and Forensics (IRONSTONE).
   

   Školitel: Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A.

3. Detekce a re-identifikace objektů v obraze a videu
   • Všesměrná detekce objektů v reálném čase
   • Re-identifikace detekovaných objektů, například v záběrech z různých kamer nebo v různém čase
   • Zaměření na stacionární dohledové kamery
   • Zaměření na zpracování dopravních scén

   Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

4. Dolování informací z řeči

   The proposed dissertation deals with a subset of techniques for extracting meaningful information from speech: voice activity detection, transcription, keyword spotting, speaker recognition, language recognition and other possible modalities. It includes investigation into relevant signal processing and machine learning, and experimentation on standard speech data-sets. The topic is related to several projects running in the BUT Speech@FIT group, see http://speech.fit.vutbr.cz/projects. The candidate should have strong background in mathematics, linear algebra and statistics, and experience in one or more of the following disciplines: signal processing, speech signal processing, machine learning, natural language processing, data-mining. He/she should be experienced with usual scientific programming and scripting languages (C, Matlab, Python). Experience with at least one of machine learning/speech toolkits (Theano, Keras, PyTorch, CNTK, Chainer, KALDI, HTK) is a plus. As the the group is international, a good working knowledge of English is required. 

   Školitel: Černocký Jan, prof. Dr. Ing.

5. Embedded zpracování video/signálu

   Téma je zaměřeno na algoritmy embedded zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat možnosti "chytrých" a "malých" zařízení, která by měla nové vlastnosti, a  bylo možné je efektivně nasadit do aplikací vyžadujících malé, skryté, distribuované, nízkopříkonové, mechanicky nebo klimaticky namáhané jednotky schopné zpracovávat signálové vstupy. Nasazení takových jednotek je perspektivní a široké a předpokládá se i propojení do klient/server a/nebo cloud systémů. Samotné jednotky mohou být založeny na efektivním CPU/GPU/DSP, na programovatelném hardware, případně na kombinaci těchto technologií. Může se jednat i o smart kamery. Aplikace, které jsou v oblasti zájmu tohoto tématu:

   • klasifikace obrazu nebo objektů s využitím strojového učení (AI) klasicky nebo prostřednictvím hlubokých konvolučních neuronových sítí nebo podobných přístupů (například pro kontrolu kvality výrobků apod.),
   • současná analýza jednorozměrného signálu (signálů) a obrazu (například pro robustní zjištění nějakého objektu například v dopravních nebo průmyslových aplikacích),
   • moderní algoritmy zpracování videa, obrazu a/nebo signálu  s využitím "klient/server", případně "cloudu" (se zaměřením na aspekty client/server a/nebo cloud) vhodné například pro mobilní techniku a/nebo embedded systémy,
   • po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané téma, které ve výše uvedeném seznamu není, ale v principu sem patří.

   Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech TAČR, H2020, ECSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

   Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

6. Měření vizuální kvality obrazu a videa

   Projekt se zabývá metrikami pro odhad vizuální kvality obrazu a videa. Cílem práce je výzkum nových metod, které by odstranily některé nedostatky existujících metrik zejména s ohledem na vlastnosti vizuálního vnímání člověka. V úvahu přicházejí např. problémy z oblasti vjemu HDR obrazu a využití přídavných informací (metadata, 3D, atd.) o testovaných scénách pomocí metod strojového učení (např. neuronových sítí).
   
   

   • Bližší informace: http://cadik.posvete.cz/iqm/
   • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
   • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko)
   
   

   Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

7. Metody zpracování obrazu pomocí neuronových sítí

   Projekt se zabývá pokročilými metodami zpracování a editace obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod s využitím strojového učení, zejména hlubokých konvolučních neuronových sítí. 
   
   

   • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
   • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (Adobe Research, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie)
   
   

   Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

8. Moderní metody počítačového vidění
   • Použití moderních a slibných přístupů v počítačovém vidění, zejména metody strojového učení a konvolučních neuronových sítí
   • Identifikace zajímavých otevřených problémů
   • Návrh netradičních modifikací existujících přístupů
   • Experimentální vyhodnocení, využití existujících datových sad a pořizování nových

   Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

9. Monitorování komunikace s využitím profilů zařízení

   Profilování provozu vychází ze sledování procesů běžících na daném síťovém zařízení a také z probíhající komunikace na základě metadat o komunikaci, například metadat o síťových tocích. Pomocí monitorování toků a sledování běžících procesů lze vytvářet profil daného zařízení, který obsahuje přehled komunikace zařízení v pasivním stavu (bez aktivního uživatelského vstupu), během běžného provozu i během zatížení.
   
   Profilování systému je důležité zejména proto, že mnoho aplikací komunikuje po síti bez vědomí uživatele (synchronizace s daty v cloudu, synchronizace kalendáře, kontrola příchozích emailových zpráv, načítání aktualizací). Znalost profilu systému je nezbytná pro detekci botnetu, nakažení virem či průniku útočníka do systému.
   
   Součástí výzkumu bude vytvoření nástroje pro profilování komunikace pro různé platfromy dat, sběr dat z vybraných typů zařízení, hledání otisku chování těchto zařízení (fingerprinting) v síťovém provozu pomocí shlukování či automatické vytváření filtrovacích pravidel dle profilu komunikace.
   
   Téma je součástí projektu bezpečnostního výzkumu MV Tarzan.
   

   Školitel: Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A.

10. Nekonvenční modelování a analýza systémů odolných proti poruchám

    Na současné systémy jsou kladeny stále větší nároky nejen z hlediska flexibility a efektivity jejich běhu na moderních výpočetních platformách, ale také z hlediska jejich činnosti a služeb, které poskytují a způsobu jejich řízení. Cílem řešení tématu je zejména:

    • analyzovat současný stav poznání v oblasti modelování a analýzy systémů odolných proti poruchám a vyhodnocování jejich spolehlivostních ukazatelů, identifikovat problémy a omezení spojené s použitím konvenčních metod a navrhnout jejich možná řešení,
    • zvolit, za podmínek ztěžujících či znemožňujících použití konvenčních prostředků a metod, nekonvenční prostředky a metody vhodné pro modelování a analýzu systémů odolných proti poruchám a vyhodnocování jejich spolehlivostních ukazatelů a dopadů jejich selhání na okolí,
    • navrhnout řešení vedoucí ke zvýšení spolehlivosti zvolené třídy systémů a toto řešení ověřit na vhodně zvolených případových studiích,
    • vyhodnotit vliv navrženého řešení na spolehlivost, provést rozbor jeho vlastností a porovnat s existujícími přístupy.

    Implicitně se předpokládá orientace projektu na číslicové elektronické systémy, nicméně téma je možno dále orientovat/specializovat, např. do oblastí systémů založených na procesorech a/nebo programovatelných zařízeních typu FPGA, zařízení rekonfigurovatelných za běhu, či elektro-mechanických (cyber-physical) systémů, spolehlivosti technického vybavení, základního programového vybavení (firmware), vrstvy operačního systému, aplikační vrstvy apod.

    Školitel: Strnadel Josef, Ing., Ph.D.

11. Počítačové vidění ve sledování dopravy
    • Výzkum a vývoj algoritmů počítačového vidění.
    • Zaměření na video z dohledových kamer v dopravě.
    • Výzkum algoritmů s minimálním uživatelským vstupem.
    • Pořizování a syntéza vhodných datových sad.
    • Implementace experimentálních prototypů
    • Návrh a prototypování aplikací.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

12. Pokročilé algoritmy počítačové grafiky

    Téma je zaměřeno na algoritmy počítačové grafiky a obecně syntézy obrazu. Hlavním cílem je zkoumat algoritmy počítačové grafiky, související datové struktury, související otázky zpracování signálu a/nebo obrazu i související otázky získávání a zpracování 3D modelů tak, aby bylo lépe rozumět jejich vlastnostem a možnostem, algoritmy do hloubky analyzovat, zlepšovat a připravovat nové. Předpokládá se práce v jazyce C, C++, C#, assembleru, případě i jiných jazycích. Bude-li zájem, je možno pracovat i na paralelních CPU jádrech x86/64, ARM, Xeon PHI, GPU apod. v OpenCL, CUDA, v FPGA ve VHDL, případně i jinak. Možné algoritmy zahrnují:

