MTAT magistritööd – Master's theses
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/10062/30974
Browse
Recent Submissions
Item Testing Wireless Security Alarm Systems from the Estonian Market(Tartu Ülikool, 2024) Paas, Alar; Morgan, Daniella Melissa, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutMagistritöö eesmärk on uurida Eestis levinud juhtmevabade valvesüsteemide haavatavust kordusrünnete ning raadiosegamise suhtes. Analüüsitakse võimalust erinevate juhtmevabade komponentide signaale salvestada ning taasesitada ja seeläbi valvesüsteeme eksitada ning võimalusel süsteem valvestatud olekust välja lülitada. Vaadeldakse edastatavate signaalide komplektsust ning hinnatakse võimalusi kasutatava koodi toore jõuga murdmiseks. Samuti vaadeldakse süsteemides kasutatavate kiipkaartide ja žetoonide kloonimiskindlust. Koostati anonüümne küsitlus kasutajatele ning valveteenuste ja süsteemide pakkujatele, et välja selgitada milline on üldine teadlikkus antud töös käsitletavatest rünnetest ja kuidas kogevad erinevad osapooled võimalike turvanõrkuste olemust. Uurimustöö on läbiviidud kasutades turvatooteid pakkuvate ettevõtete enamlevinud juhtmevabade sensoritega valvesüsteemide valikut ja ka järelturul kättesaadavaid valvesüsteeme. Käesolev lõputöö ei ole ühegi ettevõtte poolt sponsoreeritud ning esitab sõltumatu hinnangu tuginedes läbiviidud testidele. Testimine on läbi viidud koduses keskkonnas eraldiseisvalt üles seatud süsteemidega ja avalikult kättesaadavate vahenditega. Kõik käsitletud valvesüsteemid ei ole omavahel analoogse võimekusega ning seetõttu käsitleti iga süsteemi eraldiseisvalt vastavalt tema olemasolevatele osistele ja spetsifikatsioonile. Testitulemused näitavad, et probleeme esineb nii vanadel kui ka uutel tänapäevastel valvesüsteemidel. Täna on võimalik osta endale tuntud pakkuja juhtmevaba valvesüsteem, mis on kergesti rünnatav. Probleemiks on ka odavad Hiina turult pärinevad seadmed, mis enamasti ei vasta ühelegi tunnustatud turbestandardile. Magistritöö tulemusena antakse ülevaade hetkel Eesti turul levinud juhtmevabade valvesüsteemide turvalisusest - milliseid valvesüsteeme ei tohiks pimesi usaldada ning esitame soovitused võimalike ohtude maandamiseks.">Magistritöö eesmärk on uurida Eestis levinud juhtmevabade valvesüsteemide haavatavust kordusrünnete ning raadiosegamise suhtes. Analüüsitakse võimalust erinevate juhtmevabade komponentide signaale salvestada ning taasesitada ja seeläbi valvesüsteeme eksitada ning võimalusel süsteem valvestatud olekust välja lülitada. Vaadeldakse edastatavate signaalide komplektsust ning hinnatakse võimalusi kasutatava koodi toore jõuga murdmiseks. Samuti vaadeldakse süsteemides kasutatavate kiipkaartide ja žetoonide kloonimiskindlust. Koostati anonüümne küsitlus kasutajatele ning valveteenuste ja süsteemide pakkujatele, et välja selgitada milline on üldine teadlikkus antud töös käsitletavatest rünnetest ja kuidas kogevad erinevad osapooled võimalike turvanõrkuste olemust. Uurimustöö on läbiviidud kasutades turvatooteid pakkuvate ettevõtete enamlevinud juhtmevabade sensoritega valvesüsteemide valikut ja ka järelturul kättesaadavaid valvesüsteeme. Käesolev lõputöö ei ole ühegi ettevõtte poolt sponsoreeritud ning esitab sõltumatu hinnangu tuginedes läbiviidud testidele. Testimine on läbi viidud koduses keskkonnas eraldiseisvalt üles seatud süsteemidega ja avalikult kättesaadavate vahenditega. Kõik käsitletud valvesüsteemid ei ole omavahel analoogse võimekusega ning seetõttu käsitleti iga süsteemi eraldiseisvalt vastavalt tema olemasolevatele osistele ja spetsifikatsioonile. Testitulemused näitavad, et probleeme esineb nii vanadel kui ka uutel tänapäevastel valvesüsteemidel. Täna on võimalik osta endale tuntud pakkuja juhtmevaba valvesüsteem, mis on kergesti rünnatav. Probleemiks on ka odavad