SCI Библиотека

Цель. На безопасность интеллектуальных транспортных систем (ИТС) существенное влияние оказывают угрозы нефизической природы. Они могут осуществляться незаконным вмешательством в разработку и реализацию ИТС. Создание доверенной среды разработки и реализации ИТС рассмотрено на примере интеллектуальных систем водного транспорта (ИСВТ).

Проблемы. Указом Президента Российской Федерации ИТС, телекоммуникации и безопасность обработки информации включены в число приоритетных направлений научно-технологического развития. Технологии ИТС и технологии создания доверенного и защищенного системного и прикладного программного обеспечения отнесены к важнейшим наукоемким технологиям критического уровня. Функционирование ИТС связано с масштабным использованием компьютеризированных систем, реализующих новейшие информационные и телекоммуникационные технологии, технологии автоматизированного и автоматического управления, искусственного интеллекта, которые могут нести угрозы безопасности. Создание и функционирование ИТС должны осуществляться в условиях обеспечения доверенной среды их разработки и реализации.

Методы. В работе были использованы методология обеспечения безопасности ИСВТ, разработки безопасных аппаратно-программных платформ автоматизированных систем в защищенном исполнении, методы системного анализа, теории надежности, защиты информации, права.

Результаты. Сформулирована проблема создания доверенной среды разработки и реализации ИСВТ, разработана применимая к ней терминология. Исследовано влияние ИСВТ на безопасность критической информационной инфраструктуры (КИИ) и национальную безопасность, разработана модель отношений областей безопасности ИСВТ, учитывающая угрозы физического и нефизического происхождения. Приведены примеры компьютерных инцидентов в ИСВТ, повлекших последствия национального и межнационального уровня. Определен состав объектов ИСВТ, относимых к КИИ, приведены критические процессы, осуществляемые типовыми объектами КИИ в составе ИСВТ. Сформирован перечень концептуальных проблем обеспечения безопасности ИСВТ и сформулированы принципы создания доверенной среды разработки и реализации ИСВТ. З

аключение. Обеспечение безопасности ИСВТ в условиях современных угроз требует решения проблем создания доверенной среды разработки и реализации ИСВТ. Для повышения оперативности и качества их решения предложена интуитивно понятная терминология, отражающая предметную область и позволяющая повысить уровень взаимопонимания проблем безопасности специалистов из различных сфер деятельности. Объекты ИСВТ оказывают влияние на безопасность КИИ и национальную безопасность в целом. Это учтено в модели отношений областей безопасности ИСВТ, показано на примерах компьютерных инцидентов в ИСВТ, повлекших последствия национального и межнационального уровня. С учетом вышеизложенного сформирован состав объектов ИСВТ, относимых к КИИ, и приведены примеры критических процессов, осуществляемых типовыми объектами КИИ в составе ИСВТ. Расширение ландшафта угроз безопасности ИСВТ небезопасными программным обеспечением, аппаратно-программными платформами, программно-аппаратными комплексами и новейшими технологиями учитывает сформированный перечень концептуальных проблем обеспечения безопасности ИСВТ При разработке принципов создания доверенной среды разработки и реализации ИСВТ учтен опыт успешного внедрения методологии создания национальных защищенных аппаратно-программных платформам объектов КИИ, обеспечившей создание автоматизированных систем в защищенном исполнении различного назначения на основе отечественных решений. Рассмотренные проблемы носят системный характер, что позволяет использовать полученные результаты при разработке и реализации ИТС других видов транспорта.

Цель – конкретизировать понятия «искусственный интеллект» и «сложная проблема», а также рассмотреть современное состояние работ в области применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем.

Методы. Использованы методы контекстного поиска, системного анализа и обобщения информации.

