Network Research Lab

Сетевые исследования: данные, графы и устойчивые системы

Мы изучаем сложные сети — от коммуникаций и социальных графов до транспортных и биомедицинских систем. Наша цель — находить закономерности, оценивать риски и проектировать решения, устойчивые к сбоям и атакам.

Смотреть проекты → Связаться ✉ Публикации ⎘
графовые модели устойчивость и надежность анализ трафика детекция аномалий безопасность

Обновлено: —

Направления исследований

Что изучаем и какие задачи решаем на уровне сетей и графов.

Устойчивость сетей

Оценка надежности и каскадных отказов, стратегии резервирования, критические узлы и ребра.

Безопасность и угрозы

Выявление атак и аномалий в сетевом трафике, поведенческие сигнатуры, графовые признаки.

Динамика и распространение

Модели распространения информации/эпидемий, оценка влияния и сценарный анализ.

Методы

Инструменты и подходы, которые используем в исследованиях и продуктивных системах.

Моделирование и метрики

  • Топологияцентральности, сообщества, k-core, спектральные характеристики
  • Симуляцииперколяция, каскады, сценарии отказов, what-if анализ
  • Оптимизацияминимизация рисков, размещение датчиков/узлов мониторинга

ML на графах

  • GNN/Embeddingsпредставления узлов и графов для классификации и ранжирования
  • Детекция аномалийслабый надзор, контекстные отклонения, временные графы
  • Интерпретируемостьважность подграфов, контрфакты, объяснимые признаки

Проекты

Примеры работ: от прототипов до внедрения. Замените описания на свои кейсы.

Мониторинг сетевой устойчивости

Система оценки критичности узлов и прогнозирования деградаций. Включает симуляции каскадных отказов и рекомендации по резервированию.

метрики графов симуляции дашборды

Аномалии в трафике

Детекция поведенческих отклонений на временных графах соединений.

временные графы ML

Анализ влияния

Модели распространения и оценка влияния в сетях взаимодействий.

diffusion what-if

Графовая база знаний

Интеграция источников данных в единый граф для поиска зависимостей и причинно-следственных цепочек.

knowledge graph ETL

Оценка рисков

Ранжирование рисков по связности, концентрации и уязвимостям с отчетностью для руководства.

risk scoring отчеты

Публикации и материалы

Шаблон списка публикаций (замените на DOI/ссылки/репозитории).

  • Robustness Metrics for Large-Scale Graphs Иванов И., Петров П. — Конференция / Журнал, 2025
    DOI: 10.xxxx/xxxx
  • Temporal Graph Anomaly Detection in Network Traffic Команда лаборатории — Препринт, 2024
    arXiv: xxxx.xxxxx
  • Graph-Based Risk Scoring for Infrastructure Networks Сборник, 2023
    PDF / Slides

Подсказка: если нужно — добавьте блок «Код и данные» с ссылками на GitHub/Zenodo и политикой воспроизводимости.

Команда

Коротко о роли каждого участника. Имена — заглушки.

Руководитель лаборатории стратегия, методология, партнерства
Data Scientist ML на графах, аномалии, интерпретация
Инженер данных пайплайны, потоковая обработка, качество данных

Контакты

Замените реквизиты на свои. Форма отправки — демо (без бэкенда).

Написать нам

Реквизиты

  • Emaillab@example.org
  • Телеграм@network_research_lab
  • АдресАмстердам / удаленно
  • Темы для сотрудничестваR&D, пилоты, аудит устойчивости, обучение