Левшун Дмитрий Сергеевич

Левшун Дмитрий Сергеевич с отличием окончил СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в 2017 году как лучший выпускник факультета компьютерных технологий и информатики. В 2021 году успешно защитил кандидатскую диссертацию как в России, так и во Франции, что позволило ему получить степень кандидата технических наук (Университет ИТМО) и доктора философии в области компьютерных наук (Университет Тулузы III — Поль Сабатье). В настоящее время Дмитрий является старшим научным сотрудником Лаборатории проблем компьютерной безопасности СПб ФИЦ РАН. В последние пять лет принимал и принимает участие в более чем в 20 научных и практических проектах от фондов и коммерческих компаний, затрагивающих различные аспекты обеспечения информационной безопасности и применения искусственного интеллекта. Руководитель успешно завершенного проекта инициативных исследований РНФ, проводимого молодыми учеными. С 2024 года руководит проектом по гранту РНФ на проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых Президентской программы исследовательских проектов. Полученные результаты неоднократно представлены Дмитрием на российских и зарубежных конференциях, а также легли в основу более 100 публикаций и 25 сертификатов программ и баз данных. Индекс Хирша в РИНЦ – 12, Scopus — 9, Web of Science — 5. Научные интересы включают такие направления, как информационная безопасность, проектирование защищенных систем, Интернет вещей, искусственный интеллект, моделирование атак и моделирование атакующих.

Стаж

Стаж работы с 2015 г.

Стаж работы по специальности с 2015 г.

Педагогический стаж с 2022 г.

Стаж работы в СПбГУТ с 2022 г.

Участие в научной работе

"Комплексный анализ защищенности объектов критически важной инфраструктуры, использующих технологии Интернета вещей, в интересах обнаружения слабых мест и архитектурных дефектов". Грант Российского научного фонда № 24-71-10095, 2024-2027. (Руководитель)

"Инновационная исследовательская лаборатория для работы по проектам". Контракт с ООО Газинформсервис, 2024-2025, СПб ФИЦ РАН. (Руководитель группы)

"Разработка метода поиска аномалий в данных безопасности на основе визуальных представлений исходных данных с использованием искусственных нейронных сетей". Грант Российского научного фонда № 24-21-20058, 2024-2025. (Исполнитель)

"Обнаружение вредоносной активности в инфраструктуре индустриального и образовательного Умного города на основе гибридных интеллектуальных систем с компонентами объяснимого глубокого обучения". Грант Санкт-Петербургского научного фонда № 23-РБ-01-09, 2023-2025. (Ответственный исполнитель)

Многоаспектное моделирование объектов критически важной инфраструктуры, использующих технологии Интернета вещей, в интересах анализа киберфизических атак. Грант РНФ № 22-71-00107, 2022-2024. (Руководитель)

Аналитическая обработка больших массивов гетерогенных данных о событиях кибербезопасности в интересах оценки состояния, поддержки принятия решений и расследования компьютерных инцидентов в критически важных инфраструктурах. Грант РНФ № 21-71-20078, 2021-2024. (Исполнитель)

Мониторинг и противодействие вредоносному влиянию в информационном пространстве социальных сетей. Грант РНФ №18-71-10094-P, 2021-2023. (Исполнитель)

Модели, алгоритмы и методика проектирования и верификации защищенных киберфизических систем. Грант РФФИ № 19-37-90082 “Аспиранты”, 2019-2022. (Ответственный исполнитель)

Разработка методов поиска уязвимостей интерфейсов взаимодействия человека с искусственным интеллектом транспортной среды умного города. Грант РФФИ № 19-29-06099, 2019-2022. (Исполнитель)

Мониторинг и выявление деструктивных информационных воздействий и негативных личностных тенденций молодого поколения при взаимодействии с Интернет-пространством на основе методов нейрокомпьютерной и нейросетевой обработки Интернет-контента. Грант РФФИ № 18-29-22034, 2018-2021. (Исполнитель)

Аспекты безопасности киберфизических систем. Грант РФФИ № 19-17-50205, 2019-2020. (Ответственный исполнитель)

И др.

Переподготовка:

Опыт работы

С 2015 по 2017 работал программистом в Лаборатории проблем компьютерной безопасности Федерального государственного бюджетного учреждения науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук» (СПб ФИЦ РАН). С 2017 по 2022 работал там же в должности младшего сотрудника. С 2022 является страшим научным сотрудником данной лаборатории.

С 2022 является ведущим экспертом Международного центра цифровой криминалистики СПб ФИЦ РАН.

C 2022 является доцентом Факультета социологии Европейского университета в Санкт-Петербурге в рамках программы Прикладного анализа данных.

В 2024 был приглашенным лектором в индийских университетах, а именно Indian Institute of Technology Hyderabad и Indian Institute of Technology Delhi. Читал лекции и проводил лабораторные занятия на английском языке для студентов, аспирантов и преподавателей.

