Экспертная система анализа и мониторинга коммуникаций

Заявка на участие в программе целевой подготовки кадров с участием
средств бюджета Новосибирской области в 2014/15 и 2015/16 учебных годах
I Форма сведений о предприятии и потребностях проектов
1. Информация о компании:
ООО Сигнатек, 1991 г., разработка и производство решений для обеспечения оперативнорозыскной деятельности, директор по развитию Мартухович И. О. , martukhovich@signatec.ru ,
http://signatec.ru
ООО Исследовательские системы, 2011, создание аналитических расширений медицинских
информационных систем, datamining-консалтинг, директор к.ф.-м.н. Павловский Е.Н, director@xpss.ru,
http://xpss.ru
2.Предприятие является
o Участником кластера
o Резидентом технопарка
3. Заявка на магистрантов в соответствии с представленными проектами*
Проект «Экспертная система анализа и мониторинга коммуникаций»
№ Наименование
вуза
1
НГУ
Направление (факультет/кафедра, если
определены)
«Технология разработки программных
систем», Кафедра общей информатики,
ФИТ или
«Аналитика больших массивов
данных», Кафедра общей информатики
ФИТ.
Необходимое
количество
целевых мест
10
Проект ____________________________________
№ Наименование
вуза
Направление (факультет/кафедра, если
определены)
Необходимое
количество
целевых мест
*- На каждый проект дополнительно предоставляется описание проекта (см. раздел II)
II Описание проекта
Структура описания проекта:
1.Описание сути проекта: не более полутора страниц, иллюстрации и схемы - по необходимости,
1.1 Описание основных технологических, организационных, экономических и иных препятствий и
рисков для реализации проекта - перечень с комментариями (не более трети страницы).
В рамках проекта планируется разработать технологии и методы анализа информации для Экспертной
системы диагностики и мониторинга электронных коммуникаций.
Данная экспертная система предназначена для анализа электронных коммуникаций (телефония, интернет,
сетевой обмен) и решения следующих задач:
 Развитие средств обеспечения информационной безопасности: разработка нового поколения
средств защиты информации (системы предотвращения утечек информации - DLP и системы
предотвращения атак - IPS).
 Развитие
технологий
обеспечения
оперативно-розыскной
деятельности:
анализ
киберпреступлений,
автоматическое
обнаружение
противоправной
деятельности,
интеллектуальный сбор и анализ информации и пр.
 Развитие технологий профилактики и предупреждения преступлений.
 Создание ситуационных центров и систем поддержки принятия решений: консолидация и
интеллектуальный анализ информации, прогнозирование и моделирование событий, поддержка
принятия решений.
Основные технологические направления:
 Data
mining (Извлечение знаний
из больших объемов данных)
 Пространственная
 Text
 Когнитивный
mining
 Прогнозная
аналитика
аналитика
анализ
 Обеспечение эффективных
коммуникаций
Оценка финансовых перспектив от развития технологий анализа (по рынку Сигнатека)
Год
Выручка от проектов и продуктов, млн. руб.
Совокупный объём финансирования
работ (частный и государственный), млн. руб.
2014
0
30
2015
80
40
2016
180
80
2017
300
100
2018
600
180
2019
1200
200
Риски:



Отсутствие государственной финансовой поддержки на НИОКР. Последствия – невысокие темпы
проведения НИОКР и, как следствие, малая финансовая отдача от направления, возможно
инвестиции в этом случае не окупятся.
Малая эффективность применения технологий анализа. Последствия – инвестиции не окупятся,
понесем убытки.
Нехватка квалификации участников (любой квалификации – технической, организационной и пр.).
Последствия - инвестиции не окупятся, понесем убытки.
2.Краткая справка о российском и мировом уровне работ и исследований в данном
направлении
Мировой уровень:
 Palantir Technologies, https://www.palantir.com/, компания предоставляющая решения по анализу
информации и поиску закономерностей в разнородных источниках информации. Обслуживает ЦРУ и
другие ведомственные структуры США.
 A construction of a compressed description of data using a function of rival similarity // N. G. Zagoruiko, I.
A. Borisova, O. A. Kutnenko, V. V. Dyubanov — Journal of Applied and Industrial Mathematics, April
2013, Volume 7, Issue 2, pp 275-286.
 Use of the FRiS-Function for Taxonomy, Attribute Selection and Decision Rule Construction // Irina A.
Borisova, Vladimir V. Dyubanov, Olga A. Kutnenko, Nikolay G. Zagoruiko — Knowledge Processing and
Data Analysis. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011. pp 256-270.
 Система СПЕКТРАН для интеллектуального анализа спектральных данных // Богданов А.В.,
Борисова И.А., Дюбанов В.В., Загоруйко Н.Г., Кутненко О.А., Кучкин А.В., Мещеряков М.А.,
Миловзоров Н.Г. — Заводская лаборатория, №11, Том 75, 2009 г., сс. 65-70.
 Полицейская система интеллектуального анализа Crush
http://www.cnews.ru/news/top/index.shtml?2010/07/27/402811
 Аналитика больших данных. Выступление директора по технологиям ЦРУ
http://habrahabr.ru/post/177433/
 Веб-мониторинг и моделирование событий
http://www.cnews.ru/top/2010/07/29/tsru_i_google_vlozhilis_v_razrabotchika_sistemy_vebmonitoringa
_403038
 Веб-мониторинг и моделирование событий
http://rnd.cnews.ru/news/line/index_science.shtml?2010/10/05/411043
 Интеллектуальный анализ данных в решении задач полиции
http://www.nytimes.com/2011/08/16/us/16police.html?_r=0
 Интерактивный анализ компьютерных преступлений http://www.osp.ru/os/2000/11/178315/
 Прогнозирование местоположения по сетевой активности
http://www.cs.bham.ac.uk/~musolesm/papers/mdc12.pdf
 Алгоритм прогноза преступности
http://www.rnd.cnews.ru/news/top/index_science.shtml?2007/10/31/272765
3.Описание потребителей результатов проекта
Государственные органы власти, правоохранительные органы, частные компании
(заинтересованные в обеспечении информационной безопасности).
4.Описание рыночной ситуации, имеющей значение для проекта
В 2013 г. принят ряд нормативных документов, призванных обеспечить защиту государства и граждан от
современных угроз, связанных с использованием информационно-коммуникационной среды в преступных
целях. Это касается как задач информационной безопасности, так и задач расследования и выявления
противоправной деятельности.
На текущий момент внедрение современных технологий и методов анализа информации в решении задач
информационной безопасности или задач предотвращения и расследования противоправной деятельности
идёт с существенным отставанием. Внедрение данных технологий – это существенные конкурентные
преимущества на рынке.
5. Особые потребности проекта:



