МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ СЕТЕЙ АВТОМАТИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ

2024-09-20T18:33:26+00:00

В условиях современных высоких требований к эффективности и надежности производственных процессов безопасность промышленной автоматизации и сетей управления становится чрезвычайно важной. Этот проект посвящен исследованию и разработке методов обеспечения безопасности промышленной автоматизации и сетей управления на предприятиях, особенно в условиях растущей угрозы кибератак и других рисков.

Основной целью работы является характеристика промышленных сетей, их особенностей и характеристик, влияющих на подходы к обеспечению безопасности. Рассматриваются основные угрозы, включая кибератаки, физическое вмешательство и человеческие ошибки, а также их потенциальные последствия для производства.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

2024-09-20T18:15:18+00:00

Системы обеспечения безопасности стали неотъемлемой частью существования современных промышленных предприятий. Для того, чтобы такая система функционировала бесперебойно, необходимо создать лучшие условия и автоматизировать данный процесс. Тенденции развития современных систем безопасности напрямую имеют связь с широкой автоматизацией и интеграцией, которые затрагивают не только системы безопасности, но и остальные существующие на предприятии процессы, например, автоматизированная система управления предприятия. Важную роль при создании автоматизированной систем обеспечения безопасности играет процесс проектирования и всестороннего изучения существующих нюансов, поскольку именно на этом этапе заложены все качественные характеристики будущей системы безопасности.

Автор проанализировал современные тенденции и вызовы на рынке, связанные с внедрением автоматизированных систем обеспечения безопасности, а также их влияние на уровень безопасности на промышленном предприятии. Основное внимание в статье направлено на концепцию интеграции технологий мониторинга, контроля и предвидение угроз, что позволяет существенно повысить эффективность управления рисками.

Результаты исследования демонстрируют, что внедрение автоматизированных систем способствует снижению числа инцидентов, а также повышает общую дисциплину и уровень ответственности сотрудников.

УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ: УПРАВЛЕНИЕ КОНФИГУРАЦИЯМИ, КОНТРОЛЬ ВЕРСИЙ И РЕЛИЗОВ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА

2024-10-11T09:53:25+00:00

В данной статье продолжается обсуждение основных необходимых технологий управления в проектах разработки программного обеспечения: управление конфигурациями программного продукта, применение систем контроля версий и релизов, направленных на достижение конечных целей проекта. Выделены общие существующие подходы к управлению изменениями артефактов проекта программной разработки, роли и задачи разработчиков проекта и его менеджмента в контексте управления изменениями. В статье рассматривается необходимость построения процесса строгого контроля изменений артефактов проекта, т.е. выбор и использование необходимых и достаточных инструментов для внесения изменений, распределения ролей в данном процессе и его основные компоненты.

AUDIOSIGNAL BASED EVENT DETECTION USING DEEP LEARNING TECHNIQUES

2024-09-22T14:16:13+00:00

Глубокое обучение вызывает большой интерес у исследователей при выполнении задач распознавания образов. В частности, стоит отметить выявление событий на основе аудиосигналов и распознавание природных звуков окружающей среды. Мероприятие DCASE challenge — Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events — продемонстрировало эффективность глубокого обучения в выполнении этих задач. В данной работе проводится обзор исследований других авторов, которые применяли различные методы глубокого обучения для определения чрезвычайных событий на основе аудиосигналов. Особое внимание уделяется сложности задачи распознавания событий на основе полифонических звуков и особенностям решения этой задачи. Рассматривается применение и структура нейронных сетей, а также использование CNN и RNN для обнаружения событий на основе аудиосигналов. Приведен обзор метрик оценки и баз данных.

MATHEMATICAL APPROACH OF THE BACKPROPAGATION METHOD FOR CONSTRUCTING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

2024-09-18T13:04:03+00:00

Метод обратного распространения ошибки, вероятно, является основной частью нейронной сети. Этот метод применяется для эффективного обучения сети, используя цепное правило, которое позволяет дифференцировать сложные функции. Другими словами, после каждого прохода через сеть метод обратного распространения выполняет обратный проход, чтобы скорректировать параметры модели, такие как веса и смещения.

В данной статье освящается важность применения метода обратного распространения ошибки с точки зрения математических формул для нейронных сетей.

Математически описана и вычислено формулами, а также доказана расчетами матричных произведений векторов для каждого слоя параметров – весов и смещений и применений сложных дифференцированных уравнений, а также важность применения алгоритма обучения метода обратного распространения ошибок для вычисления градиента (gradient descent) и необходимость применения функции активаций для минимизации функции потерь.

ANALYSIS OF ENERGY COSUMPTION IN THE NETWORK USING IOT SOLUTIONS

2024-08-26T20:30:57+00:00

В статье рассматривается важность внедрения систем IoT для анализа состояния энергетики в текущих локациях. Разработанная архитектура системы обеспечивает масштабируемость и гибкость, что позволяет эффективно собирать, сохранять и анализировать данные. Результаты исследования подтверждают гипотезу о ценности снижения контроля и оптимизации энергопотребления за счет автоматизированного контроля и компенсации реактивной энергии. Разрабатывается практическое решение для автоматизации контроля и балансировки фазных давлений, что способствует энергоснабжению и снижению затрат на электроэнергию.

