Специалисты Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета ЛЭТИ разработали специальную программу, позволяющую выявлять аномалии в цифровых системах и бороться с кибератаками. Об этом рассказала в пятницу доцент кафедры информационных систем ЛЭТИ Евгения Новикова.
«Новизна предлагаемого инструмента состоит в реализуемой методике выявления аномалий путем построения интегрального показателя оценки изменения состояний объекта, позволяющего выявить аномалии в поведении, алгоритме его вычисления и подходе к визуальной разметке данных на основе данного показателя», — сообщила Новикова.
Она отметила, что сегодня для обеспечения кибербезопасности различных сложных объектов, от систем очистки водоснабжения до ракетных двигателей, используются системы искусственного интеллекта, способные к самообучению на опыте уже произведенных кибератак. Однако для обеспечения эффективности и корректности этого машинного самообучения необходимы системы разметки данных, которые должным образом идентифицируют и классифицируют аномалии и угрозы по основным признакам.
Зачастую подобная разметка производится IT-специалистами вручную, что существенно повышает издержки обеспечения кибербезопасности объектов. Как пояснила Новикова, новая разработка ученых из ЛЭТИ позволяет автоматизировать сложные процессы разметки данных и визуализировать получаемую информацию эффективным способом. По ее словам, предлагаемая методика сравнима по точности с наиболее популярными алгоритмами выявления аномалий, существующими сейчас на рынке, но по вычислительной эффективности превосходит их почти в три раза.
Проект находится на этапе дополнительного тестирования с целью повышения эффективности системы. По результатам ученые доработают свою программу и подадут заявление на патент, после чего планируется вывод ПО на отечественный рынок.
Timetta 2026.1 прошла проверку совместимости с Astra Linux 1.7 и 1.8
Производитель систем охлаждения раскрыл характеристики AMD Epyc Verano: новый сокет, до 72 ядер Zen 6 и частота до 5 ГГц
Портативный Kubernetes: строим частное ARM64-облако своими руками
130 отделений «Лавки» подключили к доставке роботами Яндекса
Рынок резервного копирования в России достиг 5,8 млрд рублей за полугодие
Как я добавил прямой выбор входов в QUAD 3: реверс ARM-прошивки, бинарный патч и 64 байта здравого смысла
HR-платформа «ИТ и СБ решений» получила чаты, встречи и обучение МТС Линк
Тест китайского ИИ-ускорителя PPU Zhenwu 810E от Alibaba в работе с LLM