Логотип МИЭМ НИУ ВШЭ
Рабочий
Логотип типа проекта Программный
Программный
2025 / 2026
Логотип проекта Механизмы цифрового забвения: анализ и моделирование с применением методов машинного обучения
    От компании

2039 Механизмы цифрового забвения: анализ и моделирование с применением методов машинного обучения

Старт
19.11.2025
Представление
26.01.2026 – 06.02.2026
Постерная сессия
06.04.2026 – 17.04.2026
Защита
08.06.2026 – 19.06.2026

Паспорт проекта

Аннотация

В настоящий момент в рамках национального проекта «Экономика данных» существует потребность в синтетических данных для обучения модели, реализующей процесс Цифрового забвения, в том числе цифровых следов пользователей с учетом национальной юрисдикции Российской Федерации. В ходе проекта будет проведен анализ существующих мировых подходов к реализации права на “цифровое забвение” в информационных системах; исследованы методы управления данными в контексте национальной юрисдикции Российской...

Отрасль

Информатика

Теги

ML
Машинное обучение
ИБ

Цель

Целью данного проекта является изучение механизмов цифрового забвения, включая разработку и применение моделей машинного обучения для анализа и прогнозирования поведения информации в цифровых средах. Будут рассмотрены различные аспекты управления данными, такие как автоматизация процессов удаления данных, сохранение конфиденциальности и управление доступом к информации в применимости к конкретной задаче "цифрового забвения". Также будут генерироваться синтетические данные для дальнейшего...

Ожидаемые результаты

  • Изучение проблемы цифрового забвения в РФ
    • Формирование и формализация понятия «Цифровое забвение»
      • Алгоритмы машинного разобучения (machine unlearning) для безопасного удаления данных из обученных моделей
        • Набор синтетических данных типа «запрос на удаление-ответ» (генератор синтетических данных)
          • Прототип системы управления процессом проведения процедуры “цифрового забвения” с интеграцией методов конфиденциальности и защиты данных

            Форма и способы промежуточного контроля

            - Представление проекта - Постерная сессия - Защита проекта - Регулярные (раз в 2 недели) встречи и отчеты с руководителем проекта

            Форма представления результатов

            Отчёты по проекту в соответствии с требованиями МИЭМ НИУ ВШЭ.

            Ресурсное обеспечение

            Язык программирования Python WolframAlpha Опционально: язык R, библиотеки Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost для классификации и регрессии, TensorFlow и PyTorch в случае использования механизмов глубокого обучения, Apache Hadoop, Spark для распределённых вычислений.

            Имеющийся задел

            Методы машинного обучения Законодательство Российской Федерации в области информационных технологий и персональных данных

            Заказчик

            Организация / Технический комитет по стандартизации ТК26