Efektywne wyszukiwanie wzorców w systemach automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Efektywne wyszukiwanie wzorców w systemach automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych"

Transkrypt

1 Efektywne wyszukiwanie wzorców w systemach automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych Tomasz Joran Kruk NASK Dział Naukowy Cezary Rzewuski Politechnika Warszawska NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 1

2 Agena 1. Sygnatury w systemach IDS 2. Architektura systemu automatycznej generacji sygnatur 3. Generacja sygnatur prolemy algorytmiczne 4. Bilioteka lilcs NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 2

3 Definiowanie nowych ataków 1. klasyfikacja analizowanego ruchu sieciowego, ruch poprawny czy anomalia, 2. porównanie z własnymi i zewnętrznymi azami wiezy, czy ruch zientyfikowany jako już znane zagrożenie, 3. la ruchu nieznanego - próa generacji sygnatury ataku sieciowego, 4. weryfikacja wytworzonej sygnatury wzglęem próek ruchu sieciowego - miara jakości sygnatury, 5. klasyfikacja sygnatury na postawie analizy pooieństwa z uprzenio wytworzonymi sygnaturami. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 3

4 Sygnatury la systemów IDS Sygnatura - zespół cech charakterystycznych la anego zagrożenia. xjesrkfiupkvlcm.exexyzzseralortu połączenie na port 110 protokołu TCP TCP 110 cm.exe Elementy sygnatury ataku sieciowego: rozaj usługi (port przeznaczenia), charakterystyczny ciąg ajtów, specyficzne ustawienia w nagłówkach protokołu. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 4

5 Cechy orej sygnatury ataku Dora sygnatura ataku sieciowego powinna: wykrywać jak największy procent rzeczywistych ataków (prolem false negative), nie pasować o prawiłowego ruchu sieciowego (prolem false positive). Sygnatura oparta o łaunek (ang. payloa) wykorzystująca koncepcję najłuższego wspólnego pociągu (ang. LCS) jaka jest jakość sygnatury z minionego przykłau (cm.exe)? co roić w przypaku krótkich wspólnych pociągów? NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 5

6 Śroowisko pracy - systemy honeypot Systemy honeypot/ honeynet: wykorzystanie nieużywanych aresów IP w celu emulacji hostów z uruchomionymi popularnymi usługami, Dwie kategorie połączeń o systemów honeypot: niegroźne połączenia zainicjowane pomyłkowo (rzakość), połączenia o roaków skanujących sieć w poszukiwaniu nowych ofiar (uże prawopooieństwo). Połączenia o systemów honeypot z założenia nie są ruchem poprawnym - ore śroowisko pracy la systemów generacji sygnatur. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 6

7 Honeycom prekursor generacji Honeycom prekursor generacji sygnatur ataków sieciowych: system automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych, prowizorycznie rozszerzona wersja systemu honeypot honey, wykorzystanie koncepcji LCS (ang. longest common susequence), realizacja wyszukiwania LCS z wykorzystaniem tzw. rzew sufiksowych zaimplementowanych w postaci zewnętrznej ilioteki listree. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 7

8 Architektura systemu generacji sygnatur Propozycja własnej alternatywnej architektury: honeypot emulacja serwisów TCP, interakcja z intruzem. is + rozszerzenia skłaanie strumieni połączeń TCP, generacja sygnatur. arp spoof osługa zapytań arp. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 8

9 Automatyczna generacja sygnatur Elementy systemu automatycznej generacji sygnatur is (Snort + SigSearch) honeypot (honey) połączenia TCP zapytanie arp arp spoof (arp) NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 9

10 LCS a zaganienia wyajności wielomianowa złożoność prostych algorytmów wyznaczania LCS la wóch ciągów ajtów, wymóg liniowego czasu przetwarzania anych wejściowych w celu generacji sygnatur w tryie on-line, reprezentacja jenego z łańcuchów w postaci rzewa sufiksowego możliwością wyznaczenia LCS z liniową złożonością oliczeniową, NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 10

11 Koncepcja rzewa sufiksowego n-ty prefiks prefiks skłaający się z n pierwszych znaków, n-ty sufiks sufiks rozpoczynający się na pozycji n, (trzeci sufiks California to ciąg lifornia). Drzewo sufiksowe graf reprezentujący ciąg znaków w postaci opowieniej konkatenacji jego sufiksów. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 11

12 Struktura rzewa sufiksowego 1 a c 4 a 5 c 6 a c a 2 3 ciąg a c a licza liści równa ługości ciągu, każemu sufiksowi opowiaa jena ścieżka o korzenia o liścia. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 12

13 Wstęp wyszukiwanie wzorca w ciągu Drzewa sufiksowe jako reprezentacja anych umożliwiająca realizację okłanego opasowania (ang. exact string matching): niech P, ciąg krótszy (wzorzec), a S, ciąg łuższy, zaanie: wskazanie pozycji w ciągu S, na których występuje wzorzec P, uowa rzewa sufiksowego T ciągu S, opasowywanie znaków począwszy o korzenia, opasowywanie zakończone, gy wykorzystano wszystkie znaki wzorca P alo niemożliwe jest alsze opasowywanie, złożoność wyszukiwania: O( S + P ). NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 13

14 Algorytm wyznaczenia wspólnego pociągu wóch łańcuchów 1. Buowa rzewa sufiksowego pierwszego łańcucha, 2. Znalezienie jak najłuższego opasowania sufiksów rugiego łańcucha na zuowanym rzewie, 3. Zwrot pasującego fragmentu sufiksu rugiego ciągu, którego opasowanie yło najłuższe. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 14

15 Wyznaczenie wspólnego pociągu - przykła a c a c a c a Talica trafień: a c opasowanie pierwszego sufiksu rozpoczyna się w korzeniu rzewa, o przejść pomięzy kolejnymi operacjami opasowania wykorzystywane są łączniki sufiksowe. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 15

