Научные разработки СПбГУТ

Модельная сеть для генерации данных, тестирования и исследования Туманных вычислений и федеративного машинного обучения.

Конкурентные преимущества:

Динамический сегмент туманных вычислений, с мультиплатформенной поддержкой SaaS и FaaS.

Области применения:

• НИОКРы (R&D) в области сетей 5GA, 6G.
• Генерация данных для последующего использования в моделях ИИ.
• Обучение моделей ИИ на различных сценариях.
• Симуляции моделей на архитектуре распределенного федеративного обучения в условиях гетерогенной среды Туманных вычислений.

Правовая охрана:

• Патент на изобретение № 2831383 от 05.12.2024 «Способ выбора маршрута миграции микросервиса в сети динамических Туманных вычислений».
• A Framework Integrating Federated Learning and Fog Computing Based on Client Sampling and Dynamic Thresholding Techniques.,  Dang V.T., Volkov A., et all. IEEE Access, январь 2025. 
DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3571979.

• Набор устройств интернета вещей, пользовательских устройств, микро-пк, а также серверов, объединенных в модельную сеть.
• Поддержка контейнеризации, включая WEBASSEMBLY.
• Поддержка высокоуровневых API для взаимодействия с динамическим сегментом Туманных вычислений.
• Полностью распределенная архитектура федеративного обучения, где агрегация данных происходит на уровне альянсов туманных вычислений.
• Модельная сеть «Туманные вычисления и федеративное машинное обучение» интегрирована в качестве сегмента в общую модельную сеть Лаборатории MeganetLab, позволяющую генерировать трафик различных современных и перспективных услуг, включая услуги Телеприсутствия и Метавселенных.

Платформа Hololink — это конференц-связь с использованием голограмм пользователей, которая реализует технологию передачи 3D-изображений пользователей облако точек.

Терминалы Hololink на базе волюметрической технологии способны обеспечить:

• Голографическое телеприсутствие для пользователей через Интернет (конференц-связь в 3D).
• Общение для пользователей с ограниченными возможностями (жестовый язык без ограничений в виде 3D-голограмм).
• Создание цифровых моделей-аватаров для дальнейшего воспроизведения в виде голограммы основе технологии облака виртуальных точек.
• Терминалы Hololink различных размеров 
(в том числе под реальный рост пользователя).

Проект «HolNetVerse» вошел в тройку победителей престижного международного конкурса ООН, посвящённого метавселенным.

Реализуется пилотный проект «Голографический университет» 
в СПбГУТ им. проф. М. А. Бонч-Бруевича: 12 персональных терминалов настольного типа (для воспроизведения 3D-контента образовательных курсов), один ростовой терминал для голограммы-аватара удаленного преподавателя.

В научно-исследовательской лаборатории MEGANETLAB 6G при СПбГУТ разработан костюм телеприсутствия с кинестетической обратной связью и прототип Метавселенной для исследования проблем взаимодействия цифрового и физического мира.

Возможности разработанного костюма:

• Обратная силовая связь.
• Считывание движений пользователя
(все степени свободы верхних конечностей).
• Передача ощущений тепла и холода.
• Вид от первого лица (XR, VR).
• Алгоритмы анализа движений пользователя.
• Аватар на базе технологии «цифрового двойника».
• Запись движений пользователя (с возможностью последующего анализа для корректировки цифровых навыков).
• Возможность взаимодействия с Метавселенной.

Протокол обеспечивает основу для построения надежных беспроводных синхронных ячеистых сетей с большой территорией покрытия и высокой энергоэффективностью. Кроме того, играет важную роль в организации и обеспечении эффективной и масштабируемой связи между множеством устройств.

Большая зона охвата (значительная дальность связи) обеспечивается использованием ячеистой топологии. В таких сетях каждое устройство является сетевым узлом, а для управления и маршрутизации достаточно одного координатора сети. 

Система идентификации позволяет опознавать и следить за полётом беспилотных авиационных систем в реальном времени. Интегрирована с внешними сервисами мониторинга и управления полетами.

Система состоит из серверной части и трекеров — миниатюрных модулей, которые устанавливаются на беспилотники и отправляют уникальные идентификаторы через инфраструктуру мобильных операторов связи. Для идентификации используется архитектура цифровых объектов DOA (Digital Object Architecture).

Получен патент на изобретение №2860177 от 14.04.2026.

• Встроенный модуль: LTE/GSM.
• Радио-интерфейс: GSM/GPRS/EDGE 900/1800 MHz.
• Приемник GNSS: GPS/GLONASS/Galileo/QZSS.
• Масса: не более 75 гр.
• Диапазон рабочих температур: от -40°С до +80° С.

Бортовой прибор системы идентификации (БПСИ) – является частью системы идентификации и прослеживаемости беспилотных авиационных систем (БАС) на основе архитектуры цифровых объектов (Digital Object Architecture).

БПСИ представляет собой электронное устройство с уникальным идентификатором, содержащее микроконтроллер, радиомодем сотовой связи, датчики (барометр, акселерометр, гироскоп), автономный элемент питания. БПСИ устанавливается на БАС, выполняет регистрацию и передачу информации о координатах и характеристиках полета. 

Стенд видеокодека предназначен для комплексной оценки передачи видеопотока от беспилотного воздушного судна (БВС) на станцию внешнего пилота в режиме FPV (First Person View) через спутниковые каналы связи.

Система позволяет исследовать влияние параметров видеокодека и характеристик канала на качество изображения и задержки передачи, что критично для эффективного управления БВС.

Стенд предназначен для разработчиков систем видеонаблюдения, операторов БВС и специалистов в области телекоммуникаций, работающих с передачей данных по спутниковым каналам.

