Противодействие стегоанализу с использованием генеративно-состязательных сетей
Доклад содержит исследование методов противодействия стегоанализу, особенное внимание уделяется подходам на основе искусственного интеллекта. Предлагаемый подход ориентирован на изображения, он базируется на использовании генеративно-состязательных сетей с учетом значимости пикселей.
Обнаружение искусственно синтезированных аудиофайлов с использованием графовых нейронных сетей и алгоритмических методов анализа текста
Доклад посвящен исследованию подходов к решению проблемы обнаружения искусственно синтезированных медиаданных на примере аудиоданных. Предлагается сочетать единовременный анализ характеристик аудиофайла и его смысловой составляющей, представленной в виде текста. В основе подхода лежат графовые нейронные сети и алгоритмические подходы на основе анализа ключевых слов и тональности текста.
Обфускация модели искусственной нейронной сети с применением афинных преобразований
В докладе поднимается вопрос обеспечения безопасности модели искусственной нейронной сети посредством изменения ее структуры и весов. Работоспособность модели ИНС при этом сохраняется, однако в условиях отсутствия обратных преобразований, ее функциональные характеристики становятся непригодными для использования. Предложенный метод позволяет защитить ИНС от несанкционированного запуска в случае ее утечки ввиду отсутствия у нарушителя знаний о выполненных в отношении ИНС преобразований.
Защита программно-определяемых сетей с использованием квантовых нейронных сетей
Доклад посвящен исследованию подходов к защите программно-определяемых сетей (Software-Defined Networking, SDN) от кибератак. Предоставляя гибкий и эффективный способ управления сетевыми ресурсами, программно-определяемые сети, тем не менее, уязвимы к ряду специфичных атак. Предложен подход, базирующийся на использовании квантовых нейронных сетей как инструмента повышения безопасности программно-определяемых сетей.
Реализованные в решение методики обезличивания и создания синтетических наборов для обеспечения защиты персональных данных, в том числе для их безопасного использования в системах искусственного интеллекта
В рамках доклада представляется описание создания макета технического решения с программными библиотеками обезличивания и производства синтетических наборов данных, а также функционалом, позволяющим обеспечивать оценки статистических свойств массивов.
О статическом анализе исполняемых файлов на содержание вредоносного кода
В работе описывается статический анализ исполняемых файлов с помощью моделей на основе машинного и глубокого обучения.
Синтез сетевой инфраструктуры самоорганизующихся киберфизических систем с использованием искусственного интеллекта
Доклад посвящен исследованию проблемы синтеза сетевой инфраструктуры киберфизических систем, обладающих способностью к самоорганизации, таким образом, чтобы обеспечить ее устойчивость к кибератакам. Сформулированы и математически описаны критерии синтеза, определены графовые метрики и инварианты, которые будут использоваться при синтезе. Рассмотрены алгоритмы машинного обучения и архитектуры нейронных сетей, подходящие для решения поставленной задачи. *Исследование выполнено при финансовой поддержке Минцифры России в рамках конкурса «Грант ИБ МТУСИ» (соглашение № 40469-04/23-Д от 01.08.2023).
