Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В ЛЭТИ разработали программу для защиты от кибератак
Программное обеспечение позволит аналитикам более эффективно выявлять аномалии в информационных системах и размечать данные для автоматизации процесса.
Современные информационные системы зачастую подвергаются серьезным кибератакам. Так, например, по данным компании «Ростелеком-Солар», 92 процента кибератак, совершенных высокопрофессиональными злоумышленниками в 2021 году, были направлены на объекты критической информационной инфраструктуры, а именно государственные организации, предприятия энергетики, промышленности и военно-промышленного комплекса.
Для обеспечения безопасности кибер-физических объектов, таких как «умные» системы очистки водоснабжения или ракетные двигатели, используются методы машинного обучения и искусственного интеллекта. На основании выявленных ранее аномалий появляется возможность в будущем предотвратить подобную кибератаку. Чтобы алгоритмы машинного обучения работали корректно, необходимы размеченные данные – данные, дополненные тегами о типах атак или аномалий с присвоением справочных тегов или выходной информацией.

Ручная разметка данных – это непростая и дорогостоящая задача. Для ее решения ученые кафедры информационных систем (ИС) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» разработали специальный инструмент, программное обеспечение (ПО), которое позволит упростить ручную разметку за счет автоматизированного определения различных состояний объекта, выявления выбросов и применения интерактивных моделей визуализации.
«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», – отмечает руководитель проекта, доцент кафедры ИС Евгения Новикова.
Работа ПО основана на вычислении триангуляции Делоне для последовательности точек данных, описывающих состояние кибер-физического объекта на заданном интервале времени. Полученное интегральное значение может быть легко визуализировано на временной шкале. График изменения данного значения способен отражать изменение состояния объекта во времени, а всплески и пики укажут как на возможные отклонения от нормы в состоянии объекта, так и на переходные состояния в его функционировании. По словам ученых, эта методика сравнима по точности с наиболее популярными алгоритмами выявления аномалий, не требующих размеченных данных, а по вычислительной эффективности превосходит их почти в три раза.
«На данный момент существует множество Open Source-аналогов для разметки данных, среди которых инструменты Label Studio и TagAnomaly и другие. Однако работа этих программ не подразумевает свертывание и группировку данных в один интегральный показатель, что является преимуществом нашего ПО», — говорит аспирант кафедры ИС Антон Шулепов.

Разработанное ПО универсально по сфере использования и найдет свое место в работе компаний, занимающихся разработкой средств защиты информации, которым для обучения моделей машинного обучения, широко используемых сейчас в информационной безопасности, требуются размеченные наборы данных.
Сегодня проект находится на этапе тестирования разработанного программного инструмента и выполнения экспериментов на различных наборах данных для оценки его эффективности. Далее планируется доработка методики выявления аномалий и подача заявления на патент. Проект «Программное средство аннотирования многомерных данных для выявления аномалий в поведении кибер-физических объектов» поддержан грантом конкурса научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических проектов СПбГЭТУ «ЛЭТИ».
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Чтобы охотиться при температурах ниже нуля, пауки рода Clubiona выработали особые белки-антифризы. Изучив членистоногих, собранных в грушевых садах неподалеку от города Брно (Чехия), ученые раскрыли молекулярный механизм, позволяющий этим паукам не впадать в зимнюю спячку.
Наблюдая за галактикой CANUCS-LRD-z8.6 с помощью космической обсерватории «Джеймс Уэбб», астрономы обнаружили в ее центре сверхмассивную черную дыру. Хотя она существовала всего через 500 миллионов лет после Большого взрыва, ее масса оказалась рекордной для столь ранней эпохи.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
