Персона: Иваненко, Виталий Григорьевич
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Статус
Фамилия
Иваненко
Имя
Виталий Григорьевич
Имя
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 4 из 4
- ПубликацияОткрытый доступУстойчивость технологических процессов в аспекте безопасности критической информационной инфраструктуры(2023) Гавдан, Г. П. ; Вавичкин, А. Н.; Иваненко, В. Г.; Кулешова, Ю. Д.; Рыбалко, Э. П. ; Вавичкин, Александр Николаевич; Гавдан, Григорий Петрович; Иваненко, Виталий ГригорьевичКиберпреступность сегодня приносит злоумышленникам доход (затрагивая и объекты критической информационной инфраструктуры) примерно 1,5 трлн долл. в год, а значит и защищённость критической информационной инфраструктуры (КИИ) продолжает требовать к себе должного внимания. Целью статьи является исследование технологических процессов в аспекте обеспечения безопасности информационной инфраструктуры. В настоящее время общепринятый подход к проведению такой оценки отсутствует и его определение остаётся актуальной задачей. Важно также понимать, что не всегда устойчивость технологических (в том числе и значимых, критических) процессов обеспечивает их безопасность (безопасность управления), также как и обеспечение безопасности не обеспечивает выполнение технологических процессов. Объектом исследования являются объекты КИИ. Предметом исследования являются технологические процессы в условиях угроз информационной безопасности. Проводится анализ нормативных правовых актов (НПА) и научных публикаций по теме исследования. Анализ НПА КИИ показал, что в данной области существуют проблемы. Для формулирования конкретных мер устойчивости показателей можно использовать приведённую матрицу устойчивости. В статье сформулированы требования к показателям оценки. По результатам работы установлено, что оценка устойчивости функционирования объектов может быть реализована на реальных значимых объектах КИИ, коэффициенты устойчивости элементов могут быть детализированы более подробно. Рассмотрены определения и проблемы, приведены основные источники, подтверждающие важность исследования. Результаты исследования могут быть использованы при рассмотрении подходов к оценке устойчивости технологических процессов в аспекте безопасности КИИ.
- ПубликацияТолько метаданныеResearch on the Vulnerabilities of Urban Video Surveillance Systems(2020) Alfara, A. U. A.; Ivanov, N. S.; Ivanenko, V. G.; Иваненко, Виталий Григорьевич© 2020 IEEE.This article discusses the problem of detecting dark spots in the urban video surveillance system. To identify shortcomings in the work of urban surveillance cameras, machine learning was used, which allowed to solve the problem of visualizing areas that are not in the camera's field of vision. Taking into account the fact that a wide range of video surveillance devices participated in the study: yard, porch video surveillance cameras and surveillance cameras in crowded places, a system was developed consisting of a database and an algorithm that allows you to request information only about the nearest video surveillance devices. This approach to the implementation of the main goal of the study contributed to the creation of an intuitive, user-friendly program that will help identify and eliminate dark spots in the urban video surveillance system.
- ПубликацияТолько метаданныеDetection of Fake and Provokative Comments in Social Network Using Machine Learning(2020) Gamova, A. A.; Horoshiy, A. A.; Ivanenko, V. G.; Иваненко, Виталий Григорьевич© 2020 IEEE.Nowadays internet-trolls have big impact on other users, it interferes with comfortable use. Objective of the project is creating model for identifying provocative and fake comments. Science articles about detection of trolls by hand were searched for making the criteria of relevant comments selection. To achieve the goal there were created two artificial neural networks: definition of sarcasm and definition of sentiment analysis. The program result is datasets of troll comments and fake comments, statistic and diagrams of definition.
- ПубликацияТолько метаданныеCombining Deep Learning and Super-Resolution Algorithms for Deep Fake Detection(2020) Ivanov, N. S.; Arzhskov, A. V.; Ivanenko, V. G.; Иваненко, Виталий Григорьевич© 2020 IEEE.Deep Fake is a technique for human image synthesis based on artificial intelligence. In this article is explored the problem of Deep Fake Video content and its detection. Has been gathered information about previous attempts, analyzed methods used by different researches and considered their actuality right now. Basing on results of the discovery was designed strategy to expose Deep Fake videos that combines previous detection methods with super-resolution algorithms. Results of the research were compared with expected, so recommendations and possible way of continuing developments were given.