Специалисты из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН создали защиту против кибератак на основе федеративного обучения — это новый метод обучения нейросетей, при котором данные находятся на разных носителях информации, а не одном сервере.

Такая система быстрее других адаптируется к неизвестным типам кибератак именно благодаря федеративному способу. Дело в том, что традиционно нейросети обращаются к данным, доступ к которым нередко ограничен или засекречен, а это затрудняет работу специалистов по внедрению новых компонентов и тестированию.

Федеративное же обучение позволяет нейросети обучаться не на центральном сервере, а на устройствах обычных пользователей — таких, как планшеты или смартфоны. В результате данные остаются на устройствах пользователей, а система обновляется на своём собственном сервере, обучаясь с различных гаджетов. Это позволяет защитить частную информацию людей, не передавая данные на единый сервер.

Команда уже провела несколько экспериментов по распознаванию угроз системой, основанной на федеративном обучении. Оказалось, что эффективность такого метода превосходит традиционные защитные меры других нейросетей, а модель на основе федеративного обучения быстрее адаптируется к неизвестным угрозам, поскольку постоянно обращается к разным устройствам. И создание таких алгоритмов, как подчёркивают специалисты, не требует распространения реальных данных людей.

• Телеграм
• Дзен
• Подписывайтесь на наши каналы больше новостей без политики в наших каналах