МАПЗ – весна 2022 – 1 занятие (введение)

Transcript

1. 17 февраля 2022 vdo@dscs.pro Валерий Дмитриевич Олисеенко Ассистент кафедры информатики Модели и архитектуры программ и знаний Максим Викторович Абрамов Доцент кафедры информатики, кандидат технических наук mva@dscs.pro
2. 2/25 2/25 План презентации
3. 3/25 3/25 Формат работы
4. 4/25 4/25 О чём предмет?
5. 5/25 5/25 Правила сдачи экзамена 1-ый вариант: • Балльно-рейтинговая система • Посещаемость (30 баллов) • Работа на занятиях (20 баллов) • Финальный проект (50 баллов) 2-ой вариант: • Индивидуальное задание (до 23:00 03.03.2022) 3-ий вариант: • Экзамен по проекту
6. 6/25 6/25 Финальный проект На выбор преподавателя даётся сайт с которого нужно: • Получить информацию («спарсить») • Провести анализ данных и их визуализировать (первичная статистика) • Выступить на финальном занятие с презентацией + продемонстрировать код
7. 7/25 7/25 Календарный план занятий • 17.02 – 24.02.2022 Вводные лекции 2 пары • 03.03 – 24.03.2022 Знакомство с Python 4 пары (установка, виртуальная среда, среда разработки Jupyter Notebook, основные функциональные моменты Python) • 31.03 – 21.04.2022 Библиотеки Numpy, Pandas. Первичная статистика и её визуализация в matplotlib 4 пары • 28.04 – 05.05.2022 Финальный проект 2 пары
8. 8/25 8/25 Контакты dscs.pro t.me/tics_lab vk.com/ticslabs Максим Викторович Абрамов • mva@dscs.pro • vk.com/abramof • +7 (981) 680-99-29 Валерий Дмитриевич Олисеенко • vdo@dscs.pro • vk.com/oliseenko
9. 9/25 9/25 Немного о нас Лаборатория ТиМПИ
10. 10/25 10/25 ЦИИНД – подразделение СПбГУ, специализирующееся на области ИИ и НД Фундаментальные основы ИИ Нейронные сети Нечеткие системы и мягкие вычисления Машинное обучение Понимание естественного языка Прикладные аспекты ИИ Интеллектуальный анализ данных СППР Базы знаний Онтологический инжиниринг Большие данные Распределенные реестры и блокчейн Отраслевые аспекты ИИ Математическая робототехника Байесовские сети и родственные модели Социальный компьютинг Анализ и построение текстов ЦИИНД СПБГУ ЦИИНД
11. 11/25 11/25 Направления исследований Байесовские сети и родственные модели Социоинженерные атаки Социальные сети Оценка параметров поведения Поиск инвариантов в медицинских данных Оценка параметров грузовых маршрутов Байесовские сети и родственные модели — модель машинного обучения, позволяющая работать с неточными, неполными данными за счет манипуляции скалярными и интервальными оценками вероятностей, факторизации распределений вероятностей и их семейств. Оценка параметров поведения — разработка и развитие моделей для изучения поведения человека на основе сведений о последних эпизодах его поведения, а также минимальном и максимальном интервалах между ними. Социокомпьютинг — разработка веб-сервиса по анализу социальных сетей, в том числе, восстановление метаинформации построение социального графа сопоставление профилей в социальных сетях. Поиск инвариантов в медицинских данных — реализация оценки клинического состояния пациента по данным его ЭКГ и анализов. Оценка параметров грузовых маршрутов — развитие крупного информационного портала cargotime.ru для специалистов, профессионально занимающихся логистикой и перевозками. Социоинженерные атаки (СИА) — набор прикладных психологических и аналитических приемов, которые злоумышленники применяют для скрытой мотивации пользователей публичной или корпоративной сети к нарушениям устоявшихся правил и политик в области информационной безопасности.
