Повышена точность безопасного метода обучения нейросетей для «умного города»
📍 Учёные Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» улучшили алгоритм обучения нейросетей, который применяется в задачах «умного города». В ходе тестирования алгоритм показал 99,98% точности при обнаружении киберугроз и сетевых вторжений.
☑️ Разработка основана на подходе федеративного обучения — когда нейросеть обучается на распределённых устройствах без передачи исходных данных на единый сервер. Это помогает сохранять конфиденциальность персональной и служебной информации городских систем. Такой механизм помогает повышать эффективность работы систем и одновременно сохранять конфиденциальность информации.
☑️ Обновлённая версия алгоритма также продемонстрировала эффективность в задачах мониторинга транспорта: на данных сенсоров грузовых автомобилей точность классификации составила 85%.