Конкурс ПО НИОКТР > Поиск команды

Проекты 2025

О проекте Требуемые специалисты Контакты
Архитектура веба будущего, построенного на криптографически верифицированных зашифрованных бесконфликтно объединяемых в реальном времени тотально доступных структурах, которые можно безопасно синхронизировать через любые, даже не надёжные, каналы связи. crus.hyoo.ru Криптоаналитик, который проверит текущие алгоритмы или предложит лучшие. Уже есть несколько идей, которые стоит обсудить.;
TS-разработчик, готовый печь полезные социальные сервисы как пирожки по нескольку штук в день. Да, с нашими технологиями это действительно возможно.;
Системный программист, который реализует высокопроизводительный узел синхронизации. P2P - это хорошо, но и сервера никто не отменял.;
Дизайнер, который нарисует нам симпатичного маскота, доступную инфографику и прочие иллюстрации для наших статей. Желание делать видео уроки будет плюсом.		 nin-jin@ya.ru
Здравствуйте. Требуется создать автоматизацию процесса принятия решений итеративного процесса дизайн-мышления. Обязателен интерфейс и алгоритм, позволяющий реализовать процессы обработки данных в облачных системах, позволяя оптимизировать процессы обмена данными, из хранения и выдачи результата с учетом оптимизации процесса времени ожидания обработки запроса. academic@alexandramiracle.com
Промышленный интернет вещей (IIoT) стал важнейшей основой современной инфраструктуры, обеспечивая функционирование жизненно важных секторов, от энергетики и водоснабжения до транспорта и нефтехимии. Однако, этот растущий уровень зависимости от IIoT сопровождается всплеском изощренных кибератак, особенно со стороны Advanced Persistent Threats (APT) – сложных и длительных угроз. Эти коварные атаки характеризуются скрытным и продолжительным проникновением в промышленные сети, позволяя злоумышленникам шпионить, манипулировать и нарушать критически важные промышленные процессы, что потенциально может привести к катастрофическим последствиям для важнейшей инфраструктуры. Для решения этой неотложной проблемы безопасности, наш проект представляет инновационный фреймворк, основанный на машинном обучении, разработанный для проактивного обнаружения APT в реальном времени в средах IIoT. Этот фреймворк спроектирован для непрерывной работы, обеспечивая немедленную идентификацию и реагирование на угрозы, прежде чем злоумышленники смогут достичь своих вредоносных целей и нанести ущерб. Ключевые преимущества и инновации проекта: Проактивное предотвращение угроз: Выходя за рамки реактивных мер безопасности, наш фреймворк применяет проактивный подход, анализируя паттерны сетевого трафика для выявления аномалий и индикаторов активности APT до того, как произойдут значительные нарушения. Работа в реальном времени: Разработанный для скорости и оперативности, фреймворк работает в режиме реального времени, мгновенно обрабатывая и анализируя сетевые потоки. Это обеспечивает своевременное обнаружение угроз, что имеет решающее значение для минимизации воздействия быстро развивающихся атак. Использование передового машинного обучения: В основе нашего фреймворка лежит мощный алгоритм CatBoost – передовая технология машинного обучения, известная своей исключительной производительностью при работе с несбалансированными наборами данных и категориальными признаками, которые характерны для данных сетей IIoT. Использование нового и актуального набора данных: Для обеспечения точности и актуальности нашего решения, мы используем набор данных CIC APT IIoT 2024, новый специализированный набор данных, тщательно разработанный для имитации реалистичных APT-атак в средах IIoT. Этот набор данных, недостаточно использованный в предыдущих исследованиях, обеспечивает беспрецедентную глубину понимания паттернов APT-атак в этой области. Повышенная эффективность модели и интерпретируемость: Мы применяем иерархический отбор признаков с использованием корреляции Спирмена для оптимизации модели, снижения сложности, повышения производительности и улучшения интерпретируемости процесса обнаружения. Это обеспечивает лучшее понимание и доверие к решениям модели. Надежная обработка дисбаланса данных: Наша методология умело решает проблему присущего дисбаланса данных (значительно больше доброкачественного трафика, чем данных об атаках), не прибегая к методам синтетической выборки, сохраняя целостность реальных распределений данных и минимизируя потенциальное смещение. Превосходная производительность и валидация: Тщательная экспериментальная оценка демонстрирует беспрецедентную производительность нашего фреймворка на основе CatBoost, превосходящего традиционные и современные модели машинного обучения с идеальной точностью на наборе данных CIC APT IIoT 2024 и исключительными возможностями обобщения, подтвержденными на внешних наборах данных (ToN-IoT и X-IIoTID). Масштабируемость и вычислительная эффективность: Фреймворк разработан с учетом масштабируемости и вычислительной эффективности, демонстрируя низкую задержку, минимальное использование памяти и высокую скорость обработки, что делает его пригодным для развертывания в условиях высоконагруженных IIoT-сред в реальном времени. Ожидаемый эффект: Этот проект призван внести значительный вклад в кибербезопасность критической