Announcement of the defence of the dissertation of Viktor Matovič
Dovoľujeme si oznámiť, že dňa 27. augusta 2025 o 10.30 hod.
sa uskutoční na Fakulte informatiky a informačných technológií STU v Bratislave, Ilkovičova 2, 842 16 Bratislava, v miestnosti č. 3.08, obhajoba dizertačnej práce/
We would like to announce that on 27 August 2025 at 10:30 a.m. will be held at the Faculty of Informatics and Information Technology STU in Bratislava, Ilkovičova 2, 842 16 Bratislava, in room No. 3.08, the defence of the doctoral thesis of a PhD student
Ing. Viktora Matoviča/
Ing. Viktor Matovič
Názov dizertačnej prác/Thesis title:
Zakladanie sekvencií vzorov použitím pravdepodobnostných metód
Establishing Pattern Sequences Using Probabilistic Methods
Odbor/Study field: Informatika/Computer Science
Študijný program/Study program: Aplikovaná informatika/Applied informatics
Školiteľ/Supervisor: doc. Ing. Ján Lang, PhD. – FIIT STU v Bratislave
Abstrakt/Annotation:
Organizačné vzory možno použiť na vyriešenie problémov alebo na vybudovanie novej organizácie od začiatku. Bezpečnostné vzory pomáhajú organizáciám pri vývoji bezpečného softvéru. Bezpečnosť v organizácii možno zabezpečiť pomocou sekvencií organizačných a bezpečnostných vzorov. Hoci izolované použitie jedného alebo viacerých bezpečnostných vzorov je v praxi typické, efektívna reakcia na bezpečnostné hrozby si vyžaduje použitie celého katalógu vzorov. Kombinácia softvérových vzorov v určitom poradí v sekvenciách ich robí efektívnejšími. Riešenia na zakladanie sekvencií vzorov sú často zdokumentované v textových opisoch vzorov pomocou ich explicitných vzťahov. Identifikácia najpravdepodobnejšie použitých vzorov z ich textových popisov umožňuje vytvoriť z týchto vzorov zmysluplné sekvencie. Táto dizertačná práca ukazuje, že najsilnejšie symetrie medzi organizačnými a bezpečnostnými vzormi možno použiť na vytvorenie zmysluplných sekvencií vzorov ktoré sú očakávané byť použité a to bez použitia štatistík o minulom použití týchto vzorov v praxi. Táto dizertačná práca ukazuje spôsob ako možno najsilnejšie symetrie vzťahov medzi vzormi extrahovať pomocou stochastických procesov na založenie sekvencií vzorov, ktoré zostávajú zmysluplné, aj keď sa poradie ich následne použitých vzorov obráti. Práca ukazuje ako je možné použiť symetrie vzťahov na založenie zmysluplných sekvencií vzorov a ako je možné identifikovať tieto symetrie vzťahov z textových popisov akýchkoľvek vzorov. Práca predstavuje sekvencie kombinujúce organizačné a bezpečnostné vzory ktoré riešeia vybrané bezpečnostné problémy v organizáciách.
Organizational patterns can be applied to correct problems or build a new organization from scratch. Security patterns can help organizations develop secure software. Security in the organization can be established using sequences of organizational and security patterns. Although isolated applications of one or more security patterns are typical in practice, an effective response to security threats requires the utilization of an entire pattern catalog. Composing software patterns in a particular sequence order makes them more efficient. Solutions for establishing sequences of security and organizational patterns are often documented in plain text using explicit pattern relationships. Identifying the most probably used security and organizational patterns from their text descriptions allows us to establish meaningful sequences from these patterns. We show that the strongest symmetries between organizational and security patterns can be used to establish meaningful pattern sequences that are expected to be used and are established without using statistics about the past use of these patterns in practice. We show how the strongest symmetries of relationships between patterns can be extracted using stochastic processes to establish pattern sequences that stay meaningful even if the order of their subsequently used patterns is reversed. We show how these pattern sequences can solve security problems in organizations. We show that symmetries of relationships that can be used to establish meaningful pattern sequences can be identified from text descriptions of any patterns.