16 Wyznaczanie wspólnego pociągu - wyajność Na złożoność oliczeniową wyznaczania wspólnego pociągu wpływ mają wa elementy: złożoność oliczeniowa stworzenia rzewa sufiksowego, złożoność oliczeniowa wyszukiwania wspólnego pociągu. W przypaku algorytmów naiwnych: stworzenie rzewa - O(n 2 ), wyszukiwanie wspólnego pociągu - O(n). Do przetwarzania on-line niezęna złożoność liniowa. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 16

17 Algorytm naiwny (uowa rzewa sufiksowego) a c a c a c a a c a czas wykonania O(n 2 ), nowy sufiks oawany n razy, oanie sufiksu wymaga co najwyżej n porównań, NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 17

18 Łącznik sufiksowy Niech xa to pewien ciąg, gzie x oznacza jeen znak, a a pociąg o nieokreślonej ługości (w tym pusty). Jeżeli xa jest ścieżką o korzenia o węzła wewnętrznego v i istnieje innych węzeł s(v) o ścieżce a, to s(v) jest la v łącznikiem sufiksowym. Przy wyznaczaniu wspólnych pociągów łańcuchów: zamiast okonywać kosztownego przejścia o korzenia o każego pociągu, nożna przechozić o kolejnej gałęzi poprzez łączniki sufiksowe, poprzez wykorzystanie łączników złożoność wyznaczania wspólnych pociągów zreukowana o O(n). NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 18

19 Algorytm Ukkonen'a (uowa rzewa sufiksowego) a c a c a c a a c a uowa rzewa w czasie liniowym, jeno przejście ciągu wejściowego w trakcie przeiegu algorytmu, o rzewa oawane łączniki sufiksowe, łączące węzły o ścieżkach xα i α NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 19

20 Bilioteka listree szeroko stosowana implementacja algorytmu Ukkonen'a, ostępna na licencji BSD, wykorzystywana w ioinformatyce, wykorzystywana przez honeycom, elementami rzewa mogą yć owolne struktury anych (przykła: poszukiwanie wspólnych fragmentów orazów, uzywając wartości RGB jako elementów łańcucha), ograniczone możliwości optymalizacji, elastyczność kosztem wyajności. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 20

21 Bilioteka lilcs uowa rzewa sufiksowego algorytmem Ukkonen a, arzo wyajny mechanizm wyznaczania LCS przy porównywaniu jenego ciągu z wieloma innymi wystarczy uowa jenego rzewa, zoptymalizowana po kątem pracy z ciągami struktur jenoajtowych. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 21

22 Bilioteki listree i lilcs - porównanie listree lilcs uowa rzewa algorytmem Ukkonen a, anymi wejściowymi mogą yć łańcuchy owolnych struktur anych, wspólny pociąg wyznaczany za pomocą uogólnionego rzewa sufiksowego, możliwość wyznaczenia LCS wielu ciągów jenocześnie. uowa rzewa algorytmem Ukkonen a anymi wejściowymi mogą yć tylko łańcuchy ajtów wspólny pociąg wyznaczany za pomocą talicy trafień wyznacza LCS wóch łańcuchów NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 22

23 lilcs, listree porównanie wyajności Długość ciągu wejściowego lilcs ,1 mln 7,9 mln listree ,5 mln 96,7 mln la ciągów ajtów ługości znaków lilcs wyznacza LCS 20 o 40 razy szyciej, przy ługościach rzęu lilcs zwraca wynik 12 o 14 razy szyciej. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 23

24 Posumowanie sygnatury generowane są na postawie wspólnych pociągów strumieni połączeń, wyznaczanie sygnatur połączeń wymaga algorytmów o złożoności O(n), znalezienie LCS w czasie liniowym możliwe zięki przekształceniu jenego argumentu o postaci rzewa sufiksowego, ilioteka lilcs pozwala na efektywne wyznaczanie wzorców wóch ciągów ajtów. NASK/ PW Konferencja SECURE 2006, paźziernika 2006 r. 24

EKSPLORACJA ZASOBÓW INTERNETU - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM VI INDEKSOWANIE + LUCENE

EKSPLORACJA ZASOBÓW INTERNETU - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM VI INDEKSOWANIE + LUCENE EKSPLORACJA ZASOBÓW INTERNETU - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM VI INDEKSOWANIE + LUCENE 1. Plan laboratorium VI 1.1. Ineks owrotny 1.2. w-shingling 1.3. Suffix tree algorytm naiwny oraz algorytm Ukkonena;

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. wykład 8

Algorytmy i struktury danych. wykład 8 Plan wykładu: Kodowanie. : wyszukiwanie wzorca w tekście, odległość edycyjna. Kodowanie Kodowanie Kodowanie jest to proces przekształcania informacji wybranego typu w informację innego typu. Kod: jest

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne

Algorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne Algorytmy i struktury danych Drzewa: BST, kopce Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne Drzewa: BST, kopce Definicja drzewa Drzewo (ang. tree) to nieskierowany, acykliczny, spójny graf. Drzewo może

Bardziej szczegółowo

Algorytmy Komunikacyjne dla Trójwymiarowych Sieci Opartych na Plastrze Miodu. Ireneusz Szcześniak. Politechnika Śląska 20 czerwca 2002 r.