12. 12/25 12/25 Развитие теории байесовских сетей Практическая значимость: • возможность применения разрабатываемого аппарата в тех областях анализа данных, где ведется работа с неполными и неточными данными, например, в исследованиях, основанных на экспертных оценках. Байесовские сети и родственные модели — модель машинного обучения, позволяющая работать с неточными, неполными данными за счет манипуляции скалярными и интервальными оценками вероятностей, факторизации распределений вероятностей и их семейств.
13. 13/25 13/25 Социальная инженерия Набор прикладных психологических и аналитических приемов, которые злоумышленники применяют для скрытой мотивации пользователей публичной или корпоративной сети к нарушениям устоявшихся правил и политик в области информационной безопасности. Исследовательско-практический комплекс по созданию цифрового образа личности и его анализу в контексте СИА Приложение ВКонтакте для сбора данных психологического тестирования и опросов Обучающая «серьёзная» игра для повышения защищённости от СИА Разработка математических моделей и методов оценки уровня защищённости пользователей от социоинженерных атак Значимость: позволяет знакомить пользователей с различными уловками злоумышленников и опасностями СИА в интересной и доступной форме. Значимость: упрощает процесс проведения полевого исследования, и как следствие набора достаточного объёма данных для проведения исследований, связанных с СИА. Значимость: закладывает фундамент для разработки цифровых моделей комплекса. Значимость: формирование инструмента для анализа организации на предмет выявления уязвимостей к социоинженерным атакам. Повышение уровня защищённости от СИА
14. 14/25 14/25 Комплекс для анализа пользователей социальных сетей Комплекс sea.dscs.pro • Разработан комплекс на основе веб- фреймворка Django для агрегации и анализа профилей пользователей в социальных сетях «ВКонтакте» и «Одноклассники» • Внедрены в комплекс: o подходы для восстановления атрибутов профиля пользователя в социальных сетях (возраст, город) o подход для сопоставления профилей для выявления профилей, принадлежащих одному пользователю o функциональность по визуализации и интерактивному взаимодействию с социальным графом пользователей с подсчётом метрик взаимодействия (количество общих друзей, подарков, лайков и комментариев)
15. 15/25 15/25 Формирование наборов данных из социальных сетей • Реализован инструмент для сбора больших объёмов данных из социальных сетей «ВКонтакте» и «Instagram». • Реализовано приложение для размещения психологических тестов и опросов в социальной сети «ВКонтакте». • Разработан метод сопоставления графического контента профилей «ВКонтакте» и «Instagram» для определения принадлежащих одному пользователю. • Автоматизирован процесс классификации постов пользователей в социальных сетях при помощи нейронных сетей LSTM и GRU. По эмпирическому распределению постов можно будет оценивать выраженность психологические особенности пользователей и их уязвимостей к социоинженерным атакам. Результаты частично внедрены в комплекс sea.dscs.pro
16. 16/25 16/25 Оценка параметров поведения Затраты Методы профилактики и лечения Оценка параметров поведения Респонденты Результаты опросов Данные об эпизодах поведения Оценка риска
17. 17/25 17/25 Рискованное поведение • «Когда в последний раз Вы делали …?» Последние эпизоды поведения • «Каким был минимальный интервал между эпизодами… за последние 6 месяцев?» • «Каким был максимальный интервал между эпизодами… за последние 6 месяцев?» Рекордные интервалы апробировать на генерируемых тестовых данных предложенную байесовскую сеть доверия для моделирования рискованного поведения респондентов на основе данных об эпизодах их поведения Цель:
18. 18/25 18/25 Поиск инвариантов в медицинских данных Комплекс для анализа ЭКГ: ecg.dscs.pro Целью проекта является реализация оценки клинического состояния пациента по данным его ЭКГ и анализов. Проект выполняется совместно со Всероссийским центром экстренной и радиационной медицины имени А.М. Никифорова (ВЦЭРМ). Основные результаты: • Подтверждена гипотеза о существовании признака оценки риска смерти пациентов от отёка мозга, синдрома полиорганной недостаточности и острой сердечной недостаточности, который можно выделить на основе серии его ЭКГ. • Модель, выполняющая такую оценку, реализована на сервисе ecg.dscs.pro. Практическая значимость: • реализованное в рамках проекта программное обеспечение планируется внедрить в медицинское оборудование, что будет способствовать более оперативному определению и реакции на клиническое ухудшение состояния пациента, потенциально ведущее к неблагоприятным последствиям.