Hiina turult pärinevad seadmed, mis enamasti ei vasta ühelegi tunnustatud turbestandardile. Magistritöö tulemusena antakse ülevaade hetkel Eesti turul levinud juhtmevabade valvesüsteemide turvalisusest - milliseid valvesüsteeme ei tohiks pimesi usaldada ning esitame soovitused võimalike ohtude maandamiseks.Item Towards practical privacy-preserving data analysis with Intel TDX-based Sharemind HI(Tartu Ülikool, 2024) Rull, Herman; Kisand, Armin Daniel, juhendaja; Matulevičius, Raimundas, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutTõenduspõhiste otsuste tegemiseks on sageli vaja liita erinevatelt osapooltelt saadud andmeid. Samas ei pruugi andmeomanikud olla privaatsusest tulenevatel kaalutustel nõus oma andmeid jagama. Sharemind HI on platvorm, er arendada andmeanalüüsi rakendusi, mille eesmärk on säilitada andmeomanike andmeid andemete elukaare vältel. Seejuures kaitse parasjagu töödeldavatele andmetele on tagatud jooksutades arvutusi Intel SGX usaldatavas täitmiskeskkonnas. Intel SGX piirab programmeerimiskeelte ja teekide kasutust. Piirang laieneb ka Sharemind HIga arendatud andmeanalüüsi rakendustele. Töös pakume välja tarkvaraarhitektuuri Sharemind HI-le, mis kasutab Intel TDXi usaldatavat täitmiskeskkonda. Loodud arhitektuur võimaldab eemaldada praegusele süsteemile rakenduvad arenduspiirangud, seejuures säilitades vana süsteemiga võrdväärse võimestiku. Me leidsime, et Intel TDXist puuduvatest isolatsiooni ja andmete pitserdamise võimekusest tingitud riske on võimalik maandada kasutades tehnilisi meetmeid. Jooksutades Sharemind HI andmevooge Intel TDXiga ja tavalises VMis, nägime, et Intel TDXi kasutamisega seonduvad lisakulud on minimaalsed. Töös loodud arhitektuur on samm erinevaid programmeerimiskeeli ja teeke toetava Sharemind HI suunas. See lihtsustab andmeanalüüsi arendajate tööd, võimaldades kasutada olukorrale sobivaid tööriistu. Magistritöös kirjeldatud arhitektuuri on võimalik kasutada süsteemi edasiseks hindamiseks või uue süsteemi implementeerimise toetamiseks.Item A comparative study of database schema on query performance in data warehousing(Tartu Ülikool, 2024) Pajuleht, Roland; Ševtšenko, Eduard, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutKäesolevas töös võrreldakse päringute jõudluse ja täitmisplaanide erinevusi kahe erineva andmemodelleerimise lähenemisviisi vahel. Mõõtmelist modelleerimist, mis on andmelao ehitamise üheks standardlahenduseks, võrreldakse vähem standardiseeritud mudeliga, mis hakkab tekkima, kui konkreetsed andmearhitektuuriprotseduurid ei ole paigas. Nende skeemide peal viiakse läbi mitmed analüütilised. Selgus, et kuigi loetavus laia tabeli puhul on parem, tekivad kiiresti jõudlusprobleemid. Traditsioonilistes andmeladudes töötades peavad andmetöötlejad järgima väljakujunenud arhitektuuripraktikaid, et hoida üleval tõhusat andmeladu.Item Kaalulangetuse edukust ennustavate iseloomujoonte määramine(Tartu Ülikool, 2024) Puudist, Eerik Sven; Vainik, Uku, juhendaja; Kolde, Raivo, juhendaja; Arumäe, Kadri, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutThis study examines the relationship of personality traits with changes in body mass index (BMI) using a more detailed personality measurement questionnaire and a larger sample (N > 45000) compared to previous studies. Using regression models (linear models, random forest, XGBoost), Gaussian mixture models, and factor analysis, we examine the relationships of personality traits with a person’s largest historical BMI, largest BMI decline, and BMI regain. The goal is to find which character traits influence those outcomes the most to assist in developing personalized weight loss treatment plans. We point out that BMI is related to almost all aspects of one’s personality. Those relationships seem to be linear. However, the factors predicting