Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

Яков Шпунт 25 Декабря 2025 - 11:10

GenAI (генеративный искусственный интеллект)

...

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

Следующая главная новость »

Резервные копии не работают? Расскажем в эфире AM Live, как делать по уму. Регистрируйтесь! »

Екатерина Быстрова 12 Февраля 2026 - 13:17

Security Vision КИИ Соответствие законодательству РФ Корпорации Защита критически важных объектов Соответствие требованиям регуляторов Security Vision

Security Vision КИИ получил новые функции по требованиям ФСТЭК России

Security Vision сообщила о выходе обновлённой версии продукта Security Vision КИИ. Решение предназначено для автоматизации процессов, связанных с выполнением требований законодательства по защите критической информационной инфраструктуры.

Одно из ключевых изменений касается процесса категорирования объектов КИИ.

В систему добавлены типовые отраслевые перечни объектов, а также обновлены критерии значимости с учётом изменений в постановлении Правительства РФ № 127 (в редакции от 7 ноября 2025 года). Приведена в актуальный вид и форма сведений о результатах категорирования.

Отдельное внимание уделено расчёту экономической значимости. Теперь он автоматизирован в соответствии с рекомендациями ФСТЭК России. В расчёт включаются такие показатели, как ущерб субъекту КИИ, ущерб бюджету РФ и возможное прекращение финансовых операций.

Система не только определяет значение критерия для присвоения категории значимости, но и формирует экономические показатели, которые автоматически попадают в раздел обоснования.

Также реализована автоматическая оценка состояния технической защиты — на основе методики ФСТЭК от 11 ноября 2025 года. Продукт рассчитывает показатели по отдельным группам и определяет итоговый уровень защищённости объекта.

Расширен функционал моделирования угроз. Помимо прежнего подхода, теперь доступна оценка по общему перечню угроз из банка данных ФСТЭК с применением актуальной методики оценки угроз безопасности информации. В процессе моделирования система автоматически выстраивает возможные сценарии реализации угроз — с учётом тактик и техник — и определяет способы их реализации. Пользователь может выбрать подходящую методику моделирования.

В части отчётности добавлены отчёты по угрозам, нейтрализованным мерами защиты, а также перечень угроз, признанных неактуальными, с указанием причин. Для моделирования по общему перечню предусмотрен отдельный дашборд.

Обновлённая версия ориентирована на упрощение процедур категорирования, расчётов и подготовки отчётности для организаций, подпадающих под требования законодательства о КИИ.