МОСКВА, 28 августа. /ТАСС/. Студенты Московского физико-технического института (МФТИ) разработали цифровую платформу, призванную повысить эффективность борьбы с кибернетическими угрозами, сообщили в пресс-службе МФТИ. Как рассчитывают разработчики, эффективность информационной безопасности возрастет примерно в пять раз.
"Студенты кафедры технологического предпринимательства МФТИ создали платформу AVAREANGE, способную повысить эффективность борьбы с киберугрозами в пять раз за счет снижения влияния человеческого фактора в контексте инфобезопасности. Проект будет полезен организациям любого масштаба, включая государственный и корпоративный секторы, образовательные учреждения и MSSP-компании (Managed Security Service Providers)", - отметили в пресс-службе.
Идея студенческого стартапа возникла на стыке трех вызовов: растущих киберугроз, уязвимости систем из-за человеческого фактора и низкой эффективности традиционного подхода к обучению в области информационной безопасности. Авторы проекта - команда из 16 специалистов в области инфобезопасности, машинного обучения, backend-разработки и методологии SAT (Security Awareness Training).
"Импульсом к созданию нашего проекта стало осознание того, что даже при наличии мощных технических систем защиты человек остается самым слабым звеном в информационной безопасности. По статистике, более 90% успешных атак связаны с социальной инженерией. Это подтолкнуло нас к разработке продукта, который бы не просто обучал, а адаптировался к каждому пользователю и постоянно анализировал риски в режиме реального времени", - рассказал соучредитель стартапа, студент Виктор Белостоцкий.
В AVAREANGE входят персонализированные траектории обучения на основе поведенческого анализа, интеллектуальный ассистент на базе нейросети GIGACHAT, фишинг-симуляции с автоматической адаптацией сценариев под уровень пользователя, предиктивная аналитика и планирование через модуль Pulse, а также интерактивная аналитическая панель с визуализацией зрелости персонала и динамики угроз.
В центре системы - адаптивное обучение на базе искусственного интеллекта. Использование стеков LangChain и моделей машинного обучения позволяет проводить поведенческий анализ сотрудников, создавая индивидуализированные стратегии обучения. Это помогает повысить уровень осведомленности персонала о возможных источниках угроз и подготовить его к реальным ситуациям.