the change in BMI are different between genders, and therefore both genders should be addressed separately in the development of weight loss methodologies.Item Estonian Synthetic Error Generation by Prompting for Grammatical Error Correction(Tartu Ülikool, 2024) Vainikko, Martin; Luhtaru, Agnes, juhendaja; Fišel, Mark, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutEesti keele grammatiliste vigade parandamise jaoks ei ole piisavalt andmeid, et tõhusalt treenida autokorrektorit. Hiljutised edusammud suurte keelemudelite vallas on aga avanud uusi võimalusi sünteetiliste andmete genereerimiseks. Genereerime OpenAI GPT mudelitega (GPT-3.5-Turbo, GPT-4-Turbo ja GPT-4) lausetesse grammatilisi vigu. Hindame genereeritud andmehulki manuaalselt hulki märgendades ning treenides hulkade peal transformeripõhiseid autokorrektoreid. Me järeldasime, et laused, mis pärinevad grammatiliste vigade korpusest ning kuhu GPT on vigu genereerinud, saavutavad automaathindmisel võrdväärseid tulemusi inimandmetega. Märgendamise tulemusena märkasime, et GPT genereerib probleemseid muutusi lausetesse. Töö avab palju uusi suundi edasisteks uurimusteks.Item Analysing Model Attacks in Machine Learning Pipeline(Tartu Ülikool, 2024) Elemosho, Toluwani Mathew; Flores, Huber, juhendaja; Ottun, Abdul-Rasheed, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutMasinõppemudelid on märkimisväärselt arenenud ja on lahutamatuks osaks erinevates sektorites, sealhulgas tervishoius, rahanduses ja transpordis. Kuid nende kasutuselevõtt on toonud kaasa haavatavusi, eriti ründavaid rünnakuid, mis manipuleerivad andmetega, et neid mudeleid petta. Käesolev lõputöö uurib masinõppemudelite vastupidavust selliste rünnakute vastu ja uurib Explainable AI (XAI) tehnikate rakendamist mudelite läbipaistvuse ja turvalisuse parandamiseks. Põhjaliku kirjanduse ülevaate kaudu tuvastab see uurimus usaldusväärse tehisintellekti kriitilised põhimõtted, sealhulgas seletatavuse, tehnilise vastupidavuse ja inimliku järelevalve. Metoodika analüüsib süstemaatiliselt ründavaid rünnakuid, kasutades tehnikaid nagu SHAP ja LIME, et hinnata mudelite käitumist erinevates rünnakustsenaariumides. Uurimus tutvustab ka inimjärelevalve armatuurlauda, mis on loodud rünnakute intuitiivsete visualiseerimiste pakkumiseks, aidates paremini mõista ja vähendada haavatavusi. Eksperimentaalsed tulemused toovad esile XAI tõhususe ründavate manipulatsioonide tuvastamisel ja selgitamisel, parandades seeläbi AI süsteemide vastupidavust. Kasutajauuringud toovad esile olulised leiud seoses selgituste rolliga AI süsteemides. Lühikesed selgitused suurendavad märkimisväärselt kasutajate kaasatust, eelistust teabe vastu, rahulolu, tekstilist selgust ja usaldusväärsust võrreldes selgituste puudumisega. Siiski, selgituste pikkuse suurendamine lühikestest pikkadeks annab minimaalselt täiendavat kasu. Need tulemused viitavad sellele, et lühikesed selgitused on väga tõhusad kasutajate usalduse ja kaasatuse suurendamisel AI süsteemidega. See uurimus annab valdkonnale panuse, pakkudes välja tugevad kaitsemehhanismid ründavate rünnakute vastu ja rõhutades inimjärelevalve rolli AI süsteemides. See rõhutab vajadust läbipaistvate, seletatavate ja vastupidavate AI mudelite järele, et tagada nende ohutu ja eetiline kasutuselevõtt kriitilistes rakendustes.Item A Functional Prototype and General Architecture of An-alytic Data Management for a Railway Company(Tartu Ülikool, 2024) Metelitsa, Mait; Raun, Kristo, juhendaja; Awad, Ahmed, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutMagistritöö käsitleb andmetehnika ja ärianalüütika temaatikat raudtee-ettevõttes. Töö ees-märk on lahendada EVR-i analüütilise andmehaldusplatvormi moderniseerimisega seotud väljakutseid. Lõputöö üks peamisi uudseid külgi on detailne analüüsipõhine kirjeldust sellest, kuidas