Гибкая архитектура: включает генератор видеопотока (IP-камера APIX 22ZBox/M8), ПК-кодировщик с поддержкой стандартных и нейросетевых кодеков, ПК-декодировщик и инструменты анализа.

Мощная аппаратная база - Два ПК с Linux Mint 22.1 x86_64, процессором AMD Ryzen 7 5700G и видеокартой NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER для высокопроизводительной обработки видео. Использование непрограммируемого коммутатора для стабильного соединения.

Программный комплекс позволяет обнаруживать и классифицировать кибератаки (аномалии) по нескольким категориям в режиме реального времени с использованием методов машинного обучения без необходимости дешифровки пакетов.

Конкурентные преимущества

По сравнению с аналогами – меньшая ресурсоёмкость, высокая точность обнаружения аномалий. Данное решение прямой аналог продукта компании Cisco ETA, компания ушла с российского рынка в 2022 году.

Области применения

Корпоративные компьютерные сети, возможно применение частными лицами за счёт низкой ресурсоёмкости

Среднее время обработки потока, классифицированного как Benign (нормальный): 0,0068 с (6,8 мс). Это время включает захват потока от CICFlowMeter, извлечение 40 признаков, нормализацию и бинарную классификацию.

Прием и обработка сигналов всех существующих и глобальных навигационных спутниковых систем (GPS, ГЛОНАСС, Galileo, BeiDou) во всем частотном диапазоне для определения высокоточных пространственных координат, вектора скорости и времени объекта в реальном времени с гарантированной достоверностью за счет пространственной селекции (подавления помех и ложных сигналов) с помощью фазированной антенной решетки (ФАР).

• Количество элементов - 4
• Рабочий диапазоны - L1, L2, L3 для ГЛОНАСС и GPS, Galileo, BeiDou
• Поляризация - Правая круговая поляризация (RHCP)
• Эффективность подавления - 50...-56 dB
• Подавление многолучевости
• Работа в плотной городской застройке
• Высокая точность

Малый космический аппарат предназначен для отработки технологии интернета вещей на основе протокола LORA, а также для проведения съёмок Земли.

Студенты Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч–Бруевича будут участвовать в экспериментах и анализировать результаты. 


Технология IoT открывает новые возможности для всего мира и важна для применения в различных областях: ЖКХ, транспорт, сельское хозяйство, промышленность, а самое главное – связь с удалёнными территориями.

• Название КА: SIT-HSE.
• NORAD ID: 61763.
• Позывной: RC2336.
• Частоты: 401-402 МГц, 8175-8215 МГц.
• Размер: 3U.
• Масса: 3,2 кг.
• Полезная нагрузка: IoT, камера.
• Назначение: IoT, ДЗЗ.
• Платформа: ООО «СПУТНИКС».
• Запуск: 5 ноября 2024, космодром «Восточный» (NSSDC ID: 2024-199).
• Орбита: ССО, наклонение 97,38°.
• Ракета-носитель: Союз-2.1б с РБ «Фрегат».

Обеспечение информационной безопасности сервисов телеприсутствия: обнаружение сетевых атак и аномалий, выявление угроз нарушения целостности программного обеспечения и нейросетевых моделей, поддержка восстановления защитных компонентов после компрометации. Разработка объединяет анализ сетевого трафика методами машинного и глубокого обучения с механизмами защиты самих аналитических моделей, их переобучения, автоматической пересборки и репликации программных агентов.

• Архитектура: распределенная модульная система с программными агентами, нейросетевыми детекторами, подсистемой накопления данных и знаний, средствами мониторинга и восстановления. В предложенной архитектуре предусмотрены LSTM-, CNN- и Transformer-модули; исследуются самоорганизующиеся карты SOM/GSOM.
• Входные данные: сетевой трафик, журналы событий, временные метки, длительность потоков, интенсивность передачи пакетов и байтов, статистики размеров пакетов, активности и простоя.
• Выходные данные по проектной архитектуре: тип угрозы, вероятностная оценка, уровень критичности, затронутые IP-адреса и временные метки; предусмотрена передача результатов оператору или в SIEM/SOAR.
• Программные компоненты: Python; библиотека оценки безопасности моделей Model Safety Assessment; AutoML-компоненты. Для PhishAutoML в отчете описаны FastText, scikit-learn и scikit-optimize, байесовская оптимизация и трехкратная стратифицированная кросс-валидация.
• Параметры экспериментальной CNN–LSTM-модели: Conv1D — 64 фильтра, ядро 3; MaxPooling1D — окно 2; LSTM — 50 блоков памяти; выходной слой — 1 нейрон с сигмоидальной активацией.
• Результаты отдельной проверки модели, приведенные в разделе 4 отчета: Accuracy — 0,994085; Precision — 0,990671; Recall — 0,999028. Это результаты конкретного эксперимента, а не гарантированные показатели всей системы для любых атак.
• Контейнеризация: Docker / Docker SDK, оркестрация Kubernetes; в методике предусмотрены скани-рование Trivy, проверка подписей образов, запуск без root-прав, read-only, сетевые политики и лимиты ресурсов.

Устройство предназначено для организации мобильной связи в качестве антенн базовой станции, гибридной связи в качестве антенн наземных станций, связи с БПЛА.

Содержит антенную решетку, аналоговые усилители ВЧ-тракта, поворотное устройство, блок обработки на отладочной плате.

• Конструкция: одноплатная.
• Питание: 12В для усилителей ВЧ тракта, 220В для платы.
• В комплект поставки входит преобразователь: -220 В / =24 в.
• Потребляемая мощность: не более 5 Вт.
• Масса: не более 5 кг.
• Диапазон рабочих температур: -20...+40°С.
• Срок службы: не менее 5 лет.
• Средняя наработка на отказ: 25 000 часов.