Онлайн трансляция
Пленарная сессия (09:30-10:45)
Технологии анализа, моделирования и трансформации программ (11:00-18:40)
Управление данными и информационные системы (11:00-18:00)
QEMU-форум (11:00-13:30)
Семинар по Natch – инструменту для определения поверхности атаки (14:30-16:00)
Круглый стол по продуктизации технологий безопасной разработки (17:00-19:00)
Семинар РАНХиГС «Цифровая трансформация государственного управления» (17:00-19:00)
О конференции
17-18 мая в Великом Новгороде состоится международная конференция «Иванниковские чтения», посвящённая разработке инновационных технологий в области системного программирования. Организаторами выступают:
- ИСП РАН,
- Российская академия наук,
- Новгородский государственный университет.
Проведение конференции осуществляется при поддержке международной ассоциации IEEE и IEEE Computer Society.
Мероприятие пройдёт в инновационном научно-технологическом центре «Интеллектуальная электроника ‒ Валдай».
Одной из центральных тем станет разработка безопасного программного обеспечения. Этой теме планируется посвятить сразу несколько блоков:
- форум специалистов по технологиям программной эмуляции на базе QEMU,
- семинар по работе с инструментом Natch для определения поверхности атаки (разработан в Лаборатории системного программирования),
- традиционный круглый стол по кибербезопасности с участием представителей ведущих российских компаний.
С 2024 года на площадке «Иванниковских чтений» также проводится ежегодная конференция «Анализ данных в медицине» (совместно с Сеченовским университетом). Она посвящена использованию методов обработки и анализа больших данных для увеличения доступности медицинской помощи пациентам и создания вспомогательных инструментов, упрощающих работу врачей. Запланированы выступления специалистов из СПбПУ, НМИЦ нейрохирургии им. ак. Н.Н. Бурденко, НовГУ, ИСП РАН и др. Кроме того, в этом году в рамках «Иванниковских чтений» состоится ещё одно новое мероприятие ‒ семинар РАНХиГС «Цифровая трансформация государственного управления».
В рамках конференции запланированы также секции докладов, статьи по которым будут опубликованы и проиндексированы в Scopus и РИНЦ. Тематика охватывает два направления: технологии анализа, моделирования и трансформации программ, а также управление данными и информационные системы (включая тему искусственного интеллекта). Чтобы представить результаты своей научной работы в рамках этих секций, необходимо прислать на рассмотрение статью или тезисы. Требования к материалам и другие подробности приведены в разделе «Публикации».
Регистрация на конференции единая.
Участие бесплатное как для слушателей, так и для докладчиков.
«Иванниковские чтения» проводятся по инициативе ИСП РАН в память его основателя ‒ академика В.П. Иванникова. Ранее конференция уже проходила в Ереване, Великом Новгороде, Орле, Нижнем Новгороде и Казани, собирая более 300 участников. Подробнее – в разделе «История».
Технологии анализа, моделирования и трансформации программ
Секция посвящена методам оптимизации в компиляторе, кодогенерации, статическому и динамическому анализу программ и др., а также различным методам, архитектурам и компонентам современных операционных систем для эффективных вычислений и систем контроля. В частности, рассматриваются следующие темы:
- Обратная инженерия бинарного (исполняемого) кода.
- Выполнение программ в контролируемом окружении.
- Поиск ошибок и уязвимостей в исполняемом коде.
- Анализ сетевого трафика.
- Оптимизации в компиляторе.
- Статический и динамический анализ программ.
- Методы и инструменты анализа и тестирования программ.
- Безопасность и конфиденциальность в ОС.
- Жизненный цикл разработки: стандарты и сертификация.
- ОС реального времени, интернет вещей.
- Сетевые стеки и технологии.
- Архитектура операционных систем (в том числе, ядра ОС).
Управление данными и информационные системы
Секция посвящена вопросам разработки современных методов и систем хранения и анализа больших данных – текстовых, графовых, мультимедийных, научных и др. В частности, рассматриваются следующие темы:
- Интеллектуальный анализ данных и извлечение знаний.
- Математическая теория и методы машинного обучения и искусственного интеллекта.
- Математические модели процессов и явлений реального мира.
- Компьютерная лингвистика, анализ и понимание текстов на естественном языке.