Algorytmy Komunikacyjne dla Trójwymiarowych Sieci Opartych na Plastrze Miodu. Ireneusz Szcześniak. Politechnika Śląska 20 czerwca 2002 r. Algorytmy Komunikacyjne dla Trójwymiarowych Sieci Opartych na Plastrze Miodu Ireneusz Szcześniak Politechnika Śląska 20 czerwca 2002 r. 2 Plan prezentacji Wprowadzenie Prezentacja trójwymiarowych sieci

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD nr Ekstrema funkcji jednej zmiennej o ciągłych pochodnych. xˆ ( ) 0

WYKŁAD nr Ekstrema funkcji jednej zmiennej o ciągłych pochodnych. xˆ ( ) 0 WYKŁAD nr 4. Zaanie programowania nieliniowego ZP. Ekstrema unkcji jenej zmiennej o ciągłych pochonych Przypuśćmy ze punkt jest punktem stacjonarnym unkcji gzie punktem stacjonarnym nazywamy punkt la którego

Bardziej szczegółowo

Efektywne wyszukiwanie wzorców w systemach automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych

Efektywne wyszukiwanie wzorców w systemach automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych Efektywne wyszukiwanie wzorców w systemach automatycznej generacji sygnatur ataków sieciowych Tomasz Jordan Kruk NASK Cezary Rzewuski Politechnika Warszawska Wstęp Zagrożenia związane z siecią Internet

Bardziej szczegółowo

Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu

Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki 23 października 2008 roku Plan prezentacji 1 Źródła 2 Motywy i ich znaczenie Łańcuchy

Bardziej szczegółowo

www.arakis.pl PROJEKT ARAKIS DOŚWIADCZENIA Z OBSERWACJI ZAGROŻEŃ W SIECI Tomasz Grudziecki (CERT Polska / NASK)

www.arakis.pl PROJEKT ARAKIS DOŚWIADCZENIA Z OBSERWACJI ZAGROŻEŃ W SIECI Tomasz Grudziecki (CERT Polska / NASK) PROJEKT ARAKIS DOŚWIADCZENIA Z OBSERWACJI ZAGROŻEŃ W SIECI Tomasz Grudziecki (CERT Polska / NASK) agenda I. opis systemu II. wykrywanie nowych ataków III. ataki aktualne robak PHP IV. open proxy znajdź

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2014/15 Znajdowanie maksimum w zbiorze

Bardziej szczegółowo

Porównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie

Porównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie Więcej o sprawności algorytmów Porównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie Załóżmy, że możemy wykonać dane zadanie przy użyciu dwóch algorytmów: jednego o złożoności czasowej

Bardziej szczegółowo

Wykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy

Wykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy Wykład 3 Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy Dynamiczne struktury danych Lista jest to liniowo uporządkowany zbiór elementów, z których dowolny element

Bardziej szczegółowo

Twój wynik: 4 punktów na 6 możliwych do uzyskania (66,67 %).

Twój wynik: 4 punktów na 6 możliwych do uzyskania (66,67 %). Powrót Twój wynik: 4 punktów na 6 możliwych do uzyskania (6667 %). Nr Opcja Punkty Poprawna Odpowiedź Rozważmy algorytm AVLSequence postaci: 1 Niech drzewo będzie rezultatem działania algorytmu AVLSequence

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie układów FPGA w implementacji systemów bezpieczeństwa sieciowego typu Firewall

Wykorzystanie układów FPGA w implementacji systemów bezpieczeństwa sieciowego typu Firewall Grzegorz Sułkowski, Maciej Twardy, Kazimierz Wiatr Wykorzystanie układów FPGA w implementacji systemów bezpieczeństwa sieciowego typu Firewall Plan prezentacji 1. Architektura Firewall a załoŝenia 2. Punktu

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody pomiarów i diagnostyki w rozległych sieciach teleinformatycznych Pomiary w sieciach pakietowych. Tomasz Szewczyk PCSS

Zaawansowane metody pomiarów i diagnostyki w rozległych sieciach teleinformatycznych Pomiary w sieciach pakietowych. Tomasz Szewczyk PCSS Zaawansowane metody pomiarów i diagnostyki w rozległych sieciach teleinformatycznych Pomiary w sieciach pakietowych Tomasz Szewczyk PCSS Plan prezentacji Rodzaje pomiarów Sprzęt pomiarowy Analiza wyników

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie informacją i wiedzą w usługach o podwyŝszonym poziomie bezpieczeństwa. Maciej Stroiński stroins@man.poznan.pl

Zarządzanie informacją i wiedzą w usługach o podwyŝszonym poziomie bezpieczeństwa. Maciej Stroiński stroins@man.poznan.pl Zarządzanie informacją i wiedzą w usługach o podwyŝszonym poziomie bezpieczeństwa Maciej Stroiński stroins@man.poznan.pl 1 Zadania Grid bezpieczeństwa publicznego Implementacja systemu integracji informacji

Bardziej szczegółowo

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy

Bardziej szczegółowo

Wykład X. Programowanie. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2016 Janusz Słupik

Wykład X. Programowanie. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2016 Janusz Słupik Wykład X Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej Gliwice, 2016 c Copyright 2016 Janusz Słupik Drzewa binarne Drzewa binarne Drzewo binarne - to drzewo (graf spójny bez cykli) z korzeniem (wyróżnionym

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2013/14 Znajdowanie maksimum w zbiorze

Bardziej szczegółowo

Data Mining podstawy analizy danych Część druga

Data Mining podstawy analizy danych Część druga Data Mining podstawy analizy danych Część druga W części pierwszej dokonaliśmy procesu analizy danych treningowych w oparciu o algorytm drzewa decyzyjnego. Proces analizy danych treningowych może być realizowany

Bardziej szczegółowo

UNIWESRYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU HOSSA ProCAPITAL WYCENA OPCJI. Sebastian Gajęcki WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH

UNIWESRYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU HOSSA ProCAPITAL WYCENA OPCJI. Sebastian Gajęcki WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH UNIWESRYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU HOSSA ProCAPITAL WYCENA OPCJI Sebastian Gajęcki WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH WPROWADZENIE Opcje są instrumentem pochonym, zatem takim, którego cena zależy o ceny instrumentu