инфраструктуры IIoT. Предоставляя практичный и высокоэффективный фреймворк для обнаружения APT в реальном времени, мы даем возможность промышленным организациям: Значительно снизить риски кибератак: За счет проактивного выявления и нейтрализации APT-угроз до того, как они смогут скомпрометировать критические системы. Обеспечить непрерывность производственных процессов: Защищая от атак, которые могут привести к остановке или нарушению основных промышленных процессов. Защитить конфиденциальные данные: Предотвращая утечки данных или манипуляции ими со стороны злоумышленников. Продвинуть передовой опыт в области безопасности IIoT: Устанавливая новый стандарт для проактивных и интеллектуальных решений кибербезопасности в этой быстро развивающейся области. Ключевые слова: IIoT, APT, машинное обучение, обнаружение в реальном времени, набор данных CIC APT IIoT 2024, защита критической инфраструктуры, кибербезопасность, проактивная безопасность. В заключение, этот проект представляет собой прорывное решение для проактивного обнаружения APT в IIoT в реальном времени, предлагая надежный и интеллектуальный щит для защиты критической инфраструктуры и прокладывая путь к более безопасному и устойчивому промышленному будущему. abdulkaderhajjouz@gmail.com
Разработка и внедрение системы мониторинга образовательного поведения на основе анализа цифрового следа учащихся, обеспечивающей объективную и автоматизированную оценку их академического прогресса и динамическую адаптацию учебного контента. shkvarenko_an@mail.ru
Данный проект направлен на разработку технологии профилактического хлеба для людей с синдромом раздраженного кишечника. В разработку рецептуры планируется включать дрожжи Kluyveromyces marxianus, способные за счёт выработки внеклеточной инулиназы расщеплять фруктаны инулинового и граминанового типов в составе муки и других продуктов переработки зерна. 1nast@mail.ru
Проект направлен на усовершенствование существующего терагергового сканера радарного типа с целью его применения в области сохранения и изучения объектов культурного наследия. Терагерговая радиация обладает уникальными свойствами, позволяя получать информацию о внутреннем состоянии объектов без их повреждения, что делает её идеальным инструментом для археологов, реставраторов и историков. Цели проекта: 1. Доработка терагергового сканера: Оптимизация существующих компонентов устройства для повышения разрешающей способности и глубины проникновения сигнала. Это включает в себя улучшение антенн, усилителей и других ключевых элементов системы. 2. Проектирование оптической системы линзы: Разработка новой оптической системы, способной эффективно фокусировать терагерговые волны. Это обеспечит более точное сканирование и получение высококачественных изображений объектов, включая сложные структуры и материалы. 3. Доработка программного обеспечения: Создание и оптимизация ПО для визуализации и обработки полученных данных. Разработка интуитивно понятного интерфейса для пользователей. Методы и подходы: • Использование современных технологий в области радиофизики и оптики для разработки новых компонентов. • Применение методов цифровой обработки сигналов для улучшения качества получаемых изображений. Ожидаемые результаты: • Создание высокоэффективного терагергового сканера, способного неинвазивно исследовать объекты культурного наследия с высокой степенью детализации. • Разработка оптической системы, обеспечивающей максимальную эффективность работы устройства. • Интуитивно понятное программное обеспечение для визуализации, позволяющее пользователям легко интерпретировать результаты исследований. Заключение: Данный проект имеет значительный потенциал для содействия в сохранении культурного наследия, предоставляя исследователям мощный инструмент для неинвазивного изучения исторических объектов. Успешная реализация проекта позволит не только улучшить методики исследования, но и расширить возможности по сохранению уникальных памятников истории для будущих поколений. nikishkrut@mail.ru
Проект направлен на решение проблемы усиления слабых оптических сигналов. Например, сигнал комбинационного рассеяния света и люминесценции. Предполагаемое усиление обусловлено эффектом поверхностного плазмонного резонанса наночастиц серебра. Данный эффект наиболее ярко выражен у наночастиц в форме треугольных пластин. Подложки на основе наночастиц плазмонных металлов используются в фармацевтике, а также в экспертизе материалов при идентификации их подлинности. При производстве данных подложек существует нерешённая проблема получения упорядоченных слоёв наночастиц с заданным расстоянием между ними, что обеспечило бы наибольшее усиление сигнала, а также воспроизводимость результатов анализа. Предлагаемое в проекте решение основано на получении упорядоченных слоёв наночастиц серебра в форме треугольных нанопластин методом Ленгмюра-Блоджетт. Полученные таким образом подложки будут демонстрировать большее усиление сигнала и воспроизводимость по сравнению с имеющимися коммерческими аналогами на основе неупорядоченных слоёв наночастиц, а также позволят снизить себестоимость по сравнению с имеющимися коммерческими аналогами на основе упорядоченных слоёв наночастиц, полученных методом травления подложки. svkaba3@yandex.ru