Александр Пономарёв

Текст

Разработанное СПбГЭТУ «ЛЭТИ» программное обеспечение позволит аналитикам более эффективно выявлять аномалии в информационных системах

Для обеспечения кибербезопасности умных систем обычно используются методы машинного обучения и искусственного интеллекта. На основании выявленных ранее аномалий появляется возможность предотвращать подобные кибератаки. А чтобы алгоритмы машинного обучения работали корректно, необходимы размеченные данные — теги о типах атак или аномалий с присвоением справочных тегов или выходной информацией.

Ручная разметка данных — довольно непростая задача, поэтому для ее решения ученые кафедры информационных систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» разработали программный инструмент, который позволит упростить ручную разметку за счет автоматизированного определения различных состояний объекта, выявления выбросов и применения интерактивных моделей визуализации.

Работа софта основана на вычислении триангуляции Делоне для последовательности точек данных, описывающих состояние объекта на заданном интервале времени. Полученное интегральное значение может быть визуализировано на временной шкале. График его изменения способен отражать изменение состояния объекта во времени, а всплески и пики укажут на возможные отклонения в состоянии объекта и на переходные состояния в его функционировании.

В России также обещают сделать защиту телевидения от пиратов:

Читать на ЦО.РФ

В России появится система защиты телевидения от пиратов Она станет альтернативой зарубежным аналогам

Госпредприятие «Космическая связь» разрабатывает для российских операторов спутникового и кабельного телевидения систему кодирования телеканалов

Использованные источники: