Том 12, № 3 (2025)

Работа посвящена разработке и исследованию методов аппроксимации клеточных автоматов с применением моделей машинного обучения. Клеточные автоматы – это модели, используемые для изучения динамики сложных систем на основе простых правил взаимодействия. В последние годы модели машинного обучения стали мощными инструментами в области обработки данных. В работе исследуются подходы к предсказанию правил клеточных автоматов с использованием моделей машинного обучения, рассматриваются их преимущества и ограничения, а также предлагаются метрики для оценки качества предсказаний состояний клеточных автоматов и зависимость предсказания состояний клеточных автоматов в зависимости от числа поступающих на вход для обучения моделей правил клеточных автоматов. Исследование направлено на понимание того, как модели машинного обучения могут быть использованы для анализа и моделирования сложных систем на основе клеточных автоматов, а также на возможные перспективы развития данного подхода. На основе предложенных метрик проводится сравнительный анализ эффективности различных моделей машинного обучения в предсказании правил клеточных автоматов.

Статья посвящена описанию новой вариации стохастических блочных клеточных автоматов – так называемых марковских автоматов, отличительной особенностью которой является динамическое и стохастическое формирование блоков. Приводятся примеры простейших моделей физических процессов, построенные на основе такого типа автоматов. В статье рассматриваются выразительные возможности введенной модели. В частности, через сравнение с машиной Тьюринга показывается алгоритмическая универсальность марковских автоматов, что позволяет им теоретически выполнять сколь угодно сложную обработку символьных цепочек. С другой стороны, наличие в системе правил автомата так называемой перемешивающей подсистемы подстановок приводит к другому типу поведения данных автоматов, динамика которого описывается классическими кинетическими уравнениями для систем химических реакций. Показывается, что использование в автомате специальных разделительных символов (мембран) позволяет комбинировать в разных частях одного и того же автомата несколько различных типов поведения, а также организовывать информационное взаимодействие между этими частями. Данный прием открывает возможность моделирования простейших биологических систем – клеток. На примере двумерного варианта предлагаемой модели показывается, как можно расширить базовую одномерную модель на случай большей размерности.

Актуальность статьи обусловлена следующими обстоятельствами: необходимостью формирования новой концепции кибербезопасности цифрового рубля в системе деструктивных событий цифрового пространства, связанных с увеличением числа компьютерных атак на кредитно-финансовую сферу; во-вторых, ростом средств разрушающего информационного воздействия на финансовые организации; актуальными становятся задачи по выявлению и предупреждению киберугроз в системе кибербезопасности финансовой сферы; необходимостью обеспечения безопасности и защиты информации в цифровом банковском пространстве от деструктивных событий, таких как хакерские атаки, вирусы, мошенничество, а также важностью разработки систем мониторинга конструктивных событий, например, оптимизация процессов, улучшение качества и безопасности финансовых платежей на платформе цифрового рубля. Целью исследования является техническое решение по обеспечению кибербезопасности ее инфраструктуры. Выполнены следующие задачи: уточнены понятия «инфраструктура доверия», «кибербезопасность» и ее разновидности; проведен анализ средств киберпространства в части кибербезопасности инфраструктуры доверия в системе защищенности цифрового рубля. Сформулированы предложения, направленные на повышение кибербезопасности инфраструктуры доверия в системе защищенности цифрового рубля.

Визуализация графов является важным инструментом визуального анализа взаимосвязанных данных, однако традиционные методы недостаточно эффективно справляются с задачами отображения вложенных многоуровневых иерархических структур. В данной работе предложен метод с использованием подхода классических силовых алгоритмов, который ориентирован на визуализацию метаграфов посредством планетарной модели взаимодействия вершин. Особенность предлагаемого подхода заключается в учете собственного веса вершин. Такая адаптация обеспечивает сохранение вложенных структур, повышение читаемости графа и масштабируемость визуализации при увеличении сложности данных. Результаты моделирования метода демонстрируют эффективность этого метода при работе с различными типами вложенных данных, включая файловые системы, организационные структуры и биологические онтологии.

