Мультиагентные системы ИИ (MAS) активно применяются в системах управления доходами (RMS) гостиничного бизнеса. Разработанная платформа Profit Brain использует агентов на базе LSTM и Gradient Boosting для оптимизации RevPAR. Внедрение MAS создаёт угрозы: poisoning, evasion и cascading failure атаки приводят к потерям до 25–35 %. Предлагается комбинированная защита: adversarial training, robust coordination (Multi-Krum), federated learning и постквантовая криптография (ML-KEM, ML-DSA). Ожидается снижение attack success rate на 40–60 % при точности ≥90 %. Работа вносит вклад в robust multi-agent ML security.

Зотин А.М. (науч. рук. Зотин М.А.) Защита мультиагентных систем искусственного интеллекта от атак на модели машинного обучения в системах управления доходами гостиничного бизнеса // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17467