Bardziej szczegółowo

Sprzętowo wspomagane metody klasyfikacji danych

Sprzętowo wspomagane metody klasyfikacji danych Sprzętowo wspomagane metody klasyfikacji danych Jakub Botwicz Politechnika Warszawska, Instytut Telekomunikacji Plan prezentacji 1. Motywacje oraz cele 2. Problemy klasyfikacji danych 3. Weryfikacja integralności

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych ĆWICZENIE 2 - WYBRANE ZŁOŻONE STRUKTURY DANYCH - (12.3.212) Prowadząca: dr hab. inż. Małgorzata Sterna Informatyka i3, poniedziałek godz. 11:45 Adam Matuszewski, nr 1655 Oliver

Bardziej szczegółowo

Wybrane działy Informatyki Stosowanej

Wybrane działy Informatyki Stosowanej Wybrane działy Informatyki Stosowanej Dr inż. Andrzej Czerepicki a.czerepicki@wt.pw.edu.pl http://www2.wt.pw.edu.pl/~a.czerepicki 2017 APLIKACJE SIECIOWE Definicja Architektura aplikacji sieciowych Programowanie

Bardziej szczegółowo

XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery

XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery http://xqtav.sourceforge.net XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery dr hab. Jerzy Tyszkiewicz dr Andrzej Kierzek mgr Jacek Sroka Grzegorz Kaczor praca mgr pod

Bardziej szczegółowo

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych Baza danych to: zbiór informacji zapisanych według ściśle określonych reguł, w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych, zbiór

Bardziej szczegółowo

Zagrożenia warstwy drugiej modelu OSI - metody zabezpieczania i przeciwdziałania Autor: Miłosz Tomaszewski Opiekun: Dr inż. Łukasz Sturgulewski

Zagrożenia warstwy drugiej modelu OSI - metody zabezpieczania i przeciwdziałania Autor: Miłosz Tomaszewski Opiekun: Dr inż. Łukasz Sturgulewski Praca magisterska Zagrożenia warstwy drugiej modelu OSI - metody zabezpieczania i przeciwdziałania Autor: Miłosz Tomaszewski Opiekun: Dr inż. Łukasz Sturgulewski Internet dziś Podstawowe narzędzie pracy

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski

Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski Algorytmy i struktury danych Wykład 5: Drzewa Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Drzewa Struktury przechowywania danych podobne do list ale z innymi zasadami wskazywania następników Szczególny

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7 Prof. dr hab. inż. Jan Magott Problemy NP-zupełne Transformacją wielomianową problemu π 2 do problemu π 1 (π 2 π 1 ) jest funkcja f: D π2 D π1 spełniająca

Bardziej szczegółowo

1 TEMAT LEKCJI: 2 CELE LEKCJI: 3 METODY NAUCZANIA. Scenariusz lekcji. 2.1 Wiadomości: 2.2 Umiejętności: Scenariusz lekcji

1 TEMAT LEKCJI: 2 CELE LEKCJI: 3 METODY NAUCZANIA. Scenariusz lekcji. 2.1 Wiadomości: 2.2 Umiejętności: Scenariusz lekcji Scenariusz lekcji 1 TEMAT LEKCJI: Algorytmy wyszukiwania wzorca w ciągu 2 CELE LEKCJI: 2.1 Wiadomości: Uczeń potrafi: podać definicje wyszukiwania wzorca w tekście; opisać algorytm naiwny wyszukiwania

Bardziej szczegółowo

Algorytmy klasyfikacji

Algorytmy klasyfikacji Algorytmy klasyfikacji Konrad Miziński Instytut Informatyki Politechnika Warszawska 6 maja 2015 1 Wnioskowanie 2 Klasyfikacja Zastosowania 3 Drzewa decyzyjne Budowa Ocena jakości Przycinanie 4 Lasy losowe

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Wprowadzenie do teorii grafów

Wykład 1. Wprowadzenie do teorii grafów Wykła 1. Wprowazenie o teorii grafów 1 / 111 Literatura 1 W. Lipski; Kombinatoryka la programistów. 2 T. Cormen, Ch. E. Leiserson, R. L. Rivest; Wprowazenie o algorytmów. 3 K. A. Ross, Ch. R. B. Wright;

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane algorytmy i struktury danych

Zaawansowane algorytmy i struktury danych Zaawansowane algorytmy i struktury danych u dr Barbary Marszał-Paszek Opracowanie pytań teoretycznych z egzaminów. Strona 1 z 12 Pytania teoretyczne z egzaminu pisemnego z 25 czerwca 2014 (studia dzienne)

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 12. PRZESZUKIWANIE Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska ROZWIĄZYWANIE PROBLEMÓW JAKO PRZESZUKIWANIE Istotną rolę podczas

Bardziej szczegółowo

Honey Spider Network 2.0

Honey Spider Network 2.0 Honey Spider Network 2.0 Paweł Pawliński CERT Polska / NASK SECURE 2012 XVI Konferencja na temat bezpieczeństwa teleinformatycznego 23 października 2012 Paweł Pawliński (CERT Polska / NASK) Honey Spider

Bardziej szczegółowo

Problem eliminacji nieprzystających elementów w zadaniu rozpoznania wzorca Marcin Luckner

Problem eliminacji nieprzystających elementów w zadaniu rozpoznania wzorca Marcin Luckner Problem eliminacji nieprzystających elementów w zadaniu rozpoznania wzorca Marcin Luckner Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnika Warszawska Elementy nieprzystające Definicja odrzucania Klasyfikacja

Bardziej szczegółowo

Część I. Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi merytorycznie poprawne i spełniające warunki zadania. Zadanie 1.1. (0 3)

Część I. Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi merytorycznie poprawne i spełniające warunki zadania. Zadanie 1.1. (0 3) Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi merytorycznie poprawne i spełniające warunki zadania. Część I Zadanie 1.1. (0 3) 3 p. za prawidłową odpowiedź w trzech wierszach. 2 p. za prawidłową odpowiedź

Bardziej szczegółowo

Przykładowe B+ drzewo

Przykładowe B+ drzewo Przykładowe B+ drzewo 3 8 1 3 7 8 12 Jak obliczyć rząd indeksu p Dane: rozmiar klucza V, rozmiar wskaźnika do bloku P, rozmiar bloku B, liczba rekordów w indeksowanym pliku danych r i liczba bloków pliku

Bardziej szczegółowo

Każdy węzeł w drzewie posiada 3 pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste.

