Ru

Лаборатория прикладных исследований МФТИ-Сбербанк

Заведующий лабораторией

raigorodsky_andrey_mipt_ai_lab.pngАндрей Михайлович Райгородский - доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ); удостоен премии Президиума РАН 2005 года; лауреат премии Президента РФ для молодых ученых в области науки и инноваций 2011 года.

Область научных интересов:

  • Теория графов и гиперграфов
  • Экстремальные и алгоритмические задачи комбинаторики
  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Вероятностные методы в дискретной математике
  • Различные вопросы комбинаторной геометрии и алгебраической топологии
  • Комбинаторные методы применительно к задачам анализа данных в интернете
  • Сложные сети и приложения в анализе Интернета, социальных сетей, банковских сетей, биологических сетей и др.

В центральных математических журналах А.М. Райгородским опубликовано около 200 статей. Является автором 20 книг и брошюр, член еще нескольких редколлегий. Под руководством А.М. Райгородского защищены 21 кандидатская и 1 докторская диссертации.

Со списком научных и методических публикаций А.М. Райгородского можно ознакомиться по ссылке.

Специализация лаборатории

Коллектив лаборатории включает в себя исследователей, инженеров, студентов и аспирантов разных высших учебных заведений. Основные научные интересы лаборатории лежат в области больших графовых моделей, включая анализ телеметрических данных/временных рядов, связанных с семантическими графами, а также различные приложения этих технологий в сфере кибербезопасности, включая биометрию, методы выявления виталентности (liveness detection) и анализ данных для противодействия киберугрозам.

Одним из способов прикладного применения интеграции телеметрических потоков данных и семантических графовых моделей является повышение качества работы систем принятия решений и степени автоматизации организаций.

Лаборатория также работает над исследованиями и разработками в области методов и инструментальных средств для всего жизненного цикла данных: от распределенного сбора, предварительной фильтрации и интеграции до анализа, выявления аномалий и разметки на уровне временных рядов или графов, а также выработки рекомендаций для пользователей. Также мы ведем разработки в области архитектуры сложных информационных систем с веб-интерфейсами и хранилищами больших данных.

Основные направления исследований

- Биометрическая аутентификация и выявление виталентности с помощью обработки видеопотоков
- Инфраструктура интернета вещей (IoT) и мультиагентное взаимодействие для управления гибкостью в «умных» электрических сетях
- Интеллектуальные системы для регистрации и анализа событий безопасности с учетом поведения пользователей (user behavior analytics).
- Моделирование сложных сетей и графовых структур, таких как «кредитная фабрика» 
- Онтологическое моделирование и новые технологии в построении веб-интерфейсов для систем, основанных на связанных данных (linked-data)

Ключевые разработки

    • Анализ журналов событий различных информационных систем для целей кибербезопасности
    • Новые методы в биометрии и определении виталентности (Liveness Detection)
    • Семантическая система управления требованиями
    • Платформа управления гибкостью для умных электросетей
    • Интеллектуальные роутеры интернета вещей (IoT routers) для мониторинга и управления
    • Исследование возможности выявления инсайдеров среди сотрудников с доступом к большим данным
    • Детекция мошенничества при подаче заявлений на кредит

Партнеры

ПАО «Сбербанк», ЗАО «ОКБ САПР»