Исследователи из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» разработали модифицированный алгоритм MFedBN, который значительно улучшил точность обнаружения киберугроз и сетевых вторжений. Об этом сообщили ТАСС на пресс-конференции вуза.
Новый алгоритм основан на федеративном обучении нейросетей FedBN, к которому была добавлена локальная нормализация. В экспериментах на данных с датчиков «умного города» MFedBN продемонстрировал лучшие результаты по сравнению с базовым FedBN.
- Эффективность предложенного метода была подтверждена в ходе тестов на двух задачах: мониторинг поведения коммерческого транспорта и обеспечение сетевой безопасности. Алгоритм показал точность классификации 85 процентов при анализе данных с сенсоров грузовых автомобилей и достиг 99,98 процента точности в задаче обнаружения киберугроз и сетевых атак, - рассказали на пресс-конференции представители университета.
Разработка ученых из «ЛЭТИ» может найти применение в системах «умного города» для защиты персональных данных пользователей и служебной информации городских систем.
Комсомолка на MAXималках - читайте наши новости раньше других в канале @truekpru