Każdy węzeł w drzewie posiada 3 pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste. Drzewa binarne Każdy węzeł w drzewie posiada pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste. Uporządkowanie. Zakładamy, że klucze są różne. Klucze leżące

Bardziej szczegółowo

Rozdział ten zawiera informacje na temat zarządzania Modułem Modbus TCP oraz jego konfiguracji.

Rozdział ten zawiera informacje na temat zarządzania Modułem Modbus TCP oraz jego konfiguracji. 1 Moduł Modbus TCP Moduł Modbus TCP daje użytkownikowi Systemu Vision możliwość zapisu oraz odczytu rejestrów urządzeń, które obsługują protokół Modbus TCP. Zapewnia on odwzorowanie rejestrów urządzeń

Bardziej szczegółowo

prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska

prof. dr hab. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Bioinformatyka wykła 8: mapowanie prof. r ha. inż. Marta Kasprzak Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska Mapowanie Pojęcie mapowanie onosi się o różnych prolemów Trzeci etap skłaania sekwencji genomowej

Bardziej szczegółowo

ANALIZA BEZPIECZEŃSTWA SIECI MPLS VPN. Łukasz Polak Opiekun: prof. Zbigniew Kotulski

ANALIZA BEZPIECZEŃSTWA SIECI MPLS VPN. Łukasz Polak Opiekun: prof. Zbigniew Kotulski ANALIZA BEZPIECZEŃSTWA SIECI MPLS VPN Łukasz Polak Opiekun: prof. Zbigniew Kotulski Plan prezentacji 2 1. Wirtualne sieci prywatne (VPN) 2. Architektura MPLS 3. Zasada działania sieci MPLS VPN 4. Bezpieczeństwo

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

Drzewa poszukiwań binarnych 1 Cel ćwiczenia Algorytmy i struktury danych Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet ielonogórski Drzewa poszukiwań binarnych Ćwiczenie

Bardziej szczegółowo

4. Podstawowa konfiguracja

4. Podstawowa konfiguracja 4. Podstawowa konfiguracja Po pierwszym zalogowaniu się do urządzenia należy zweryfikować poprawność licencji. Można to zrobić na jednym z widżetów panelu kontrolnego. Wstępną konfigurację można podzielić

Bardziej szczegółowo

Zdalne wywoływanie procedur RPC. Dariusz Wawrzyniak 1

Zdalne wywoływanie procedur RPC. Dariusz Wawrzyniak 1 Zdalne wywoływanie procedur Zagadnienia projektowe Zagadnienia realizacyjne main(int argc, char* argv[]){ int id, status; id = atoi(argv[1]); status = zabij_proc(id); exit(status)... int zabij_proces (int

Bardziej szczegółowo

Backend Administratora

Backend Administratora Backend Administratora mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Katowice, 2011 W tym celu korzystając z konsoli wydajemy polecenie: symfony generate:app backend Wówczas zostanie stworzona

Bardziej szczegółowo

Systemy uczące się wykład 2

Systemy uczące się wykład 2 Systemy uczące się wykład 2 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 19 X 2018 Podstawowe definicje Fakt; Przesłanka; Konkluzja; Reguła; Wnioskowanie. Typy wnioskowania

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 INFORMATYKA

EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 INFORMATYKA EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY FORMUŁA OD 2015 ( NOWA MATURA ) ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ MIN-R1,R2 MAJ 2018 Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi

Bardziej szczegółowo

Temat: Algorytmy wyszukiwania wzorca w tekście

Temat: Algorytmy wyszukiwania wzorca w tekście Temat: Algorytmy wyszukiwania wzorca w tekście 1. Sformułowanie problemu Dany jest tekst T oraz wzorzec P, będące ciągami znaków o długości równej odpowiednio n i m (n m 1), nad pewnym ustalonym i skończonym

Bardziej szczegółowo

Zdalne wywoływanie procedur RPC

Zdalne wywoływanie procedur RPC Zdalne wywoływanie procedur Zagadnienia projektowe Zagadnienia realizacyjne main(int argc, char* argv[]){ int id, status; id = atoi(argv[1]); status = zabij_proc(id); exit(status) }... int zabij_proces

Bardziej szczegółowo

Wstęp [2/2] Wbrew częstemu przekonaniu, nie są one gotowymi rozwiązaniami, to tylko półprodukty rozwiązania.

Wstęp [2/2] Wbrew częstemu przekonaniu, nie są one gotowymi rozwiązaniami, to tylko półprodukty rozwiązania. Adrian Skalczuk Szymon Kosarzycki Spis Treści Wstęp [1/2] Wzorce projektowe są nieodłącznym przyjacielem programisty pozwalają pisać czystszy kod, łatwiejszy do zrozumienia przez innych i zapewniają pewien

Bardziej szczegółowo

Zdalne wywoływanie procedur RPC

Zdalne wywoływanie procedur RPC Zdalne wywoływanie procedur Zagadnienia projektowe Zagadnienia realizacyjne main(int argc, char* argv[]){ int id, status; id = atoi(argv[1]); status = zabij_proc(id); exit(status)... int zabij_proces (int

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1: rozproszona wiedza SKJ (2016)

Zadanie 1: rozproszona wiedza SKJ (2016) Zadanie 1: rozproszona wiedza SKJ (2016) Wstęp Zadanie polega na zaimplementowaniu systemu do utrzymywania rozproszonej wiedzy pomiędzy agentami. Agent to program uruchomiony na hoście posiadający pewną

Bardziej szczegółowo

MODEL WARSTWOWY PROTOKOŁY TCP/IP

MODEL WARSTWOWY PROTOKOŁY TCP/IP MODEL WARSTWOWY PROTOKOŁY TCP/IP TCP/IP (ang. Transmission Control Protocol/Internet Protocol) protokół kontroli transmisji. Pakiet najbardziej rozpowszechnionych protokołów komunikacyjnych współczesnych

Bardziej szczegółowo

Analiza semantyczna. Gramatyka atrybutywna

Analiza semantyczna. Gramatyka atrybutywna Analiza semantyczna Do przeprowadzenia poprawnego tłumaczenia, oprócz informacji na temat składni języka podlegającego tłumaczeniu, translator musi posiadać możliwość korzystania z wielu innych informacji

Bardziej szczegółowo

Definicja sieci. Sieć Petriego jest czwórką C = ( P, T, I, O ), gdzie: P = { p 1, p 2,, p n } T = { t 1, t 2,, t m }

Definicja sieci. Sieć Petriego jest czwórką C = ( P, T, I, O ), gdzie: P = { p 1, p 2,, p n } T = { t 1, t 2,, t m } Sieci Petriego Źródła wykładu: 1. http://www.ia.pw.edu.pl/~sacha/petri.html 2.M. Szpyrka: Sieci Petriego w modelowaniu i analizie systemów współbieżnych, WNT 2008 Definicja sieci Sieć Petriego jest czwórką

Bardziej szczegółowo

Sieci komputerowe - Wstęp do intersieci, protokół IPv4

Sieci komputerowe - Wstęp do intersieci, protokół IPv4 Piotr Kowalski KAiTI Internet a internet - Wstęp do intersieci, protokół IPv Plan wykładu Informacje ogólne 1. Ogólne informacje na temat sieci Internet i protokołu IP (ang. Internet Protocol) w wersji.

Bardziej szczegółowo

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 2016 ROK

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 2016 ROK PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 2016 ROK KLUCZ ODPOWIEDZI Arkusz I ZADANIE 1. TEST (5 PUNKTÓW) ZADANIE 1.1 (0-1) Zdający przedstawia sposoby reprezentowania różnych form informacji w komputerze:

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania. Drzewa. Piotr Chrząstowski-Wachtel

Wstęp do programowania. Drzewa. Piotr Chrząstowski-Wachtel Wstęp do programowania Drzewa Piotr Chrząstowski-Wachtel Drzewa Drzewa definiują matematycy, jako spójne nieskierowane grafy bez cykli. Równoważne określenia: Spójne grafy o n wierzchołkach i n-1 krawędziach

Bardziej szczegółowo

1. Podstawowe pojęcia dotyczące przetwarzania tekstów 2. Podstawowe operacje na łańcuchach znakowych 3. Naiwne wyszukiwanie wzorca w tekście 4.

1. Podstawowe pojęcia dotyczące przetwarzania tekstów 2. Podstawowe operacje na łańcuchach znakowych 3. Naiwne wyszukiwanie wzorca w tekście 4. 1. Podstawowe pojęcia dotyczące przetwarzania tekstów 2. Podstawowe operacje na łańcuchach znakowych 3. Naiwne wyszukiwanie wzorca w tekście 4. Zliczanie słów w łańcuchu 5. Dzielenie łańcucha na słowa

Bardziej szczegółowo

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Piotr Dalka Przykładowe algorytmy decyzyjne Sztuczne sieci neuronowe Algorytm k najbliższych sąsiadów Kaskada klasyfikatorów AdaBoost Naiwny

Bardziej szczegółowo

Indukowane Reguły Decyzyjne I. Wykład 3

Indukowane Reguły Decyzyjne I. Wykład 3 Indukowane Reguły Decyzyjne I Wykład 3 IRD Wykład 3 Plan Powtórka Grafy Drzewa klasyfikacyjne Testy wstęp Klasyfikacja obiektów z wykorzystaniem drzewa Reguły decyzyjne generowane przez drzewo 2 Powtórzenie

Bardziej szczegółowo

operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.

operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je. Problem porządkowania zwanego również sortowaniem jest jednym z najważniejszych i najpopularniejszych zagadnień informatycznych. Dane: Liczba naturalna n i ciąg n liczb x 1, x 2,, x n. Wynik: Uporządkowanie

Bardziej szczegółowo

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski : idea Indeksowanie: Drzewo decyzyjne, przeszukiwania binarnego: F = {5, 7, 10, 12, 13, 15, 17, 30, 34, 35, 37, 40, 45, 50, 60} 30 12 40 7 15 35 50 Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Bardziej szczegółowo

Wysokość drzewa Głębokość węzła

Wysokość drzewa Głębokość węzła Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.

