Зал Молекула |
||
Секция 1.
|
Секция 3.
|
Секция 6.
|
Разработка требований к системам доверенного искусственного интеллекта |
Реализованные в решение методики обезличивания и создания синтетических наборов для обеспечения защиты персональных данных |
Атаки на биометрическое предъявление в биометрических системах идентификации |
Специальные факторы качества систем искусственного интеллекта |
Риск-ориентированный подход при обработке данных |
Атаки черного ящика на системы компьютерного зрения: реальна ли угроза |
Проблема доверия к технологиям ИИ |
Принципы доверенного искусственного интеллекта, применяемые в сфере здравоохранения |
|
Технологии создания доверенных интеллектуальных систем |
Курация медицинских данных и искусственный интеллект |
|
Математические вопросы в доверенном ИИ |
Подход к обеспечению безопасности цепочек поставок данных и моделей ИИ |
|
Карты знаний: на пути к доверенным системам представления знаний и языковым моделям |
Зал Молекула |
Зал Атом |
Зал Физика |
Секция 2.
|
Секция 5.
|
Секция 4.
|
Управляя разумом: раскрытие потенциала технологии ИИ в кибербезопасности |
Обзор мирового опыта построения систем доверенного искусственного интеллекта |
SLAP — простая линейная атака на персептрон |
Под давлением обстоятельств: применение ИИ для противодействия внутренним угрозам |
Функциональные испытания систем искусственного интеллекта в здравоохранении |
Повышение надежности сгенерированного кода с помощью статического анализатора |
MLSecOps для интеграции ИИ в системы защиты информации и кибербезопасности |
Оценка и сравнение систем искусственного интеллекта в медицине |
Ti-Patch: размноженный физический состязательный патч для безреференсных метрик качества видео |
Искусственный Интеллект в защите: найдем место ИИ в SOC |
MLDRus: промежуточные результаты разработки отечественной платформы выявления уязвимостей в ML-решениях |
Вероятностно-устойчивые цифровые водяные знаки для нейросетей |
Использование ИИ в средствах обнаружения компьютерных атак и реагирования на инциденты ИБ |
Испытания решений на базе технологий ИИ как инструмент поддержки цифровой трансформации российской промышленности |
Методы и средства валидации и верификации интеллектуальных средств генерации программного кода |
Обеспечение функциональной корректности ИИ в задачах электроэнергетики |
Разработка доверенных систем ИИ: от DevSecOps к MLSecOps |
|
Некоторые аспекты достоверности средств машинного обучения при обработке результатов физических экспериментов |
Ограничения современных методов ИИ при обеспечении доверия |
|
Методология программирования систем доверенного искусственного интеллекта |
||
Оценка качества предиктивных систем автоматического контроля выбросов вредных веществ в атмосферу |
Водяные знаки как инструмент борьбы с дипфейками |