19. 19/25 19/25 Cargotime.ru — информационно-логистический портал Цель проекта: разработка инструментов, оптимизирующих деятельность компаний, осуществляющих коммерческие перевозки: автоматизация трекинга контейнеров; оптимизация маршрутов перевозки; автоматизация поиска компаний-перевозчиков. Основные результаты: • Реализован сервис трекинга морских контейнеров, позволяющий в одном месте одновременно отслеживать местоположение и статус (погружен на судно, прибыл в порт и т.д.) контейнеров более 70 различных морских компаний- грузоперевозчиков. • Реализован сервис «Калькулятор доставки», позволяющий сравнить предложения грузоперевозчиков по доставке груза и выбрать наилучшее. Практическая значимость: • повышение эффективности взаимодействия заказчиков и поставщиков логистических услуг.
20. 20/25 20/25 Cargotime.ru — информационно-логистический портал Калькулятор доставки груза Отслеживание посылок Расчёт стоимости поездки на машине Отслеживание морских контейнеров
21. 21/25 21/25 Телеграм бот для ответов на вопросы абитуриентов, классификации обращений в виртуальную приемную Телеграм-бот, призванный помочь абитуриантам с ответами на вопросы. • Собрать соответствующий датасет. • Научиться обрабатывать запросы. • Реализовать интерфейс в виде телеграм- бота. • Разработать классификатор обращений в виртуальную приемную Университета. pureportal.spbu.ru
22. 22/25 22/25 Лаборатория ТиМПИ: достижения pureportal.spbu.ru Текущие гранты и проекты Абрамов М.В. — руководитель проекта. Грант РФФИ на 2020–2022 гг., проект № 20-07-00839 А Цифровые двойники и мягкие вычисления в моделировании социоинженерных атак и оценке связанных с ними рисков. Тулупьев А.Л. — руководитель проекта. Грант РФФИ на 2018–2020 гг., проект № 18-01-00626-а Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов. М.В. Абрамов автор более 100 научных публикаций, в том числе 4-х монографий, 1-го учебного пособия, 17 публикаций в изданиях, размещенных на платформе цитирования SCOPUS, 7 публикаций — на платформе цитирования Web of Science, 74 публикаций — на платформе цитирования РИНЦ (13 статьи из журналов, входящих в «Перечень ВАК»), Индекс Хирша (по РИНЦ) — 8. Профиль руководителя коллектива исследователей д-р.физ.-мат.наук А.Л. Тулупьева в РИНЦ --- https://elibrary.ru/author_profile.asp?authorid=7967; из этого профиля доступны профили А.Л. Тулупьева в WoS (Researcher ID), SCOPUS. Тулупьев А.Л. — специалист в области теоретических и междисциплинарных проблем информатики, автор более 500 научных работ, из них — 2-х авторских монографий и 2-х авторских учебных пособий, а также 9-ти монографий, 1-го учебника и 14-ти учебных (учебно-методических) пособий в соавторстве. А.Л. Тулупьев имеет 32 публикаций в изданиях, размещенных на платформе цитирования SCOPUS, 14 публикаций — на платформе цитирования Web of Science. По данным портала elibrary.ru, А.Л. Тулупьев имеет на платформе РИНЦ 265 публикаций, из них — 135 статьи из журналов, входящих в «Перечень ВАК», h-индекс (Scopus) — 5, индекс Хирша (по РИНЦ) — 23. Основные научные результаты Тулупьев А.Л.: – в рамках логико-вероятностного подхода разработана теория алгебраических байесовских сетей, рассматриваемых как модель сложных систем знаний с неопределенностью; – разработаны подходы к оценке вероятности успеха социоинженерных атакующих действий злоумышленника. А.