Здесь размещаются материалы по тематике проекта РФФИ 20-07-00839 А «Цифровые двойники и мягкие вычисления в моделировании социоинженерных атак и оценке связанных с ними рисков».

Сведения о научно-исследовательской работе

Сведения о результатах первого года научно-исследовательской работы

Сведения о результатах второго года научно-исследовательской работы

Сведения о результатах третьего года научно-исследовательской работы

Краткие результаты научно-исследовательской работы

Описание в научно-популярном стиле

Список публикаций по тематике гранта со ссылкой на источник за 2020-2022 гг.:

    2020 г.:

  • Toropova A.V., Tulupyeva T.V. Bayesian Belief Network as a Behavior Intensity RateModel on the Example of Posting in a Social Network // 2020 XXIII InternationalConference on Soft Computing and Measurements (SCM). St. Petersburg, Russia. 2020. pp. 22–24. Ссылка.
  • Toropova A.V., Tulupyeva T.V. Learning Behavior Rate Models on Social Network Data // Conference on Russian Advances in Artificial Intelligence 2020. CEUR WorkshopProceedings 2020. pp. 200–209. Ссылка.
  • Khlobystova A.O., Abramov M.V., Tulupyeva T.V. Application of the Altematives Method Probabilities in Construction of Intensity of User Communications Estimates // 2020 XXIII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). 2020. pp. 37–40. Ссылка.
  • Khlobystova A.O., Tulupyev A.L. Approaches To Merging Linguistic Values – Users Relationships // Conference on Russian Advances in Artificial Intelligence 2020. CEURWorkshop Proceedings 2020. pp. 210–218. Ссылка.
  • Korepanova A.A., Oliseenko V.D., Abramov M. V.Applicability of SimilarityCoefficients in Social Circle Matching // 2020 XXIII International Conference on SoftComputing and Measurements (SCM). St. Petersburg, Russia. 2020. pp. 41–43. Ссылка.
  • Krylov B., Abramov M., Khlobystova A. Automated player activity analysis for a serious game about social engineering // International Conference on Information Technologies. Springer, Cham, 2020. Vol. 2. P. 587–599. Ссылка.
  • Krylov B.S., Abramov M.V. Automatic Hierarchical Task Network Planning System forthe Unity Engine Russian // Conference on Russian Advances in Artificial Intelligence 2020. CEUR Workshop Proceedings 2020. pp. 122–133. Ссылка.
  • Бушмелев Ф.В., Абрамов М.В., Тулупьева Т.В. Адаптированный метод цветовых выборов в применении к изображениям из социальных медиа // VIII Международная научно-практическая конференция “Нечеткие системы, мягкие вычисления и интеллектуальные технологии” НСМВИТ-2020 (29 июня – 1 июля 2020 г., г. Смоленск, Россия). Труды конференции. В 2-х томах. Т 2 – Смоленск: Универсум. 2020. С.154–163. (РИНЦ)
  • Корепанова А.А., Олисеенко В.Д., Абрамов М.В. Применимость коэффициентов сходства в задаче сравнения социального окружения // Сборник докладов XXIII Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2020).М. СПб: СПбГЭТУ “ЛЭТИ”. С. 39–42. Ссылка.
  • Корепанова А.А., Абрамов М.В. Применение случайного леса в выборе метода восстановления возраста пользователя социальной сети // Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. (SCOPUS, перечень ВАК, РИНЦ)
  • Максимов А. Г., Завалишин А. Д., Абрамов М. В., Тулупьев А. Л. Семейства деревьев смежности и критерий дополнительности // Компьютерные инструменты в образовании. 2020. No 1. С. 28–37. Ссылка.
  • Олисеенко В.Д., Корепанова А.А. Восстановление возраста пользователей: анализ сообществ // VIII Международная научно-практическая конференция “Нечеткие системы, мягкие вычисления и интеллектуальные технологии” НСМВИТ-2020 (29 июня – 1 июля 2020 г., г. Смоленск, Россия). Труды конференции. В 2-х томах. Т 2 – Смоленск: Универсум, 2020. С. 147–153. (РИНЦ)
  • Олисеенко В.Д., Абрамов М.В. Применение методов распознавания лиц в задаче идентификации аккаунтов пользователей в различных социальных сетях // Сборникдокладов конференции “Информационные технологии в управлении” (ИТУ-2020). С.250–252. ISBN 978-5-91995-075-2.
  • Торопова А.В., Тулупьева Т.В. Байесовская сеть доверия как модель оценки интенсивности поведения на примере постинга в социальной сети // Сборник докладов XXIII Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2020). М. СПб: СПбГЭТУ “ЛЭТИ”. С. 20–22. Ссылка.
  • Торопова А.В., Тулупьева Т.В. Модели оценки интенсивности поведения на при-мере постинга в социальной сети // VIII Международная научно-практическая конференция “Нечеткие системы, мягкие вычисления и интеллектуальные технологии” НСМВИТ-2020 (29 июня – 1 июля 2020 г., г. Смоленск, Россия). Труды конференции. В 2-х томах. Т 2 – Смоленск: Универсум. 2020. С. 164–172. (РИНЦ)
  • Хлобыстова А.О., Абрамов М.В. Применение гибридных моделей при разграничении прав доступа в контексте социоинженерных атак // VIII Международная научно-практическая конференция “Нечеткие системы, мягкие вычисления и интеллектуальные технологии” НСМВИТ-2020 (29 июня – 1 июля 2020 г., г. Смоленск, Россия).Труды конференции. В 2-х томах. Т 2 – Смоленск: Универсум. 2020. С. 173–179. (РИНЦ)
  • Хлобыстова А.О., Абрамов М.В., Тулупьева Т.В. Применение метода вероятностей альтернатив при построении оценок интенсивности взаимосвязей // Сборник докладов XXIII Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2020). М. СПб: СПбГЭТУ “ЛЭТИ”. С. 35–38. Ссылка

