Программная реализация интеллектуальных моделей по обнаружению кибератак на объекты критической информационной инфраструктуры финансового сектора

Наименование РИД	Программная реализация интеллектуальных моделей по обнаружению кибератак на объекты критической информационной инфраструктуры финансового сектора
Реферат	Цель работы - разработка методов машинного обучения, которые будут эффективно обнаруживать кибератаки на объекты финансового сектора, что позволит повысить уровень безопасности информационных систем и минимизировать потенциальные риски. Объектом исследования являются информационные системы, используемые в финансовом секторе, включая банки, страховые компании и другие организации, которые обрабатывают чувствительные финансовые данные и требуют высокого уровня защиты от киберугроз. В ходе работы были использованы методы машинного обучения, таких как классификация, кластеризация и методы глубокого обучения, включая нейронные сети. Актуальность работы обусловлена постоянно растущим числом кибератак на финансовые учреждения, что угрожает безопасности данных и финансовым активам клиентов. Применение методов машинного обучения для обнаружения таких атак является необходимым шагом для уменьшения рисков и обеспечения защиты объектов критической информационной инфраструктуры. В рамках работы разработаны программные инструменты, которые могут анализировать сетевой трафик и поведение пользователей в режиме реального времени и выдавать предупреждения о возможных атаках. Ожидается, что внедрение этих инструментов позволит значительно сократить время реагирования на инциденты и повысить точность обнаружения кибератак. Разработанные методы и инструменты могут быть применены в различных секторах финансовой индустрии, включая коммерческие банки, инвестиционные компании, страховые организации, а также в системах обработки платежей и электронных денежных переводов. Теоретическая значимость работы заключается в развитии методов и алгоритмов машинного обучения, применяемых к области кибербезопасности, в то время как практическая значимость заключается в создании эффективных инструментов для защиты финансовых учреждений, которые будут адекватно реагировать на киберугрозы и обеспечивать безопасность данных. Программа представляет собой интегрированное программное решение, использующее алгоритмы машинного обучения для анализа и обработки данных о сетевом трафике и поведенческих паттернов пользователей, осуществляя предсказание и классификацию потенциальных угроз в реальном времени, что поможет специалистам по кибербезопасности быстро реагировать на инциденты и минимизировать возможные убытки. В результате ее внедрения ожидается повышение уровня безопасности и защитных способностей финансовых учреждений.
Возможные направления использования	Программа для ЭВМ, направленная на обнаружение кибератак на объекты критической информационной инфраструктуры финансового сектора, может быть использована в различных направлениях. Во-первых, она может служить для обнаружения аномалий в сетевом трафике, обеспечивая мониторинг в реальном времени и выявление паттернов, указывающих на возможные кибератаки, такие как DDoS-атаки, подмены DNS и spoofing. Во-вторых, интеллектуальные модели могут быть применимы для анализа поведения пользователей с целью обнаружения несанкционированного доступа и мошеннических операций в информационных системах финансовых учреждений. Третьим направлением использования может стать защита платежных систем, где программа будет интегрирована с платежными шлюзами для мониторинга транзакций и выявления подозрительных операций, таких как двойные списания. Кроме того, программа может содействовать управлению инцидентами безопасности, создавая систему для быстрой реакции на угрозы и минимизации потенциальных убытков.
Количество опытных образцов	0
Количество просмотров	2
Наличие дополнительных файлов	False
Использование РИД правообладателем	False
Внешнее использование РИД	False
НИОКТР (JSON)	{}
ИКСИ (JSON)	[]
ИКСПО (JSON)	[]
ОЭСР (JSON)	[]
Дата первого статуса	2025-01-29T15:13:55.620222+00:00
Предполагаемый тип результата	Программа для ЭВМ
Ожидаемая роль	Исполнитель
Заказчик	УПРАВЛЕНИЕ ДЕЛАМИ ПРЕЗИДЕНТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Руководитель работы	Петросов Давид Арегович
Руководитель организации	Плотников Игорь Геннадьевич
Регистрационный номер НИОКТР	124041000008-6
Последний статус	Подтверждена, 626012500028-2, 2026-01-25 15:00:02 UTC
ОКПД	Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области экономики и предпринимательства
Ключевые слова	искусственный интеллект; машинное обучение; финансовый сектор; Информационная безопасность; КИИ; управление рисками
Исполнители	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ"
Авторы	Корчагин Сергей Алексеевич; Сердечный Денис Владимирович; Беспалова Наталья Викторовна
Коды тематических рубрик	81.93.29 - Информационная безопасность. Защита информации
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	—