    • zobrazování pomocí vybraných grafických metod (ray tracing, photon mapping, přímé zobrazování "point cloud" apod.),
    • rekonstrukce 3D scény z obrazů a/nebo videa, případně fúzí s jinými senzory, jako je například LIDAR,
    • nové algoritmy grafiky a  syntézy obrazu vhodné pro mobilní techniku nebo embedded systémy,
    • moderní algoritmy geometrie vhodné pro aplikaci v oblasti počítačové grafiky, případně i 3D tisku, 
    • metody zpracování videa sve formě "cartoon", s falešnými barvami případně se simulací malířských/uměleckých technik.
    • nastupující algoritmy syntézy 3D obrazu, holografie, aplikace algoritmů vlnkové, frekvenční a/nebo obdobné transformace.

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané algoritmy, které ve výše uvedeném seznamu nejsou, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech bezpečnostního výzkumu, H2020, ECSEL(potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

13. Pokročilé metody syntézy obrazu

    Projekt se zabývá pokročilými metodami syntézy obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod pro fotorealistické (fyzikálně založené) i nefotorealistické (NPR) simulace světelné interakce ve scéně. Předpokládá se intenzivní spolupráce a stáže na špičkových institucích a firmách v oboru (Adobe, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie).
    
    

    • Více informací: http://cadik.posvete.cz/

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

14. Pokročilé metody výpočetní fotografie

    Projekt se zabývá pokročilými metodami výpočetní fotografie. Cílem práce je výzkum nových metod pro výpočetní fotografii, což zahrnuje zejména softwarové řešení, které může být případně dále kombinováno s novou optikou a dalším hardware. Mezi oblasti výzkumu patří zpracování HDR obrazu a videa, převod barevného obrazu na černobílý, spektrální obraz, atd.
    
    

    • Bližší informace: http://cadik.posvete.cz/tmo/
    • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
    • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (Adobe Research, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie)
    
    

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

15. Problematika spolehlivosti operačních systémů a aplikací jimi řízených

    Na současné operační systémy (OS) jsou kladeny stále větší nároky nejen z hlediska flexibility a efektivity jejich běhu na moderních výpočetních platformách, ale také z hlediska spolehlivosti činnosti jejich jader a služeb, které poskytují aplikační vrstvě. Cílem řešení tématu je zejména:

    • analyzovat současný stav v oblasti spolehlivosti jader OS a služeb OS,
    • identifikovat (z pohledu spolehlivosti) negativní vlivy a jejich dopad na spolehlivost aplikační vrstvy,
    • navrhnout řešení vedoucí ke zvýšení spolehlivosti jader a služeb OS,
    • vyhodnotit vliv navrženého řešení na spolehlivost jader/služeb OS a činnosti aplikační vrstvy.

    Téma je možno orientovat různými směry, např. do oblasti nízkopříkonových aplikací/OS či aplikací/OS určených k běhu na vestavných platformách či na více jádrech. Z hlediska operačních systémů je možno stavět na škále "konvenčních" OS typu Unix, Linux, Android, Windows, iOS či specializovaných OS typu QNX, uC/OS-I(II, III), FreeRTOS, MQX apod.

    Školitel: Strnadel Josef, Ing., Ph.D.

16. Rozpoznání a sledování lidské postavy ve videu
    • Studium a výzkum algoritmů počítačového vidění.
    • Zaměření na detekci, rozpoznání a stanovení pózy lidské postavy.
    • Sledování částí lidské postavy v čase, využití temporální koherence.
    • Návrh a implementace algoritmů pracujících v reálném čase.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

17. Rozšířená realita na mobilních zařízeních

    Cílem práce je vyhledávat a vytvářet algoritmy, které umožní v reálném čase provozovat rozšířenou realitu na mobilních (ultramobilních) zařízeních. Jedná se především o algoritmy určení/sledování pozice mobilního zařízení v prostoru pomocí počítačového vidění a využitím vestavěných senzorů mobilního zařízení. Dále se práce zaměří na algoritmy zobrazování virtuálních prvků do reálné scény a na aplikace rozšířené reality na mobilním zařízení.
    

