Лаборатория мирового уровня новых технологий для проектирования облачных сервисов машинного обучения, сохраняющих конфиденциальность

---

Заведующий лабораторией:

Бабенко Михаил Григорьевич – доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова

---

Сотрудники:

Назаров Антон Сергеевич, кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Кучуков Виктор Андреевич, кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Кучеров Николай Николаевич, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры математического анализа, алгебры и геометрии факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Калмыков Игорь Анатольевич, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени проф. Н.И. Червякова
Пашинцев Владимир Петрович, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Бабенко Ирина Андреевна, кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры отечественной и мировой литературы гуманитарного института
Лапина Мария Анатольевна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Валуева Мария Васильевна, кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Лапин Виталий Геннадьевич, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Гладков Андрей Владимирович, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики, факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Коваленко Екатерина Сергеевна, младший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории биологической и медицинской информатики ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский Федеральный Университет»
Ширяев Егор Михайлович, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики, факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Луценко Владислав Вячеславович, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики, факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Баршацкая Екатерина Андреевна, старший преподаватель кафедры математического анализа, алгебры и геометрии факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Гудиева Наталья Григорьевна, ассистент кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Валуев Георгий Вячеславович, ассистент кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Гордиенко Анна Николаевна, ассистент кафедры вычислительной математики и кибернетики, факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Брецько Михаил Владимирович, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник департамента науки
Захарченко Нина Андреевна, ассистент кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Рябцев Сергей Сергеевич, старший преподаватель кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Дюдюн Глеб Дмитриевич, лаборант кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Токмакова Марина Евгеньевна, лаборант кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Соломянко Артём Алексеевич, лаборант кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Гордеев Савелий Максимович, лаборант кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Герюгова Айсанат Эдуардовна, лаборант кафедры вычислительной математики и кибернетики, факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Кеньков Егор Александрович, лаборант кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова
Гедиев Карим Альбертович, лаборант кафедры вычислительной математики и кибернетики факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова

---

Цели деятельности лаборатории

Целью деятельности научного коллектива, выполняющего проект «Новые технологии для проектирования облачных сервисов машинного обучения, сохраняющих конфиденциальность», является разработка теоретических основ, методов, моделей и программно-технических решений для проектирования облачных сервисов машинного обучения, обеспечивающих конфиденциальность обрабатываемых данных, защищённость обучаемых моделей и результатов вычислений при сохранении функциональности, точности и эффективности машинного обучения.

Задачи деятельности лаборатории:

– разработка новых методов и архитектур проектирования облачных сервисов машинного обучения с обеспечением конфиденциальности данных на всех этапах их обработки;
– исследование и разработка криптографических методов защиты данных и моделей машинного обучения при выполнении вычислений в облачной инфраструктуре;
– разработка методов конфиденциального машинного обучения на основе безопасных многосторонних вычислений, гомоморфного шифрования и других перспективных криптографических технологий;
– исследование и разработка методов распределённого и федеративного машинного обучения, обеспечивающих снижение рисков раскрытия исходных данных при совместном обучении моделей;
– разработка методов защиты обучаемых моделей от утечек конфиденциальной информации, включая восстановление обучающих данных и извлечение сведений о пользователях;
– создание методов контроля и разграничения доступа к данным, моделям и вычислительным ресурсам облачных сервисов машинного обучения;
– разработка архитектур безопасного обучения и выполнения запросов к моделям машинного обучения в облачной среде с учётом требований к конфиденциальности и информационной безопасности;
– исследование методов обеспечения приватности при обработке запросов пользователей и предоставлении результатов работы моделей машинного обучения через облачные программные интерфейсы;
– разработка методов оценки уровня конфиденциальности, защищённости и устойчивости облачных сервисов машинного обучения к атакам, направленным на раскрытие данных и параметров моделей;
– создание математических моделей и алгоритмов оценки компромисса между уровнем конфиденциальности, точностью машинного обучения, вычислительными затратами, задержками обработки запросов и стоимостью облачных вычислений;
– разработка методов автоматизированного проектирования и оптимизации облачных сервисов машинного обучения с учётом требований к защите информации, масштабируемости и производительности;
– создание экспериментальных программных прототипов и инструментальных средств для реализации, тестирования и оценки разработанных технологий конфиденциального машинного обучения;
– проведение экспериментальных исследований разработанных методов и технологий на различных классах данных и задач машинного обучения;
– подготовка научных публикаций, результатов интеллектуальной деятельности и рекомендаций по практическому применению разработанных технологий в облачных сервисах машинного обучения.

---

Тематика научных исследований

Осуществляет фундаментальные научные исследования и поисковые научные исследования, направленные на разработку новых технологий проектирования облачных сервисов машинного обучения, сохраняющих конфиденциальность, в том числе:
– разработка теоретических основ, моделей и архитектур конфиденциального машинного обучения в облачной среде, обеспечивающих защиту исходных данных, параметров моделей и результатов вычислений;
– разработка криптографических и распределённых методов машинного обучения, включая безопасные многосторонние вычисления, гомоморфное шифрование и федеративное обучение, для организации защищённой обработки данных в облачных сервисах;
– исследование методов обеспечения приватности данных и моделей на этапах обучения, хранения, передачи и использования, включая анализ рисков утечек конфиденциальной информации;
– разработка новых алгоритмов и технологий проектирования облачных сервисов машинного обучения с учётом требований к конфиденциальности, вычислительной эффективности, масштабируемости и качеству получаемых результатов;
– создание методов оценки и оптимизации компромисса между уровнем защиты конфиденциальности, точностью моделей машинного обучения и производительностью облачных вычислительных систем;
– разработка программных прототипов, экспериментальных стендов и инструментальных средств для проверки эффективности, безопасности и практической применимости предлагаемых технологий;
– исследование возможностей внедрения разработанных методов и технологий в облачные платформы, корпоративные информационные системы и сервисы обработки данных, требующих соблюдения повышенных требований к конфиденциальности.

---

Регламентирующие документы

1. Соглашение № 25-71-30007 от 22.05.2025 г. между Российским научным фондом, руководителем проекта и организацией о предоставлении гранта на проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований.
2. Приказ № 1143-О от 27.05.2025 г. «Об организации работ и формировании научного коллектива для выполнения проекта № 25-71-30007 „Новые технологии для проектирования облачных сервисов машинного обучения, сохраняющих конфиденциальность“».
3. Положение о работе научного коллектива, выполняющего проект.
4. Устав СКФУ и локальные нормативные акты университета, регулирующие научно-исследовательскую деятельность, финансово-хозяйственные отношения, обработку персональных данных и защиту конфиденциальной информации.
5. Утверждённый план работ по проекту, календарный план и смета расходов в соответствии с условиями соглашения о предоставлении гранта РНФ (при наличии соответствующих документов).