Представлен модуль устройства поиска степени оптимальности размещения (УПСОР) для бортовых ЭВМ, реализующий аппаратно-программную перестройку топологии подсистемы бортовой ЭВМ, отвечающей за определение параметров скорости, высоты, давления набегающего потока, при комбинированных помехах. Алгоритм «ранней отсечки» на ПЛИС Kintex-7 проверяет до 1,2 · 10⁶ маршрутов за 0,55 мкс и переключает канал менее чем за 0,72 мкс, что удовлетворяет пределу 1 мкс, установленному DO-178C и ARINC 664. Испытания HIL показали снижение интегральной «возмущенной стоимости» ΔL на 15% и рост вероятности успешной передачи Ps до 0,96. Одновременно динамическая мощность ЦП уменьшилась на 1,1 Вт, а пиковая температура кристалла не превысила 55 °С. Решение подходит для серийного внедрения в БПЛА и модернизацию пилотируемых комплексов без доработки сертифицированного ПО.

Статья посвящена исследованию современного состояния промышленного интернета вещей (IIoT), его преимуществ и недостатков, выявлению перспектив развития. Промышленный интернет вещей кардинально меняет экономическую модель взаимодействия «поставщик-потребитель». Это позволяет автоматизировать процесс мониторинга и управления жизненным циклом оборудования, организовать эффективные цепочки от предприятий-поставщиков до компаний-потребителей, перейти к моделям «экономики совместного использования» и многое другое. В статье представлена модель современной 12-слойной архитектуры IIoT. Выделены основные преимущества IIoT, такие как повышение эффективности, сокращение количества ошибок, повышение безопасности работников, экономия затрат на электроэнергию. Выявлено, что управление промышленными предприятиями на основе IIoT позволяют проводить мониторинг промышленных систем в режиме реального времени, обеспечивать управление цепочками поставок, анализировать большой объем данных, что помогает улучшать производительность, эффективнее управлять запасами и энергопотреблением. Вместе с тем определены риски и проблемы, связанные с широким распространением IIoT, и основная, это информационная безопасность и нехватка квалифицированных кадров. В качестве выводов определены основные направления развития промышленного интернета вещей.

Целью исследования является разработка гибридной архитектуры блокчейна для преодоления ключевых проблем логистических цепочек поставок: низкой прозрачности, недостаточной безопасности данных и высокой доли ручного документооборота. В работе применены методы системного анализа существующих блокчейн-платформ (IBM Food Trust, TradeLens, VeChain), оценка их архитектурных особенностей и ограничений, а также проектирование гибридной модели на базе Hyperledger Fabric с динамическими смарт-контрактами. Результаты: предложены многоуровневая архитектура, сочетающая приватные каналы для конфиденциальных данных и публичный реестр для верификации ключевых событий; модуль динамического формирования смарт-контрактов, сокращающий время разработки на 40%; сценарии автоматизации логистических процессов (документооборот, таможенное оформление, управление SLA), обеспечивающие снижение операционных затрат на 30–50% и ускорение обработки транзакций до 320 TPS. В заключении сформулированы рекомендации по интеграции с IoT и регуляторными системами, а также направления для дальнейших исследований в области конфиденциальности данных.

В статье представлен метод обнаружения признаков угроз информационной безопасности (ИБ) объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) на основе цифрового двойника (ЦД) с адаптивным механизмом. Рассматриваются ограничения традиционных подходов ИБ в условиях дефицита данных о реальных атаках, сложности тестирования на действующих объектах КИИ и трудностей выявления целенаправленных, маскирующихся угроз. Предложен двухконтурный метод обнаружения признаков угроз ИБ (контур ЦД и контур объекта КИИ), интегрированный с трехуровневым адаптационным механизмом (оперативный, тактический, стратегический режимы). Метод включает этапы генерации синтетических данных, обучения/тестирования моделей в ЦД, детектирования/классификации на объекте КИИ, а также определяет критерии (триггеры) инициирования адаптации. Ключевые преимущества метода: возможность безопасной генерации сценариев угроз и обучения в виртуальной среде ЦД, автоматизированное поддержание актуальности моделей обнаружения признаков угроз ИБ. Результаты апробации на синтетической модели АСУ ТП энергосистемы демонстрируют улучшение метрик качества после адаптации.

