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
Zaawansowane Algorytmy
Wirtualna Polska Media realizuje projekt współfinansowany ze środków UE pn. Zaawansowane Algorytmy - Innowacyjny system analizy danych do forecastingu i optymalizacji procesów operacyjnych.
Działania:
Zakres projektu obejmuje analizę danych historycznych i zbudowanie bazy danych landscape cenowego wygranych/przegranych aukcji reklamowych, uwzględniającej wszystkie źródła popytowe, które brały udział w aukcji, budowę modeli predykcyjnych do uzyskania jednostkowych estymacji przy budowaniu planowanych kampanii reklamowych, automatyzację i optymalizację procesu tworzenia algorytmów i wykrywania anomalii w danych.
Grupa docelowa:
- Zespoły tworzące i wyceniające oferty kampanii reklamowych oraz zarządzające inventory reklamowym.
- Zespoły analityczne i technologiczne – jako bezpośredni użytkownicy i utrzymujący rozwiązanie.
- Podmioty kupujące kampanie / zamawiające emisję reklam.
- Podmioty oferujące powierzchnię reklamową online / wydawcy.
- Pośrednio: Użytkownicy internetu/portali (audytorium), których dane i zachowania są analizowane w systemie.
Cel projektu:
W wyniku realizacji projektu zamierzamy dostarczyć rozwiązanie pozwalające uwzględnić zarówno kryteria emisji, jak i cenę do szacowania skali kampanii. Celem projektu jest wykorzystanie wiedzy naukowej niezbędnej do stworzenia aplikacji pozwalającej w sposób optymalny na szacowanie potencjału odsłonowego oferowanych klientom kampanii reklamowych, przekładającego się na lepszą ich wycenę i zwiększenie przychodu z produktów reklamowych.
Rezultat projektu:
Rezultatem końcowym projektu będzie prototyp usługi pozwalającej na interpretację danych użytkowników, które będą wykorzystane do budowania warunków emisji przekazywanych do modeli predykcyjnych estymacji zasięgów kampanii. Prototyp ma umożliwiać zbadanie landscape cenowego wyników aukcji reklamowej w zakresie pełnego spektrum (wygrane oraz przegrane).
Wartość projektu: 6 253 329,80 PLN
Dofinansowanie: 2 853 389,83 PLN
#FunduszeUE #FunduszeEuropejskie