Штучний інтелект в задачах кібербезпеки

На сьогоднішній день методи штучного інтелекту широко застосовуються для рішення цілого ряду задач кібербезпеки, тому вивчення їх дозволить майбутнім фахівцям оволодіти перспективними технологіями в обраній спеціалізації. В дисципліні вивчаються методи: машинного навчання, нейронних мереж, генетичних алгоритмів, нечіткої логіки, комп’ютерного зору. Для успішного проходження курсу необхідно мати початкові навички програмування мовою Python.

Ціллю навчальної дисципліни є набуття студентами знань, умінь і здатностей (компетенцій) щодо розробки та застосування методів штучного інтелекту в задачах кібербезпеки для ефективного вирішення завдань професійної діяльності.

Задачами навчальної дисципліни є:

– отримання студентами фундаментальних систематизованих знань про підходи, моделі і методи, розроблені в рамках наукового напрямку «штучний інтелект»;

– освоєння студентами основних методів штучного інтелекту, що застосовуються в системах кібербезпеки;

– ознайомлення студентів з новими методами і підходами до вирішення традиційних завдань, що розробляються в рамках напряму "штучний інтелект" та застосовуються для рішення завдань кібербезпеки;

– формування у студентів аналітичних здібностей, які б дозволяли їм робити обґрунтований вибір вивчених моделей і методів при вирішенні завдань з проблемної області, в якій вони спеціалізуються (кібербезпека).

Навички, що отримає студент після курсу:

– аналізувати, цілеспрямовано шукати і вибирати необхідні для вирішення професійних завдань методи, алгоритми та технології штучного інтелекту з урахуванням сучасних досягнень науки і техніки;

– уміння створення та використання відповідних до задачі контейнерів машинного навчання;

– знати і застосовувати методи розробки алгоритмів та структур даних і знань, що застосовують методи штучного інтелекту;

 - вирішувати завдання захисту програм та інформації, що обробляється в інформаційно-телекомунікаційних системах програмно-апаратними засобами та давати оцінку результативності якості прийнятих рішень;

- застосовувати теорії та методи захисту для забезпечення безпеки інформації в інформаційно-телекомунікаційних системах.

Тема 1. Напрямки застосування штучного інтелекту в кібербезпеці.

Тема 2. Машинне навчання в задачах кібербезпеки.

Тема 3. Нейронні мережі та їх застосування в кібербезпеці

Тема 4. Теоретичні основи інтелектуальних програмних агентів

Тема 5. Еволюційне моделювання та генетичні алгоритми

Тема 6. Представлення знань і вивід на знаннях

Тема 7. Нечіткі множини та логіко-лінгвістичне моделювання в задачах кібербезпеки.

Тема 8. Комп’ютерний зір та обробка зображень в задачах кібербезпеки.

100 балів за виконання поточних завдань протягом семестру, або 100 балів – екзамен. Робота на лекційних заняттях (16 лекцій) – 32 бали. Виконання та захист лабораторних робіт (8 ЛР) – 68 балів. Разом – 100 балів. Бали за лекцію нараховуються після відповіді на тест по лекції. Тест проводиться по 4 лекціях. Додаткові бали можна отримати за: тези доповідей по темі дисципліни – 5 б; наукова стаття по дисципліні – 10 б; індивідуальне завдання (оформлене наукове дослідження) – 10 б; участь в олімпіаді чи конкурсі студентських робіт – 10 б. (призове місце - 15 б.).

До складання екзамену допускаються здобувачі вищої освіти, які отримали не менше 50 балів за результатами поточної успішності та виконали всі ЛР. Підсумкове оцінювання здійснюється або за результатами роботи здобувача вищої освіти впродовж усього семестру (сумарна оцінка), або за результатами здачі екзамену (підсумкове тестування).