В статье представлена концепция программно-аналитического комплекса (ПАК), предназначенного для поддержки сбалансированного развития промышленных экосистем. Архитектура комплекса включает модули сбора данных, аналитики, визуализации, генерации рекомендаций и сценарного анализа, что позволяет объединять разнородные сведения о предприятиях, процессах, ресурсах и связях в единую информационную среду. Особое внимание уделено механизмам консолидации данных и интеграции аналитических инструментов, обеспечивающих комплексную оценку устойчивости экосистемы. Для согласованного представления информации и выявления скрытых зависимостей в состав комплекса включена онтологическая модель знаний. Программно-аналитический комплекс ориентирован на повышение качества межорганизационной координации, оптимизацию использования ресурсов и поддержку управленческих решений в условиях неопределенности и изменчивости внешней среды.

В условиях цифровизации образования возрастает потребность в интеллектуальных системах поддержки принятия решений, обеспечивающих обоснованное, адаптивное и персонализированное управление образовательным процессом в цифровой образовательной среде. При этом ключевыми направлениями являются своевременное оценивание, прогнозирование учебных результатов и персонализация образовательных маршрутов в цифровой образовательной среде. Реализация указанных направлений невозможна без интеллектуальной автоматизированной информационной системы, способной обеспечить адаптивную обратную связь в цифровой образовательной среде. Цель исследования заключается в описании архитектуры и модулей автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для реализации адаптивной обратной связи. В отличие от известных реализаций автоматизированных информационных систем, в предлагаемом проекте применяется модульная архитектура, интегрирующая аналитический модуль и адаптивную обратную связь для поддержки принятия решений в цифровой образовательной среде. Приведено описание модулей и анализ реализуемых решений в автоматизированной информационной системе поддержки принятия решений. В статье реализованы этапы проектирования с описанием диаграммы последовательности адаптивного оценивания, диаграммы классов и развертывания. Построена функциональная архитектура с декомпозицией по уровням представления в проектируемой системе поддержки принятия решений. Представленный проект системы в статье позволит обеспечить формирование персонализированного и информационного сопровождения пользователя в процессе поддержки принятия решений в цифровой образовательной среде.

Статья посвящена разработке устойчивой математической модели приоритизации задач в условиях многокритериальности, изменяющихся входных данных и частичной неполноты информации, что характерно для современных распределенных и потоковых цифровых систем. Предлагаемая модель обеспечивает автоматическое определение весов критериев на основе статистической вариативности (например, стандартного отклонения) и их динамическую адаптацию с учетом фактической результативности выполнения задач. В отличие от традиционных методов (AHP, TOPSIS), требующих полной информации и ручной настройки, модель не чувствительна к пропущенным значениям, не нуждается в переобучении и обеспечивает аналитическую интерпретируемость решений. Реализован механизм компенсации фрагментарных данных и адаптации к изменению структуры признаков. Проведено сравнение с методами машинного обучения и эвристиками. Экспериментальные результаты, полученные на синтетических и приближенных к реальности наборах, продемонстрировали высокую точность ранжирования (по коэффициенту Спирмена), устойчивость к пропускам (до 50%) и линейную масштабируемость при увеличении количества задач и критериев. Модель применима в системах поддержки принятия решений, DevOps, логистике, мониторинге, управлении инцидентами и других цифровых средах с высокой степенью неопределенности и динамики.