Л. Тулупьев имеет опыт участия в грантах в качестве руководителя и исполнителя: 1. Проект РФФИ 06-01-14108-д “Издание монографии "Байесовские сети: логико-вероятностный подход"” (руководитель); 2. Проект РФФИ 09-01-00861-а “Методология построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений на основе баз фрагментов знаний с вероятностной неопределенностью”, 3 года (руководитель); 3. Проект РФФИ 09-01-06809-моб_г “Организация и проведение Научно-практической конференции студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов «Интегрированные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и комплексы программ в искусственном интеллекте» (ИММВИИ-2009)” (руководитель); 4. Проект РФФИ 10-01-00640-а “Интеллектуальные модели и методы анализа защищенности информационных систем от социо-инженерных атак (деревья атак)”, 3 года (исполнитель); 5. Проект РФФИ 12-01-00945-а “Развитие теории алгебраических байесовских сетей и родственных им логико-вероятностных графических моделей систем знаний с неопределенностью”, 3 года (руководитель); 6. Проект РФФИ 14-07-00694 А “Методология интеллектуального поиска маркеров в Интернет-контенте”, 3 года (исполнитель); 7. Проект РФФИ 15-01-09001 А “Комбинированный логико-вероятностный графический подход к представлению и обработке систем знаний с неопределенностью: алгебраические байесовские сети и родственные модели”, 3 года (руководитель); 8. Проект РФФИ 17-07-20284 Г "Проект организации VII Всероссийской научно-практической конференции "Нечеткие системы, мягкие вычисления и интеллектуальные технологии–2017" (НСМВИТ–2017)" (руководитель); 9. Проект РФФИ 18-01-00626 А “Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов”, 3 года (руководитель); 10. Государственный контракт от «28» февраля 2006 г. № 02.442.11.7289 в рамках ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники на 2002–2006 годы» 2006-РИ-19.0/001/251 “Направленные циклы в байесовских сетях доверия: вероятностная семантика и алгоритмы логико-вероятностного вывода для программных комплексов с байесовской интеллектуальной компонентой”. Также А.Л. Тулупьев является руководителем поддержанного Фондом Потанина проекта по разработке программы нового магистерского курса "Интеллектуальный анализ данных: инструментарий и жизненный цикл проекта" (проект ГК170001610) на 2017–2018 годы. Профиль члена коллектива к-т.тех.наук М.В. Абрамова в РИНЦ --- https://elibrary.ru/author_profile.asp?authorid=789095; из этого профиля доступны профили М.В. Абрамова в WoS (Researcher ID), SCOPUS. М.В. Абрамов, 07.06.2018 успешно защитил диссертацию на соискание степени кандидата технических наук по тематике социоинженерных атак (по специальности 05.13.19 --- Методы и системы защиты информации, информационная безопасность). Абрамовым М.В. опубликовано более 80 работ в российских и международных научных изданиях. М.В. Абрамов имеет опыт участия и руководства грантами. Список грантов, в которых М.В. Абрамов участвовал в качестве руководителя или исполнителя: 1. Грант РФФИ на 2018–2019 гг., проект № 18-37-00323 мол_а Социоинженерные атаки в корпоративных информационных системах: подходы, методы и алгоритмы выявления наиболее вероятных траекторий. Руководитель. 2. Грант РФФИ на 2014–2016 гг., проект № 14-07-00694 Методология интеллектуального поиска маркеров в Интернет-контенте. Исполнитель. 3. Грант РФФИ на 2014–2016 гг., проект № 14-01-00580 Гибридные методы, модели и алгоритмы анализа и синтеза оценок параметров латентных процессов в сложных социальных системах при информационном дефиците. Исполнитель. 4. Грант РФФИ на 2016–2017 гг., проект № 16-31-00373 мол_а Методы идентификации параметров социальных процессов по неполной информации на основе вероятностных графических моделей. Исполнитель. 