Данные аспиранта

Год поступления:
2021
Фамилия, имя, отчество:
Зеличенок Игорь Юрьевич
Лаборатория подготовки:
Инновационная лаборатория исследований в области кибербезопасности
Фамилия, имя, отчество, ученая степень, ученое звание научного руководителя:
Котенко Игорь Витальевич, д.т.н., профессор
Срок обучения в аспирантуре:
4 года, 01.10.2021 - 31.08.2025 гг.
Шифр и наименование направления подготовки:
10.06.01 Информационная безопасность
Шифр и наименование направленности (профиля):
05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Отрасль науки, шифр и наименование группы научных специальностей:
Технические науки. 05.13.00 Информатика, вычислительная техника и управление
Тема научно-квалификационной работы:
Выявление многошаговых кибератак на компьютерные сети на основе комбинирования методов интеллектуального анализа данных и технологии обработки больших данных
Сведения о предыдущем образовании:
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича" г. Санкт-Петербург
квалификация – Магистр
направление – 10.04.01 «Информационная безопасность»
год окончания – 2021
Сведения о научных исследованиях:
1. Публикации статей:
1.1. Статьи, опубликованные в изданиях, индексируемых в WoS, Scopus:
1) Kotenko I., Gaifulina D., Zelichenok I. Systematic Literature Review of Security Event Correlation Methods //IEEE Access. – 2022. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9760432
2) Kotenko I., Saenko I., Zelichenok I. Machine learning based detection of anomalous user behavior in university data centers // The European Journal on Artificial Intelligence. — 2025. — Vol. 0, № 0. — DOI: 10.1177/30504554251321146.

1.2. Статьи, опубликованные в изданиях из перечня ВАК:
1) Виткова Л.А., Зеличенок И.Ю. Методика мониторинга и диагностики локальных инцидентов с потенциалом протестной мобилизации. Информатизация и связь. № 5. 2021. Стр. 90-96. DOI: 34219/2078-8320-2021-12-5-90-96. URL: http://inf-svz.ru/2021_5-%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d0%be%d1%82%d0%b0%d1%86%d0%b8%d0%b8-14/.
2) Зеличенок И.Ю. Анализ событий информационной безопасности на основе данных CICIDS17. Информатизация и связь. 7. 2021. Стр. 68-71. DOI: 10.34219/2078-8320-2021-12-7-68-71. URL: https://www.elibrary.ru/title_about_new.asp?id=9935.
3) Зеличенок И.Ю. Анализ событий информационной безопасности на основе данных CICIDS17. Информатизация и связь. 7. 2021. doi: 10.34219/2078-8320-2021-12-7-68-71. https://www.elibrary.ru/title_about_new.asp?id=9935.
4) Израилов К. Е., Левшун Д. А., Зеличенок И. Ю. Разработка предложений по применению научно-технического инструментария для обеспечения кибербезопасности объектов энергетического сектора // Вестник Санкт Петербургского университета ГПС МЧС России. — 2024. — № 4. — С. 103-119. — DOI: https://doi.org/10.61260/2218-130X-2025-2024-4-103-119.