EVR-il oleks kõige otstarbekam nii rahaliselt kui ka arhitektuuriliselt oma analüütilist and-mehaldusplatvormi moderniseerida. Töös on avatud hetkeolukord, kirjeldatud lähteandmete nomenklatuuri ning läbi otsustusdimensioonide ja tehnoloogiliste alternatiivide üksikasja-liku analüüsi on jõutud tulevase arhitektuuri teekaardini. Väljapakutud tulevikuarhitektuur toetab paindlikku hübriidset lähenemisviisi, mis ühendab infrastruktuuri kui teenust (IaaS) ja tarkvara kui teenust (SaaS) käitumise mudeleid. Rõhu-tamist väärib, et tasakaal IaaS ja SaaS tarkvara käitamismudelite vahel on kohandatud vas-tavalt andmeallikate tüübile ja keerukusele. Praktilise panusena realiseeritakse töös tulevikuarhitektuuri komponentidele tuginedes kaks kaasust. Esmalt, ostuarvete XML-ide ridade ning teiseks, ülesõitude logiandmete automa-tiseeritud analüüsi- ja andmetöötlusvood. Praktiliste kaasuste jaoks arendatud lahendused baseeruvad mh tehnoloogiatel nagu Dagster andmetöötlusvoogude orkestreerimiseks, Post-gres andmete säilitamiseks ja Streamlit andmete visualiseerimiseks. Sellega annab lõputöö praktilise panuse EVRi andmetöötlusvõimekuse edasisse parandamisse ja valmistab ette tehnilist võimekust ja asutusesisest kompetentsi SaaS andmejärve platvormi kasutuselevõ-tuks. Eeldatavalt saab selleks platvormiks olema Microsoft Fabric. Lõputöö annab üldisema panuse andmehalduse ja andmetehnika valdkonda, pakkudes struk-tureeritud raamistikku analüütiliste lahenduste arhitektuuridisaini loomiseks. Võttes arvesse andmetehnika ja ärianalüüsi suhteliselt mõõdukat varasemat vaagimist raudteesektoris, toetab käesolev lõputöö märkimisväärselt selle teadmislünga ületamist.Item Geneetilise riskiskoori ja vaimse tervise häirete koosmõju südame-veresoonkonnahaiguste riskile(Tartu Ülikool, 2024) Rips, Karolin; Lehto, Kelli, juhendaja; Fischer, Krista, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutCardiovascular diseases (CVD) are the leading cause of death in Estonia. In order to avoid premature mortality, it is important to assess the risk of disease even before symptoms occur. For this purpose, risk models can be created that take into account the environmental factors influencing the risk of CVD and genetic predisposition. Associations between mental health disorders and CVD risk have also been found. The master’s thesis examines whether and how depression, bipolar disorder and anxiety disorders affect the risk of CVD and whether there is an interaction between the effects of these diseases and polygenic risk score (PRS) for coronary heart disease. Data from the Estonian Biobank and survival analysis methods are used to assess CVD risk. As a result, depression, anxiety disorder, and bipolar disorder increase the risk of CVD. Furthermore, a negative interaction between PRS and depression on CVD risk was found in women – depression significantly increases the risk of CVD, and there is no additional effect of PRS in the presence of depression (in other words, depression overshadows the effect of PRS).Item Eestikeelsete tekstülesannete genereerija ja lahendaja(Tartu Ülikool, 2024) Ilus, Gervin; Aller, Sven, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutThe objective of this master's thesis is to develop a generator and solver for Estonian text-based mathematical problems, utilizing the Estonian Natural Language Toolkit (EstNLTK) toolkit for processing. The application aims to support both the educational process and show capabilities of Estonian natural language processing in the education domain. The application allows users to create and solve mathematical text problems, providing not only the solutions but also a detailed step-by-step explanation. The project also includes user testing of the application and an analysis of the results to gain insight into the