Skaičiavimų debesies (angl. cloud computing) technologijos sukūrimas suteikė galimybę padidinti kompanijų veiklos efektyvumą, tačiau sukėlė ir naujų problemų, viena kurių – skaitmeninės teismo ekspertizės (angl. digital forensics) atlikimas nutolusioje aplinkoje. Apskritai teigiama, kad jeigu skaičiavimų debesies paslauga nefiksuoja tinkamų audito įrašų, nustatyti įkalčius tampa sunku arba tiesiog neįmanoma. Deja, paprastai šiam tikslui siūlomas funkcionalumas yra gana ribotas arba iš viso neegzistuoja. Šiame magistriniame darbe yra siūloma nauja metodika-įrankis, Žurnalizavimo Paramos Sistema (ŽPS), programavimo kalba „Python” apjungianti skaitmeninės teismo ekspertizės atlikimui skirtas atvirojo kodo programines priemones „The Sleuth Kit“ ir „The Volatility Framework“, kuri padeda užfiksuoti ir atkurti vartotojų veiksmus kaip įkalčius skaičiavimų debesies saugyklose. ŽPS įgyvendina kitų autorių pasiūlytą unifikuotą audito įrašų formatą tokio pobūdžio aplinkoms ir sukuria save aprašančių duomenų efektą, kuris, manoma, yra svarbus žingsnis siekiant efektyviai tirti nusikaltimus skaičiavimų debesies saugyklose. Eksperimentinio tyrimo metu Žurnalizavimo Paramos Sistema pademonstravo aukštus efektyvumo rodiklius: jos pagalba pavyko atkurti daugiau kaip 65 % veiksmų priklausomai nuo vartotojų aktyvumo su sąlyga, kad virtualių mašinų (angl. virtual machine) kopijos buvo kuriamas ir analizuojamas ne rečiau kaip kas 5 min. / Even though creation of cloud computing technology has provided opportunities to increase effectiveness of the companies, it has also generated new problems where one of them is digital forensics in the remote environments. It is generally agreed that if the service of a cloud doesn't record appropriate logs, identification of evidence becomes hard if not possible. Unfortunately, the existing functionality for this purpose is limited or absent all together. In this Master's thesis a new method-tool, Žurnalizavimo Paramos Sistema (ŽPS), has been proposed which combines open source digital forensic software The Sleuth Kit and The Volatility Framework with the help of Python programming language and helps to record and restore user activities in cloud storage environments. ŽPS implements unified logging format for such types of settings proposed by other authors and creates a data-centric effect which is thought to be an important step towards proper crime investigations in cloud storage environments. During experimental evaluation the method proved to be highly effective managing to reconstruct more than 65 % of user actions depending on their activeness when the copies of virtual machines have been created and analized not rarer than 5 minutes period.

Magistro baigiamajam darbui pasirinkta tema yra Trimačiai objektai: atvaizdavimo ir deformacijos algoritmai. Ši tema nagrinėja paviršiaus rekonstrukciją iš taškų debesies ir galimybes pritaikyti paviršiaus deformacijos algoritmus. Analizės etapo metu išsiaiškinta, kad pagrindinė paviršiaus atstatymo iš taškų debesies problema yra lėtas algoritmų veikimas. Šiame darbe siūlomas atvirkštinės inžinerijos metodas, veikiantis 2D Delaunay trianguliacijos pagrindu. Pateikiami algoritmai padalina taškų debesį į kelias dalis, tada iš trimatės erdvės taškų debesies dalys yra transformuojamos į dvimatę erdvę, suskaičiuojama 2D Delaunay trianguliacija ir gautas trikampių tinklelis vėl transformuojamas į trimatę erdvę. Taip pat pateikiamos teorinės galimybės gautą paviršių transformuoti jau žinomu algoritmu. Po algoritmų praktinio įgyvendinimo buvo nustatyta, kad jie veikia taip kaip tikėtasi, rezultatas gaunamas greičiau nei naudojant kitus žinomus algoritmus. Taip pat buvo pastebėta, kad 2D Delaunay trianguliaciją geriau naudoti kai taškų skaičius taškų debesyje yra labai didelis, o kai taškų skaičius neviršija 2000 geriau naudoti 3D Delaunay trianguliaciją. / The chosen theme of the Master of Science degree paper is “Three dimensional objects: visualization and deformation algorithms“. This subject considers surface reconstruction from point clouds and the possibilities to apply surface deformation algorithms. During the analysis phase we found that the main problem of the algorithms of surface reconstruction from scanned point clouds is the lack of speed. So in this paper a method, based on 2D Delaunay triangulation, for reverse engineering is proposed. This method divides point clouds into several parts, and then maps all the points of those point cloud parts to the plane. Then a 2D Delaunay triangulation is computed and the mesh is mapped back to the point cloud. We also give theoretical possibilities to apply a known algorithm for surface deformation. During the implementation phase we found that our algorithms work as expected, but quicker than the other methods proposed earlier. We also noticed that it’s better to use 2D Delaunay triangulation for bigger point clouds and 3D Delaunay triangulation for point clouds, which contains no more than approximately 2000 points.