Публикации

РИНЦ: публикаций – 113; из них в ядре РИНЦ – 34; Индекс Хирша – 12.
eLibrary ID: 840344

SCOPUS: публикаций – 35. Индекс Хирша — 9.
ScopusID: 57189306576

Web of Science: публикаций – 19. Индекс Хирша — 5.
Researcher-ID:AAA-5518-2019

ORCID ID: 0000-0003-1898-6624

Основные публикации:
1. Dmitry Levshun, Olga Tushkanova, Andrey Chechulin. Two-model active learning approach for inappropriate information classification in social networks. International Journal of Information Security. 2023. DOI: 10.1007/s10207-023-00726-7 (Scopus, WoS, Q1)
2. Dmitry Levshun, Andrey Chechulin, Igor Kotenko. Security and Privacy Analysis of Smartphone-Based Driver Monitoring Systems from the Developer’s Point of View. Sensors 2022. Vol. 22(13). 2022. P. 5063. DOI: 10.3390/s22135063. URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/13/5063. (Scopus, WoS, Q1)
3. Dmitry Levshun, Andrey Chechulin, Igor Kotenko. Design of secure microcontroller-based systems: application to mobile robots for perimeter monitoring. Sensors 2021. Vol. 21(24). 2021. P. 8451. DOI: 10.3390/s21248451. URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/21/24/8451. (Scopus, WoS, Q1)
4. Dmitry Levshun, Yannick Chevalier, Igor Kotenko, Andrey Chechulin. Design and verification of a mobile robot based on the integrated model of cyber-physical systems. Simulation Modelling Practice and Theory, Vol. 105, 2020. DOI: 10.1016/j.simpat.2020.102151. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1569190X20300903. (Scopus, WoS, Q1)
5. Vasily Desnitsky, Dmitry Levshun, Andrey Chechulin and Igor Kotenko. Design Technique for Secure Embedded Devices: Application for Creation of Integrated Cyber-Physical Security System. Journal of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications (JoWUA). 2016. Vol. 7(2). P. 60-80. URL: https://isyou.info/jowua/papers/jowua-v7n2-4.pdf. (Scopus, Q1)
6. Dmitry Levshun, Dmitry Vesnin. Exploring BERT for Predicting Vulnerability Categories in Device Configurations. Proceedings of the 10th International Conference on Information Systems Security and Privacy (ICISSP 2024). February 26-28, Rome, Italy. 2024. P. 452-461. DOI: 10.5220/0012471800003648. (WoS, Scopus, in list of Top Computer Science Conferences)
7. Dmitry Levshun, Diana Levshun. ion of Machine Learning Methods for Keylogger Detection based on Network Activity. Proceedings of the 16th International Conference on COMmunication Systems & NETworkS (COMSNETS 2024). January 3-7, Bengaluru, India, 2024. P. 19-24. DOI: 10.1109/COMSNETS59351.2024.10427503. (Scopus, A2 Qualis)
8. Dmitry Levshun. Comparative analysis of machine learning methods in vulnerability categories prediction based on configuration similarity. Proceedings of the 16th International Symposium on Intelligent Distributed Computing (IDC-2023). September 13-15, Hamburg, Germany. 2023. P. 231-242. (Scopus, in list of Top Computer Science Conferences)
9. Dmitry Levshun, Andrey Chechulin. Vulnerability Categorization for Fast Multistep Attack Modelling. Proceedings of the 33rd Conference of the Open Innovations Association FRUCT. May 24-26, Zilina, Slovakia. 2023. P. 169-175. DOI: 10.23919/FRUCT58615.2023.10143048. (WoS, Scopus)
10. Dmitry Levshun. Comparative analysis of machine learning methods in vulnerability metrics transformation. Proceedings of the 7-th International Scientific Conference "Intelligent Information Technologies for Industry" (IITI-2023). September 25-30, St. Petersburg, Russia. 2023. P. 60-70. DOI: 10.1007/978-3-031-43792-2_6. (Scopus)
11. Dmitry Vesnin, Dmitry Levshun, Andrey Chechulin. Trademark Similarity Evaluation Using Combination of ViT and Local Features. Information (2023). Vol. 14. No. 7:398. DOI: 10.3390/info14070398 (Scopus, WoS, Q2)
12. Diana Gaifulina, Alexander Branitskiy, Dmitry Levshun, Elena Doynikova and Igor Kotenko. Sentiment analysis of social network posts for the detection of potentially destructive impacts. Proceedings of the 15th International Symposium on Intelligent Distributed Computing (IDC-2022). September 14-16, Bremen, Germany. 2023. P. 203-212. DOI: 10.1007/978-3-031-29104-3_23. (Scopus, in list of Top Computer Science Conferences)
13. Dmitry Levshun, Olga Tushkanova, Andrey Chechulin. Active learning approach for inappropriate information classification in social networks. Proceedings of the 30th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP 2022). P. 283-289. DOI: 10.1109/PDP55904.2022.00050. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9756680/ (Scopus, WoS, A2 Qualis)
14. Maxim Kolomeets, Olga Tushkanova, Dmitry Levshun, Andrey Chechulin. Camouflaged bot detection using the friend list. Proceedings of the 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP). 2021. P. 253-259. DOI: 10.1109/PDP52278.2021.00048. (Scopus, WoS, A2 Qualis)
15. Левшун Д.С., Гайфулина Д.А., Чечулин А.А., Котенко И.В. Проблемные вопросы информационной безопасности киберфизических систем. Информатика и автоматизация. Т. 19. № 5. 2020. С. 1050-1088. DOI: 10.15622/ia.2020.19.5.6. (Scopus, Q3, RSCI)
16. Dmitry Levshun, Igor Kotenko, Andrey Chechulin. The application of the methodology for secure cyber-physical systems design to improve the semi-natural model of the railway infrastructure // Microprocessors and Microsystems, November 2020, Р. 103482. ISSN 0141-9331. DOI: 10.1016/j.micpro.2020.103482. (Scopus, WoS, Q2)
17. Daniel Zelle, Roland Rieke, Christian Plappert, Christoph Kraub, Dmitry Levshun, Andrey Chechulin. SEPAD – Security Evaluation Platform for Autonomous Driving. The 28th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP-2020). Vesteos, Sweden, March 11-13, 2020. P.413-420. DOI: 10.1109/PDP50117.2020.00070. (Scopus, WoS, A2 Qualis)

