Zápisník je prostorem pro kratší odborné texty, metodické poznámky a reflexe nad tématy, která souvisejí se systémovým inženýrstvím, informatikou, bezpečností, použitelností informačních systémů a digitální transformací.
Nejde o formální publikační výstupy, ale o průběžně rozvíjený prostor pro odborné myšlenky, které propojují výzkum, výuku a širší společenský kontext.
Připojujete se v kavárně nebo na stadionu k volné Wi-Fi? Náš aktuální výzkum ukazuje, že uživatelé sice teoreticky znají rizika, ale v praxi je kvůli pohodlí vědomě ignorují. Ukazuje se tak, že spoléhat v moderním světě pouze na kybernetickou edukaci selhává.
Hodnocení uživatelského zážitku dlouho naráželo na jeden zásadní problém: lidské vnímání je neostré a jen stěží se dá vměstnat do rigidních číselných škál. V našem novém výzkumu proto představujeme metodu SUTMUFL, která tento přístup radikálně mění. Díky využití fuzzy logiky umožňuje hodnotitelům posuzovat informační systémy zcela přirozeným jazykem, což výrazně snižuje jejich kognitivní zátěž a přináší přesnější výsledky.
Rozhodování o bezpečnosti na veřejných Wi-Fi sítích se dlouhodobě spoléhá na kompromisy. Systémy často sčítají a průměrují data o uživateli, zařízení a prostředí do jednoho výsledného skóre. Tento přístup ale maskuje kritické zranitelnosti. Náš nový výzkum proto představuje architekturu Tri-Vector Risk (TVR) a výpočetní model WiRe, který toto nebezpečné průměrování odstraňuje.
Připojujete se v kavárně nebo na stadionu k volné Wi-Fi? Náš aktuální výzkum ukazuje, že uživatelé sice teoreticky znají rizika, ale v praxi je kvůli pohodlí vědomě ignorují. Ukazuje se tak, že spoléhat v moderním světě pouze na kybernetickou edukaci selhává.
Hodnocení uživatelského zážitku dlouho naráželo na jeden zásadní problém: lidské vnímání je neostré a jen stěží se dá vměstnat do rigidních číselných škál. V našem novém výzkumu proto představujeme metodu SUTMUFL, která tento přístup radikálně mění. Díky využití fuzzy logiky umožňuje hodnotitelům posuzovat informační systémy zcela přirozeným jazykem, což výrazně snižuje jejich kognitivní zátěž a přináší přesnější výsledky.
Rozhodování o bezpečnosti na veřejných Wi-Fi sítích se dlouhodobě spoléhá na kompromisy. Systémy často sčítají a průměrují data o uživateli, zařízení a prostředí do jednoho výsledného skóre. Tento přístup ale maskuje kritické zranitelnosti. Náš nový výzkum proto představuje architekturu Tri-Vector Risk (TVR) a výpočetní model WiRe, který toto nebezpečné průměrování odstraňuje.
