Ученые ЛЭТИ разработали алгоритм MFedBN для безопасного обучения нейросетей в системах «умного города». В задачах обнаружения киберугроз и сетевых вторжений новая модель достигла точности 99,98%.
MFedBN представляет собой улучшенную версию метода федеративного обучения FedBN. По словам проректора Ивана Холода, при тестировании на данных сенсоров грузовиков алгоритм показал точность классификации 85%.
Главная инновация метода заключается в использовании градиентного подхода вместо традиционного усреднения данных. Это позволяет обучать ИИ на локальных устройствах без передачи информации в облако, что сохраняет конфиденциальность.
Источник новости и обложки: tass.ru