- Анализ социальных сетей, хранение и анализ больших графов.
- Обработка сигналов и анализ изображений.
- Анализ контента, созданного пользователями Интернета.
- Информационный поиск, рекомендательные системы.
- Онтологии и базы знаний.
- Информационные системы и технологии.
- Масштабируемые алгоритмы анализа данных.
- Прикладные задачи анализа данных.
- Очистка данных, интеграция разнородных данных, дедупликация данных.
- Инфраструктура для хранения и обработки больших объемов данных.
- Ключевые технологии создания частных и гибридных облаков.
- Высокопроизводительные вычисления и другие облачные сервисы.
- Экосистема хранения и обработки больших массивов данных.
- Распределенные базы данных и технологии Data/Web Mining.
- Программные платформы интернета вещей.
- Динамическая балансировка нагрузки в эластичных облаках.
- Планирование потока задач в облачных центрах обработки данных.
- Энергосберегающие облачные инфраструктуры.
Программа конференции
Программа IV международной научно-практической конференции «Анализ данных в медицине»
17 мая 2024 г.
(18 мая - экскурсионный день)
Регистрация, кофе/чай (фойе)
Пленарная сессия (зал-трансформер, центральная часть)
К участию приглашены:
- губернатор Новгородской области Андрей Никитин
- ректор НовГУ Юрий Боровиков
- директор ИСП РАН Арутюн Аветисян
- директор по кибербезопасности СберТеха Всеслав Соленик
- главный врач Новгородского областного клинического онкологического диспансера Евгений Манцырев и другие.
Модератор: Евгений Сжёнов, научный руководитель экспертно-аналитического центра «Научно-образовательная политика».
Перерыв
Обед-фуршет (фойе)
Кофе-чай (фойе)
Конференция «Анализ данных в медицине» (зал-амфитеатр)
Вступительное слово модератора
Уткин Лев Владимирович1
1 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Перспективы интеллектуального анализа данных в медицине: концептуальное комбинированное обучение и траектории пациента
Данилов Глеб Валерьевич1
1 ФГАУ «НМИЦ нейрохирургии им. ак. Н.Н. Бурденко» Минздрава России
Искусственный интеллект в нейрохирургии: перспективные исследования
Румянцев Егор Евгеньевич1
1 Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого
Математическое моделирование биологических параметров опухолей немелкоклеточного рака лёгкого
Ибрагимов Алишер Ахмад Угли1
1 ИСП РАН
Классификация наличия злокачественных образований на маммограмме с помощью методов глубокого обучения
Муханцев Сергей Александрович1
1 Softline Digital
Как быстро анализировать данные с помощью ML и ИИ без привлечения DS специалистов
Ананьев Владислав Валерьевич1, Тимакова Анна Алексеевна2
1 Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого, 2 Сеченовский Университет
Метод определения инвазии клеток рака лёгкого в сосуды
Балкивский Артур Сергеевич1
1 Medical Neuronets
Цифровой цитологический контур: новая методология автоматизации лабораторных исследований с помощью ИИ
Файзуллин Алексей Леонидович1
1 Сеченовский Университет
Разработка многоклассового детектора опухолевых клеток рака почки с определением ядрышковой градации (RENOSPOTTER)
Вопросы и обсуждение
Литвинов Арсений Александрович1
1 ИСП РАН
Исследование применения эмбеддингов аннотаторов для оценки качества разметки
Бернштейн Александр Владимирович1
1 Сколковский институт науки и технологий
Модели искусственного интеллекта для обнаружения и локализации областей интереса головного мозга по мультимодальным нейровизуализационным данным
Милютина Анастасия Павловна1
1 ФГБУ «НМИЦ эндокринологии» Минздрава России
Разработка гибридной системы автоматического скрининга диабетической ретинопатии ФГБУ «НМИЦ эндокринологии» Минздрава России
Гудков Александр Сергеевич1
1 АО «Крибрум»
