Искусственный интеллект в кибербезопасности: программа магистратуры

Программа предусматривает освоение математического аппарата вероятностных и детерминистских методов машинного обучения, принятия решений, с акцентом на методы обеспечения робастности конечных систем на их основе. В результате обучения студенты умеют анализировать и повышать робастность целевых систем, анализировать и находить атаки и отклоняющие примеры для целевых систем, создавать математическое и программное обеспечение для анализа безопасности целевых систем.

Изучаемые дисциплины:

• Робастные модели в машинном обучении
• Интерпретируемое машинное обучение        
• Задачи разрешимости логических формул и приложения
• Теория информации и коды
• Прикладная теория типов
• Безопасность облачных технологий
• Атаки на системы искусственного интеллекта
• Разработка приложений с использованием искусственного интеллекта
• Спецсеминар "Искусственный интеллект в кибербезопасности".

Дисциплины по выбору:

• Программирование на языке Golang    
• Вероятностное тематическое моделирование
• Анализ графов, сетей, функций сходства     
• Дополнительные главы математической статистики
• Сложность алгоритмов       
• Методы дискретной оптимизации
• Методы обработки биометрической информации 
• Постквантовые криптосистемы с открытым ключом на основе кодов       
• Теоретико-числовые алгоритмы в криптографии  
• Дополнительные главы практической безопасности       
• Введение в p-адический анализ и его криптографические приложения   
• Теоретико-числовые аспекты информационной безопасности.