Обеспечение информационной безопасности организации уже давно вышло за пределы просто процесса настройки межсетевого экрана и написания политики безопасности. Понимание принципов работы злоумышленников, знание техник и процедур, а также прогнозирование актуальных угроз информационной безопасности может сильно увеличить возможности успешного противостояния нарушителям.

Будут даны определения угроз и уязвимостей информационной безопасности, способы и мировые стандарты описания, хранения и обмена угрозами и уязвимостями ИБ, рассмотрены основные участники (акторы) процессов выявления угроз и уязвимостей ИБ, их функции, платформы обработки и анализа данных (платформы Threat Intelligence. Будут рассмотрены подходы к прогнозированию угроз информационной безопасности (существующие методики и разрабатываемые теоретические подходы).

Докладчик: Евгений Бечкало

13 ноября (вторник) в 18:00 будет проведен семинар, посвященный реализации операций над JSON-данными через JDBC в режиме сквозного кэширования над PostgreSQL. Также будет рассказано о бенчмарке TPC-H и сравнении Apache Ignite, VoltDB и PostgreSQL.

Докладчики: Никита Лазарев и Давид Бадалян.

Приходите.

Семинар в это семестре проходит по вторникам. Начало в 18:00.
Расписание доступно по ссылке

2 мая – предзащита 4 курса бакалавриата и 2 года магистратуры ВМК МГУ
24 мая (дата перенесена) – Защита курсовых 3 курса бакалавриата и 1 года магистратуры ВМК МГУ

Для тестирования значимости или масштабируемости алгоритмов анализа сетей (например, поиска сообществ в графе) необходимо иметь датасет из разных графов разного размера. Однако, обычно в наличии есть небольшое количество реальных графов, а кроме того, их свойства могут сильно различаться в зависимости от домена: социальные графы, графы звонков, биологические и т.д. Поэтому необходимо уметь генерить случайные графы разного размера, похожие на данный и имеющие свойства, характерные для графов из этого домена.
Особенностью рассмотренной задачи также является то, что часто ребра графа ориентированны и имеют веса, а сами графы имеют сообщества. Соответственно, генерируемые графы тоже должны быть ориентированными, взвешенными и иметь сообщества с похожей структурой.
В докладе предлагается метод генерации случайных графов, основанный на эмбеддинге графа (graph embedding). Graph embedding успешно используется для автоматического извлечения графовых признаков путем представления вершин графа векторами небольшой размерности. Будет рассказано о том, как этот подход применить для генерации похожих на данный граф случайных направленных взвешенных графов с сообществами.

Докладчик: Дробышевский Михаил

Кластеризация текстовых документов, то есть разбиение множества документов на близкие по смыслу подмножества, является фундаментальной задачей обработки текстов. Ее результаты используются во многих прикладных задачах (таких как информационный поиск, исследовательский поиск, определение спама).
Данный доклад посвящен обзору и экспериментальному сравнению методов кластеризации текстовых документов в приложении к научным статьям. В ходе доклада будут рассмотрены методы, основанные на мешке слов, извлечении терминологии, тематическом моделировании, а также векторном представлении слов (word embedding) и документов, полученном с помощью искусственных нейронных сетей (word2vec, paragraph2vec).

Докладчик: Павел Пархоменко

Социальный граф содержит много информации о пользователях социальных сетей и
может быть использован для определения демографических атрибутов, определения
основного мест проживания и выявления ботов. Однако использование графа затруднено т.к. большинство алгоритмов классификации и регрессии не способны работать с графом непосредственно.
Для того, чтобы использовать стандартные методы машинного обучения можно
представить вершины графа в виде векторов небольшой размерности. О методах представления вершин графа в векторном виде будет рассказано на  семинаре.

Докладчик: Илья Козлов