Применение методов и алгоритмов машинного обучения для решения задачи обнаружения офтальмопатологии по снимку глазного дна
Батраева Инна Александровна1, Пантелеев Дмитрий Сергеевич1, Забоев Максим Владиславович1
1 Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
Использование генетических алгоритмов и нейронных сетей в анализе деформаций стопы
Вопросы и обсуждение
Закрытие конференции «Анализ данных в медицине»
Секция «Технологии анализа, моделирования и трансформации программ» (зал-трансформер, боковая часть)
Артемий Галустов1,2, Алексей Бородин1, Андрей Белеванцев1,2
1 ИСП РАН, 2 МГУ им. М.В. Ломоносова
Пользовательские детекторы в статическом анализе на основе символьного выполнения
Валерий Игнатьев1,2, Никита Шимчик1,2, Данила Панов1,2, Андрей Митрофанов1,2
1 ИСП РАН, 2 МГУ им. М.В. Ломоносова
Большие языковые модели в статическом анализе исходного кода
Виталий Афанасьев1,2, Алексей Бородин1, Андрей Белеванцев1,3
1 ИСП РАН, 2 НИУ ВШЭ, 3 МГУ им. М.В. Ломоносова
Статический анализ для языка Scala
Ульяна Тяжкороб1, Валерий Игнатьев1,2
1 ИСП РАН, 2 МГУ им. М.В. Ломоносова
Классификация предупреждений статического анализа методами машинного обучения
Даниил Субботин 1,2, Алексей Бородин1, Варвара Дворцова1,2
1 ИСП РАН, 2 МГУ им. М.В. Ломоносова
Статический анализ ассоциативных массивов в Go
Станислав Раковский1
1 РТУ «МИРЭА»
Обнаружение вредоносной активности в проектах с открытым исходным кодом с помощью методов машинного обучения
Иван Кулагин1, Андрей Тихонов1, Вартан Падарян1,2, Вячеслав Кошкин1
1 ИСП РАН, 2 МГУ им. М.В. Ломоносова
О методах извлечения алгоритмов из бинарного кода
Карина Нападовская1, Вартан Падарян2
1 АО «Лаборатория Касперского», 2 ИСП РАН
Разработка безопасного ПО: новые требования (для системных программистов)
Петр Девянин1
1 ООО «РусБИТех-Астра»
О разработке проекта национального стандарта ГОСТ Р «Защита информации. Формальная модель управления доступом. Часть 3. Рекомендации по разработке»
Шамиль Курмангалеев1
1 ИСП РАН
Фаззинг программного обеспечения: системный подход
Шамиль Курмангалеев1, Максим Мишечкин1
1 ИСП РАН
Метод исследования влияния входных данных на поведение программы при фаззинге
Шамиль Курмангалеев1, Виталий Акользин1
1 ИСП РАН
Фаззинг сетевых протоколов с извлечением автомата состояний
Шамиль Курмангалеев1, Александр Новиков1
1 ИСП РАН
Оценка качества и повышение эффективности фаззинга
Егор Сураев1, Виктория Егорова1, Алексей Панов1
1 ООО «РусБИТех-Астра»
Платформа автоматизации фаззинг-тестирования компонентов операционной системы
София Зеленова1
1 ИСП РАН
Статическое распределение памяти для операционных систем реального времени
Евгений Герлиц1, Вадим Мутилин1
1 ИСП РАН
Автоматизация выполнения регрессионных тестов на гонки по данным
Илья Егоров1, Георгий Савидов1
1 ИСП РАН
Сбор отчётов об аварийных завершениях при непрерывном фаззинге
Вадим Карцев1, Валерий Игнатьев1,2
1 ИСП РАН, 2 МГУ им. М.В. Ломоносова
Поддержка Visual Basic .NET в статическом анализаторе SharpChecker
Игорь Бурдонов1, Сергей Гайсарян1, Александр Косачев1, Виктор Шнитман1
1 ИСП РАН
Векторный суперкомпьютер "Электроника СС БИС"
Секция «Управление данными и информационные системы» (зал-трансформер, боковая часть)
Никита Дородных1, Александр Юрин1
1 Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения РАН
Автоматическое извлечение фактов из табличных данных на основе семантических аннотаций таблиц
Кирилл Тобола1, Никита Дородных1
1 Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения РАН
Аннотирование семантики русскоязычных таблиц на основе предобученной языковой модели
Андрей Перминов1
1 ИСП РАН
SLAP — простая линейная атака на персептрон
Дмитрий Рыболовлев1, Александр Гетьман1, Андрей Мацкевич2, Анастасия Никольская1, Максим Горюнов2