strengths and limitations of the created system. Additionally, the thesis analyzes previous similar solutions to understand the capabilities and limitations of currently existing systems.Item Control Code Comprehension with Large Language Models (LLMs)(Tartu Ülikool, 2024) Sats, Sander; Roy, Kallol, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutSuured keelemudelid (LLM) leiavad kõiksugustes rakendustes laialdaselt kasutust, alates teksti kokkuvõtetest kuni automatiseeritud teoreemide tõestamiseni ja koodi mõistmisest kuni koodi genereerimiseni. Juhiseid (viipasid) kasutatakse, et suuri keelemudeleid (LLM) uute ülesannete lahendamiseks häälestada ja selle läbi üldistusvõimet suurendada. Praeguseni on vähem pingutusi suunatud, et suuri keelemudeleid (LLM) tarkvara arenduses, näiteks loomulikust keelest koodiks, koodi paranduse, koodist arusaamise jne ülesanneks, kasutada. Koodi mõismine keelemudelite (LLM) abiga ei ole triviaalne probleem, sest programmikoodi ja loomulike keele vahel on struktuurilisi erinevusi. Veel enam, teksti korpuste peal treenitud kaubanduslikud keelemudelid ((LLM) on suletud lähtekoodiga ning neil jääb läbipaistvusest ja korratavusest vajaka. Et seda lünka täita pakub antud töö keelemudelite (LLM) koodi mõistmiseks kasutamise viipade häälestamiseks välja uudse meetodi. Me olen viiba abil ChatGPT 3.5 ja ChatGPT 4 häälestanud kontrollsüsteemide Matlabi koodi mõistmiseks. Meie käsitsi kirjutatud Matlabi kood simuleerib erinevate kontrollsüsteemide, näiteks tagasiside kontroll ja PID kontroll, käitumist. Me pakume välja ja disainime kolme eri tüüpi viipasid: (i) tekstiline viip, (ii) loogiline viip ja (iii) numbriline viip, et aidata keelemudelil (LLM) kontrollsüsteemide koodist aru saada. Me pakume keelemudelite (LLM) koodi mõismise õigsuse hindamiseks välja uue mõõdiku. See töö näitab, et kuigi keelemudelid on keeleliste ülesannete lahendamises väga head, siis ei ole nad kontrollkoodi skriptide, mis töötavad peamiselt numbrilistes ja lineaar-algebralistes domeenides, mõistmiseks veel piisavalt küpsed.Item Bakterite eristamine fluoromeetri spektrist masinõppe abil(Tartu Ülikool, 2024) Rõõm, Rimmo; Rebane, Ott, juhendaja; Aljanaki, Anna, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutIn this master thesis, the most suitable machine learning solution is found for the fluorometer device H2B-Spectral developed by LDI Innovation OÜ. The machine learning methods tested in this thesis aim to improve the differentiation of various microorganisms on selected solid surfaces. The device functions as a multi-channel fluorometer, exciting the measured sample surface with three different ultraviolet wavelengths and reading the emitted optical fluorescence signal on three different wavelength channels. Based on the obtained eight number data (one channel provides no information), the sensor's software must classify the measurement point into pre-learned classes. In this study, over thirteen classes of various microorganisms are measured, and different machine learning methods (including decision tree, random forest, KNN, support vector machine, ensemble voting) are compared for their classification performance. The most effective classification method identified in this study will be implemented in the standard machine learning system in the software for H2B-Spectral.Item Exploring SQL-based near real-time conformance checking using Stream Processing Engines(Tartu Ülikool, 2024) Annilo, Agnes; Raun, Kristo, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutVastavuskontrolli kasutatakse äriprotsesside korrektse toimimise valideerimiseks. Sündmuste logide vastavuse kontrollimist kasutatakse tihti terviklikkuse ja regulatsioonidele vastavuse tagamisel. Andmevoogude töötlemisele keskenduvate platformide arenguga, mis pakuvad peaaegu