Гетьман Александр Игоревич

Доцент базовой кафедры «Системное программирование» Института системного программирования им. В. П. Иванникова РАН на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ; преподаёт также в Центре организации обучения студентов для топ-специалистов в сфере информационных технологий. Кандидат физико-математических наук (2013). Окончил Московский физико-технический институт: бакалавриат в 2005 году и магистратуру в 2007-м по специальности «Прикладные математика и физика». В Высшей школе экономики работает с 2018 года, научно-педагогический стаж — 15 лет.

Ведёт магистерский курс «Компьютерные сети и телекоммуникации» для направления 09.04.04 «Программная инженерия» факультета компьютерных наук; курс читается в первом и втором модулях и с 2022/2023 учебного года открыт студентам других программ в формате «Маго-лего». Профессиональные интересы: программная инженерия, анализ бинарного кода и анализ сетевого трафика.

Основное место работы — Институт системного программирования РАН, где он работает с 2007 года; с 2016 года преподаёт также на факультете ВМК МГУ им. М. В. Ломоносова. Научный руководитель — академик А. И. Аветисян. Участвовал в проектах, поддержанных грантами РФФИ (12-01-31417, 14-07-00606, 15-07-07652, 16-29-09632) и РГНФ (16-06-00830-ОГН). Владеет английским и французским языками.

Публикации сосредоточены на классификации и глубоком анализе сетевого трафика и на системах обнаружения вторжений. Обзорная статья «A Survey of Network Traffic Classification Methods Using Machine Learning» (Programming and Computer Software, 2022) систематизирует методы машинного обучения для классификации трафика; в том же журнале вышла работа Tools for Capturing and Processing High-Speed Network Traffic (2022) об инструментах захвата и обработки высокоскоростного трафика. Статья «Deep Learning Applications for Intrusion Detection in Network Traffic» (Programming and Computer Software, 2024) посвящена применению глубокого обучения для выявления вторжений.

Значительная часть работ опубликована в «Трудах Института системного программирования РАН»: Identification of transparent, compressed and encrypted data in network traffic (2021) о различении открытых, сжатых и зашифрованных данных в трафике, Methodology for Collecting a Training Dataset for an Intrusion Detection Model (2021) о методике сбора обучающей выборки для модели обнаружения вторжений, A Comparison of a Machine Learning-Based Intrusion Detection System and Signature-Based Systems (2022) — сравнение систем обнаружения вторжений на машинном обучении и сигнатурных решений, Challenges in the implementation of systems for deep packet inspection by the method of full protocol decoding (2023) о трудностях реализации глубокого анализа пакетов с полным разбором протоколов и Investigation of the Possibility of Identifying Websites Visited by the User Based on HTTP/2 Traffic (2023). Научные идентификаторы: ORCID 0000-0002-6562-9008, Scopus AuthorID 36844047800, ResearcherID V-4649-2018, SPIN РИНЦ 8948-9294.