Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" разработали алгоритм, который повысил точность выявления киберугроз в системах "умного города", сообщили в вузе. Об этом сообщает ТАСС.
Исследователи представили модифицированный алгоритм MFedBN, предназначенный для обнаружения сетевых вторжений и кибератак. Разработка основана на методе федеративного обучения нейросетей FedBN, в который была дополнительно внедрена локальная нормализация данных. Такое решение позволило повысить устойчивость алгоритма к разнородным источникам информации, поступающим от городских сенсоров.
Испытания проводились на массивах данных, полученных от элементов инфраструктуры "умного города". В ходе экспериментов MFedBN показал более высокие результаты по сравнению с базовой моделью FedBN.
В университете сообщили, что эффективность алгоритма проверяли в рамках двух прикладных задач. Первая была связана с мониторингом поведения коммерческого транспорта, где точность классификации данных с датчиков грузовых автомобилей составила 85 процентов. Вторая задача касалась обеспечения сетевой безопасности, при которой алгоритм достиг точности 99,98 процента при выявлении киберугроз и сетевых атак.
Ранее ученые ИТМО разработали установку, которая оценивает одноразовую посуду на биоразлагаемость.
Фото: pxhere
Обсуждение ( 0 ) Посмотреть все