Šio darbo pagrindinis tikslas yra suprojektuoti ir realizuoti debesų kompiuterijos paslaugą internetinei matematinio programavimo ir modeliavimo sistemai, kuri galėtų pakeisti šios sistemos kompiliavimo ir vykdymo serverinę dalį. Šiam tikslui pasiekti buvo nagrinėjama debesies kompiuterijos samprata. Atlikta debesies platformų analizė bei jų palyginimas tarpusavyje. Taip pat apžvelgti debesų kompiuterijos paslaugų tipai. Identifikuojamos ir nagrinėjamos problemos kurios iškilo projektuojant ir realizuojant debesų kompiuterijos paslaugą. Sukurta debesų kompiuterijos paslauga galinti pakeisti šio metu internetinėje matematinio programavimo ir modeliavimo sistemoje naudojama kompiliavimo ir vykdymo modulį. / The purpose of this work is to develop Cloud Computing service for Online Mathematical Programming and Simulation system, which can replace currently used compilation and execution server. To achieve this goal there was analysed Cloud Computing concept. Also Cloud Computing service types were reviewed. Moreover Cloud platforms there were analysed and compared to each other. Identified and analysed problems, which were raised in development process. Also was developed Cloud Computing Service which can replace currently used compiling and execution module in Online Mathematical Programming and Simulation system.

Šiame darbe tiriami algoritminiai sprendimai mobiliam robotui, leidžiantys aptikti ieškomą objektą bei įvertinti jo poziciją ir orientaciją erdvėje. Atlikus šios srities technologijų analizę surasta įvairių realizacijai tinkamų metodų, tačiau bendro jų efektyvumo palyginimo trūko. Siekiant užpildyti šią spragą realizuota programinė ir techninė įranga, kuria atliktas labiausiai roboto sistemoms tinkamų metodų vertinimas. Algoritmų analizė susideda iš algoritmų tikslumo ir jų veikimo spartos vertinimo panaudojant tam paprastus bei efektyvius metodus. Darbe analizuojamas objektų orientacijos nustatymas iš Kinect kameros gylio duomenų pasitelkiant ICP algoritmą. Atliktas dviejų gylio sistemų spartos ir tikslumo tyrimas parodė, jog Kinect kamera spartos atžvilgiu yra efektyvesnis bei 2-5 kartus tikslesnis sprendimas nei įprastinė stereo kamerų sistema. Objektų aptikimo algoritmų efektyvumo eksperimentuose nustatytas maksimalus aptikimo tikslumas apie 90% bei pasiekta maksimali 15 kadrų/s veikimo sparta analizuojant standartinius VGA 640x480 raiškos vaizdus. Atliktas objektų pozicijos ir orientacijos nustatymo ICP metodo efektyvumo tyrimas parodė, jog vidutinė absoliutinė pozicijos ir orientacijos nustatymo paklaida yra atitinkamai apie 3.4cm bei apie 30 laipsnių, o veikimo sparta apie 2 kadrai/s. Tolesnis optimizavimas arba duomenų kiekio minimizavimas yra būtinas norint pasiekti geresnius veikimo rezultatus mobilioje ribotų resursų roboto sistemoje. Darbe taip pat buvo sėkmingai... [toliau žr. visą tekstą] / This work presents a performance analysis of the state-of-the-art computer vision algorithms for object detection and pose estimation. Initial field study showed that many algorithms for the given problem exist but still their combined comparison was lacking. In order to fill in the existing gap a software and hardware solution was created and the comparison of the most suitable methods for a robot system were done. The analysis consists of detector accuracy and runtime performance evaluation using simple and robust techniques. Object pose estimation via ICP algorithm and stereo vision Kinect depth sensor method was used in this work. A conducted two different stereo system analysis showed that Kinect achieves best runtime performance and its accuracy is 2-5 times more superior than a regular stereo setup. Object detection experiments showcased a maximum object detection accuracy of nearly 90% and speed of 15 fps for standard size VGA 640x480 resolution images. Accomplished object position and orientation estimation experiment using ICP method showed, that average absolute position and orientation detection error is respectively 3.4cm and 30 degrees while the runtime speed – 2 fps. Further optimization and data size minimization is necessary to achieve better efficiency on a resource limited mobile robot platform. The robot hardware system was also successfully implemented and tested in this work for object position and orientation detection.