| Название НИОКТР |
Технологии искусственного интеллекта для обеспечения безопасного цифрового пространства: адаптивные алгоритмы определения и реагирования на сложные угрозы социальной инженерии в условиях развития высокопроизводительных вычислений
|
| Аннотация |
Прорывная тематика исследования может создать предпосылки для формирования новых научных направлений, а именно: квантизации моделей машинного обучения с использованием результатов функционального анализа, распараллеливания высокопроизводительных вычислений, гибридных и эффективных нейросетевых моделей обработки данных с приложениями в области обеспечении безопасности цифрового пространства. Проект нацелен на решение важной прикладной научной задачи, такой как разработка интеллектуальной системы, стабильной к атакам социальной инженерии, реализующую баланс между точностью, вычислительной эффективностью и интерпретируемостью решений. В рамках реализации проекта будут разработаны адаптивные алгоритмы машинного обучения для идентификации атак социальной инженерии, высокопроизводительные вычислительные архитектуры на основе параллельных вычислений. Разработанные решения, в том числе гибридные модели интеллектуальной защиты, объединяющие преимущества сетей KAN и трансформеров, необходимы для эффективной обработки больших объемов данных. Дополнительно будут задействованы методы квантизации моделей на базе разложений тензоров и векторов, обеспечивающие оптимизацию вычислительных ресурсов, высокопроизводительную обработку данных. Среди научных задач следует отметить разработку методов индикации атак социальной инженерии, исследование различных подходов, архитектур и методов, сфокусированных на повышение эффективности интеллектуальных систем защиты, в том числе оптимизацию вычислений, адаптивные алгоритмы машинного обучения и квантизацию моделей. Помимо этого, участниками проекта будет продолжены исследования возможного повышения эффективности гибридных нейросетевых моделей обработки сигналов, использующих оконное преобразование Фурье, вейвлет-анализ, капсульные, сверточные, рекуррентные нейронные сети, численные и другие методы математической оптимизации нейросетевых структур, на базе полученных ранее результатов.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
18000.0
|
| Дата начала |
2025-09-10
|
| Дата окончания |
2028-06-30
|
| Номер контракта |
25-71-10012
|
| Дата контракта |
2025-09-10
|
| Количество отчетов |
3
|
| УДК |
004.8.032.26
|
| Количество просмотров |
11
|
| Руководитель работы |
Плешакова Екатерина Сергеевна
|
| Руководитель организации |
Винокуров Олег Евгеньевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МИРЭА - РОССИЙСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Заказчик |
Российский научный фонд
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-11-27 20:49:33 UTC, 2025-11-27 20:49:33 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области компьютерных наук и информационных технологий
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
Искусственный интеллект; кибербезопасность; высокопроизводительные вычисления; рекуррентные, капсульные нейронные сети; сети Колмогорова-Арнольда; социальная инженерия
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Фундаментальное исследование
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
28.23.37 - Нейронные сети
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
—
|
