Представлены результаты исследований, целью которых была разработка алгоритма выявления угроз информационной безопасности в распределенных мультисервисных сетях, обеспечивающих информационное взаимодействие региональных органов государственного управления, а также их коммуникацию с населением региона. Актуальность темы исследований обусловлена значительным ростом кибератак различных видов на вычислительные сети органов государственной власти и необходимостью повышать уровень защищенности этих сетей за счет интеллектуализации методов борьбы с угрозами информационной безопасности. В основе алгоритма лежит применение методов машинного обучения для анализа входящего трафика с целью выявления событий, влияющих на состояние информационной безопасности органов государственной власти. Алгоритм предусматривает препроцессинг входного трафика, в результате которого формируется набор изображений (сигнатур), получаемых на основе бинарных файлов Wasm, а затем запускается классификатор изображений. Он содержит последовательное включение глубоких нейронных сетей – сверточной нейронной сети для классификации сигнатур и рекуррентной сети, которая обрабатывает последовательности, получаемые на выходе сверточной сети. Особенности формирования сигнатур в предлагаемом алгоритме, а также последовательностей на входе в рекуррентную сеть дают возможность получать результирующую оценку информационной безопасности с учетом предыстории текущего ее состояния. Выход рекуррентной сети агрегируется с результатом сравнения актуальных сигнатур с имеющимися в базе данных. Агрегация выполняется системой нечеткого вывода второго типа, использующей импликацию по алгоритму Мамдани, которая и вырабатывает итоговую оценку угроз информационной безопасности. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный алгоритм, проведены эксперименты на синтетическом наборе данных, которые показали работоспособность алгоритма, подтвердили целесообразность его дальнейшего совершенствования.

В статье рассматриваются вопросы, посвященные разработке гибкого интеллектуального программного комплекса для решения задачи оптимального планирования многоассортиментных непрерывно-дискретных производств. Данные производства характеризуются большим ассортиментом продукции, множеством видов и конфигураций оборудования, при увеличении размерности задачи количество вариантов производственных расписаний растет экспоненциально, поэтому актуальна разработка специализированного комплекса эффективного оптимального планирования и составления расписаний, настраиваемого на характеристики различных многоассортиментных производств. Целью настоящей работы является разработка методов и алгоритмов оптимизации календарного планирования в виде проблемно-ориентированного программного комплекса, позволяющего повысить производительность оборудования и сократить время изготовления заказов. В статье приводится математическая постановка задачи оптимизации и совокупность математических моделей и алгоритмов формирования целевых функций для оптимального календарного планирования перенастраиваемых производств. Проведение данного исследования основывается на использовании методов теории расписаний, оптимизации и эволюционных вычислений, средств объектно-ориентированной разработки сложных программных комплексов и баз данных. Предложенный программный комплекс обладает различными интеллектуальными пользовательскими интерфейсами, дополняемыми базами данных продукции, оборудования и технологических регламентов, библиотекой целевых функций и математических методов оптимизации, модулем экспертной настройки системы, а также интерактивной системой визуализации полученных производственных планов в форме диаграммы Ганта и дерева решений задачи оптимизации. Тестирование программного комплекса производилось на данных полимерных и металлургических предприятий России и Германии и подтвердило эффективность решения задач планирования. Внедрение предлагаемого программного комплекса позволяет обеспечить эффективную загрузку оборудования предприятия, уменьшить стоимость производства и упростить процесс принятия управленческих решений в ходе производственного планирования.

В статье представлен обзор и выполнен сравнительный анализ четырех методов оценки весовых коэффициентов для многокритериального принятия решений, основанный на попарных сравнениях: AHP, Dematel, BWM и SWARA. Показано на примерах, что достоверность оценок в значительной степени зависит от корректного применения инструмента попарных сравнений: оценки даются в вербальной шкале, а затем переводятся в количественные значения для расчета приоритетов критериев и альтернатив. Все стадии попарных сравнений являются многовариантными. В частности, достоверность этого инструмента принятия решений зависит от выбора числовой шкалы и метода определения приоритетов. Учитывая важность, подробно представлен набор понятий, касающихся лингвистических переменных, матриц лингвистических парных сравнений и числовой шкалы (масштабной функции). Показано, что информативность матрицы парных сравнений в AHP выше и является достаточной для однозначной реализации методов Dematel, BWM и SWARA. Хотя надежность решения по большему числу исходных данных считается выше, тем не менее нельзя утверждать, что результаты процесса AHP значимее. Акцент в данном исследовании сделан на масштабировании числовой шкалы. Масштабирование прямо связано с мысленным представлением вербальной шкалы, поскольку лицо, принимающее решение, формирует шкалу в соответствие со своим представлением. Показано, что сжатие числовой шкалы приводит к выравниванию приоритетов. Тенденция к выравниванию одинакова для всех типов числовых шкал и методов приоритизации, но процесс происходит при разных скоростях выравнивания. Для шкал с меньшим числом градаций характерно уменьшение степени приоритета на числовой шкале, что приводит к уменьшению в различии весов. В частности, это различие можно регулировать масштабированием.

В статье рассматривается задача упаковки объектов произвольной геометрии. Современные методы конструирования нерегулярной упаковки используют математическую модель размещения объектов на базе phi-функций и годографа вектор- функции плотного размещения. Эти методы позволяют получать точные решения, однако в то же время являются трудоемкими и очень чувствительными к размерности решаемой задачи и степени детализации геометрии векторных объектов. Использование дискретного представления размещаемых объектов в виде ортогональных многогранников позволяет существенно повысить скорость построения упаковки, что делает актуальной задачу адекватного преобразования формы размещаемых объектов (векторных моделей в двумерном случае и полигональных моделей в трехмерном случае). Целью исследования является систематизация методов, обеспечивающих формирование ортогональных многогранников различной размерности для описания объектов и контейнеров произвольной геометрии. Рассмотрены методы создания ортогональных многогранников на основе теоретико-множественных операций, аналитического моделирования и вокселизации. Применение теоретико-множественных операций наилучшим образом подходит для ручного создания ортогональных многогранников, характеризующихся относительно несложной геометрией. Метод аналитического моделирования предназначен для формирования вокселизированных объектов набором аналитически заданных функций. Показано применение различных операций отношения для получения ортогональных многогранников, описывающих контур, внутреннюю и внешнюю области аналитических заданных объектов. Предложен алгоритм создания контейнера в виде ортогонального многогранника на основе заданной векторной модели. Все представленные методы программно реализованы с обобщением по размерности и применимы для решения любых типов задач раскроя и упаковки.