МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Освещение новых идей, вопросов науки и техники, последних разработок и исследований для специалистов широкого круга
SECURING SOCS: UNDERSTANDING VULNERABILITIES, THEIR IMPACT, AND MITIGATION STRATEGIES
Операционные центры обеспечения устойчивости (SOCs) имеют решающее значение для защиты организаций от все более изощренных киберугроз; однако они сами подвержены уязвимостям, которые могут поставить под угрозу их эффективность. В этом обзорном документе представлен всесторонний анализ ключевых уязвимостей в среде SOC, оценивается их влияние на возможности обнаружения и реагирования, а также рассматриваются эффективные стратегии смягчения последствий для повышения устойчивости SOC. На основе систематического анализа существующей литературы, отраслевых отчетов и тематических исследований в документе рассматриваются как технические, так и организационные уязвимости, влияющие на производительность SOC. Выявленные общие проблемы включают нехватку ресурсов у команд, неправильную настройку инструментов, неэффективные процессы реагирования на инциденты, нехватку персонала и устаревшие технологии. Влияние этих уязвимостей обсуждается с точки зрения задержки обнаружения угроз, повышенного риска нарушений безопасности и общего ухудшения состояния кибербезопасности организации. В обзоре также обобщены рекомендуемые стратегии смягчения последствий, такие как повышение уровня укомплектованности SOC персоналом, усиление интеграции инструментов и внедрение технологий автоматизации для реагирования на инциденты. Кроме того, в обзоре рассматривается потенциал передовых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, для улучшения функционирования SOC и адаптации к меняющемуся ландшафту киберугроз. Особое внимание уделяется созданию надежных коммуникационных протоколов, непрерывному обучению аналитиков и интеграции целостных методов обеспечения безопасности на различных уровнях организации. В заключение, понимание и устранение уязвимостей в SOCs имеет решающее значение для поддержания эффективной защиты от кибербезопасности. В документе подчеркивается необходимость скоординированных усилий по интеграции человеческого опыта с технологическими решениями, подчеркивая, как такая синергия способствует предотвращению и реагированию на возникающие угрозы. Будущие направления исследований включают дальнейшее изучение приложений искусственного интеллекта и машинного обучения в социальных сетях, чтобы лучше реагировать на постоянно меняющийся ландшафт угроз.
Copyright (c) 2025 МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
ЖЕРДІҢ ТҰЗДЫҒЫН СЕГМЕНТАЦИЯЛАУ МОДЕЛІН ДАЛАЛЫҚ ЗЕРТТЕУЛЕР МЕН КЛИМАТТЫҚ ПАРАМЕТРЛЕР НЕГІЗІНДЕ ӘЗІРЛЕУ
В статье представлен гибридная модель машинного обучения для пространственной сегментации почв по солености с использованием многоспектральных спутниковых данных Sentinel-2 и климатических параметров модели ERA5-Land. Предложенный метод направлен на решение проблемы точной сегментации почвенного покрова в условиях изменения климата и высокой пространственной гетерогенности данных. Подход включает последовательное применение алгоритмов неконтролируемого обучения (KMeans, иерархическая кластеризация, DBSCAN), модели XGBoost и многозадачной нейронной сети, которая выполняет одновременную классификацию и регрессию. На первом этапе формируются псевдоназвания с использованием KMeans, затем осуществляется вероятностная оценка принадлежности объектов к классам и объединяющее голосование алгоритмов кластеризации. Финальная модель обучается на расширенном пространстве признаков и демонстрирует улучшенные результаты по сравнению с традиционными подходами. Эксперименты на выборке из 33 624 наблюдений (23 536 — обучающая выборка, 10 088 — тестовая выборка) показали увеличение значения Silhouette Score с 0,7840 до 0,8156 и снижение значения Davies-Bouldin Score с 0,3567 до 0,3022. Точность классификации составила 99,99%, было допущено только одна ошибка более чем в 10 000 тестовых объектов. Результаты подтвердили высокую эффективность и применимость предложенного метода для дистанционного мониторинга, анализа окружающей среды и устойчивого управления земельными ресурсами.
