ELTE · OTP
KIBERLAB
ELTE-OTP Kiberbiztonsági Ipari Laboratórium
Innováció a pénzügyi informatikában
Az ELTE-n az OTP Csoport közreműködésével 2023-ban létrejövő biztonsági kutatási és fejlesztési labor, a KIBERLAB célja a pénzügyi visszaélések megelőzési lehetőségeinek vizsgálata és a hitelintézet saját védelmi megoldásainak kutatása.
A laborban történő munka középpontjában, kutatásainak fókuszában napjaink és az elkövetkező évek egyik legfontosabb feladata áll, a kibervédelem, aminek részeként a mesterséges intelligenciában, gépi tanulásban rejlő lehetőségek és a kriptográfiai alkalmazások is jelentős szerepet kapnak, mint például a gyanús tranzakciók kiszűrése és elemzése.
Az ELTE Informatikai Karán a 2023/2024-es tanévtől a programtervező informatikus hallgatók kreditért felvehető tárgyként csatlakozhatnak a kutatáshoz, így megismerhetik a banki infrastruktúrát és a pénzügyi informatikát érő kihívásokat. A kutatáshoz való csatlakozással egyúttal szakmai gyakorlatot is lehet teljesíteni, valamint az OTP Bank ösztöndíjat is felajánl a legtehetségesebb hallgatók számára.
Az OTP Bank dolgozói vendégelőadásokat is tartanak majd az egyetemen a bank- és kiberbiztonsághoz kapcsolódóan.
Jelentkezés
Jelentkezni a Neptunon keresztül az adott félévre meghirdetett témákra lehet.
Aktuális témákA labor helye
1117 Budapest, Pázmány Péter sétány 1/A, 7. emelet, 7.29–7.31 terem.
Aktuális témák
1. Incidens menedzsment
- 1.1. Honeypot tervezése
- 1.2. Támadói profilozás
- 1.3. Adathalász weboldalak felderítése, monitorozása
- 1.4. Adathalászat elleni küzdelem AI ágensek segítségével
- 1.5. Tranzakciós csalások detektálása MI használatával
- 1.6. Számlaszámok megbízhatóságának értékelése
- 1.7. Mesterséges intelligencia által generált tartalmak detektálása
- 1.8. Incidensek automatikus elemzése mesterséges intelligencia segítségével
2. Pénzügyi csalások elleni védelmi megoldások kutatása
- 2.1. Új és meglévő ügyfélazonosítási módszerek kutatása és vizsgálata
- 2.2. Sérülékenységek és incidenskezelési képesség felmérés eszközeinek kutatása
- 2.3. Webes függőségek elemzése
3. Kockázatmenedzsment
- 3.1. LLM biztonsági tesztelési és megfelelőségi folyamat kialakítása
- 3.2. LLM-ek magyar nyelvi tudásának tesztelése
- 3.3. Posztkvantum megoldások vizsgálata
- 3.4. Személyes adatok védelme kliens-szerver kommunikáció során
- 3.5. Forráskód könyvtárak megbízhatóságának értékelése
- 3.6. Federált tanulás