This HTML5 document contains 38 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/zivotniCyklusProjektu/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/druhSouteze/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/typPojektu/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/hodnoceniProjektu/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n21http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/subjekt/
n4http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/prideleniPodpory/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/kategorie/
n10http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/MEB111008/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/duvernostUdaju/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/obor/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/fazeProjektu/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/statusZobrazovaneFaze/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/
n13http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/
n11http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/aktivita/

Statements

Subject Item
n2:MEB111008
rdf:type
n20:Projekt
rdfs:seeAlso
http://www.isvav.cz/projectDetail.do?rowId=MEB111008
dcterms:description
Tento projekt je společným projektem Centra agentních technologií Katedry kybernetiky FEL ČVUT, týmu ISISTAN (Tandil Systems Institute), UNICEN (Zunino et al.) a ITIC (Information and Communications Institute), UNCuyo (García Garino et al). Cílem spolupráce je design, implementace a realizace algoritmů detekce anomálií založených na zpracování velkých objemů dat pomocí statistických metod. Tyto algoritmy budou zlepšeny pomocí znalostních metod, tak, aby byly jejich vlastnosti lépe uzpůsobeny reálnému nasazení. Argentinské týmy spolupracující na projektu disponují zkušenostmi z oblasti strojového učení, data miningu a používání SVM. Český partner pak přináší dlouholetou zkušenost v oblasti agentních systémů, detekce anomálií a detekce útoků v sítích obecně. V této fázi přípravy předpokládáme, že budeme postupovat následujícím způsobem: 1. Analýza současného malware a jeho porovnání s potenciálem standardních technik z oblasti strojového učení, pracujícími za ideálních podmínek, tak aby byly jasn This project proposes a joint work of the Agent Technology Center (Rehak et al), Gerstner Laboratory, CTU and the Argentinean groups ISISTAN (Tandil Systems Institute), UNICEN (Zunino et al.) and ITIC (Information and Communications Institute), UNCuyo (García Garino et al). The project will center on collaboration in design, implementation and construction of anomaly detection algorithms based on statistical analysis of large volumes of network traffic data, augmented with knowledge-based approaches used to improve the quality of training sets used for anomaly detector training. The Argentinean groups have experience in the application of machine learning and data mining methods such as genetic algorithms and support vector machines for network traffic pattern recognition and intrusion detection. On the other hand the Czech research group has a strong background in the application of distributed multiagent systems with focus in the intrusion detection problem. The team will jointly assemble a s
dcterms:title
Distribuovaný heterogenní a agentní systém detekce intruzí Distributed Heterogeneous Agent-Based Intrusion Detection System
skos:notation
MEB111008
n3:aktivita
n11:ME
n3:celkovaStatniPodpora
n10:celkovaStatniPodpora
n3:celkoveNaklady
n10:celkoveNaklady
n3:datumDodatniDoRIV
2012-07-12+02:00
n3:druhSouteze
n12:M2
n3:duvernostUdaju
n9:S
n3:fazeProjektu
n16:91777744
n3:hlavniObor
n17:JC
n3:hodnoceniProjektu
n18:U
n3:kategorie
n14:ZV
n3:klicovaSlova
network intrusion detection; agent-based computing; artificial intelligence; security
n3:partnetrHlavni
n21:orjk%3A21230
n3:pocetKoordinujicichPrijemcu
0
n3:pocetPrijemcu
1
n3:pocetSpoluPrijemcu
0
n3:pocetVysledkuRIV
5
n3:pocetZverejnenychVysledkuVRIV
5
n3:posledniUvolneniVMinulemRoce
2011-03-10+01:00
n3:prideleniPodpory
n4:18+034%2F2010-32
n3:sberDatUcastniciPoslednihoRoku
n13:2011
n3:sberDatUdajeProjZameru
n13:2012
n3:statusZobrazovaneFaze
n15:DUU
n3:typPojektu
n6:P
n3:ukonceniReseni
2011-12-31+01:00
n3:zahajeniReseni
2010-07-01+02:00
n3:zhodnoceni+vysledku+projektu+dodavatelem
Our project has contributed towards the understanding of the potential for collaboration of heterogeneous algorithms for intrusion detection in computer networks. We have shown that such collaboration brings significant benefits and can be readily applied in industrial products. Projekt se zabýval výzkumem spolupráce mezi algoritmy detekce útoků v počítačových sítích. Podařilo se nám ukázat, že spolupráce algoritmů založených na různých principech je nejen možná, ale že dosažené výsledky jsou smysluplným východiskem pro průmyslové nasazení.
n3:zivotniCyklusProjektu
n8:ZKU
n3:klicoveSlovo
agent-based computing artificial intelligence network intrusion detection