dmshar

Реальный вариант только один: Нанять/уговорить того, кто разбирается.
Если он вам не подходит - значит вы не очень серьезны насчет проекта, значит вам и безопасность не сильно актуальна.

Для решения воспользуйтесь инструментом "мозг" . По вопросу приобретения мозга обращайтесь к богу с молитвами (спойлер - не поможет).

Специалистов по защите информации очень много: от писателей бумажек до реверс-инженеров и от разработчиков средств защиты до сейл менеджеров.
Субъективно, могу сказать, что прямой приклад вышмата и институтской физики мало где потребуется.
Навскидку это профессии: аналитика, разработчика, архитектора.
Сферы: криптография, технические средства защиты, разработка ПО.

Но! мало, только потому что сфер много, а уже вышеперечисленные сферы очень востребованы, не говоря о том, что я ещё много чего не упомянул.
И самое главное - технические и точные науки нужны не только, чтобы после окончания ВУЗа разложить ряд по Тейлору или уметь решать диффуры, в первую очередь это нужно для развития аналитического и рационального методов мышления. Это уже очень полезный на практике скилл.

На тему того, какая математика и физика нужны - в технических вузах это обычная стандартная гос программа, если необходимо для самостоятельного обучения - то программы легко гуглятся.

Хочется разработать
сроки очень сжатые
никакого опыта

Доброй фее не до тебя, так что забей.
Не благодари.

Может ли сайт отличить статичную картинку от видео с веб камеры?

Нет. Сайт это информация размещенная на сервере и доступная по сети. Информация не может ничего отличить.

Требуется подмена картинки с веб камеры статичной картинкой.Смогут ли антифрод системы заметить это?

Нет, антифрод системы реагируют на опасные финансовые операции, анализ видео вне их задач.

А вообще отличить статичную картинку от видео - элементарно.

Стопроцентной гарантии нет.
Авторского права на идею не существует.
Разработчик, может быть, специально к тебе подослан.
Ты можешь выболтать идею мобильного приложения во сне.

Лучшее, что ты можешь сделать - забыть свою идею. Если получится - тогда точно не украдут.

Вы все с ума сошли чтоли с этими сетями? У вас график функции, то что вы называете «тэндэнциями» - это в математике называется «тангенс угла наклона касательной к графику функции в точке». Оно же «производная функции в точке», оно же «геометрический смысл дифференциала функции».

для прогнозирования выхода из строя элементов есть такая наука "Надежность и управление качеством продукции", в ней рассматриваются такие показатели надежности как "Средняя наработка на отказ", "Средняя наработка на сбой", "Средний срок службы", "Среднее время работы между ремонтами". Какая нафиг сетка, откуда вы лезете со своими нейронными сетями? Вы думаете, что в мире существуют какие-то кнопки, позволяющие получать результат в подобных областях знаний, без изучения этих самых знаний? Тьфу на вас, неучи.

Есть разница между тем когда ты знаешь, чего ты не знаешь и тем, когда ты не знаешь чего ты не знаешь. В первом случае ты знаешь, что тебе нужно узнать для решения конкретной задачи, а во втором просто тупишь.

Посмотрите алгоритмы сортировки. Например, методом пузырька придётся до 10 раз пройти по всему массиву, итого 199+198+197+...+189 = 2123 сравнений.

Но т.к. интересует только верхушка, можно оптимизировать. Разбить фотогрфии на пары, сравнить попарно, отбросить проигравших. Так уменьшается вдвое число кандидатов. 200 -> 100 -> 50 -> 25 -> 13 за 100+50+12=162 сравнения. Оставшиеся 13 надо уже пузырьковым методом отсортировать до отбора топ-10: 12+11+10+...+3 = 75
Итого всего 237 сравнений, если не ошибаюсь.

В фильме «Социальная сеть» (2010) есть эпизод, где молодой Цукерберг якобы использовал алгоритм начисления шахматного рейтинга ELO в своём первом приложении FaseMash для сравнения, какая из девушек привлекательнее. Там тоже посетители выбирают одну из двух фотографий. Может ли это сократить число необходимых сравнений, вопрос открытый.

Руководитель ИТ-компании.

Ну если разобраться что мы подразумеваем под Интернетом Вещей - разные датчики, устройства которые объедены через интернет. Обычно подразумевается что у тебя например в каждом доме есть какой-то датчик, или это устройство, и каждый такой датчик например генерирует ежесекундно данные.
Одно устройство может генерировать хоть мегабайт данных в день (иногда и гигабайт в день), и таких устройств может быть хоть миллиард -> это гигантское количество данных которые тебе нужно обрабатывать и на этом предоставлять какой-то сервис.
Это и есть биг дата (объем данных которые никак не обработать мощностями отдельного компьютера).
Как такой объем данных связан с машинным обучением?
Когда ты работаешь с системой, у которой например есть 2-3 параметра, например поступление топлива в котел и температура котла -> ты можешь в ручную запрограммировать модель управления температурой в зависимости от подачи топлива и управлять такой системой. Когда у тебя есть 20 параметров ты можешь набрать собрать несколько ученых и построить сложную модель с формулами из 20 переменных. Но когда у тебя число переменных параметров насчитывает тысячи штук, нет никаких возможностей что-то понять и как-то разобраться.
Тебе очень сложно выявить зависимости и схемы поведения в сетях из миллиарда устройств. Чтоб понять как лучше управлять такими сетями и используется машинное обучение.

Подливают масла в огонь и архитектурные моменты: какие-то свои термины для описания функционала, свои правила наименования, построения и прочего.

Это нормально.
Регулярно сталкиваюсь там, где есть постоянный коллектив - свои собственные только ими употребляемые внутренние термины.
Например, в одной косметической компании клиенты зовутся словом "тётки".

Никаких документаций по проекту, комментариев к столбцам в БД нет. Плюс область самих программ совершенно не знакомая.

Это совершенно нормально.
Типовая ситуация.

Работаю не один, никакого вводного брифинга толком не было, а постоянно бегать за помощью считаю очень постыдным занятием, к тому же отвлекающим других от своей работы.

Ты хочешь какую-то свою выдуманную проблему решать за зарплату или всё же проблему для фирмы?
Спрашивать - это совершенно нормально.

Ты вовсе не глупость показываешь свою.
А выясняешь особенности уникального проекта.

А глупостью является пытаться что-то делать сварившись в собственном соку, хотя под рукой есть более опытные коллеги.

Кто кроме тебя самого знает что тебе непонятно.

Как работодатель отношу неумение общаться по работе - к огромным минусам.
Сидит себе в уголке, ни у кого не спрашивает, ничего не знает...
Что он там делает? Как он там делает? Так как положено у нас на фирме? Нет, конечно.
Делает какую-то самопридуманную фигню, да еще и за наши деньги.

Решает какую-то свою надуманную проблему, а не ту проблему фирмы, что его наняли решить.

как? напрограммировать. если не умеешь программировать - заказать у программиста.