С 2016 г. было получено 27 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ (18) и баз данных (4), например:
Левшун Д.С., Левшун Д.А. Программный компонент обнаружения клавиатурных шпионов на основе методов искусственного интеллекта. Свидетельство № 2023682020. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 20.10.2023.
Левшун Д.С. Компонент анализа эффективности методов машинного обучения для предсказания значений метрик уязвимостей. Свидетельство № 2023619249. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 05.05.2023.
Тушканова О.Н., Саенко И.Б., Левшун Д.С., Левшун Д.А., Котенко И.В., Коломеец М.В., Десницкий В.А., Браницкий А.А. Предобработка, автономное оценивание и прогнозирование состояния сложных объектов и процессов на основе интеллектуальной обработки событий в условиях неопределенности и недостоверности данных. Свидетельство № 2023613234. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 13.02.2023.
Левшун Д.С. Компонент сбора данных от сенсоров смартфона для системы мониторинга качества автомобильных дорог. Свидетельство № 2022681603. Зарегистрировано в Реестре баз данных 15.11.2022.
Левшун Д.С., Котенко И.В. База данных уязвимостей интерфейсов транспортной инфраструктуры умного города. Свидетельство № 2021623036. Зарегистрировано в Реестре баз данных 20.12.2021.
Левшун Д.С. База данных для проектирования защищенных систем физической безопасности на основе микроконтроллеров. Свидетельство № 2021622496. Зарегистрировано в Реестре баз данных 15.11.2021.
Левшун Д.С., Тушканова О.Н. Компонент для итеративного обучения при анализе тематики текста. Свидетельство № 2021667921. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 08.11.2021
Левшун Д.С., Котенко И.В. Приложение для проектирования защищенных систем физической безопасности на основе микроконтроллеров. Свидетельство № 2021680236. Зарегистрировано в Реестре баз данных 08.12.2021.
Левшун Д.С., Чечулин А.А. Компонент сбора количественных данных о пользователях социальной сети ВКонтакте. Свидетельство № 2020665860. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 01.12.2020.

Более подробная информация доступна на сайте Лаборатории проблем компьютерной безопасности СПб ФИЦ РАН: http://comsec.spb.ru/levshun.

Награды
2023 г. – Диплом победителя конкурса грантов Санкт-Петербурга в сфере научной, научно-технической деятельности в форме субсидий.
2022 г. – Диплом победителя конкурса грантов Санкт-Петербурга для молодых кандидатов наук от Правительства Санкт-Петербурга.
2022 г. – 2 место в конкурсе на лучшую научную работу среди молодых ученых и специалистов СПб ФИЦ РАН.
2021 г. — 1 место в конкурсе на лучшую научную работу среди молодых ученых и специалистов СПб ФИЦ РАН.
2020 г. — 3 место в конкурсе на лучшую научную работу среди молодых ученых и специалистов СПб ФИЦ РАН.
2020 г. — Стипендия президента Российской Федерации для аспирантов на 2020/21 год.
2020 г. — Стипендия президента Российской Федерации по приоритетным направлениям подготовки аспирантов на 2020/21 год.
2019 г. — Стипендия президента Российской Федерации по приоритетным направлениям подготовки аспирантов на 2019/20 год.
2018 г. — Стипендия правительства Российской Федерации по приоритетным направлениям подготовки аспирантов на 2018/19 год.
2017 г. — 3 место в конкурсе на лучшую научную работу среди молодых ученых и специалистов СПб ФИЦ РАН, проводимого в 2017 году.
2017 г. — Диплом I ступени по результатам конкурса на лучшую дипломную работу (проект) студентов СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в 2017 году.
2017 г. — Лучший выпускник Факультета Компьютерных Технологий и Информатики среди специалистов СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в 2017 году.
2017 г. — 3 место в Юбилейном конкурсе на лучшую научную работу среди молодых ученых и специалистов СПИИРАН в 2017 году.