Список статей

Работа посвящена разработке моделей для автоматизированного формирования компетентностей специалиста по кибербезопасности на основе сценарного подхода. Актуальность работы определяется необходимостью своевременного обновления требований к профессиональным компетентностям специалиста по кибербезопасности в условиях развития способов, инструментальных средств информационного противоборства и отсутствием теоретического аппарата, позволяющего автоматизировать этот процесс. Целью данной работы является разработка моделей для автоматизированного формирования компетентностей специалиста по кибербезопасности на основе сценарного подхода, позволяющих анализировать информацию о действиях нарушителя кибербезопасности и на основе этой информации определять актуальный набор профессиональных компетентностей специалиста по кибербезопасности. Для достижения этой цели решается задача разработки модели действий нарушителя кибербезопасности и связанной с ней модели системы противодействия, определяющей актуальный набор компетентностей специалиста по кибербезопасности. Совокупность разработанных моделей учитывает техники и тактики действий нарушителя кибербезопасности, соответствующие им способы и инструментальные средства противодействия. Предложенный подход структурирования системы противодействия в виде совокупности взаимосвязанных модулей по результатам анализа используемых нарушителем кибербезопасности сценариев атак, техник и соответствующих тактик позволяет учесть особенности атак, которые наиболее часто реализуются, сформировать совокупность профессиональных действий специалиста по кибербезопасности на основе использования соответствующих способов и инструментов противодействия этим техникам, сгруппированным по функциональным модулям. Анализ результатов проведенного компьютерного эксперимента показал работоспособность предложенных моделей. Продолжение...

Купить статью

В настоящее время активно развиваются процессы цифровизации. Цифровые инструменты позволяют усилить системный подход к мониторингу, анализу и прогнозу региональных социально-экономических показателей. Внедрение информационно-аналитических систем (ИАС) в этой области совершенствует процесс принятия решений в государственном управлении и является актуальной задачей. В настоящей работе излагаются принципы и подходы анализа и прогноза региональных социально-экономических процессов, реализованные при построении информационно-аналитической системы. Структура ИАС включает базу статистических данных, аналитическую подсистему и подсистему визуализации результатов. База данных разработана в программе MS SQL Server и использует статистические данные, размещенные Федеральной службой государственной статистики, а также информацию ряда ведомств РФ, находящуюся в открытом доступе. Она содержит данные об общей численности населения и в делении по группам, о плотности населения в распределении по возрастам жителей; информацию о рождаемости, смертности, естественном приросте населения, миграции; статистические данные о человеческих и производственных ресурсах, о валовом региональном продукте. Аналитическая подсистема ИАС разработана в среде Microsoft Visual Studio и реализована на высокоуровневом языке программирования C#. В ней запрограммированы алгоритмы анализа, моделирования и прогноза показателей региональных социально-экономических процессов на основе комплексного использования динамических моделей различных типов. Визуализация и отображение результатов работы ИАС приводится в виде таблиц, графиков, диаграмм, картограмм по официальным статистическим данным одного из регионов Российской Федерации – Удмуртской Республики. В разработанной ИАС, в отличие от других информационных систем, не только проводится анализ показателей, характеризующих состояние и динамику социально-экономической системы региона, но и исследуется структура протекающих процессов в разрезе по времени, территории, возрасту изучаемых объектов. Данная система позволяет оперативно отслеживать изменения динамики и структуры социально-экономических показателей и своевременно предоставлять ее лицам, принимающим решения. Продолжение...

Купить статью

Отсутствие эффективной системы оценки качества сырья при приемке в полевых условиях стало основанием для написания статьи. В статье описываются важные научные и практические задачи, связанные с этой проблемой, такие как разработка методов контроля качества сырья, создание алгоритмов интеллектуальной поддержки для быстрой и точной оценки качества сырья в режиме реального времени. Авторы проанализировали отечественные и зарубежные научные работы, описывающие методы и подходы к контролю качества сырья, и пришли к выводу, что алгоритм YOLOv5 и визуальный трансформер являются наиболее подходящими для настоящего исследования, их сочетание раннее не использовалось в литературных источниках. В статье содержится постановка задачи по разработке интеллектуальной системы качества сырья, описание алгоритмов обнаружения объектов, их сравнительная характеристика. Приведено описание принципа работы одноэтапного алгоритма детекции объектов на изображении YOLOv5 и его преимущество перед существующими аналогами методов глубокого обучения, которые широко используются для обнаружения объектов. Представлены результаты работы нейронных сетей, задачей которых является выявление бракованного сырья из общего количества, хранящегося в определенном вагоне и принадлежащего конкретному поставщику. Интеллектуальная система аналитики качества сыпучего сырья включает камеры, расположенные над вагонами и сбоку от них. Качество сырья определяется путем передачи изображений с камер, фиксирующих погрузку, в нейронную сеть для последующей обработки. Для обнаружения номера вагона применяется алгоритм YOLOv5, который обеспечивает точное определение номера вагона. Для определения процента брака груза на первом этапе используется подход YOLOv5 для выделения области изображения с грузом, а затем применяется визуальный трансформер, который выполняет задачу регрессии, определяя процент брака. Внедрение предлагаемой интеллектуальной системы позволит эффективнее управлять производством, сократить расходы и повысить качество поставляемого сыпучего сырья. Продолжение...

