Модели за откриване на аномалии в работата на компютърни системи за сигурност и отбрана чрез използване на методи на машинно обучение

1. Област на висшето образование: 5. Технически науки

2. Професионално направление: 5.2 Електротехника, електроника и автоматика

3. Докторска програма: Автоматизирани системи за обработка на информация и управление.

4. Форма на обучение: задочна форма (офицер, цивилен служител или гражданин извън системата на МО, СППМО и БА)

5. Заявител: Институт по отбрана „Професор Цветан Лазаров”

6. Първично звено: отдел „Комуникационни и информационни системи и защита на информацията”

7. Приемащо структурно звено: дирекция „Развитие на системите C4I”

8. Актуалност и дисертабилност на предлагания научен проблем:

Кибер ​​заплахите стават все сериозни и са насочени към всякакъв тип обекти от тактически до стратегически. Атаките могат да бъдат реализирани от всяка точка на света до всяка точка на земното кълбо. Тероризмът в кибер пространството е на най-високо ниво и страните от НАТО и ЕС е необходимо да подобрят своите системи, като използват технологии от 21-ви век за смекчаване на кибер заплахи за военни системи, платформи и мисиите като цяло. Машинното обучение (ML) е една от най-съвременните технологии, която може да се прилага, за да се подобри стратегическата кибер позиция и да се създаде необходимата защита, която не само се справя с днешните заплахи, но и със заплахи след 10 и 20 години.

Основната цел на дисертабелното изследване е да се консолидират знанията на областта на машинното обучение и кибер отбраната, да се идентифицират пропуските между различните решения и нужди и да се представят модели на базата на тези технологии с приложения във военната област.