Bezpieczna poczta
Tytuł projektu:
Bezpieczna poczta – narzędzia wektoryzacji poczty elektronicznej i metody wykrywania anomalii działań użytkowników, służące bezpieczeństwu kont użytkowników systemów pocztowych.
Działania:
- Badania naukowe w zakresie wektoryzacji wiadomości e-mail.
- Badania naukowe w zakresie anomalii bezpieczeństwa systemu pocztowego
- Prototyp usprawnionego systemu bezpieczeństwa poczty
Grupa docelowa:
Użytkownicy systemu pocztowego Wirtualnej Polski (Poczty WP/o2)
Cel projektu:
Podniesienie bezpieczeństwa systemu pocztowego poprzez stworzenie i wykorzystanie innowacyjnego zestawu metod uczenia wektorowych reprezentacji e-maili oraz nowatorskiego rozwiązania wykrywania anomalii na kontach użytkowników, z wykorzystaniem nienadzorowanych metod uczenia maszynowego.
Rezultat projektu:
Wdrożenie nowatorskiego systemu bezpieczeństwa poczty o dużej szybkości działania, kluczowej dla zapewniania bezpieczeństwa kont użytkowników uwzględniającego jednocześnie, w kompleksowy sposób, metody uczenia wektorowych reprezentacji e-maili oraz rozwiązania wykrywania anomalii o optymalnej szybkości obsługi zapytań i ich liczby.
Wartość projektu: 10 096 984,50 PLN
Dofinansowanie: 5 370 224,55 PLN
Feature Store
Wirtualna Polska Media realizuje projekt współfinansowany ze środków UE pn. Feature Store – narzędzie do przechowywania w centralnym miejscu i funkcji/metod do ich przetwarzania.
Działania:
- Badania naukowe w zakresie przygotowania architektury systemu Feature Store
- Badania naukowe w zakresie metajęzyka pozwalającego konstruować zestawy komend i przetwarzać cechy encji źródeł danych o różnej charakterystyce
- Prototyp systemu Feature Store
Grupy docelowe:
- Podmioty aktywnie przetwarzające dane (wydawcy internetowi)
- Użytkownicy internetu (odbiorcy treści redakcyjnych i reklamowych), zmagających się z przeładowaniem informacyjnym, dezinformacją i cyberprzestępstwami
- Reklamodawcy docierający z informacją o swoich produktach do użytkowników
Cel projektu:
Celem projektu jest stworzenie nowatorskiego rozwiązania według koncepcji "Feature Store" pozwalającego na przechowanie w centralnym miejscu zarówno danych, jak i funkcji/metod do ich przetwarzania. Rozwiązanie będzie w stanie łączyć w wydajny sposób "duże" zbiory danych oraz jednocześnie je przetwarzać na podstawie wcześniej przygotowanych funkcji.
Przetworzone zbiory danych w kolejnych etapach mogą być użyte do trenowania modeli ML, do analiz w kostkach OLAP, wnioskowania statystycznego lub jako źródło danych dla aplikacji. Feature Store w sposób praktycznie nieograniczony będzie w stanie łączyć lub tworzyć nowe cechy na podstawie różnych źródeł danych, tworzyć nowe zbiory danych na podstawie wcześniej przygotowanych funkcji. Dzięki przechowywaniu danych w centralnym miejscu, jak również możliwości współdzielenia cech pomiędzy aplikacjami nie będzie konieczności wyliczania danej cechy w każdej z aplikacji z osobna.
Rezultat:
Narzędzie Feature Store w sposób nieograniczony będzie łączyć lub tworzyć nowe cechy na podstawie różnych źródeł danych, tworzyć nowe zbiory danych na podstawie wcześniej przygotowanych funkcji. Ponadto możliwa będzie w czasie niemal rzeczywistym (opóźnienie maks. 2-5s) aktualizacja stanu wiedzy o danym obiekcie. Transformowany rynek osiągnie zupełnie nowy pułap efektywnej analizy danych, co wynikać będzie z kompleksowości narzędzia i zastosowanej technologii uczenia maszynowego. W ramach projektu powstanie metajęzyk jako uniwersalny (niezależny od języków programowania) sposób określania definicji i zachowania features.
Wartość projektu: 9 224 208,91 PLN
W tym dofinansowanie UE: 4 978 270,46 PLN