Результаты. Сформулировано ключевое препятствие применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем, заключающееся в отсутствии концептуального и технического решения по представлению междисциплинарных знаний в форме, доступной для обработки и синтеза методами искусственного интеллекта. Обучение ЭВМ на разных массивах данных, но без понимания процесса синтеза, с которым так легко справляется мозг человека, не позволяет искусственному интеллекту претендовать на открытие чего-то нового, принципиально неизвестного, без чего невозможно решение сложных проблем. Нужен универсальный язык, имитирующий процессы человеческого мышления.

Заключение. Выполненный анализ и рекомендации позволяют взглянуть на задачу применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем с отличной от принятой в настоящее время точки зрения, опирающейся на использование быстрых алгоритмов поиска (так называемые большие языковые модели). Создание языка-транслятора между различными областями знаний должно способствовать междисциплинарному обмену, развитию творческого мышления, появлению новых идей и генерации инновационных решений в самых разных областях деятельности человека. Развитый язык позволит решать сложные задачи, объединяя различные дисциплины.

Цель. Сравнить дискурс научных публикаций, посвящённых цифровизации политической сферы жизни общества, в ведущих российских политологических журналах.

Процедура и методы. В рамках сравнительного подхода был проведён контент-анализ библиографических описаний публикаций за период 2014–2024 гг. по темам «искусственный интеллект», «фейки», «электронное голосование», «социальная сеть».

Результаты. Выявлено, что наибольшее внимание исследователей обращено к проблематике искусственного интеллекта и фейков, которая представляет наиболее широкие направления для исследований с доступной эмпирической базой, поддающейся верификации.

Теоретическая и практическая значимость.
Результаты исследования могут быть интересны учёным-политологам, специализирующимся в области цифровизации политических процессов и политической компаративистики.

Поддержка принятия решений при управлении сложными организационными и техническими системами сохраняет свою актуальность в связи с растущей ролью и возможностями географических информационных систем, которые и являются объектом настоящего исследования. Анализируется уровень их представления в мировой и российской среде, особенности их развития, а также основные научные результаты, полученные в Институте проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. Выделены самые востребованные в сфере хозяйствования технологии и функциональные возможности геоинформационных систем. Геоинформационная система рассмотрена как инструмент обработки и поддержки принятия управленческих решений. Исследованы основные зарубежные и российские геоинформационные системы, основные их характеристики, области применения, тенденции и перспективы развития. Приведены описания геоинформационных технологий и алгоритмов, реализованных в полнофункциональных геоинформационных системах и рассматриваемых как платформы для создания геоинформационных систем различного назначения.

Искусственный интеллект активно захватывает сферу за сферой, в том числе особые успехи и достижения можно видеть в сфере медицины и медицинских технологий. Однако внедрение искусственного интеллекта ставит целый ряд вопросов как практического, так и этического характера. Управление персональными данными становится ключевым вопросом при разработке искусственного интеллекта в медицине, поскольку эффективность таких систем напрямую зависит от доступа к обширным медицинским данным пациентов. Самым удобным решением для их использования является предварительная анонимизация. Однако при анонимизации существует риск повторной идентификации, а также возможна утрата потенциала информативности данных. В рамках настоящей статьи на примере США, ЕС и Сингапура рассматривается опыт в сфере правового регулирования обращения с медицинскими персональными данными при использовании систем искусственного интеллекта в медицине. Каждая из стран пытается найти баланс между защитой конфиденциальности персональных данных и развитием инноваций. На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что фокус на развитие искусственного интеллекта требует определенных допущений в области защиты персональных данных, в то время как высокий жесткий стандарт защиты персональных данных может оказывать сдерживающее действие.искусственный интеллект, ИИ, медицинские данные, большие данные, конфиденциальность персональных данных

Разработаны модели и методы проверки достижимости комплекса целей и выполнимости планов мероприятий, осуществляемых при управлении крупномасштабными системами. Сформирован алгоритм анализа достижимости целей и планов, реализуемых в процессе развития этих систем. Приведен пример, иллюстрирующий основные этапы проверки достижимости комплекса целей и выполнимости планов мероприятий при ликвидации последствий наводнения.