reaalajas andmetöötlust, saab mittevastavust kiiresti ja täpselt tuvastada. Andmevoogude töötlemise platformid nagu Kafka või Spark on kujundatud andmete töötlemiseks peaaegu reaalajas ja on optimeeritud SQL-i jaoks. Magistritöös uuritakse vastavuse kontrolli võimalikku rakendamist, kasutades SQL-i koos Kafka ja ksqlDB või Spark Structured Streaming platformiga reaalajas andmevoogude vastavuse kontrollimisel. Magistritöös vormistatakse nende platformide asutamise võimalused ning puudused.Item Systematic Evaluation of Trustworthy AI Augmentation in Modern Applications(Tartu Ülikool, 2024) Marasinghe, Marasinghe Mudiyanselage Rasinthe; Flores, Huber, juhendaja; Ottun, Abdul-Rasheed, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutTehisintellekt (AI) on levinud mitmetes sektorites, sealhulgas tervishoius, rahanduses, hariduses ja transpordis, muutes ülesannete täitmist ja otsuste tegemist. Kuid tehisintellekti kiire integreerimine on tekitanud märkimisväärset muret eraelu puutumatuse, eelarvamuste, turvalisuse ja tehisintellekti süsteemide, mida sageli nimetatakse „mustadeks kastideks“, läbipaistmatuse pärast. Need probleemid rõhutavad kriitilist puudujääki, mis on seotud tehisintellekti süsteemide tõhususe ja usaldusväärsuse tagamisega. Käesolevas uuringus käsitletakse seda puudujääki, keskendudes pideva inimliku järelevalve praktilisele rakendamisele tehisintellekti arendamisel. Uuringus hinnatakse konkreetselt SPATIAL platvormi jaoks välja töötatud adaptiivset armatuurlauda, et suurendada tehisintellekti läbipaistvust ja aruandekohustust. Uuringus hinnatakse eksperimentide kaudu meditsiinilise analüüsimooduliga (MAM), mis kasutab seletava tehisintellekti (XAI) meetodeid, et anda elektrokardiogrammi (EKG) andmeid analüüsivatele sidusrühmadele rollipõhiseid selgitusi, tehisintellekti genereeritud selgituste tõlgendatavust ja süsteemi toimimist erineva kasutajakoormuse korral. Tulemused näitavad, et kohandatud selgitused parandavad märkimisväärselt kasutajate arusaamist ja usaldust, samas kui süsteem säilitas tugeva jõudluse, tagades skaleeritavuse ja usaldusväärsuse. Need teadmised annavad väärtuslikke juhiseid praktiliste vahendite väljatöötamiseks, et tõhustada tehisintellekti järelduste jälgimist ja järelevalvet, mis on kooskõlas usaldusväärse tehisintellekti regulatiivsete nõuetega.Item Teavituse rakendus äriprotsesside optimeerimiseks(Tartu Ülikool, 2024) Tiirik, Talis; Tulev, Uku, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutThere is a large amount of professional literature confirming that business process optimization is necessary and a relevant topic. The issue lies in whether and how to implement it in the private and public sectors. Asking "How to Optimize Public Sector Business Processes Through a Digital Notification Application?", the answer should be affirmative to map out individual problems, simplify the use of services, and involve the community in making improvement proposals. At the same time, it is important to individually assess the business needs of each organization and develop sector-specific customized solutions that allow for the maximum efficiency of the application.Item Two-Party Multi-Point Function Secret Sharing(Tartu Ülikool, 2024) Külaots, Erki; Krips, Toomas, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutTurvaline ühisarvutus on tähtis krüptograafia haru, mis tegeleb privaatsete andmete töötlemisega. Üks oluline komponent turvalises ühisarvutuses on korreleeritud juhuslikkus, mis aitab osapooltel teha arvutusi efektiivsemalt või vähendada nendevahelise suhtluse mahtu, säilitades seejuures andmete privaatsust. Mõned näited sellisest korreleeritud juhuslikkusest on juhuslikud pimeedastusseosed (OT), lineaarfunktsiooni pimeväärtustamisseosed (OLE), Beaveri kolmikud ja ühekordsed