Práce je zaměřena na klasifikaci zařízení v síti pouze na základě pasivního pozorování. Zadání obtížností odpovídá rozsahu diplomové práce. Práce splnila všechny body zadání.

Vytvořený software má potenciál přispět ke zvýšení síťové kyberbezpečnosti.

Studentka byla po dobu řešení práce aktivní, svou práci pravidelně konzultovala a na konzultace byla připravena.

Evaluation level: assignment fulfilled

Zadání považuji za splněné v celém rozsahu.

Práce má logickou strukturu a jednotlivé kapitoly na sebe přirozeně navazují. Studentka postupuje systematicky od problematiky analýzy síťového provozu a TLS fingerprintingu, přes otisky JA3/JA4+, asociační pravidla, návrh modulu, tvorbu databáze otisků, až k závěrečnému vyhodnocení. Text je srozumitelný a dobře se čte. Práci doplňuje řada názorných obrázků a schémat, které čtenáři umožňují vytvořit si jasnou představu o popisovaných technologiích a postupech. Pozitivně hodnotím také iterativní postup v experimentování, přičemž technická zpráva dobře demonstruje, jak studentka klasfikátory postupně zdokonalovala a k jakým zlepšením díky konkrétním krokům došlo.

Pro klasikaci síťových zařízení slečna Novotná používá asociační pravidla se zdůvodněním, že přímé použití databáze otisků nevedlo k dostatečné přesnosti. Taková volba je v kontextu zadání smysluplná, ale chybí mi diskuse, proč nebyly použity a zda byly zváženy také jiné klasifikační přístupy vhodné pro kategorické atributy, např. modely na bázi strojového učení (rozhodovací stromy, KNN, neuronové sítě).

Velmi pozitivně hodnotím kapitolu o zhodnocení výsledků, kde autorka používá přehledné tabulky a matice záměn, díky kterým čtenář dobře vidí, kde řešení funguje a kde selhává. Uvítal bych však přesnější zdůvodnění použitého způsobu skórování pravidel. Studentka by mohla také podrobněji analyzovat příčiny špatně klasifikovaných vzorků. U obr. 7.2, 7.4, 7.6, 7.8 a 7.10 je pojem "matice záměn" poněkud nepřesný. Jde spíše o normalizovanou kontingenční tabulku, neboť referenční třídy a výstupní třídy klasifikátoru nejsou totožné.

Bibliografie čítá celkem 36 zdrojů, přičemž všechny jsou relevantní řešenému tématu. Prohřešky vůči citační etice jsem neobjevil. Pozitivně hodnotím, že práce zahrnuje aktuální zdroje k TLS fingerprintingu a JA4+, včetně publikací z několika posledních let. Převzaté obrázky jsou korektně označeny.

U klíčových metodických rozhodnutí, zejména volby asociačních pravidel, způsobu jejich skórování, nebo využití řetězců User-Agent pro anotaci dat, bych očekával hlubší oporu v literatuře a srovnání s alternativními přístupy. V seznamu literatury se také objevují překlepy, např. "approch" nebo "TCL/IP". U citace TLS 1.2 text uvádí RFC 5246, ale reference odkazuje na dokument s jiným číslem.

Výsledky mají jasný praktický potenciál, protože rozšiřují systém ADiCT o možnost klasifikovat síťová zařízení v šifrovaném provozu na základě otisku JA4+ bez dešifrování obsahu. Výsledky práce tak nabízejí využití v oblasti bezpečnostního monitoringů, konkrétně pro pasivní identifikaci zařízení a operačních systémů. 

Před reálným nasazením by však bylo potřeba zlepšit přesnost klasifikace typu zařízení a zejména minoritních tříd obecně. Také bych doporučoval provést rozsáhlejší validaci na různorodějších datech. Práci tedy považuji za prakticky přínosný základ, který bude prakticky využitelný hlavně po dalším rozšíření databáze a zpřesnění detekce.