Источник: Российский университет дружбы народов – Peoples’Friendship University of Russia –
Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.
На факультете искусственного интеллекта РУДН прошёл очный финал хакатона CodeGryphon, который организовала компания Self. Соревнование стало не просто площадкой для презентации технологических решений, а полноценной проверкой нового подхода к разработке, в котором искусственный интеллект выступает не отдельным инструментом, а органичной частью рабочего процесса.
Победителями и призёрами стали:
- 1 место — Богдан Малый и Михаил Морозов (РУДН) с проектом Runtime Rada AI;
- 2 место — Чекалина Виктория (НИТУ МИСИС) с проектом Content Radar;
- 3 место — Гогуев Антон (Нижегородский радиотехнический колледж) с проектом Personal Financial Manager.
Открывая таланты
Хакатон объединил талантливых участников из разных образовательных организаций страны, в том числе студентов РУДН, МТУСИ, НИУ ВШЭ, РТУ МИРЭА и других вузов. Всего было зарегистрировано 146 участников из 21 университета и колледжа. В числе участников — 6 первокурсников, обучающихся на программах бакалавриата факультета искусственного интеллекта РУДН при поддержке Гранта Минцифры России и Аналитического центра при Правительстве Российской Федерации в рамках программы подготовки топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта.
Работа велась по пяти актуальным направлениям: финтех — 43 участника, маркетинг — 41, HR — 26, продажи — 19, кибербезопасность — 17. Формат хакатона включал разработку прототипа на отборочном этапе, возможность выйти в очный финал в Москве и доработать проект до MVP, а также финальный питчинг перед экспертами. По итогам отбора в очный финал прошли 20 проектов. В финале участники дорабатывали идеи после брифинга с представителями компании-организатора хакатона.
Финалисты представили сильные, логично выстроенные и практически ориентированные решения, многие из которых были доведены до формата полноценного MVP. Участники продемонстрировали высокий уровень подготовки, вовлечённость в процесс и умение эффективно интегрировать возможности искусственного интеллекта в разработку собственных проектов.
Идея на 111 тысяч рублей
Учащиеся факультета искусственного интеллекта РУДН рассказали подробнее о своей идее, принёсшей им победу и денежный приз в размере 111 тысяч рублей.
«Runtime Radar» — это AI-агент, который постоянно мониторит критические пути системы, например файл /root/.ssh/authorized_keys. При обнаружении изменений агент собирает контекст: имя пользователя, PID/PPID, путь к процессу, IP-адрес SSH-подключения и сетевые данные. Событие отправляется на бэкенд, где AI-движок рассчитывает скоринг риска и классифицирует тип атаки: несанкционированный доступ к учётным данным, закрепление в системе, повышение привилегий или обход защиты. Если уровень риска превышает заданный порог, создаётся инцидент, и Response Engine запускает сценарий автоматического реагирования. Все действия, их обоснование и результат сохраняются в базе данных. Веб-панель позволяет отслеживать инциденты и статус их устранения«, — Михаил Морозов.
По словам студента, вместе с напарником по команде они интегрировали ИИ в систему, благодаря чему она анализировала происходящее внутри контейнеров или непосредственно на самой системе. Как это работает на практике Для демонстрации своего проекта разработчики использовали обычный Docker-контейнер, который запускали локально в WSL. Система либо автоматически блокирует подозрительные действия, либо отправляет уведомления в Telegram и другие каналы связи.
«ИИ анализирует критичность событий, IP и легитимность действий. Мы сделали автоматическое реагирование на инциденты с непосредственным алертингом, чтобы системный администратор или инженер обратили внимание, что происходит аномальное действие в системе», — Богдан Малый.
Главное преимущество разработки — способность анализировать события внутри контейнеров и принимать решения о реагировании, а не просто сигнализировать об угрозе. Система сохраняет объяснимость (explainability) каждого решения, что важно для разбора инцидентов.
«Подробное описание проекта лежит в readme на GitHub. Код открытый, все желающие могут с ним ознакомиться», — Богдан Малый.
По словам студентов, знания, полученные в РУДН по машинному обучению и администрированию Linux-систем, помогли им быстро сориентироваться в задаче и реализовать работоспособный прототип за ограниченное время.
Умение мыслить проектно
Хакатон CodeGryphon наглядно показал, что сегодня ключее значение имеет не сам факт использования искусственного интеллекта, а то, насколько грамотно и осмысленно он встраивается в процесс работы над проектом.
«Мы рады были приветствовать на площадке факультета искусственного интеллекта РУДН студентов из разных вузов. Хакатон CodeGryphon показал, что современные участники готовы не просто использовать инструменты искусственного интеллекта, а выстраивать с их помощью новый подход к разработке. Особенно важно, что они продемонстрировали не только техническую подготовку, но и умение мыслить проектно, видеть практическую ценность своих решений и доводить идеи до работающего продукта», — Антон Александрович Поддубский, декан факультета искусственного интеллекта РУДН.
Организаторами хакатона выступили также РУДН, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, НИТУ МИСИС и Научное студенческое общество Финансового университета.
Финал CodeGryphon стал ещё одним подтверждением того, что университетская среда сегодня является пространством, где рождаются востребованные идеи, технологические решения и команды будущего.
Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.