tõeväärtustabelid. Mitmikpunktfunktsiooni saladusejaostust saab edukalt kasutada (pseudo)juhuslike seoste genereerimisel. Sellest tulenevalt tekib küsimus, et kuidas saame konstrueerida efektiivset mitmikpunktfunktsiooni saladusejaostusskeemi. Käesolevas magistritöös läheneme me sellele küsimusele uutmoodi, kasutades puu struktuuri, pseudojuhuarvude generaatorit ja lineaarvõrrandisüsteeme. Meie skeem MultiFunUSLESS on efektiivsuselt võrreldav varasemate konstruktsioonidega ja on väärtustamisfaasis neist kiireim. Seega on see teatud kasutusjuhtudel parim valik. MultiFunUSLESS võimaldab meil mitmikpunktfunktsiooni saladusejaotusskeemi konstrueerimisele läheneda uutviisi. Arvutiteaduses on efektiivsus võtmesõnaks – algoritmid peaksid arvutama kiiremini, kasutama vähem ressursse ja suhtlus peaks olema minimaalne. See ongi käesoleva magistritöö eesmärk.Item Plokiahela kasutamine avalikes e-teenustes Eesti näitel(Tartu Ülikool, 2024) Pajoma, Pirgit; Villemson, Jan, juhendaja; Krips, Kristjan, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutToday, Estonia is a country with a highly developed digital infrastructure, where most important public services are available online. It is often claimed that one of the keys to success in the development of Estonian public e-services is the use of blockchain. This master's thesis examines in more detail the actual scope of blockchain use in Estonian public e-services. The research methods used were a systematic literature analysis, which resulted in a literature review, and interviews, which resulted in an overview of the actual use of blockchain in three Estonian public e-services. This research helps to better understand whether and how the blockchain is integrated into Estonian digital services and what is the added value of its use to the systems.Item Anomaly Detection in CDR-Based Trajectories of the Mobile Cellular Network(Tartu Ülikool, 2024) Vaino, Tiit; Hadachi, Amnir, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutMobiilse kõne- ja andmeside andmestik on suurepärane viis inimeste asukoha ja liikumise ligikaudseks hindamiseks. Seda saaks eetiliselt kasutada nii valitsuste kui ka eraettevõtete poolt. Näiteks kasutavad hädaabiteenused inimeste telefonide asukohti, et teada saada, kuhu saata abi. Ligikaudne asukoht saadakse mobiili ja mobiilivõrgu andmete kombineerimisega mobiilivõrgu kärgede (mobiilimasti antennide katvusalade) asukohtadega. Mitmed asukoha sündmused koos järjestikuste ajatemplitega saab kokku panna üheks trajektooriks. Neid asukohti ja trajektoore võiks kasutada mitmesuguste valitsuse või ärivaldkonna küsimuste analüüsimiseks. On oluline tagada, et andmekogumid oleksid puhtad, et vältida vigaste analüüside põhjal kallite vigade tegemist. Põhiline probleem on selles, et kärje asukoht andmebaasis ja reaalses elus ei kattu, sest on tehtud inimlik viga või andmebaaside pole sünkroonis. Antud magistritöö pakub välja mudeli anomaaliate tuvastamiseks CDR-põhistes trajektoorides, kasutades Trajectory Anomaly Detection with Mixed Feature sequence (TAD-FM) ehk siis trajektoori anomaaliate tuvastamine kombineeritud tunnusjoonte jadaga lähenemisviisi. Mudeli treenimine ja testimine viidi läbi reaalsete andmetega, kuhu olid integreeritud virtuaalsed anomaaliad, kus mõne kärje asukohti oli tahtlikult muudetud. Lisaks on mudelile tehtud täiustusi, et vähendada treenimise ja ennustamise ajalist keerukust. Pakutav mudel suutis märgistada ja tuvastada 66% kärgedest, millel olid valed asukohaandmed, kui kõrvalekalded.Item Quiz Converter: The tool for creating quizzes in Coursera and Moodle(Tartu Ülikool, 2024) Klamas, Anneli; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutKäesolevas lõputöös kirjeldatakse konkreetset vormingut järgivat DOCX-faili Moodle XML-iks ja Coursera DOCX-iks teisendava rakenduse arendamist. Kuna