    2021 г.:

  • Khlobystova A., Abramov M. Time-Based Model of the Success of a Malefactor’s Multistep Social Engineering Attack on a User // Kovalev S., Tarassov V., Snasel V., Sukhanov A. (eds) Proceedings of the Fifth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’21). IITI 2021. Lecture Notes in Networks and Systems. — 2021. — Vol. 330. — P. 216–223. (SCOPUS). Ссылка.
  • Khlobystova A., Abramov M., Tulupyev A. An approach to building a probabilistic model of spreading a social engineering attack between two users // Russian Advances in Fuzzy Systems and Soft Computing: Selected Contributions to the 10th International Conference «Integrated Models and Soft Computing in Artificial Intelligence» (IMSC-2021), May 17–20, 2021, Kolomna, Russian Federation. CEUR Proceedings. — Vol. 2965. — P. 53–58. (SCOPUS).
  • Khlobystova A.O., Tulupyev A.L. Approaches to modeling development scenarios of multistep social engineering attacks // 2021 IV International Conference on Control in Technical Systems (CTS). — 2021. — P. 100–102. (SCOPUS). Ссылка.
  • Oliseenko V.D., Abramov M.V., Tulupyev A.L. Identification of user accounts by image comparison: The phash-based approach // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. — 2021. — Vol. 21, N 4. — P. 562–570. (SCOPUS, «перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.
  • Торопова А.В., Абрамов М.В., Тулупьева Т.В. Машинное обучение байесовской сети доверия как инструмента оценки интенсивности процесса по данным из социальной сети // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. — 2021. — Т. 21, N 5. — С. 727–737. (SCOPUS, «перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.
  • Корепанова А.А., Абрамов М.В., Тулупьев А.Л. Идентификация аккаунтов пользователей социальных сетей при помощи сравнения графического контента // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. — 2021. — Т. 21, N 6. — С. 942–950. (SCOPUS, «перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.
  • Oliseenko V.D., Tulupyeva T.V. Neural Network Approach in the Task of Multi-label Classification of User Posts in Online Social Networks // 2021 XXIV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). — 2021. — P. 46–48. (SCOPUS). Ссылка.
  • Oliseenko V.D., Tulupyeva T.V., Abramov M.V. Online Social Network Post Classification: A Multiclass approach // In: Kovalev S., Tarassov V., Snasel V., Sukhanov A. (eds) Proceedings of the Fifth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’21). IITI 2021. Lecture Notes in Networks and Systems. — 2021. — Vol. 330. — P. 207–215. (SCOPUS). Ссылка.
  • Stoliarova V.F., Tulupyev A.L. Regression Model for the Problem of Parameter Estimation in the Gamma Poisson Model of Behavior: an Application to the Online Social Media Posting Data // 2021 XXIV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). — 2021. — P. 24–27. (SCOPUS). Ссылка.
  • Toropova A.V., Tulupyeva T.V. Approbation of the behavior rate model with hidden variables based on respondents’ data on recent Instagram posts // 2021 XXIV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). — 2021. — P. 43–45. (SCOPUS). Ссылка.
  • Frolova M.S., Korepanova A.A., Abramov M.V. Assessing the Degree of the Social Media User’s Openness Using an Expert Model Based on the Bayesian Network // 2021 XXIV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). — 2021. — P. 52–55. (SCOPUS). Ссылка.
  • Тулупьева Т.В., Абрамов М.В., Тулупьев А.Л. Модель социального влияния в анализе социоинженерных атак // Управленческое консультирование. — 2021. — Vol. 8, N 152. — С. 97–107. («перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.
  • Столярова В.Ф., Тулупьев А.Л. Cox regression for the problem of risky behavior parameter estimation with data on several last episodes: individual characteristics and external factors. // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Физико-математические науки. — Vol.14, N 4. — P. 202–217. (SCOPUS, «перечень ВАК», РИНЦ)