MATHEMATICAL MODELS IN MEDICINE: MODERN APPROACHES TO DIAGNOSTIC PROCESS AUTOMATION

2024-10-17T23:20:16+00:00

Информатика становится все более важной для повышения
точности диагностики в современной медицинской сфере. Диагностический
процесс, подобно производственной цепочке, состоит из баз данных (ресурсов),
диагностических мероприятий (производства) и окончательного диагноза (результата).
Тем не менее, сложность медицинской диагностики развивалась вместе с быстрым
распространением медицинских знаний и огромным количеством данных о пациентах.
Врачи сталкиваются со сложностью обработки огромных объемов клинических
данных, что затрудняет предотвращение ошибок. Чтобы решить эти проблемы,
в работе рассматривается использование автоматизированных диагностических
систем, поддерживаемых сложными математическими моделями. Ключевой целью
проекта является исследование новых математических методов обнаружения и
прогнозирования заболеваний с особым акцентом на теорию нечетких множеств. Эти
методы незаменимы, особенно при работе с неточными или запутанными исходными
данными, такими как истории болезни и результаты лабораторных исследований.
Авторы исследуют функции экспертных систем и машинного обучения в диагностике
таких заболеваний, как образование желчных камней, и обнаружении таких недугов,
как склероз, с использованием алгоритмов медицинской визуализации. Эти системы
специально разработаны для того, чтобы помочь медицинским специалистам
принимать обоснованные решения, тем самым представляя весьма многообещающую
перспективу для медицинской диагностики посредством интеграции знаний из
нескольких академических дисциплин. Использование такой технологии имеет
возможность улучшить клинические процедуры, оптимизируя как точность, так и
эффективность диагностики, одновременно увеличивая доступность здравоохранения.

ОПТИМИЗАЦИЯ МНОГОЗАДАЧНОСТИ В ANDROID С ПОМОЩЬЮ КОРУТИН: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ

2024-09-21T00:12:50+00:00

В статье рассматривается проблема многозадачности в Android-приложениях и предлагается анализ производительности корутин как современного инструмента для асинхронной обработки задач. Проведен сравнительный анализ корутин с традиционными подходами, такими как AsyncTask, Thread и Handler, с точки зрения времени выполнения задач, энергопотребления и влияния на главный поток. Основное внимание уделено тому, как корутины улучшают отзывчивость интерфейса и упрощают управление асинхронностью благодаря последовательному коду. В ходе экспериментов были выявлены преимущества корутин в плане производительности и снижения нагрузки на главный поток. Обсуждаются возможные проблемы и ограничения использования корутин, а также предлагаются решения для эффективного управления жизненным циклом Android-компонентов.

Ключевые слова:

Корутинные технологии в Android разработке, Асинхронное программирование, Сравнительный анализ производительности, Управление потоками в Android, Эффективность корутин

Для цитирования:

А.Б. Нургалыков. Оптимизация Многозадачности В Android С Помощью Корутин. Сравнительный Анализ Производительности // ХАЛЫҚАРАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ-КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ. 2024. Том. _. Is. _. Нөмірі __. ____ бет (орыс тілінде). DOI:

COMPUTER VISION METHODS FOR CONDUCTING OSINT INVESTIGATIONS

2024-10-17T23:30:01+00:00

В данной статье исследуется применение методов
компьютерного зрения в рамках исследований OSINT (Open Source Intelligence). В
нем рассказыва-ется о том, как современные алгоритмы и модели компьютерного
зрения могут быть использованы для автоматизации и улучшения процесса сбора,
анализа и интерпре-тации визуальных данных из открытых источников.
Исследование сосредоточено на важнейших этапах очистки изображений,
предварительной обработки данных и созда-ния встраиваемых файлов с
использованием передовых моделей глубокого обучения, таких как CLIP. Кроме
того, в исследовании рассматриваются проблемы управления крупномасштабными
визуальными данными и внедрения эффективных механизмов поиска с помощью
векторных баз данных, таких как Faiss и Weaviate. В статье показано как c
применением этих технологий, исследователи могут повысить точность и эффек-
тивность поиска на основе изображений, которые впоследствии используются для
вы-явления скрытых связей и проверки информации в расследованиях OSINT.
Получен-ные результаты вносят вклад в развитие компьютерного зрения и сбора
разведданных, предлагая практические рекомендации по совершенствованию
процессов расследова-ния за счет интеграции методологий компьютерного зрения.

A COMPARATIVE STUDY OF SOFTWARE-DEFINED RADIO (SDR) AND SMART ACOUSTIC SENSOR PERFORMANCE FOR UAV DETECTION

2024-09-18T19:52:23+00:00

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) представляют собой существенные проблемы безопасности, особенно в таких чувствительных зонах, как правительственные здания, школы, детские сады и границы. Эффективное обнаружение и идентификация БПЛА имеют решающее значение для защиты чувствительных зон от несанкционированного доступа или враждебного использования. С точки зрения способности эффективно обнаруживать активность подозрительных БПЛА в этих критически важных областях, существуют две технологии частотного обнаружения: акустические датчики и программно-определяемая радиосвязь (SDR). В этом исследовании представлен сравнительный анализ этих технологий и оценивается их эффективность в идентификации БПЛА. Анализируя акустические сигнатуры БПЛА и радиочастотные (РЧ) излучения, мы попытались оценить сильные стороны, ограничения и практическое применение каждой системы. Наши выводы показывают, что, хотя обе технологии эффективны, выбор между ними зависит от условий окружающей среды, характеристик БПЛА и конкретных вариантов использования. Кроме того, мы попытались проанализировать их эффек