В статье рассматривается распределенная система интеллектуального анализа видеопотоков, предназначенная для автоматической детекции деструктивного поведения в образовательных учреждениях. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности систем безопасности в организациях, где существующие системы, демонстрируют существенные ограничения по скорости реагирования и объективности оценки. Цель данной работы – разработка архитектуры распределенной системы интеллектуального анализа видеопотоков на основе трехуровневого конвейера обработки видеоданных для выявления деструктивного поведения. Основное внимание уделено методам обработки и аннотирования видеоданных в рамках трехуровневого конвейера, включающего детекцию объектов (YOLO), классификацию поведения (CNN) и контекстный анализ событий. Система на основе предложенной архитектуры и модулей трехуровневого конвейера позволяет эффективно выявлять деструктивное поведение, что демонстрирует перспективность применения нейросетевых технологий для создания интеллектуальных систем безопасности в организационных структурах. В данной работе авторы рассматривают применение распределенной системы интеллектуального анализа видеопотоков в образовательных учреждениях, однако предложенное решение может быть адаптировано для других организационных структур, где требуется оперативное выявление агрессии, драк и других форм деструктивного поведения в условиях массового скопления людей.

В статье рассматривается волновая и корпускулярная природа квантовых объектов на примере интерферометра Маха–Цендера и обсуждается возможность так называемого «супертуннельного эффекта». Показано, как поведение фотона в интерферометре определяется не переключением между волной и частицей, а сохранением или утратой когерентности его квантовой амплитуды. Рассмотрены ключевые механизмы: образование суперпозиции на делителе лучей, интерференция при совмещении амплитуд, разрушение когерентности вследствие утечки информации о пути (декогеренция) и восстановление интерференции в схемах типа квантового эрайзера. Обсуждаются аналогичные явления для электронов, нейтронов, атомов и крупных молекул; выделяются источники декогеренции и факторы, ограничивающие наблюдаемость интерференции и туннелирования у массивных объектов (уменьшение длины де Бройля, столкновения, тепловое излучение, внутренние степени свободы). Аналитически описано влияние массы, импульса и параметров барьера на вероятность туннелирования, а также способы ее увеличения (реконфигурация барьера, резонансные механизмы, коллективные эффекты и понижение эффективной массы). Делается вывод, что квантовые правила универсальны: волновые и корпускулярные проявления зависят от экспериментальной постановки и степени сохранения когерентности, а не от внутреннего превращения частицы. Обсуждается концепция «супертуннелирования» как экспериментально достижимой при преодолении декогеренции и экспоненциальных ограничений, и намечены возможные пути для его реализации.

Эффективность фотоэлектрических (ФЭ) систем в значительной степени зависит от угла наклона солнечных панелей, особенно в регионах с сезонными колебаниями солнечной инсоляции. В данном исследовании рассматривается оптимальный угол наклона для солнечной электростанции мощностью 10 кВт, установленной в Паркентском районе Узбекистана –регионе с континентальным климатом и высокой солнечной активностью. На основе эмпирических формул установлено, что фиксированный оптимальный угол наклона для круглогодичной эксплуатации составляет 33°. Сезонная корректировка угла наклона обеспечивает незначительное увеличение выработки – до 4% при использовании двух- и четырехсезонных конфигураций. Полученные результаты подчеркивают важность оптимизации угла наклона с учетом местных условий для максимального сбора солнечной энергии, что особенно актуально для автономных систем возобновляемой энергетики, применяемых для производства водорода.

Представлен метаанализ четырех экспериментальных исследований проекта «Норм!», направленный на систематическое изучение эффективности больших языковых моделей в юридической сфере. Исследование охватывает сравнительный анализ младших и старших моделей, оптимизацию системных промптов и тестирование многоагентных архитектур на задачах по российскому семейному и гражданскому праву. Ключевым открытием стало выявление нелинейной зависимости между архитектурной сложностью и качеством результатов: переход от простых к сложным системам обеспечивает незначительный прирост качества (15–40%) при экспоненциальном росте ресурсных затрат (в 10–15 раз). Флагманские модели GPT-4.1 и Gemini 2.5 Pro демонстрируют превосходство по качеству (9,04 и 8,52 балла), однако экономически оптимальными остаются младшие БЯМ с коэффициентами эффективности до 130.3. Универсальной проблемной зоной для всех архитектур являются задачи, требующие интегративного анализа множественных правовых норм. Результаты формируют научно обоснованные рекомендации для различных сценариев внедрения: от массовых консультационных сервисов до специализированных юридических применений, определяя перспективы развития гибридных архитектур в правовой практике.