selle eesmärgi täitmiseks on vähe tasuta tööriistu, aitab selle lõputöö käigus arendatud rakendus õppejõududel testide loomisel käsitsi tööd vähendada. Rakenduse Quiz Converter lõid kaks arendajat, kellest üks keskendus peamiselt rakenduse tagasüsteemile ja paigaldamisele ning teine selle eesliidesele.Item Extracting Lexical Relations from Large Pre-trained Language Models(Tartu Ülikool, 2024) Rudi, Eduard; Fišel, Mark, juhendaja; Orav, Heili, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutAlates OpenAI ChatGPT ilmumisest on suured keelemudelid muutunud äärmiselt populaarseks. ChatGPT põhineb generatiivsel eeltreenitud transformeril (GPT), mille uusim versioon on GPT-4. Selle lõputöö eesmärk on testida GPT-4 võimeid, mida praegu peetakse suurte keelemudelite tipptasemeks. Lähenemisviisiks on wordnet-tüüpi sõnastiku genereerimine, mis on sõnade ja nende suhete võrgustik. See on tõhus meetod GPT-4 testimiseks, sest võimaldab testida mudelit mitmes keeles, sealhulgas ressursirohketes keeltes nagu inglise keel ja ressursivaestes keeltes nagu eesti keel. Varasemad katsed wordneti genereerimisel tuginesid suuresti masintõlkele, mis tavaliselt ei ole ressursivaeste keelte puhul tõhus. Kahjuks ei osutunud GPT-4 sooritus siinses töös nii heaks, kui oodati. Enim esines raskusi sõna kõigi tähenduste genereerimise ja suhete üle genereerimisega. Need probleemid esinesid mõlemas keeles. Lõppkokkuvõttes töötavad generatiivsed suured keele mudelid kõige paremini, kui kontekst juba eksisteerib, näiteks kokkuvõtete loomisel või ühiktestide genereerimisel.Item Predicting the molecular mechanisms of genetic variants(Tartu Ülikool, 2024) Yarish, Dzvenymyra-Marta; Alasoo, Kaur, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutHaiguste mehhanismide avastamiseks ja uute ravimisihtmärkide prioritiseerimise hõlbustamiseks on vaja paremini mõista neid molekulaarseid mehhanisme, mille kaudu geneetiliste variandid mõjutavad haiguseid ja teisi komplekstunnuseid. Tavaliselt kasutatakse variantide toimemehhanismide väljaselgitamiseks molekulaarsete kvantitatiivse tunnuse lookuste (ingl k molecular quantitative trait locus, molQTL) uuringud, mis peaksid aitama tuvastada, kas konkreetne geneetiline variant mõjutab RNA splaissimist (sQTL) või geeniekspressiooni (eQTL). Kahjuks ei suuda aga molQTL meetodid täpselt vahet teha splaissimise ja geeniekspressiooni mehhanismidel ning lisaks ei ole neil võimekust tuvastada haruldaste variantide mõju. Nende puuduste ületamiseks uurisime, kas ja kuidas oleks võimalik kasutada masinõpet variantide toimemehhanismide ennustamiseks. Esmalt koostasime me käsitsi kureeritud treeningandmestiku, milles olid kahte tüüpi molQTLid: splaissimist mõjutavad sQTLid ja läbi kromatiini avatuse geeniekspressiooni mõjutavad eQTLid. Seejärel võrdlesime kahe süvanärvivõrgumudeli (Enformer ja ChromBPNet) võimet ennustada geneetilise variandi mõju kromatiini avatusele ja leidsime, et ChromBPNet mudeli ennustused olid üldiselt täpsemad. Järgmiseks töötasime välja geneetilise variandi toimemehhanismi ennustamise mudeli, mis ühendas endas klassikalised genoomiülesed tunnused erinevate süvaõppemudelite ennustustega. See mudel saavutas sQTL ja eQTL klasside eristamisel peaaegu 90% täpsuse, ületades märgatavalt ühe suure alusmudeli skooridel põhineva klassifikaatori 80%-list täpsust. Viimaks rakendasime toimemehhanismi ennustamise mudelit eQTL Catalogue andmebaasis olevat QTLid klassifitseerimiseks. Meie mudeli ennustused olid hästi kooskõlas geeniekspressiooni QTL-idega, kuid enamikku Leafcutteri meetodi poolt tuvastatud võimalikke splaissimise seoseid ei klassifitseeritud sQTL-ideks. Käesoleva töö käigus loodud uudne andmekogum ja esialgne masinõppemudel võimaldavad tulevikus paremini ennustada haigusseoseliste geneetiliste variantide toimemehhanisme.”