Купить статью

Проблема недостоверной информации на данный момент является наиболее критичной в области распространения информации в сети Интернет. Глобальный переход информационных источников в интернет привел к тому, что информация распространяется слишком быстро и проверить ее достоверность довольно сложно. Данная тема поднимается, когда заходит разговор о СМИ, социальных сетях, блогах и других источниках информации. Передача информации перестала быть делом только СМИ. Любой пользователь интернета может быть источником информации. Развитие свободных источников информации и цифровизация источников привели к потере доверия к официальным СМИ. Следствием этого является развитие методов автоматического определения ложной информации. Задачи данной работы состоят в изучении возможности построения модели для автоматического определения уровня доверия к сообщению в социальной сети на русском языке и определении наиболее влиятельных параметров. Рассматриваемый метод направлен на многосторонний анализ поста, включающий параметры, полученные из текста сообщения, данных пользователя и распространения сообщения в социальной сети. Для работы с методами машинного обучения была собрана и размечена выборка данных, на которой были обучены модели машинного обучения. Выборка данных прошла процесс балансировки для получения стабильных результатов. После обучения моделей было получено пять моделей, обученных как на сбалансированной, так и на обычной выборке данных. Были получены результаты для моделей с ограничением на параметры для выявления наиболее влиятельных параметров. Результатами стали модели машинного обучения с высокими показаниями значений метрик на тестовых данных и выявлены наиболее влиятельные параметры, в которые были включены параметры, характерные только для русского языка. Продолжение...

Купить статью

С наступлением эпохи цифровизации отрасль недвижимости перешла к бизнес-модели bricks-and-clicks. Взаимодействие виртуального и реального привело к появлению новых требований к качеству обслуживания со стороны нового поколения клиентов, и задача обеспечения качества электронных сервисов (ES-QUAL) стала ответом на эти требования и привлекла внимание ученых и практиков, специализирующихся на продажах и обслуживании в сфере недвижимости. В данном исследовании изучались взаимосвязи между внедрением системы качества электронных сервисов, культурой знаний и эффективностью работы сотрудников, при этом особое внимание уделялось специфике китайского рынка недвижимости. В результате анкетирования через интернет в шанхайском филиале крупнейшей в Китае брокерской компании по продаже недвижимости Lianjia было получено ٦٠٢ ответа от брокеров, продавцов первой линии и менеджеров подразделений. Для проверки гипотез использовались методы моделирования структурными уравнениями (SEM) и бутстрапирования (bootstrapping estimation). Результаты показали, что качество электронных сервисов и культура знаний положительно влияют на эффективность работы сотрудников. Прямое влияние качества электронных сервисов на культуру знаний было сильнее, чем на эффективность работы сотрудников. Кроме того, установлено, что культура знаний частично опосредует связь между качеством электронных сервисов и эффективностью работы сотрудников. В ходе исследования сформулированы управленческие выводы и рассмотрены стратегии внедрения системы качества электронных сервисов для достижения желаемых результатов деятельности организации путем формирования культуры, ориентированной на обучение. Продолжение...

Купить статью

Эвристические алгоритмы часто используются в качестве альтернативы при решении задач высокой вычислительной сложности или не имеющих точного решения, позволяя быстро получить требуемый результат. Как правило, они не имеют строгого математического обоснования, но их применение оправдано с точки зрения практической целесообразности. Формально к эвристическим можно отнести алгоритмы, в которых используются приближенные методы. Однако их применение часто порождает проблему отсутствия детерминированности, что не всегда позволяет оценить точность полученного решения. В статье рассмотрен методический подход к оценке точности эвристических алгоритмов, разработанных для определения формы и параметров полезного сигнала на фоне сильной шумовой составляющей. Он базируется на методе аналогии и состоит в моделировании искусственного сигнала с заданными параметрами, а также фоновой шумовой помехи, сходной по своим характеристикам с аддитивным белым гауссовским шумом. При этом шумовая составляющая формируется программными средствами с помощью генератора псевдослучайной последовательности чисел. Такие генераторы входят в пакеты встроенных функций практически всех языков программирования высокого уровня. Представлен сравнительный анализ характеристик реального и искусственного шума, показавший возможность решения задачи путем численного моделирования. Получены результаты оценки точности определения параметров искусственного сигнала, отделенного от шумовой составляющей с помощью эвристических алгоритмов кусочно-линейной аппроксимации и усреднения. Также рассмотрена задача сглаживания эмпирических данных путем эквивалентной замены дискретного сигнала набором квадратичных функций, параметры которых обеспечивают кусочно-параболическую аппроксимацию его формы. Эта процедура устраняет остаточный дребезг сигнала, который неизбежно возникает в результате линеаризации и позволяет в дальнейшем записать его с любой частотой дискретизации. Таким образом, предложенный подход дает возможность количественной оценки точности эвристических алгоритмов, применяемых при определении параметров ожидаемого сигнала. Продолжение...

Купить статью