Какие магистранты и в каком количестве нужны,
o Необходимы магистранты, способные:
 Принимать управленческие решения на основе данных;
 Конструировать программное обеспечение для работы с большими данными;
 Формулировать гипотезы о связи характеристик в представленных данных на основе
методов машинного обучения;
 Применять методы машинного обучения для извлечения ценности из данных;
 Овладеть понятийным аппаратом новой предметной области с помощью изучения
документации, коммуникации с экспертами и самостоятельного поиска информации
в открытых источниках.
o Общая потребность в магистрах на 2016 год: 10 человек.
какие кафедры предпочтительны,
o кафедра общей информатики ФИТ НГУ
o кафедра дискретного анализа и исследования операций ФИТ НГУ
требуется ли формирование междисциплинарной группы и в каком составе (с участием инженеров,
исследователей, маркетологов, дизайнеров, менеджеров и проч.),
o инженеры (Data Engineer)– для проектирования оборудования по сбору данных,
обеспечения доступности данных для анализа; для обеспечения единого доступа к
разнородным данным.
o исследователи (Data Scientist) – для формулирования и проверки гипотез о связи
характеристик в данных; для создания новых методов анализа данных.


какие дополнительные курсы требуются к базовой программе подготовки магистрантов, (если
могут быть определены на данном этапе)
o анализ социальных сетей
o технологии хранения больших данных
o технологии виртуализации
o управление проектом
o системы представления знаний
o технологии Semantic Web
o технологии семантического анализа текстов
o технологии визуализации и презентации
o юридические аспекты доступа к данным
o методы интеллектуального анализа данных
o методы оптимизации и теория принятия решений
o технологии машинного обучения
o нечёткие модели и теория мягких вычислений
иные потребности
6. Этап реализации проекта в настоящее время (возможно отметить несколько)
o Формирование инвестиционного проекта или других форм описания проекта
o Стадия НИР
o Стадия ОКР
o Увеличение доли рынка
7. Сроки реализации проекта
o Больше трех лет (при этом отдельные продуктовые задачи могут решаться в течение всего
срока)
8. Предполагаемый уровень заработной платы магистра после трудоустройства (указать)
30 000-70 000 руб.
9.Партнеры компании в проекте (если есть) – список







ЗАО «РНТ», Москва.
ИМ СО РАН, директор чл.-корр. Гончаров С.С., зав.лаб. анализа данных д.т.н. Загоруйко Н.Г., в.н.с.
д.ф.-м.н. Пальчунов Д.Е., методы интеллектуального анализа данных.
НГТУ, Спектор А.А., д.т.н., зав. каф. ТОР, Райфельд М.А., д.т.н., проф. каф. ТОР
ООО Футуролаб, 2012, директор к.т.н. Аникин Ю.А., http://f-lab.pro, технологии анализа
социальных сетей на основе теории графов
ООО «Системы информационно безопасности»
ООО «Дата Ист»
ООО «Исследовательские системы»
 OOO «НЦИТ Унипро»
 ООО «Экспасофт»
10. Предполагаемый вклад в ВРП области по итогам реализации проекта, а также иные
экономические показатели, имеющие значение для проекта
Год
2014
2015
2016
Налоги во все бюджеты, млн. руб.
0,73
4
14,7