1.3. Другие публикации:
1) Нет

2. Участие в конференциях/семинарах:
1) Kotenko, I. et al. (2023). Detection of Anomalies and Attacks in Container Systems: An Integrated Approach Based on Black and White Lists. In: Kovalev, S., Sukhanov, A., Akperov, I., Ozdemir, S. (eds) Proceedings of the Sixth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’22). IITI 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 566. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-19620-1_11
2) Zelichenok I., Kotenko I. L/STIM: A Framework for Detecting Multi-Stage Cyber Attacks // 2024 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon), Sochi, Russian Federation. – 2024. – C. 208 – 213. doi: 10.1109/SmartIndustryCon61328.2024.10516137.
3) Zelichenok I., Kotenko I. Kitsune dataset analysis via BigData and deep learning techniques // 2024 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), Yekaterinburg, Russian Federation. — 2024. — С. 152–155. — DOI: 10.1109/USBEREIT61901.2024.10584030.
4) Zelichenok I., Zhernova K., Chechulin A., Vitkova L. Early detection of botnets using artificial intelligence methods // В кн.: Proceedings of the Eighth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’24). Volume 2. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 1210. Cham: Springer, 2024. — DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-77411-9_2.
5) Зеличенок И. Ю., Котенко И. В. Разработка архитектуры стенда для тестирования эффективности модуля обнаружения многошаговых атак // XI Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании». — 2022. — Т. 1. — С. 483–488.
6) Зеличенок И. Ю., Котенко И. В. Методы выявления многошаговых атак на компьютерные сети с помощью машинного обучения // Региональная информатика (РИ-2022). Юбилейная XVIII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2022)», Санкт-Петербург, 26–28 октября 2022 г.: материалы конференции / СПОИСУ. — СПб., 2022. — 626 с. — ISBN 978-5-00182-047-5.
7) Зеличенок И. Ю., Котенко И. В. Выявление многошаговых атак при помощи рекуррентных нейронных сетей с применением слоев LSTM // Региональная информатика (РИ-2022). Юбилейная XVIII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2022)», Санкт-Петербург, 26–28 октября 2022 г.: материалы конференции / СПОИСУ. — СПб., 2022. — 626 с. — ISBN 978-5-00182-047-5.
8) Зеличенок И. Ю., Котенко И. В. Анализ методов обработки больших данных, применяемых для обнаружения многошаговых кибератак // Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2023). XIII Санкт-Петербургская межрегиональная конференция, Санкт-Петербург, 25–27 октября 2023 г.: материалы конференции / СПОИСУ. — СПб., 2023. — 401 с. — ISBN 978‐5-00182-087-1.
9) Зеличенок И. Ю., Котенко И. В. Архитектура и реализация прототипа модуля выявления многошаговых атак при помощи краткосрочного и долгосрочного анализа // XII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании». — 2023.
10) Зеличенок И. Ю., Котенко И. В. Машинное обучение и технологии обработки больших данных при выявлении многошаговых атак // XIII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании». — 2024. — Т. 1. — С. 352–357.
11) Зеличенок И. Ю., Котенко И. В. Выявление сложных малозаметных многошаговых атак в коммерческих IoT системах при помощи машинного обучения // XIX Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2024)», Санкт-Петербург, 23–25 октября 2024 г.: материалы конференции / СПОИСУ. — СПб., 2024. — 488 с. — ISBN 978-5-00182-126-7.

3. Интеллектуальная собственность (патенты, свидетельства):
1) Зеличенок И.Ю., Виткова Л.А. Компонент анализа текстов для мониторинга вредоносной активности в социальных сетях. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ. 2021.
2) Зеличенок И. Ю., Федорченко Е.В., Новикова Е.С. Компонент тестирования моделей обнаружения аномалий и алгоритмов оценки рисков безопасности киберфизических объектов. https://fips.ru/EGD/7ba840cf-156e-40ee-beaf-7235d58c9abe
3) Зеличенок И. Ю., Федорченко Е.В., Котенко И.В. База данных оценок рисков на основе аномалий, выявленных в процессах киберфизического объекта.
https://fips.ru/EGD/2b888375-1ad5-4030-83a3-213a2c181dd0
4) Зеличенок И.Ю., Котенко И.В. Программный компонент архитектуры обнаружения многошаговых атак в системе управления водоснабжением умного города. https://fips.ru/EGD/33132fe8-9665-40a1-8aee-c7ff857fa3c1
5) Зеличенок И.Ю., Котенко И.В. База данных для компонента архитектуры обнаружения многошаговых атак в системе управления водоснабжением умного города. https://fips.ru/EGD/0b2badb3-1495-4c87-853d-84f646dff5e4
4. Участие в НИР, грантах и т.п.:
1) Проекты инновационной лаборатории в сфере информационной безопасности
2) Аналитическая обработка больших массивов гетерогенных данных о событиях кибербезопасности в интересах оценки состояния, поддержки принятия решений и расследования компьютерных инцидентов в критически важных инфраструктурах, Грант РНФ № 21-71-20078, 2021
3) Обнаружение вредоносной активности в инфраструктуре индустриального и образовательного Умного города на основе гибридных интеллектуальных систем с компонентами объяснимого глубокого обучения, 23-РБ-01-09, 2023.
Личные достижения:
.
Результат аттестации:
Выдан диплом об окончании аспирантуры. Присвоена квалификация "Исследователь. Преподаватель исследователь"
Дата заполнения:
31.08.2025