5. Победитель конкурса на получение стипендии Президента Российской Федерации (пр. Министерства образования и науки РФ 418 от 22.04.2015) 6. Победитель конкурса на получение стипендии Президента Российской Федерации (пр. СПбГУ №4861/3 от 19.04.2017) 7. Победитель конкурса на получение стипендии Президента Российской Федерации (пр. СПбГУ №4978/3 от 19.04.2018) 8. Субсидия молодым ученым, молодым кандидатам наук вузов, отраслевых и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга 2018 (КНВШ) Профиль члена коллектива к-т.тех.наук А.А. Золотина в РИНЦ --- https://elibrary.ru/author_profile.asp?authorid=920851; WoS ResearcherID --- I-1445-2018; SCOPUS AuthorID --- 56826138400. А.А. Золотин в 2018 году успешно защитил диссертацию на соискание степени кандидата физико-математических наук по тематике алгебраических байесовских сетей. Золотиным А.А. опубликовано более 35 работ в российских и международных научных изданиях. А.А. Золотин имеет опыт участия и руководства грантами. Список грантов, в которых А.А. Золотин участвовал в качестве руководителя или исполнителя: 1. Проект РФФИ 15-01-09001 А “Комбинированный логико-вероятностный графический подход к представлению и обработке систем знаний с неопределенностью: алгебраические байесовские сети и родственные модели”, 3 года (исполнитель); 2. Проект РФФИ 18-01-00626 А “Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов”, 3 года (исполнитель). Профиль члена коллектива к-т.пс.наук Т.В. Тулупьевой в РИНЦ --- https://elibrary.ru/author_profile.asp?authorid=164301; SCOPUS AuthorID --- 57144665900. Т.В. Тулупьева в 2001 успешно защитила диссертацию на соискание степени кандидата психологических наук по тематике “Особенности личности и психологической защиты в юношеском возрасте”. Т.В. Тулупьевой опубликовано более 150 работ в российских и международных научных изданиях. Т.В. Тулупьева имеет опыт участия в грантах. Список грантов, в которых Т.В. Тулупьева участвовала в качестве исполнителя: 1. Грант РФФИ 2014-2017 гг., проект №14-01-00580 Гибридные методы, модели и алгоритмы анализа и синтеза оценок параметров латентных процессов в сложных социальных системах при информационном дефиците. 2. Грант РФФИ 2015-2018 гг., проект №15-01-09001 Комбинированный логико-вероятностный графический подход к представлению и обработке систем знаний с неопределенностью: алгебраические байесовские сети и родственные модели. 3. Грант РФФИ 2018-2020 гг., проект №18-01-00626 Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов. 4. Государственный контракт от «06» марта 2006 г. № 02.442.11.7489 в рамках ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники на 2002–2006 годы». 2006-РИ-19.0/001/259 "Психологическая защита и копинг-стратегии ВИЧ-инфицированных с точки зрения опасности для общественного здоровья". 5. Грант РГНФ №05-06-06322а "Исследование особенностей психологической защиты в юношеском возрасте". 6. Грант РГНФ № 07-06-00738а «Взаимосвязь адаптивных стилей ВИЧ-инфицированных и степени рискованности их поведения”. 7. Грант СПбНЦ РАН № 2-199 на 2007 год «Моделирование и измерение количественных характеристик ВИЧ-рискованного поведения на основе обработки ответов респондентов». Победитель в Конкурсе СЗИУ РАНХиГС «Лучший преподаватель 2019/2520 года» в номинации «Лучший доцент». Победитель в Конкурсе лучших практик ППС СЗИУ РАНХиГС по обучению с применением ДОТ в номинации «Лучшая видеолекция с применением приложений Microsoft Teams/ Zoom / Skype / YouTube и других инструментов, и технологий», призер в номинации «Лучший контент курса или одна из тем курса (занятия) в системе LMC Moodle». Профиль члена коллектива к-т.физ.-мат.наук А.А. Золотина в РИНЦ --- https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=920851; из этого профиля доступны профили А.