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

18. Uživatelská zkušenost a moderní uživatelská rozhraní
    • Studium a návrh pokročilých webových a mobilních uživatelských rozhraní.
    • Validace, optimalizace a uživatelské testování webových a mobilních uživatelských rozhraní.
    • Statistické zpracování dat získaných na lidských respondentech / uživatelích.
    • Návrh, vývoj a nasazení prakticky použitelného webového a/nebo mobilního systému / uživatelského rozhraní.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

19. Využití nereprodukovatelnosti vlastností elektronických systémů pro zvýšení bezpečnosti

    Na současné systémy jsou kladeny stále větší nároky nejen z hlediska flexibility a efektivity jejich běhu na moderních výpočetních platformách, ale také z hlediska jejich bezpečnosti. Cílem řešení tématu je zejména:

    • Analyzovat a zdokumentovat příčiny výrobní variability parametrů elektronických obvodů navrhovaných a vyráběných za totožných podmínek, zdokumentovat typické problémy spojené s výrobní  variabilitou parametrů a způsoby jejich řešení.
    • Po dohodě s vedoucím zvolit konkrétní elektronický obvod (např. mikrokontrolér či FPGA), na jehož fyzických vzorcích variabilitu parametrů vhodně ověříte, demonstrujete a zdokumentujete pomocí vhodné sady experimentů.
    • Na základě výsledků experimentů navrhnout metodu praktického využití variability parametrů, např. v oblastech nereprodukovatelné identifikace fyzických vzorků, nereprodukovatelného generování náhodných čísel či nereprodukovatelného šifrování komunikace.
    • Ověřit vlastnosti metod na dostatečně velkém vzorku obvodů, shrnout je a diskutovat dosažené výsledky, případně navrhnout zlepšení vlastností metod s využitím dalších zdrojů nepřesnosti v systému.
    
    Téma projektu je velmi perspektivní jak z vědeckého/publikačního hlediska, tak zejména z hlediska praktického až revolučního přínosu pro oblast bezpečnosti.

    Školitel: Strnadel Josef, Ing., Ph.D.

20. Zpracování videa, obrazu a/nebo signálu

    Téma je zaměřeno na algoritmy zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat a do hloubky analyzovat příslušné algoritmy a hledat nové tak, aby měly nové potřebné vlastnosti, a  bylo možné je efektivně implementovat. Taková efektivní implementace může , ale nemusí být součástí práce, ale důležité je algoritmy připravit tak, aby šly efektivně zpracovávat například v CPU, v CPU s akcelerací SSE instrukcemi, v embedded systémech, v embedded systémech s FPGA, v Intel Xeon PHI, v systémech s extrémně nízkým příkonem, případně v jiném prostředí. Předpokládá se práce v jazyce C, C++, C#, assembleru, CUDA, OpenCl, případně VHDL či dalších jazycích. Důležité jsou též aplikační možnosti algoritmů s tím, že samotná aplikace může, ale nemusí být součástí řešení. Možné algoritmy/aplikace zahrnují:

    • rozpoznávání obsahu scény, případně dějů ve videosekvencích (například detekce dopravních situací, identifikace filmových scén, rozpoznání druhu akce, apod.),
    • klasifikace obrazu nebo videosekvencí s využitím strojového učení (AI) prostřednictvím hlubokých konvolučních neuronových sítí nebo podobných přístupů (například pro kontrolu kvality výrobků, vyhledání objektů nebo charakteristik scén, apod.),
    • sledování objektů (tracking) ve videu moderními metodami (například TLD, particle tracking apod.),
    • současná analýza videa a signálu (například pro zjištění souběhu výskytu nějakého objektu ve videu a současně charakteristického průběhu signálu například v "surveillance" aplikacích),
    • moderní algoritmy zpracování videa, obrazu a/nebo signálu  s využitím "klient/server", případně "cloudu" vhodné například pro mobilní techniku a/nebo embedded systémy,
    • algoritmy komprese videa a analýzy prostřednictvím frekvenční či vlnkové a transformace, nebo obdobnými postupy...

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané téma, které ve výše uvedeném seznamu není, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech bezpečnostního výzkumu, H2020, SCSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.