Languages

Магистерская программа "Искусственный интеллект в кибербезопасности




Искусственный интеллект в кибербезопасности

Магистерская программа "Искусственный интеллект в кибербезопасности"

научные руководители: академик И.А. Соколов, доцент Д.Ю. Гамаюнов

Магистерская программа "Искусственный интеллект в кибербезопасности" готовит математиков и программистов для решения задач, связанных с безопасностью, робастностью и надежностью систем, построенных с использованием методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Программа предусматривает освоение математического аппарата вероятностных и детерминистских методов машинного обучения, принятия решений, с акцентом на методы обеспечения робастности конечных систем на их основе. В результате обучения студенты умеют анализировать и повышать робастность целевых систем, анализировать и находить атаки и отклоняющие примеры для целевых систем, создавать математическое и программное обеспечение для анализа безопасности целевых систем.

Специализированные компетенции магистерской программы "ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ".'

  • уметь формулировать корректные и актуальные математические постановки задач в области безопасности систем искусственного интеллекта, а также применения методов искусственного интеллекта в задачах обеспечения информационной безопасности (МПК-1);
  • уметь разрабатывать алгоритмы анализа защищенности систем, построенных с использованием методов искусственного интеллекта и машинного обучения (МПК-2);
  • уметь разрабатывать и реализовывать методы анализа безопасности и защищенности программ и их поведения с использованием методов искусственного интеллекта и машинного обучения, в том числе интерпретируемого машинного обучения (МПК-3);
  • уметь анализировать устойчивость моделей машинного обучения к атакам, обеспечивать робастность моделей машинного обучения (МПК-4).

Преподавание проводится опытным профессорско-преподавательским коллективом с участием известных ученых, профессоров и специалистов

Учебный план

Наименование дисциплины Трудоемкость (зачетные единицы)
Модуль «МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ БЕЗОПАСНОСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»
Робастные модели в машинном обучении 6,00
Интерпретируемое машинное обучение 3,00
Задачи разрешимости логических формул и приложения 3,00
Модуль «СМЕЖНЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ»
Теория информации и коды 3,00
Прикладная теория типов 3,00
Безопасность облачных технологий 3,00
Модуль «РОБАСТНЫЕ СИСТЕМЫ»
Атаки на системы искусственного интеллекта 4,00
Разработка приложений с использованием искусственного интеллекта 2,00
Спецсеминар «Искусственный интеллект в кибербезопасности» 13
Дисциплины магистерской программы по выбору
Программирование на языке Golang 2
Вероятностное тематическое моделирование 2
Анализ графов, сетей, функций сходства 2
Дополнительные главы математической статистики 2
Сложность алгоритмов 2
Методы дискретной оптимизации 2
Методы обработки биометрической информации 2
Постквантовые криптосистемы с открытым ключом на основе кодов 2
Теоретико-числовые алгоритмы в криптографии 2
Дополнительные главы практической безопасности 2
Введение в p-адический анализ и его криптографические приложения 2
Теоретико-числовые аспекты информационной безопасности 2