Student využíval doporučené materiály a vlastními silami vyhledával další.

Technickou část zprávy jsem viděl dopředu, zaslal jsem poznámky, na které student reagoval a zejména evaluační část značně vylepšil. I tak se domnívám, že by se text a provedené pokusy daly ještě vylepšit.

Kapitoly logicky navazují: teorie - existující řešení - návrh - implementace - vyhodnocení. Velmi kladně hodnotím, že student v kapitole 6 čísla nejen prezentuje, ale i vysvětluje, proč se algoritmy chovají jinak na různých typech vstupů (Tab. 6.3, 6.5, 6.10), a v sekci 6.4 explicitně pojmenovává trade-offy vůči JShelter. Výhrady mám k následujícím aspektům. Jednotlivé úvody kapitol a sekcí neobsahují stručný popis obsahu, což znesnadňuje čtení - např. kapitola 2 skáče přímo do sekce 2.1 bez návětí, sekce 5.5 (Data Persistence) obsahuje jedinou podsekci 5.5.1 a žádný úvodní text, což odporuje základnímu typografickému pravidlu (členit do podsekcí jen při dvou a více). Postrádám jasnější oddělení kapitoly 4 (Design) od kapitoly 5 (Implementation) - sekce 5.3 a 4.1.3 se v popisu Smart Permutation částečně překrývají. Poměr rozsahu kapitol je nestandardní: kapitola 6 (Evaluation) o rozsahu 13 stran převažuje nad kapitolami 4 (Design, 7 stran) a 5 (Implementation, 9 stran) dohromady, což pro bakalářskou práci nepovažuji za vyvážené. Návrh i implementaci by bylo vhodné rozšířit zejména o popis pracovního postupu, alternativ, které autor zvažoval a zamítl, a o detail integrace čtyř extraction cest do jednotného Promise rozhraní.

Realizovaný výstup je rozdělen na frontend (Vue 3 SPA) a backend (Python FastAPI s SQLite), přičemž výpočetní logika je oddělena do src/libs/ (canvas-utils.js, image-metrics.js, protection-logic.js). Toto oddělení je odůvodněné a usnadňuje opakované měření odstíněné od DOM redraws (sekce 5.1.3). Oceňuji návrhovou volbu Source vs. Environment protection mode (sekce 4.2.1), která čistě odděluje protekce pracující nad raw pixelovým bufferem od protekcí zachytávajících na úrovni browser API. Vlastní algoritmus Smart Permutation s využitím Oklab metriky a dvouúrovňového prahu (epsilon_max, epsilon_safe) považuji za netriviální přínos.

Výhrady mám k následujícím aspektům. Jednotkové testy evaluačního frameworku a image-metrics.js v odevzdané práci nejsou přiloženy. Váhy pro RecoveryScore (Tab. 6.6) jsou laděny per-image, což činí čísla v Tab. 6.7 silně závislá na předznalosti vstupu, kterou reálný tracker nemá. Worst-case 16.1 ms Smart Permutace u canvasu 200 x 200 px nedává prostor pro větší canvasy ani pro aplikační logiku stránky, a sample size 25 opakování pro p95 odhad je dolní hranicí toho, co lze považovat za statisticky stabilní.

Evaluation level: zadání téměř splněno s drobnými výhradami

Student vypracoval funkční evaluační framework, navrhl dva alternativní protekční algoritmy (Spatial a Smart Pixel Permutation) a porovnal je s nástroji Brave Shields a JShelter ve čtyřech dimenzích. Body 1, 3, 4 a 6 zadání považuji za splněné. K bodu 2 mám výhradu: PriVaricator a FPRandom jsou v kapitole 3 popsané pouze teoreticky, do experimentálního srovnání nevstoupily. K bodu 5 mám výhradu: práce používá pouze repliku canvas-probe knihovny FingerprintJS v datasetu T7, vlastní FingerprintJS a její visitorId hash v evaluaci použity nejsou. Zadání bylo splněno s drobnými výhradami.

Bibliografie obsahuje 24 zdrojů, které pokrývají problematiku od základních prací (Eckersley, Mowery a Shacham, Wang et al. k SSIM) až po recentní zdroje (Snyder et al. k Brave, Polčák et al. k JShelter, Vastel et al. k FP-STALKER, W3C Mitigating Browser Fingerprinting). Oceňuji, že student v textu rozlišuje, které algoritmické detaily JShelter přebírá z konkrétních částí zdrojového kódu (poznámky pod čarou na str. 12, 41). Výhrady mám k citační normě: formát zdrojů označených přípiskem "online" není konzistentní s ČSN ISO 690, knižní zdroj [11] postrádá ISBN, zdroj [3] nemá autora ani datum vydání.