Nowe metody wykrywania wzorców zachowań użytkownika w środowisku informatycznym oparte o metody uczenia maszynowego.

Prototypowa implementacja ulepszonej usługi CyberStudio. Zwracamy się z prośbą o przedstawienie oferty wykonania usług przedstawionych w ramach niniejszego zapytania ofertowego, które realizowane będą w ramach projektu realizowanego w ramach Poddziałania 2.3.2 „Bony na innowacje dla MŚP” w ramach II osi priorytetowej „Wsparcie otoczenia i potencjału przedsiębiorstw do prowadzenia działalności B+R+I" Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020: 1. W ramach realizowanego Projektu, Zamawiający zleci wyłonionemu Wykonawcy wykonanie usługi polegającej na opracowaniu metody wykrywania wzorców zachowań użytkownika w środowisku informatycznym i następnie jej implementację w ramach systemu do identyfikowania i monitorowania potencjalnych incydentów bezpieczeństwa, a także podatności na zagrożenia w środowiskach IT swoich klientów (sektor MŚP). Odbiorca ulepszonej usługi (klient Zamawiającego) otrzyma samouczącą się logikę, która w trybie ciągłym będzie analizować i korelować zdarzenia w środowiskach IT. Do realizacji założonych celów projektowych niezbędne jest zaangażowanie specjalistów inżynierów z zakresu sztucznej inteligencji, matematyki oraz kryptografii. Zamawiający nie dysponuje zespołem naukowców reprezentujących wyżej wymienione obszary, których zaangażowanie jest niezbędne dla realizacji założeń przedmiotu zamówienia. 2. Przedmiot zamówienia został podzielony na realizację następujących prac: ● ETAP 1: Analiza stanu techniki w zakresie rozpoznawania wzorców związanych z bezpieczeństwem systemów IT: ○ Analiza wykorzystywanych algorytmów machine learning w obszarze bezpieczeństwa IT - przegląd publikacji naukowych i dostępnych danych o rozwiązaniach komercyjnych pod kątem wykorzystywanych algorytmów machine learning w obszarze bezpieczeństwa danych, w szczególności algorytmów analizujących wzorce i umożliwiających wykrywanie nowych wzorców zachowań. ○ Analiza źródeł danych - analiza dostępnych źródeł danych i możliwości integracji z ww. źródłami danych. Analiza dostępnych metod technicznych do integracji, częstotliwości pobierania danych, wiarygodności otrzymywanych danych i innych czynników mogących mieć wpływ na jakość danych. ○ Analiza algorytmów machine learning do potencjalnego zastosowania w celu realizacji projektu - analiza publikacji naukowych pod kątem identyfikacji algorytmów machine learning które mogłyby zostać wykorzystane do rozwiązania problemu badawczego a nie są obecnie wykorzystywane w obszarze bezpieczeństwa. Analiza przydatności i potencjału algorytmu w danym obszarze. ○ Rezultatem powinien być raport zawierający wskazania na algorytmy o największym potencjale do zastosowania w projekcie wraz z wstępną analizą zbiorów danych. ● ETAP 2: Analiza zbiorów danych i opracowanie metody wykrywania wzorców zachowań użytkownika wskazujących na naruszenie bezpieczeństwa stanowiącej ulepszenie usługi CyberStudio: ○ Określenie dostępnych danych i wygenerowanie (pobranie zbiorów danych) - precyzyjne określenie dostępnych zbiorów danych i ich analiza. Wyekstrahowanie z dostępnych danych zbioru danych niezbędnych dla do celów przeprowadzenia eksperymentów. Podział zbiorów danych na część treningową, walidacyjna i testową. ○ Ewaluacja algorytmów wskazanych w poprzedni zadaniu - uruchomienie algorymtów określonych w poprzednim zadaniu na danych przygotowanych w poprzednim punkcie. Wykonanie treningów modeli na zbiorze treningowym, wyboru modeli na zbiorze walidacyjnych i finalnych testów wybranych modeli na zbiorze testowym. Określenie i obliczenie standardowych miar porównawczych wyników. ○ Analiza wyników ewaluacji - analiza wyników ewaluacji wybranych algorytmów i przygotowanie wniosków i wytycznych do opracowania własnej metody wykrywania wzorców zachowań użytkowników. ○ Opracowanie unikalnej metody wykrywania wzorców zachowań użytkowników wskazujących na naruszenie bezpieczeństwa - opracowanie własnej innowacyjnej metody wykrywania wzorców zachowań użytkowników wskazujących na naruszenie bezpieczeństwa na bazie dokonanej ewaluacji metod i algorytmów wyselekcjonowanych w poprzednim etapie. ● ETAP 3: Prototypowa implementacja ulepszonej usługi Cyberstudio