Bardziej szczegółowo

Wybrane metody obrony przed atakami Denial of Service Synflood. Przemysław Kukiełka

Wybrane metody obrony przed atakami Denial of Service Synflood. Przemysław Kukiełka Wybrane metody obrony przed atakami Denial of Service Synflood Przemysław Kukiełka agenda Wprowadzenie Podział ataków DoS Zasada działania ataku Synflood Podział metod obrony Omówienie wybranych metod

Bardziej szczegółowo

SAS wybrane elementy. DATA MINING Część III. Seweryn Kowalski 2006

SAS wybrane elementy. DATA MINING Część III. Seweryn Kowalski 2006 SAS wybrane elementy DATA MINING Część III Seweryn Kowalski 2006 Algorytmy eksploracji danych Algorytm eksploracji danych jest dobrze zdefiniowaną procedurą, która na wejściu otrzymuje dane, a na wyjściu

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek

Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek Algorytmy i str ruktury danych Metody algorytmiczne Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Metody algorytmiczne - wprowadzenia Znamy strukturę algorytmów Trudność tkwi natomiast w podaniu metod służących

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. wykład 5

Algorytmy i struktury danych. wykład 5 Plan wykładu: Wskaźniki. : listy, drzewa, kopce. Wskaźniki - wskaźniki Wskaźnik jest to liczba lub symbol który w ogólności wskazuje adres komórki pamięci. W językach wysokiego poziomu wskaźniki mogą również

Bardziej szczegółowo

xx + x = 1, to y = Jeśli x = 0, to y = 0 Przykładowy układ Funkcja przykładowego układu Metody poszukiwania testów Porównanie tabel prawdy

xx + x = 1, to y = Jeśli x = 0, to y = 0 Przykładowy układ Funkcja przykładowego układu Metody poszukiwania testów Porównanie tabel prawdy Testowanie układów kombinacyjnych Przykładowy układ Wykrywanie błędów: 1. Sklejenie z 0 2. Sklejenie z 1 Testem danego uszkodzenia nazywa się takie wzbudzenie funkcji (wektor wejściowy), które daje błędną

Bardziej szczegółowo

n6: otwarta wymiana danych

n6: otwarta wymiana danych n6: otwarta wymiana danych Paweł Pawliński SECURE 2013 XVII Konferencja na temat bezpieczeństwa teleinformatycznego 9 października 2013 Paweł Pawliński (CERT Polska) n6: otwarta wymiana danych SECURE 2013

Bardziej szczegółowo

System wizyjny OMRON Xpectia FZx

System wizyjny OMRON Xpectia FZx Ogólna charakterystyka systemu w wersji FZ3 w zależności od modelu można dołączyć od 1 do 4 kamer z interfejsem CameraLink kamery o rozdzielczościach od 300k do 5M pikseli możliwość integracji oświetlacza

Bardziej szczegółowo

Uwaga! Upadek! Opis zadania konkursowego

Uwaga! Upadek! Opis zadania konkursowego Uwaga! Upadek! Opis zadania konkursowego Zadanie Opracowanie algorytmu automatycznie rozpoznającego upadek osoby na nagraniu wideo i wdrożenie stworzonego rozwiązania jako usługi na superkomputerowej platformie

Bardziej szczegółowo

Analiza efektywności przetwarzania współbieżnego. Wykład: Przetwarzanie Równoległe Politechnika Poznańska Rafał Walkowiak Grudzień 2015

Analiza efektywności przetwarzania współbieżnego. Wykład: Przetwarzanie Równoległe Politechnika Poznańska Rafał Walkowiak Grudzień 2015 Analiza efektywności przetwarzania współbieżnego Wykład: Przetwarzanie Równoległe Politechnika Poznańska Rafał Walkowiak Grudzień 2015 Źródła kosztów przetwarzania współbieżnego interakcje między procesami

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium 7. 2 Drzewa poszukiwań binarnych

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium 7. 2 Drzewa poszukiwań binarnych Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Algorytmy i struktury danych Laboratorium Drzewa poszukiwań binarnych 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie studentów

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska DRZEWO REGRESYJNE Sposób konstrukcji i przycinania

Bardziej szczegółowo

Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a.

Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a. Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a. M. Wiewiórko 05/2014 Plan Uwagi wstępne Przykład Rozwiązanie Tabela testowa Plan prezentacji: Kilka uwag wstępnych. Operacje na typach tekstowych. Korzystanie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe. Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2010

Algorytmy równoległe. Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2010 Algorytmy równoległe Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka Znajdowanie maksimum w zbiorze n liczb węzły - maksimum liczb głębokość = 3 praca = 4++ = 7 (operacji) n - liczność

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Wyszukiwanie wzorca w tekście

Wykład 6. Wyszukiwanie wzorca w tekście Wykład 6 Wyszukiwanie wzorca w tekście 1 Wyszukiwanie wzorca (przegląd) Porównywanie łańcuchów Algorytm podstawowy siłowy (naive algorithm) Jak go zrealizować? Algorytm Rabina-Karpa Inteligentne wykorzystanie

Bardziej szczegółowo

Jak efektywnie wykrywać podatności bezpieczeństwa w aplikacjach? OWASP 19.11.2014. The OWASP Foundation http://www.owasp.org

Jak efektywnie wykrywać podatności bezpieczeństwa w aplikacjach? OWASP 19.11.2014. The OWASP Foundation http://www.owasp.org Jak efektywnie wykrywać podatności bezpieczeństwa w aplikacjach? dr inż. Jakub Botwicz CISSP, ECSA, GWAPT 19.11.2014 jakub.botwicz@gmail.com Copyright The Foundation Permission is granted to copy, distribute

Bardziej szczegółowo

Przypomnij sobie krótki wstęp do teorii grafów przedstawiony na początku semestru.

