Dr inż. Ewelina Bartuzi-Trokielewicz laureatką Programu LIDER
Projekt “Wykrywanie i analiza oszustw internetowych promowanych na platformach mediów społecznościowych” kierowany przez dr inż. Ewelinę Bartuzi-Trokielewicz otrzymał finansowanie z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w XV konkursie Programu LIDER. Trwający nieprzerwanie od 2009 r. Program wspiera młodych naukowców w budowaniu własnych zespołów badawczych.
Środki w konkursie LIDER XV otrzymało 41 projektów. Tylko 3 z nich, w tym projekt dr inż. Bartuzi-Trokielewicz, otrzymały pełne możliwe finansowanie – 1 800 000 zł. Warunkiem udziału w konkursie był status doktoranta lub stopień doktora uzyskany maksymalnie 7 lat od rozpoczęcia naboru. Liderki i Liderzy mają rozwijać swoje kompetencje w pracach badawczo-rozwojowych i zarządzaniu zespołami naukowymi, a ich projekty mogą mieć zastosowanie praktyczne i potencjał wdrożeniowy.
W projekcie kluczowa będzie analiza danych z mediów społecznościowych, identyfikacja wzorców i budowa rozwiązań, które pomogą automatycznie wykrywać i analizować oszustwa, zanim trafią do większego grona odbiorców.
“To dla mnie ogromna szansa na realizację projektu, który łączy moje naukowe zainteresowania z realnym wpływem na bezpieczeństwo w sieci. Pracujemy nad technologią do wykrywania deepfake’ów i towarzyszącym ich technikom manipulacji, które często wykorzystywane są w fałszywych reklamach głównie w oszustwach finansowych.” – mówi dr inż. Ewelina Bartuzi-Trokielewicz, która kieruje Zakładem Analiz Audiowizualnych i Systemów Biometrycznych NASK.
Dr inż. Bartuzi-Trokielewicz, absolwentka Politechniki Warszawskiej, specjalizuje się w biometrii i uczeniu maszynowym. Od 2016 pracuje w NASK w Zakładzie Biometrii, od 2024 kieruje Zakładem Analiz Audiowizualnych i Systemów Biometrycznych. Ewelina prowadzi prace naukowe nad metodami rozpoznawania tożsamości ze szczególnym uwzględnieniem biometrii tęczówki, twarzy oraz linii dłoni, a także nad wykrywaniem ataków prezentacyjnych. Dodatkowo zajmuje się metodami widzenia komputerowego, wykrywaniem deepfake’ów, anomalii na zdjęciach, detekcją obiektów i ich śledzeniem. Jej zainteresowania badawcze obejmują szeroko pojęte computer vision i przetwarzanie obrazu – ekstrakcja cech, wykrywanie obiektów, segmentacja obiektów, klasyfikacja zdjęć. Jest autorką kilkunastu artykułów naukowych w wydawnictwach krajowych i zagranicznych.