Зал Молекула |
Ключевая дискуссия
|
Безопасность искусственного интеллекта. Запретить или научиться работать? |
Зал Молекула |
Зал Атом |
Зал Физика |
Секция 1.
|
Секция 2.
|
Секция 3.
|
Проблема конфиденциальности данных в ГИС с ИИ |
Безопасность ИИ как кросс-дисциплинарный вопрос |
Критические точки кибербезопасности в контексте развития ИИ |
Проблемы внедрения ИИ в регионах |
«Доверенность ИИ-агентов: миф или реальность? RPA — проверенная технология в новой упаковке» |
Breach Attack Simulation |
Оценка эффективности и безопасности LLM-моделей в государственном управлении: разработка бенчмарков и метрик |
Применение технологий ИИ при предоставлении государственных и муниципальных услуг: проблемы правового регулирования |
DevSecOps 2.0: Будущее безопасности и разработки в эпоху ИИ |
Разработка нормативно-правовых документов для реализации национальной стратегии развития ИИ |
Перспективы использования ИИ в системе управления университетом |
Особенности применения ИИ в финансовом секторе |
Тестирование технологий ИИ |
Этические и правовые проблемы внедрения ИИ в образовательный процесс |
Место GPT технологий в ИБ-решениях |
Создание и функционирование реестра доверенных решений ИИ |
Новые виды инструментов атак на биометрическое предъявление в биометрических системах идентификации |
|
Безопасная разработка технологий ИИ |
Зал Молекула |
Зал Атом |
Зал Физика |
Секция 4.
|
Секция 5.
|
Секция 6.
|
Профессиональная проверка фактов vs. автоматизированные решения: что эффективнее? |
Метод унарной классификации |
RAG@FF: файрвол для компонентов адаптаций больших языковых моделей |
Дипфейки как инструмент информационных войн и манипуляций |
Аспекты устойчивости моделей распознавания голоса |
Инструменты тестирования и защиты агентных систем |
Тренды в генеративном ИИ, вызовы и перспективы |
Измерение и повышение устойчивости методов обработки и сжатия изображений |
ИИ в кибербезопасности: инструмент и объект защиты |
Подходы к интерпретируемости языковых моделей в автоматической обработке текстов |
Технологии ИИ в задачах создания и обнаружения фишинговых сообщений. Обзор |
|
О границах верифицируемой точности и надежности ИИ, построенного на эмпирических данных |
Метрики оценки доверия к моделям ИИ |
|
TrustGen: бенчмарк доверенности LLM при решении русскоязычных задач |
Зал Молекула |
Зал Атом |
Зал Физика |
Дискуссия:
|
Секция 5.
|
Секция 6.
|
Доверенный искусственный интеллект? |
Доверенные алгоритмы ИИ в здравоохранении |
От угроз к доверию: подход к формированию и поддержанию реестра доверенных технологий ИИ |
Перспективы использования ИИ в образовании по направлению «Информационная безопасность» |
Большие языковые модели в задачах анализа и обнаружения уязвимостей в программном коде Чаругин Валентин Валерьевич, преподаватель кафедры КИБ ИИИ, аспирант Скачать |
Особенности использования ИИ-технологий в продуктах ИБ |
Перспективы использования ИИ и цифровых двойников для обеспечения безопасности lloT |
||
Алгоритмы машинного обучения для семантической контент-фильтрации и защиты конфиденциальной информации |