  • Корепанова А.А., Абрамов М.В. Применение случайного леса в выборе метода восстановления возраста пользователя социальной сети // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2021. — N 2. — С. 66–77. («перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.
  • Олисеенко В.Д., Тулупьева Т.В. Нейронные сети в приложении к задаче многозначной классификации постов пользователей в социальной сети // Сборник докладов XXIV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2021). — М. СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2021. — С. 54–56. ISBN 978-5-7629-2864-9 (РИНЦ).
  • Столярова В.Ф., Торопова А.В., Тулупьева Т.В. Модель для оценки частоты публикации постов в онлайн социальной сети по неполным данным с учетом объективных детерминант поведения // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2021. — Vol. 16, N 2. С. 77–95. («перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.
  • Столярова В.Ф., Тулупьев А.Л. Регрессия в задаче оценки параметров гамма-пуассоновской модели поведения: апробация на данных о постинге в онлайн социальной сети // Сборник докладов XXIV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2021). — М. СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2021. — С. 28–31. ISBN 978-5-7629-2864-9 (РИНЦ).
  • Торопова А.В., Тулупьева Т.В. Апробация модели интенсивности поведения со скрытыми переменными на данных респондентов о последних публикациях в сети Инстаграм // Сборник докладов XXIV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2021). — М. СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2021. — С. 51–53. ISBN 978-5-7629-2864-9 (РИНЦ).
  • Фролова М.С., Корепанова А.А., Абрамов М.В. Оценка степени открытости пользователя социальной сети с применением экспертной модели на основе байесовской сети доверия // Сборник докладов XXIV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM 2021). — М. СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2021. — С. 69–73. ISBN 978-5-7629-2864-9 (РИНЦ).
  • Харитонов Н.А., Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: нахождение канонического представителя фрагмента знаний методом Монте-Карло // Сборник докладов XXIV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM 2021). — М. СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2021. — С. 197–200. ISBN 978-5-7629-2864-9 (РИНЦ).
  • Хлобыстова А.О., Абрамов М.В. Адаптация модели многоходовых социоинженерных атак с учётом информационного влияния // Сборник докладов XXIV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM 2021). — М. СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2021. — С. 65–68. ISBN 978-5-7629-2864-9 (РИНЦ).
  • Хлобыстова А.О., Абрамов М.В., Тулупьев А.Л. Подход к построению вероятностной модели распространения социоинженерной атаки между двумя пользователями // Сборник научных трудов X-й Международной научно-технической конференции (ИММВ-2021, Коломна, 17-20 мая 2021 г.). В 2-х томах. Смоленск: Универсум. — 2021. — Т. 1. — C. 296–-304. ISBN 978-5-91412-469-1 (РИНЦ).
  • Хлобыстова А.О., Тулупьев А.Л. Подходы к моделированию сценариев развития многоходовых социоинженерных атак // Сборник докладов V Международной научной конференции по проблемам управления в технических системах (ПУТС-2021). — М. СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2021. — С. 134–137. ISBN 978-5-7629-2896-0 (РИНЦ).
  • Олисеенко В.Д., Абрамов М.В., Тулупьев А.Л. Нейронные сети LSTM и GRU в приложении к задаче многоклассовой классификации текстовых постов пользователей социальных сетей // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. — N 4. — P. 130–141. («перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.