1 ИСП РАН, 2 Академия ФСО России
Состязательные атаки против системы обнаружения вторжений, основанной на применении методов машинного обучения
Даниил Копылов1,2, Андрей Михайлов1,2
1 Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения РАН, 2 ИСП РАН
Классификация участков документов с использованием нейронных сетей и графового представления
Михаил Загородников1, Андрей Михайлов2,3
1 Институт математики и информационных технологий Иркутского государственного университета, 2 Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения РАН, 3 ИСП РАН
Восстановления текстового слоя PDF документов со сложным фоном
Оксана Беляева1, Александр Голодков1, Бекзат Бухатов1
1 ИСП РАН
Автоматическая верификация корректности текстового слоя в PDF-документах
Мария Полтавцева1, Елена Александрова1, Оксана Изотова1
1 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Моделирование данных для организации консистентного контроля доступа в гетерогенных системах с большими данными
Сергей Скорик1, Арам Аветисян1
1 ИСП РАН
SSSD-ECG-nle: новый способ встраивания меток и модели со структурированным пространством состояний для генерации ЭКГ
Пётр Пылов1, Роман Майтак1, Ольга Чуруксаева2
1 Кузбасский государственный технический университет имени Т. Ф. Горбачёва, 2 Научно-исследовательский институт онкологии Томского национального исследовательского медицинского центра РАН
Автоматизация задачи прогнозирования рецидива рака шейки матки с помощью условной порождающей состязательной сети
Александр Козачок1, Андрей Спирин1, Елена Козачок2, Кирилл Елецкий1
1 ИСП РАН, 2 ООО «Бьюти Клиник»
Платформа для сбора дерматоскопических изображений новообразований пациентов
Егор Кузнецов1, Михаил Шеблаев1, Зоя Соловьёва2
1 МГУ им. М.В. Ломоносова, 2 Институт медико-биологических проблем РАН
Методы компьютерного зрения для микробиологических исследований в условиях космического полета
Максим Дерюгин1, Денис Турдаков1, Андрей Тапехин1, Алексей Фесенко1, Артём Белоусов1, Маким Рындин1
1 ИСП РАН
Улучшение ориентированного на пользователя извлечения информации: унифицированная стратегия интеграции полнотекстового поиска и поиска по графу знаний, использующая две базы данных
Филипп Колокольников1, Владимир Орлов1, Денис Турдаков2
1 ООО «Интерпроком», 2 ИСП РАН
Перспективы использования доверенной информационной аналитической системы на базе платформы «Талисман» с применением методов искусственного интеллекта для повышения эффективности эксплуатации сложных аппаратных систем
Антонина Мельникова1, Марина Воробьёва1, Елизавета Егорова1, Елизавета Чеканова1
1 Тюменский государственный университет
Разработка алгоритма формирования команд IT-проектов на основе данных цифрового следа студентов
Артур Сосновиков1, Денис Турдаков1
1 ИСП РАН
Автоматизация процесса ответа на требование налоговой с использованием обучения со слабым контролем
QEMU-форум (конференц-зал 4.17)
Вступительное слово модератора (Павел Довгалюк, ИСП РАН)
Андрей Ларионов1
1 Сбербанк
Использование QEMU для создания виртуальных прототипов устройств
Василий Ефимов1
1 ИСП РАН
Инструментарий автоматизированной разработки новых моделей для QEMU
Георгий Тейс1
1 ИСП РАН
Natch и тестирование
Дмитрий Полетаев1
1 ИСП РАН
О совмещении программных и аппаратных средств в полносистемной эмуляции
Владистав Степанов1
1 ИСП РАН
Декларативный подход к задаче интроспекции виртуальной машины
Алексей Макаров1
1 ИСП РАН
Виртуальный процессор для QEMU в решениях задач динамического анализа бинарного кода
Данила Егоров1
1 ИСП РАН
Точный и быстрый динамический анализ помеченных данных: как сделать невозможное
Андрей Тихонов1
1 ИСП РАН
QEMU в задачах анализа бинарного кода вчера, сегодня, завтра
Вартан Падарян1
1 ИСП РАН
