Доклады 2025 года Планируемые доклады / Upcoming talks: ??.09.2025 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. 04.06.2025 Митяков Е.С. Методология анализа угроз информационной безопасности объектам критической информационной инфраструктуры с использованием цифровых двойников. Докладчик: Митяков Евгений Сергеевич, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой КБ-9 «Предметно-ориентированные информационные системы» Института кибербезопасности и цифровых технологий ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет» (РТУ МИРЭА),Москва. Реферат. В докладе представлена методология анализа угроз информационной безопасности объектов критической информационной инфраструктуры, основанная на интеграции цифровых двойников и системного подхода к моделированию угроз. Научная новизна доклада состоит в разработке: 1. Многоаспектной модели декомпозиции критической информационной инфраструктуры как объекта цифрового моделирования. 2. Комплекса моделей цифрового двойника объекта критической информационной инфраструктуры. 3. Расширенной модели угроз информационной безопасности объектам критической информационной инфраструктуры. 4. Алгоритмов обнаружения угроз информационной безопасности на основе цифрового двойника объекта критической информационной инфраструктуры. 5. Комплекса методик оценки угроз информационной безопасности объектам критической информационной инфраструктуры. Решаемая проблема: отсутствие научно-методической базы для анализа угроз информационной безопасности в многокомпонентных системах КИИ, что затрудняет формализацию взаимосвязей, моделирование каскадных эффектов и выбор адаптивных защитных стратегий в условиях цифровой трансформации. 30.05.2025 Израилов К.Е. Генетический реверс-инжиниринг для нейтрализации уязвимостей программного обеспечения. Докладчик: Израилов Константин Евгеньевич, к.т.н., с.н.с. Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук» (СПб ФИЦ РАН-СПИИРАН). Реферат. В докладе представлены результаты теоретического исследования и практической реализации подхода к деэволюции представлений программы, основанного на генетических алгоритмах и предназначенного для обнаружения и устранения уязвимостей. Научная новизна доклада состоит в создании: 1. Методологии реверс-инжиниринга программной системы в интересах обнаружения уязвимостей, охватывающей весь накопленный опыт области, дополняя его отсутствующими методами и средствами их выполнения. 2. Модели жизненного цикла программы с разноуровневыми уязвимостями с позиции эволюции представлений, отличающейся от аналогов высоким уровнем абстракции, наличием единого набора признаков представлений и учетом различных сценариев процесса. 3. Подхода генетической деэволюции представлений программы, отличающегося от аналогичных, непосредственно преобразующих текущее представление в предыдущее, противоположной направленностью, решающего оптимизационную задачу путем выполнения множественных итеративных преобразований программы из предыдущего представления в текущее. 4. Научно-методического и алгоритмического инструментария для проведения генетической декомпиляции представлений программы, включающего следующие оригинальные инструменты: метод генетической декомпиляции представлений программы, генетическая модель исходного кода, алгоритмы работы с моделью исходного кода и его генерации, алгоритмы прогнозирования размера исходного кода по машинному и предсказания константных значений, а также метрика сравнения двух ассемблерных кодов. 5. Архитектуры системы генетического реверс-инжиниринга представлений программы с интеллектуальным функционалом по поиску уязвимостей и программной реализации ее компонента, являющейся результатом проектирования подхода генетической деэволюции программ и реализации работоспособного прототипа, включающей оригинальный модуль сигнатурно-генетического поиска. Решаемая проблема: отсутствие теоретических и практических положений реверс-инжиниринга программ на базе генетических алгоритмов, применяемых в интересах результативного, оперативного и ресурсоэкономного обнаружения и устранения разноуровневых уязвимостей. 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.