    2022г.:

  • Тулупьева Т.В. Психологические аспекты информационной безопасности организации в контексте социоинженерных атак // Управленческое консультирование. — 2022. — Т. 2, N 158. — С. 123–138. («перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.
  • Khlobystova A., Abramov M., Korepanova A., Liapin N. Identification of Predictors for Estimation the Intensity of Relationships Between Users of Online Social Networks // Proceedings of the Sixth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’22). Lecture Notes in Networks and Systems. — 2022. — Vol. 566. — P. 216–225. (SCOPUS, РИНЦ). Ссылка.
  • Олисеенко В.Д., Абрамов М.В., Тулупьев А.Л., Иванов К.А. Прототип программного комплекса для анализа аккаунтов пользователей социальных сетей: веб-фреймворк Django // Программные продукты и системы. — 2022. — Т. 35, N 1. — P. 45–53. («перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.
  • Хлобыстова А.О., Абрамов М.В., Сазанов В.А. Разработка инструмента для построения социального графа пользователя социальной сети в задаче анализа его защищённости от многоходовых социоинженерных атак // Программные продукты и системы. — 2022. («перечень ВАК», РИНЦ). (В печати).
  • Абрамов М.В., Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Бушмелев Ф.В. Цифровизация публичного управления: социоинженерные риски // Научные труды Северо-Западного института управления РАНХиГС. — Т. 13, N 1 (53). — С. 5–16. (РИНЦ).
  • Abramov M., Tsukanova E., Tulupyev A., Korepanova A., Alecksanin S. Identification of Deterioration caused by AHF, MODS or CE by RR and QT Data Classification // Informatics and Automation. — 2022. — Vol. 2, N 21. — P. 311–338. (SCOPUS, «перечень ВАК», РИНЦ). Ссылка.
  • Чекалев А.А., Хлобыстова А.О., Тулупьева Т.В. Система поддержки принятия решения абитуриента по выбору направления обучения // Сборник докладов XXV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2022). СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ». — 2022. — С. 283–286. ISBN 978-5-7629-3037-6. (РИНЦ).
  • Олисеенко В.Д., Абрамов М.В. Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети // Сборник докладов XXV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2022). СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ». — 2022. — С. 45–48. ISBN 978-5-7629-3037-6. (РИНЦ).
  • Столярова В.Ф., Тулупьев А.Л. Оценка среднего числа эпизодов постинга в онлайн медиа по цифровым следам пользователя: неполным данным о времени публикаций и характеристикам профиля // Сборник докладов XXV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2022). СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ». — 2022. — С. 37–40. ISBN 978-5-7629-3037-6. (РИНЦ).
  • Stoliarova V.F., Tulupyev A.L. Cumulative Mean Function of Public Posting Episodes in the Online Media with Regard to User’s Digital Traces: Limited Data on publications Dates and Profile Data // 2022 XXV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). — 2022. — P. 25–27. (SCOPUS, РИНЦ). Ссылка.
  • Oliseenko V.D., Abramov M.V. RuBERT Embeddings in the Task of Classifying User Posts on a Social Media // 2022 XXV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). — 2022. — P. 31–33. (SCOPUS, РИНЦ). Ссылка.
