Ученые Петербурга научили нейросети точнее защищать «Умный город»
Исследователи СПбГЭТУ «ЛЭТИ» значительно повысили точность метода обучения нейросетей, используемых в инфраструктуре «Умного города». По данным пресс-службы вуза, их алгоритм способен обнаруживать киберугрозы и сетевые вторжения с точностью 99,98 %, сообщили «Ведомости Северо-Запад».
Главной проблемой при внедрении нейросетей в городские сервисы является необходимость обучать модели на закрытых данных, не нарушая приватность жителей и не снижая уровень кибербезопасности. Петербургским специалистам удалось предложить подход, который учитывает эти требования.
Разработка основана на модернизации распространённого алгоритма FedBN. Его новая версия — MFedBN — меняет способ объединения данных на центральном сервере. Вместо простого усреднения параметров с локальных устройств используется градиентный метод с контролируемой скоростью обучения. Благодаря этому глобальная модель точнее адаптируется к различным наборам данных и сохраняет качество анализа без искажений.
Кроме того, учёные создали методику генерации тестовых данных, которая имитирует реалистичное распределение информации. Такой подход позволяет заранее проверить устойчивость систем, снижая вероятность ошибок при их работе в городской среде.
Проект «Умный город» реализуется в России в рамках национальных проектов «Жильё и городская среда» и «Цифровая экономика» под координацией Национального центра компетенций. В пилотной программе участвуют 94 города из 49 регионов, в том числе Санкт-Петербург и Севастополь. Цифровые решения применяются для управления транспортом, энергопотреблением, а также для мониторинга безопасности и экологии.
В СПбГЭТУ «ЛЭТИ» подчеркнули, что достигнутая точность почти исключает ложные срабатывания и пропуски атак, что является важным шагом в создании более защищённой цифровой городской среды.
Рекомендуем также:
Последние новости Перми уже в твоем телефоне - подписывайся на телеграм-канал «Пермь Новости»