А. Золотина в WoS (Researcher ID), SCOPUS. А.А. Золотин, 15.05.2018 успешно защитил диссертацию на соискание степени кандидата физико-математических наук (специальность 05.13.17 --- Теоретические основы информатики) по тематике вероятностных, вероятностных графических и родственных моделей. Профиль члена коллектива Н.А. Харитонова в РИНЦ --- https://elibrary.ru/author_profile.asp?authorid=985562; SCOPUS AuthorID --- 57195327488. Н.А. Харитоновым опубликовано 20 работ (6 SCOPUS/WoS) в российских и международных научных изданиях. Н.А. Харитонов участвует в качестве исполнителя в гранте РФФИ 18-01-00626 Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов. Н.А. Харитонов в 2017 году закончил программу бакалавриата “Математическое обеспечение и администрирование информационных систем” кафедры информатики Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ), защитив выпускную квалификационную работу бакалавра на оценку "отлично"; затем в 2019 году закончил магистратуру по тому же направлению; в настоящий момент обучается на втором курсе аспирантуры по специальности “Информатика” на математико-механическом факультете СПбГУ. Кроме того, Н.А. Харитонов закончил программу обучения военно-учетной специальности 530200 «Математическое, программное и информационное обеспечение функционирования автоматизированных систем» на базе военной кафедры СПбГУ. Н.А. Харитонов является лауреатом повышенной академической стипендии СПбГУ на протяжении 2017–2018 годов обучения в магистратуре, а также победителем конкурса на предоставление субсидий молодым учёным (КНВШ). Членом коллектива А.О. Хлобыстовой опубликовано 5 работ в российских и международных научных изданиях. А.О. Хлобыстова имеет опыт участия в грантах. Список грантов, в которых А.О. Хлобыстова участвовала в качестве исполнителя: 1. Грант РФФИ на 2020–2022 гг., проект № 20-07-00839 А Цифровые двойники и мягкие вычисления в моделировании социоинженерных атак и оценке связанных с ними рисков. 2. Грант РФФИ на 2018–2019 гг., проект № 18-37-00323 мол_а Социоинженерные атаки в корпоративных информационных системах: подходы, методы и алгоритмы выявления наиболее вероятных траекторий. 3. Грант РФФИ на 2018–2020 гг., проект № 18-01-00626 а Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов. 4. Грант РФФИ на 2018–2019 гг., проект № 18-37-00340 мол_а Методы анализа устойчивости структуры социальных связей пользователей информационной системы к социоинженерным атакующим воздействиям злоумышленника на основе применения генетических алгоритмов. А.О. Хлобыстова закончила бакалавриат по программе бакалавриата “Математическое обеспечение и администрирование информационных систем” математико-механического факультета СПбГУ, в настоящий момент является студенткой 2-го курса магистратуры по тому же направлению. Кроме того, является победителем конкурса на предоставление субсидий молодым учёным (КНВШ), а также обладательницей travel-гранта для участие в международной конференции IITI-2019 г. Острава (Чехия). Профиль члена коллектива А.Г. Максимова в ORCID — https://orcid.org/0000-0002-7542-3302; в SCOPUS — 57205740455; в РИНЦ — https://elibrary.ru/author_profile.asp?authorid=1025016;. А.Г. Максимовым опубликовано 9 публикаций, 3 из которых являются журнальными статьями ВАК, 2 индексируются в SCOPUS. В 2020 А.Г. Максимов закончил бакалавриат по специальности “Математическое обеспечение и администрирование информационных систем” Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ), на данный момент обучается на первом курсе магистратуры там же. А.