Przypomnij sobie krótki wstęp do teorii grafów przedstawiony na początku semestru. Spis treści 1 Drzewa 1.1 Drzewa binarne 1.1.1 Zadanie 1.1.2 Drzewo BST (Binary Search Tree) 1.1.2.1 Zadanie 1 1.1.2.2 Zadanie 2 1.1.2.3 Zadanie 3 1.1.2.4 Usuwanie węzła w drzewie BST 1.1.2.5 Zadanie 4

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne w przykładach

Metody numeryczne w przykładach Metody numeryczne w przykładach Bartosz Ziemkiewicz Wydział Matematyki i Informatyki UMK, Toruń Regionalne Koło Matematyczne 8 kwietnia 2010 r. Bartosz Ziemkiewicz (WMiI UMK) Metody numeryczne w przykładach

Bardziej szczegółowo

Systemy uczące się Lab 4

Systemy uczące się Lab 4 Systemy uczące się Lab 4 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 26 X 2018 Projekt zaliczeniowy Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest indywidualne wykonanie projektu uwzględniającego

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY

INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2016/2017 FORMUŁA OD 2015 ( NOWA MATURA ) INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ MIN-R1, R2 MAJ 2017 Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi

Bardziej szczegółowo

Na podstawie: Kirch O., Dawson T. 2000: LINUX podręcznik administratora sieci. Wydawnictwo RM, Warszawa. FILTROWANIE IP

Na podstawie: Kirch O., Dawson T. 2000: LINUX podręcznik administratora sieci. Wydawnictwo RM, Warszawa. FILTROWANIE IP FILTROWANIE IP mechanizm decydujący, które typy datagramów IP mają być odebrane, które odrzucone. Odrzucenie oznacza usunięcie, zignorowanie datagramów, tak jakby nie zostały w ogóle odebrane. funkcja

Bardziej szczegółowo

Michał Sobiegraj, 15.11.2005 m.sobiegraj@securityinfo.pl. TCP i UDP

Michał Sobiegraj, 15.11.2005 m.sobiegraj@securityinfo.pl. TCP i UDP 1 Michał Sobiegraj Badanie wydajności aktywnego wykrywania usług sieciowych na portach TCP/UDP 2 TCP i UDP protokoły warstwy czwartej ISO/OSI enkapsulowane w datagramach IP zapewniają rozszerzoną adresację

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Filtracja i modyfikacja pakietów za pomocą iptables.

Wykład 3 Filtracja i modyfikacja pakietów za pomocą iptables. Wykład 3 Filtracja i modyfikacja pakietów za pomocą iptables. mechanizm trawersacji pakietów w jądrze Linux części składowe iptables: reguły, łańcuchy, tablice kryteria dopasowania (ang. matching) pakietu,

Bardziej szczegółowo

Serwer SSH. Wprowadzenie do serwera SSH Instalacja i konfiguracja Zarządzanie kluczami

Serwer SSH. Wprowadzenie do serwera SSH Instalacja i konfiguracja Zarządzanie kluczami Serwer SSH Serwer SSH Wprowadzenie do serwera SSH Instalacja i konfiguracja Zarządzanie kluczami Serwer SSH - Wprowadzenie do serwera SSH Praca na odległość potrzeby w zakresie bezpieczeństwa Identyfikacja

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4 Wykład Drzewa zbalansowane AVL i -3-4 Drzewa AVL Wprowadzenie Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Drzewa -3-4 Definicja drzewa -3-4 Operacje wstawiania

Bardziej szczegółowo

Porównanie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych

Porównanie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych Jarosław Gołębiowski 12615 08-07-2013 Porównanie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych Podstawowa terminologia związana z tematem systemów zarządzania bazami danych Baza danych jest to zbiór danych

Bardziej szczegółowo

Analiza efektywności przetwarzania współbieżnego

Analiza efektywności przetwarzania współbieżnego Analiza efektywności przetwarzania współbieżnego Wykład: Przetwarzanie Równoległe Politechnika Poznańska Rafał Walkowiak 1/4/2013 Analiza efektywności 1 Źródła kosztów przetwarzania współbieżnego interakcje

Bardziej szczegółowo

Elementy modelowania matematycznego

Elementy modelowania matematycznego Elementy modelowania matematycznego Łańcuchy Markowa: zagadnienia graniczne. Ukryte modele Markowa. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ KLASYFIKACJA STANÓW Stan i jest osiągalny

Bardziej szczegółowo

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325 PODSTAWY INFORMATYKI WYKŁAD 8. prowadzący dr ADRIAN HORZYK http://home home.agh.edu.pl/~ /~horzyk e-mail: horzyk@agh agh.edu.pl tel.: 012-617 617-4319 Konsultacje paw. D-13/325 DRZEWA Drzewa to rodzaj

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy 1. Wyjaśnić pojęcia problem, algorytm. 2. Podać definicję złożoności czasowej. 3. Podać definicję złożoności pamięciowej. 4. Typy danych w języku C. 5. Instrukcja

Bardziej szczegółowo

Kompresja bezstratna. Entropia. Kod Huffmana

Kompresja bezstratna. Entropia. Kod Huffmana Kompresja bezstratna. Entropia. Kod Huffmana Kodowanie i bezpieczeństwo informacji - Wykład 10 29 kwietnia 2013 Teoria informacji Jeśli P(A) jest prawdopodobieństwem wystapienia informacji A to niech i(a)

Bardziej szczegółowo

Technologie Informacyjne

Technologie Informacyjne POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK - KATEDRA AUTOMATYKI Technologie Informacyjne www.pk.edu.pl/~zk/ti_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 3: Wprowadzenie do algorytmów i ich

Bardziej szczegółowo

AUTOMATYKA INFORMATYKA

AUTOMATYKA INFORMATYKA AUTOMATYKA INFORMATYKA Technologie Informacyjne Sieć Semantyczna Przetwarzanie Języka Naturalnego Internet Edytor Serii: Zdzisław Kowalczuk Inteligentne wydobywanie informacji z internetowych serwisów

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do zagadnień związanych z firewallingiem

Wprowadzenie do zagadnień związanych z firewallingiem NASK Wprowadzenie do zagadnień związanych z firewallingiem Seminarium Zaawansowane systemy firewall Dla przypomnienia Firewall Bariera mająca na celu powstrzymanie wszelkich działań skierowanych przeciwko

Bardziej szczegółowo