Во времена стремительного развития цифровых технологий и активного внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательную среду педагоги и преподаватели сталкиваются с необходимостью постоянного профессионального развития. Актуальность данного исследования заключается в трансформации образовательных стандартов, появлении новых методик обучения, а также растущими требованиями к цифровым компетенциям специалистов сферы образования. Целью работы является анализ влияния современных технологий, в особенности технологий искусственного интеллекта на образование, а также выявление ключевых факторов, способствующих и препятствующих профессиональному развитию и росту преподавателей. В статье рассмотрены основные направления внедрений технологий искусственного интеллекта в процесс обучения, включая персонализированное образование, автоматизацию рутинных задач и расширение интерактивных технологий в учебный процесс. Особое внимание уделяется необходимости развития у педагогов компетенций работы с цифровыми технологиями и инструментами, а также адаптации образовательных стратегий к новым реалиям цифровизированного образования. Отдельно подчеркивается важность непрерывного образования (life-long learning) с помощью ресурсов неформального образования (онлайн-курсы, профессиональные сообщества, самостоятельное изучение технологий посредством изучения научной литературы). Данное исследование также выявляет факторы, ограничивающие профессиональное развитие педагогов: высокую нагрузку, недостаток цифровой грамотности, времени, ресурсов и отсутствие поддержки со стороны руководства образовательного учреждения. Научная новизна работы заключается в анализе проблем адаптации педагогов к цифровой трансформации образования с учетом особенностей современных технологий и трудностей. Результаты данного исследования могут быть использованы при разработке программ повышения квалификации педагогов в школах, колледжах и высших учебных заведениях, а также при разработке и улучшении образовательной политики, направленной на поддержку преподавателей в условиях технологических изменений.

Рассматриваются вопросы внедрения технологий искусственного интеллекта в перспективный контур управления космическими аппаратами в составе многоспутниковых орбитальных группировок. Выявлены наиболее проблемные вопросы, для которых предлагаются пути их разрешения. Особое внимание уделено цифровым двойникам и аналитическим платформам анализа данных, которые могут послужить основой для разработки IT-архитектуры перспективных центров управления полетом. Авторы считают, что внедрение технологий искусственного интеллекта в контур управления КА должно быть ориентировано на решение задач более высокого уровня сложности, чем традиционные задачи управления, при условии разработки алгоритмов для отработанных человеком операций на основе математического аппарата иного класса - теории нейронных сетей, нечетких множеств, генетических алгоритмов и ряда других. Сформулированные в статье предложения имеют особое значение в свете перспективного развертывания многоспутниковых орбитальных группировок, управление которыми предполагает реализацию новых технологий, учитывающих качественно новый уровень объекта управления и его свойства.

Статья посвящена оценке эффективности динамических моделей энергооптимального движения поезда, построенных с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Сделан анализ мирового опыта, рассмотрены основные принципы работы, преимущества и недостатки подобных имитационных моделей, а также этапы исследований, выполненных в этой области научных знаний. Представлен алгоритм анализа эффективности движения поезда с точки зрения его энергооптимальности. Описан подход к компьютерному моделированию движения поездов по участку с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Приведены данные экспериментальной оценки эффективности разработанного алгоритма. Полученные результаты могут быть полезны для специалистов в области железнодорожного транспорта, а также для разработчиков новых технологий и методов оптимизации железнодорожных систем.

Информационно-телекоммуникационные сети при всех положительных сторонах их использования выступают благоприятной средой для совершения разного рода преступлений, в том числе и деяний с признаками экстремистской деятельности.

Только в 2023 году в Российской Федерации зарегистрировано 676 951 преступление, сопряженное с использованием информационно-телекоммуникационных технологий или в сфере компьютерной информации, что составляет 34,77 % от всех зарегистрированных преступлений в 2023 году. За одиннадцать месяцев 2024 года — 702 923 таких деяний, что на 14,3 % больше, чем в аналогичном периоде прошлого года. При этом буквально за пять лет количество этих посягательств выросло более, чем в два раза (294 409 преступлений).