Доклады 2025 года Планируемые доклады / Upcoming talks: 16.05.2025 Израилов К.Е. Генетический реверс-инжиниринг для обнаружения и устранения уязвимостей программного обеспечения. Докладчик: Израилов Константин Евгеньевич, к.т.н., с.н.с. лаборатории проблем компьютерной безопасности, СПИИРАН. Реферат. Доклад посвящен обнаружению и устранению уязвимостей программной системы путем ее реверс-инжиниринга, то есть – преобразованием бинарной формы программ в более человеко-ориентированный вид для её последующего анализа. Процесс реверс-инжиниринга сведен к оптимизационной задаче по подбору конструкций восстанавливаемого представления исходного кода, обеспечивая тем самым обратный процесс эволюции программы, ее декомпиляцию. Для решения задачи применяется искусственный интеллект в части генетических алгоритмов. Основные научные результаты, полученные в исследовании, состоят из методологии реверс-инжиниринга программной системы, модели жизненного цикла программы с уязвимостями, деэволюции представлений программы, инструментария для проведения генетической декомпиляции, а также, архитектуры системы генетического реверс-инжиниринга и программной реализации. 23.05.2025 Шкляр Е.В. Метод повышения эффективности биометрических систем идентификации на основе клавиатурного почерка. Докладчик: Шкляр Евгений Вадимович, старший преподаватель СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Реферат. В докладе представлены научные результаты исследования метода повышения эффективности идентификации пользователей на основе клавиатурного почерка, представляющего собой динамику работы пользователей на клавиатуре. Научная новизна доклада состоит в следующем: 1. Для обеспечения высокоточной идентификации пользователей на основе ввода свободного текста разработан алгоритм формирования списка слов с заданным распределением биграмм. 2. Описана математическая модель клавиатурного почерка пользователя информационной системы как основа для технического проектирования программной подсистемы обработки сигнала биометрической системы общего вида. 3. Для обеспечения функционирования указанной подсистемы разрабатывается метод биометрической идентификации и аутентификации пользователей ИС на основе геометрического сходства распределений вероятности времени набора биграмм при сравнении образцов клавиатурного почерка в подсистеме сравнения биометрической системы общего вида. 4. Математическая модель и метод положены в основу архитектуры и алгоритма функционирования программно-аппаратной подсистемы биометрической идентификации и аутентификации пользователей ИС. Решаемая проблема: разработка метода идентификации пользователей на основе анализа клавиатурного почерка, позволяющего снизить значение коэффициента равных ошибок, упростить вычисления за счет отказа от использования ресурсоемких нейросетевых методов, а также получить возможность реализации программно-аппаратных комплексов для идентификации на основе клавиатурного почерка. Состоявшиеся доклады / Completed talks: 11.04.2025 Кашевник А.М. Методы анализа неинвазивно собираемых многомодальных данных об операторах эргатических систем для прогнозирования их психофизиологического состояния. Докладчик: Кашевник Алексей Михайлович , к.т.н., с.н.с. СПИИРАН. Реферат. В работе предложена методология анализа многомодальных данных оператора эргатических систем, которые включают в себя методы анализа видеоданных на основе технологий компьютерного зрения, а также анализ глазодвигательной активности оператора. На основе технологий интеллектуального анализа табличных данных рассматриваются электроэнцефалограммы и электрокардиограммы, что в совокупности позволяет осуществлять мониторинг и прогнозировать психофизиологическое состояние оператора, а именно, утомление, стресс, потерю концентрации внимания, уровень сонливости, соответствие оператора характеру его деятельности. Новизна. В работе используется комплект интеллектуальных технологий, включающий новые алгоритмы работы с данными и усовершенствованные нейросетевые архитектуры, позволяющие повысить эффективность решения задачи мониторинга и прогнозирования состояния оператора критической инфраструктуры. 28.03.2025 Москвитин Д.В. Управление потоками в многопутевых гетерогенных сетях с использованием систем обучения с подкреплением. Докладчик: Москвитин Дмитрий Владимирович, директор центра облачных компетенций, аспирант ИТМО. Реферат. В докладе представлен инновационный подход к управлению потоками в многопутевых гетерогенных сетях с использованием систем обучения с подкреплением. Ключевым аспектом предложенного метода является уникальная система мониторинга состояния сети, комбинации оценки состояния сети как по данным так и по времени. Научная новизна данного исследования состоит в следующем: • применение нейросетей глубокого обучения для коммутации пакетов в многопутевых гетерогенных сетях; • разработка системы мониторинга на основе интервалов, которые автоматически актуализируются при подтверждении приема пакетов данных. Решаемая проблема: повышение надежности передачи данных в гетерогенных многопутевых системах коммуникаций. Видео. https://my.mts-link.ru/29930273/1532923156/record-new/1235206431 28.02.2025 Соловьёв С.В. Современные системы поддержки доказательства и их применения. Докладчик: Соловьёв Сергей Владимирович, кандидат физ.-мат. наук, профессор университета г. Тулуза (Toulouse), доцент кафедры алгоритмической математики СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Реферат. В докладе представлен обзор систем автоматического и интерактивного доказательства теорем и их применений (например, для верификации доказательств и компьютерных программ). Обсуждаются перспективы взаимодействия с системами ИИ. Видео. https://drive.google.com/file/d/1aNRUKARW8VH6GHYVQn-TZ-ywqJrHUyHz/view?usp=sharing 14.02.2025 Ляхов П.А. Высокопроизводительные устройства цифровой обработки изображений на основе вычислений в системе остаточных классов. Докладчик: Ляхов Павел Алексеевич, кандидат физ.-мат. наук, доцент, зав. кафедрой математического моделирования факультета математики и компьютерных наук им. профессора Н.И. Червякова Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ), зав. отделом модулярных вычислений и искусственного интеллекта математического центра «Северо-Кавказский центр математических исследований» СКФУ.. Реферат. В докладе представлены методы, алгоритмы и архитектуры для высокопроизводительной обработки изображений на современных вычислительных устройствах. Основной проблемой при проектировании таких устройств является высокая вычислительная сложность реализуемых методов, приводящая к низкой скорости обработки изображений. В качестве главного вычислительного инструмента для повышения скорости работы устройств выбрана система остаточных классов. Основные полученные результаты включают: • метод цифровой фильтрации сигналов с организацией арифметической обработки данных в системе остаточных классов с модулями специального вида; • методы высокопроизводительной вейвлет-фильтрации цифровых изображений на основе матричных вычислений с понижающей дискретизацией; • методы, алгоритмы и архитектуры организации арифметической обработки данных, представленных в системе остаточных классов, при выполнении немодульных операций на основе Китайской теоремы об остатках с дробными величинами; • методы и алгоритмы дискретного вейвлет-преобразования изображений с использованием масштабированных коэффициентов и арифметической обработкой в системе остаточных классов; • высокопроизводительные и отказоустойчивые архитектуры нейронных сетей на основе арифметической обработки данных в системе остаточных классов.