В рамките на проект КП-06-Н57/4 „Изследване и приложение на алгоритми за машинно обучение при анализ и разработка на високо сигурен софтуер“, финансиран от Фонд „Научни изследвания“ и с координатор за Софийския университет проф. Милен Петров от Факултета по математика и информатика, бяха създадени два експериментални прототипа, насочени към справяне с актуални проблеми в киберсигурността – разпознаването на фишинг сайтове и защитата на безпилотните летателни апарати от мрежови атаки.
В първото направление е разработен иновативен метод, базиран на изкуствен интелект и машинно обучение, който намира приложение в нов браузърен плъгин с името NotPwned. Той подпомага потребителите при разпознаването и блокирането на фалшиви уебсайтове, създадени с цел кражба на лични данни. Създадени са и допълнителни инструменти за събиране и обработка на данни, както и интелигентна система за разпознаване на форми за вход и лога на популярни марки чрез анализ на екранни изображения. Извършено е и сравнение на водещи технологии за разпознаване на обекти, като резултатите показват, че разработеното решение може успешно да се конкурира със съществуващите подходи и да осигури надеждна защита онлайн.
Второто направление на изследването е фокусирано върху сигурността на дроновете, чието приложение в съвременния свят непрекъснато нараства. Анализирана е тяхната мрежова устойчивост на най-често срещаните киберзаплахи, като е създаден модел на потенциалните атаки и са проведени контролирани тестове за разкриване на уязвимости. Получените резултати са внимателно документирани и анализирани, а на тяхна основа са формулирани конкретни препоръки за повишаване сигурността на безпилотните системи и ограничаване на риска от злоупотреби.
Повече информация за проекта може да бъде видяна на неговата страница: https://devops.tu-sofia.bg/ (с огледален образ на адрес: https://devops2.w3c.fmi.uni-sofia.bg/ ).
