Целью основной профессиональной образовательной программы является подготовка высококвалифицированных специалистов, аналитиков и разработчиков в области защиты информации в компьютерных системах и сетях, способных выявлять угрозы информационной безопасности и оценивать риски потери данных, вырабатывать и внедрять меры противодействия угрозам несанкционированного доступа к данным; проектировать решения для защиты компьютерной информации; обеспечивать целостность, конфиденциальность и доступность данных.
Особенностью программы является специализация в области разработки и применения математических моделей и методов для защиты данных в информационных системах различного назначения, а также специализированного программного обеспечения. Помимо фундаментальной математической подготовки, студенты получают знания в области современных информационных технологий и права кибербезопасности. Особое внимание уделяется специальным дисциплинам, таким как проектирование и эксплуатация защищенных систем, тестирование защищенных систем, управление рисками кибербезопасности, криптография и др.
Готовить не просто специалистов по уязвимостям и ведению регламентов безопасности, а развивать в направлении создания собственных ИТ продуктов и инновационных решений.
Специфическими знаниями и навыками выпускника программы являются:
высокий уровень навыков программирования;
внимательность и аккуратность при работе с кодом, умение находить скрытые и неочевидные источники заражения;
аналитические навыки, способность просчитывать последствия тех или иных изменений;
возможность оперативной оценки угроз и их источников;
умение работать с большими массивами данных;
понимание принципов проведения кибератак, знание возможных путей защиты от них;
знание национальных и международных стандартов информационной безопасности.
методы ИИ как инструмент решения задач в области кибербезопасности;
развитие soft skills (умение работать в междисциплинарных команда, умение презентовать свои проекты перед разной аудиторией);
Разработка систем тестирования безопасности распределенных систем с помощью машинного обучения;
Разработка системы анализа аномального поведения пользователей.