z metodą wykrywania wzorców zachowań użytkownika wskazujących na naruszenie bezpieczeństwa i przeprowadzenie ewaluacji metody: ○ Prototypowa implementacja metody wykrywania wzorców zachowań użytkownika pod kątem naruszenia bezpieczeństwa - implementacja w języku Python i frameworku Pytorch opracowanej metody wykrywania wzorców zachowań użytkowników wskazujących na naruszenie bezpieczeństwa opracowanej w etapie poprzednim. ○ Testy i ewaluacja opracowanej metody - testy i ewaluacja opracowanej metody na zbiorach opracowanych w ramach Zadania 2. ○ Ulepszenie opracowanej metody (tuning parametrów) - ulepszenia metody na podstawie przeprowadzonych testów i ewaluacji. Dopuszczamy sytuację, w której ten punkt i poprzedni będą wykonywane kilkakrotnie w pętli, tak aby osiągnąć założone KPI. ● ETAP 4: Testy prototypowej ulepszonej usługi Cyberstudio z metodą wykrywania wzorców zachowań użytkownika wskazujących na naruszenie bezpieczeństwa z użytkownikami końcowymi: ○ Przygotowanie planu testów z użytkownikiem końcowym. ○ Określenie najbardziej istotnych KPI ○ Wykonanie testów z użytkownikiem końcowym. ○ Zebranie informacji zwrotnej. ○ Wykonanie poprawek w prototypowej ulepszonej usłudze Cyberstudio. ○ Powtórne wykonanie testów z użytkownikiem końcowym. ○ Przygotowanie raportu z testów z użytkownikiem końcowym. 3. Kody CPV: ● 73100000-3 – Usługi badawcze i eksperymentalno-rozwojowe ● 79930000-2 – Specjalne usługi projektowe ● 72200000-7 – Usługi doradcze w zakresie programowania oprogramowania 4. Maksymalny termin wykonania przedmiotu zamówienia to 9 miesięcy od dnia podpisania umowy. 5. Przewidywane kary umowne: ● za niewykonanie lub nienależyte wykonanie przedmiotu zamówienia, przez co rozumie się niespełnienie któregokolwiek z wymagań określonych w opisie, Zamawiający może naliczyć Wykonawcy karę umowną w wysokości 5% wynagrodzenia umownego brutto, za każdy przypadek, przy czym łączna wysokość kar z tego tytułu nie może przekroczyć 35% wynagrodzenia umownego brutto; ● w przypadku odstąpienia od Umowy lub rozwiązania Umowy przez Wykonawcę z przyczyn leżących po jego stronie, Wykonawca zapłaci karę umowną w wysokości 35% wynagrodzenia umownego brutto; ● przewidziane kary umowne nie wyłączają możliwości dochodzenia przez Zamawiającego odszkodowania przewyższającego wysokość zastrzeżonych kar umownych na zasadach ogólnych, do wysokości rzeczywiście poniesionej szkody; Wykonawca wyraża zgodę na potrącenie przez Zamawiającego kar umownych z przysługującego Wykonawcy wynagrodzenia, nawet niewymagalnego, na podstawie noty księgowej obciążeniowej, wystawionej przez Zamawiającego. Pozstanowienia końcowe: 1. Osoba do kontaktu w sprawie zamówienia: Antoni Omondi, tel. 509 191 862, mail: antek@cyberstudio.systems. 2. Zamawiający zastrzega sobie prawo do nie wybrania żadnej z ofert złożonych w wyniku niniejszego zapytania. 3. Zamawiający zastrzega sobie uprawnienie do zamknięcia postępowania bez dokonywania wyboru Wykonawcy lub do unieważnienia postępowania bez podawania przyczyn na każdym jego etapie. W takim przypadku Oferentom nie przysługują żadne roszczenia względem Zamawiającego. 4. Z udziału w postępowaniu wykluczeni zostaną Oferenci powiązani z Zamawiającym osobowo lub kapitałowo. Przez powiązania osobowe i kapitałowe rozumie się wzajemne powiązania między Zamawiającym lub osobami upoważnionymi do zaciągania zobowiązań w imieniu Zamawiającego lub osobami wykonującymi w imieniu Zamawiającego czynności związane z przeprowadzeniem procedury wyboru Wykonawcy a Wykonawcą, polegające w szczególności na: ● uczestniczeniu w spółce jako wspólnik spółki cywilnej lub spółki osobowej, ● posiadaniu co najmniej 5% udziałów lub akcji, ● pełnieniu funkcji członka organu nadzorczego lub zarządzającego, prokurenta, pełnomocnika, ● pozostawaniu w takim stosunku prawnym lub faktycznym, który może budzić uzasadnione wątpliwości, co do bezstronności w wyborze wykonawcy, w szczególności pozostawanie w związku małżeńskim, w stosunku pokrewieństwa lub powinowactwa w linii prostej, pokrewieństwa lub powinowactwa w linii bocznej do drugiego stopnia lub w stosunku przysposobienia, opieki lub kurateli. 5. Z Oferentem, którego oferta zostanie uznana za najkorzystniejszą, zostanie nawiązany kontakt w celu negocjacji umowy.