The enormous growth of the Internet and the World Wide Web has provided the opportunity for an enterprise to extend its boundaries in the global business environment. While commercial functions can be shared among a variety of strategic allies - including business partners and customers, extranets appear to be the cost-effective solution to providing global connectivity for different user groups. Because extranets allow third-party users into corporate networks, they need to be extremely secure and external access needs to be highly controllable. Access control and authorisation mechanisms must be in place to regulate user access to information/resources in a manner that is consistent with the current set of policies and practices both at intra-organisational and cross-organisational levels. In the business-to-customer (B2C) e-commerce setting, a service provider faces a wide spectrum of new customers, who may not have pre-existing relationships established. Thus the authorisation problem is particularly complex. In this thesis, a new authorisation scheme is proposed to facilitate the service provider to establish trust with potential customers, grant access privileges to legitimate users and enforce access control in a diversified commercial environment. Four modules with a number of innovative components and mechanisms suitable for distributed authorisation on extranets are developed: * One-shot Authorisation Module - One-shot authorisation token is designed as a flexible and secure credential for access control enforcement in client/server systems; * Token-Based Trust Establishment Module - Trust token is proposed for server-centric trust establishment in virtual enterprise environment. * User-Centric Anonymous Authorisation Module - One-task authorisation key and anonymous attribute certificate are developed for anonymous authorisation in a multi-organisational setting; * Agent-Based Privilege Negotiation Module - Privilege negotiation agents are proposed to provide dynamic authorisation services with secure client agent environment for hosting these agents on user's platform

S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.