  • Chekalev A.A., Khlobystova A.O., Tulupyeva T.V. Applicant’s Decision Support System for Choosing the Direction of Study // 2022 XXV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). — 2022. — P. 226–228. (SCOPUS, РИНЦ). Ссылка.
  • Korepanova A.A., Abramov M.V. Sift Descriptor for Social Media User Accounts Matching // Proceedings of the Sixth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’22). Lecture Notes in Networks and Systems. — 2023. — Vol. 566. — P. 142–151. (SCOPUS, РИНЦ). Ссылка.
  • Stoliarova V., Tulupyev A. Probabilistic Graphical Models with Continuous Variables for the Decision Making About Risky Episodic Behavior in the Framework of Gamma Poisson Model with Application to Public Posting Data // Proceedings of the Sixth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’22). Lecture Notes in Networks and Systems. — 2023. — Vol. 566. — P. 465–474. (SCOPUS, РИНЦ). Ссылка.
  • Oliseenko V.D., Eirich M., Tulupyev A.L., Tulupyeva T.V. BERT and ELMo in Task of Classifying Social Media Users Posts // Proceedings of the Sixth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’22). Lecture Notes in Networks and Systems. — 2023. — Vol. 566. — P. 475–486. (SCOPUS, РИНЦ). Ссылка.
  • Bushmelev F.V., Khlobystova A.O., Abramov M.V., Livshic L.P. Deep Machine Learning Techniques in the Problem of Estimating the Expression of Psychological Characteristics of a Social Network User // Artificial Intelligence in Models, Methods and Applications. (SCOPUS). (В печати).
  • Stoliarova V.F., Tulupyev A.L. Assessment of the vine–copula for the gamma Poisson model of risky person’s behavior with synthetic data // Artificial Intelligence in Models, Methods and Applications. (SCOPUS). (В печати).
  • Чекалев А.А., Хлобыстова А.О. Вспомогательный ресурс для помощи поступающим в выборе образовательной программы СПбГУ // Материалы 9-й всероссийской научной конференции по проблемам информатики СПИСОК-2022. (27–29 апреля 2022 г. Санкт-Петербург). СПб.: ВВМ. — 2022. (В печати).
  • Чекалев А.А., Хлобыстова А.О. Telegram-бот: рекомендательная система по профориентации // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов. Выпуск 11. — СПб.: СПОИСУ. — 2022. — С.53–55.(РИНЦ).
  • Хлобыстова А.О. Структура байесовской сети доверия для оценки распространения многоходовой социоинженерной атаки на основе интенсивности взаимодействия пользователей в социальной сети «ВКонтакте» // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов. Выпуск 11. — СПб.: СПОИСУ. — 2022. — С.537–539.
  • Эйрих М., Олисеенко В.Д., Абрамов М.В. Адаптация и внедрение нейросетевых моделей классификации текста в django веб-приложение // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов. Выпуск 11. — СПб.: СПОИСУ. — 2022. — С.547–551.(РИНЦ).
  • Олисеенко В.Д. Подходы и методы к автоматизации процесса оценки выраженности психологических особенностей пользователей социальных сетей // Региональная информатика (РИ-2022). XVIII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2022)». Санкт-Петербург, 26-28 октября 2022 г.: Материалы конференции / СПОИСУ. — 2022. — С.534–535.
  • Ляпин Н.Е., Корепанова А.А. Платформа с опросами для автоматизации сбора данных о личностных особенностях пользователей социальных сетей // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов. Выпуск 11. — СПб.: СПОИСУ. — 2022. — С.542–544.(РИНЦ).