Г. Максимов также является членом жюри Санкт-Петербургской городской олимпиады школьников по математике в 2016-2020гг. Является призером: Открытого Чемпионата Юга России по спортивному программированию; призером турнира игровых стратегий Code Warriors Challenge; Призер LI и LII St. Petersburg State University Championship. Является исполнителем гранта РФФИ на 2018–2020 гг., проект № 18-01-00626 а Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов. Профиль члена коллектива А.Д. Завалишина в ORCID — https://orcid.org/0000-0003-2756-460X.А.Д. Завалишин закончил бакалавриат по специальности “Математическое обеспечение и администрирование информационных систем” Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ), на данный момент обучается там же на первом курсе магистратуры. 1. Призёр конкурса научных работ конференции «Современные технологии в теории и практике программирования» за доклад «Решение задачи об экономичном размере заказа с помощью интервальных вычислений» (2019 год). 2. Вошёл в состав команды национальных победителей соревнования International Quant Championship по созданию и представлению торговых стратегий на бирже акций от (хэдж-фондовой) компании WorldQuant. (2019 год). Является исполнителем гранта РФФИ на 2018–2020 гг., проект № 18-01-00626 а Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов. Профиль члена коллектива А.А. Корепановой в ORCID — https://orcid.org/0000-0003-2962-8670; в SCOPUS — 57218191916; в РИНЦ — https://elibrary.ru/author_profile.asp?authorid=104918;. А.А. Корепановой опубликовано 9 публикаций, 3 из которых являются журнальными статьями ВАК, 2 индексируются в SCOPUS.А.А. Корепанова закончила бакалавриат по специальности “Математическое обеспечение и администрирование информационных систем” Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ), на данный момент обучается на первом курсе магистратуры там же. Имеет опыт участия в грантах. Выступила в качестве исполнителя в следующих проектах РФФИ: 1. Грант РФФИ на 2020–2022 гг., проект № 20-07-00839 А Цифровые двойники и мягкие вычисления в моделировании социоинженерных атак и оценке связанных с ними рисков. 2. Грант РФФИ на 2019–2020 гг., проект № 18-37-00323 мол_а Социоинженерные атаки в корпоративных информационных системах: подходы, методы и алгоритмы выявления наиболее вероятных траекторий. 3. Грант РФФИ на 2019–2020 гг., проект № 18-01-00626 а Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов. Профиль члена коллектива В.Д. Олисеенко в ORCID — https://orcid.org/0000-0002-3479-0085; в РИНЦ — https://elibrary.ru/author_profile.asp?authorid=1070429. В 2018 году окончил факультет математики и информатики Крымский Федеральный Университет им. В. И. Вернадского (Таврическая академия) по специальности 01.03.02 “Прикладная математика и информатика”. После чего проходил обучение в магистратуре математико-механического факультета СПбГУ по специальности “Математическое обеспечение и администрирование информационных систем”. На данный момент является аспирантом кафедры информатики математико-механического факультета Санкт-Петербургского государственного университета.
23. 23/25 23/25 Резюме
24. 24/25 24/25 Контакты dscs.pro t.me/tics_lab vk.com/ticslabs Максим Викторович Абрамов • mva@dscs.pro • vk.com/abramof • +7 (981) 680-99-29 Валерий Дмитриевич Олисеенко • vdo@dscs.pro • vk.com/oliseenko vk.cc/cb6Z4f Бонус
25. 17 февраля 2022 vdo@dscs.pro Валерий Дмитриевич Олисеенко Ассистент кафедры информатики Модели и архитектуры программ и знаний Максим Викторович Абрамов Доцент кафедры информатики, кандидат технических наук mva@dscs.pro