ПРОБЛЕМЫ ПЕРЕДАЧИ СОЕДИНЕНИЯ В СВЕРХПЛОТНЫХ СЕТЯХ
В данной статье проведен анализ актуальных исследований в области управления мобильностью в сверхплотных сетях. Рассматриваются основные проблемы и перспективные подходы к обеспечению стабильного соединения в условиях высокой плотности устройств и малых размеров сот. Переход к сетям 5G/6G, внедрение интернета вещей (IoT), развитие дроновых сетей и использование миллиметровых волн предъявляют новые требования к управлению хэндовером и адаптации сетевых ресурсов. Особое внимание уделяется влиянию новых стандартов связи на архитектуру ИКТ-инфраструктуры, включая интеграцию беспроводных сетей с облачными вычислениями, квантовыми коммуникациями и искусственным интеллектом. Рассматриваются как традиционные алгоритмы управления мобильностью, так и адаптивные механизмы, основанные на машинном обучении, самооптимизации и интеллектуальных системах. В статье приведен обзор современных методов обеспечения непрерывности соединения в сетях с высокой мобильностью, анализируются их эффективность и ограничения. Также обсуждаются перспективные направления развития ИКТ-инфраструктуры, направленные на повышение надежности передачи данных и снижение задержек в условиях сверхплотных сетей нового поколения.
MATHEMATICAL MODEL OF A VIRTUAL PHYSICIAN ASSISTANT
Аннотация. В работе представлена математическая модель виртуального помощника врача, предназначенная для автоматизации заполнения медицинской документации с использованием технологий обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта. Система анализирует текст врачебных записей, лабораторные результаты и структурированные данные электронных медицинских карт (ЭМК), формируя стандартизированные записи в соответствии с клиническими протоколами. Модель основана на комбинации трансформерных архитектур, вероятностной логики принятия решений и медицинских терминологических баз, согласованных с ICD-10 и HL7 FHIR. Предложенное решение сокращает время на оформление медицинских записей, снижает количество ошибок и поддерживает врача при диагностике за счёт выявления несоответствий между симптомами и лабораторными показателями. Система обладает способностью к самообучению и адаптации к различным медицинским специальностям. Научная новизна заключается в интеграции стохастического моделирования и NLP для формализации взаимодействия врача и интеллектуальной системы при ведении документации. Модель протестирована на обезличенных клинических данных и подтверждена экспертами-врачами.
MECHANISMS FOR INTERACTION BETWEEN DISTRIBUTED IDPS AND SOC IN IOT-BASED SMART CITY INFRASTRUCTURES
Быстрое расширение сетей Интернета вещей в средах «умных» городов создает фрагментированные поверхности атаки, которые традиционные архитектуры безопасности не могут адекватно контролировать. Существующие системы обнаружения и предотвращения вторжений работают изолированно, генерируя несогласованные форматы предупреждений, которые поступают в центры оперативной безопасности со значительными задержками и плохой нормализацией, что серьезно снижает эффективность корреляции и приводит к чрезмерному количеству ложных срабатываний. В данном исследовании разработан и проверен на практике независимый от поставщиков механизм, обеспечивающий стандартизированную коммуникацию в реальном времени между распределенными датчиками. Наша методология сочетает в себе аналитический обзор стандартов, включая STIX, TAXII и ISO/IEC 27001, с прототипной реализацией с использованием датчиков Suricata и Zeek, шины сообщений Apache Kafka и интеграции Elastic SIEM. Настраиваемый микросервис нормализации преобразует гетерогенные оповещения в формат JSON, совместимый с STIX, при этом обеспечивая соответствие требованиям GDPR и ISO 27001 за счет шифрования TLS 1.3. Экспериментальная проверка с использованием наборов данных BoT-IoT и TON_IoT показывает, что архитектура сокращает задержку корреляции оповещений примерно на 28 процентов и снижает количество ложных срабатываний примерно на 30 процентов по сравнению с базовыми подходами. Механизм двунаправленной обратной связи позволяет аналитикам SOC распространять обновленные правила обнаружения на пограничные датчики, обеспечивая адаптивное реагирование на угрозы. Результаты демонстрируют, что архитектуры, основанные на шине сообщений, эффективно решают проблему взаимодействия.
ГИДРОЛОГИЯЛЫҚ ҮДЕРІСТЕР МЕН СПЕКТРАЛДЫҚ ДЕРЕКТЕРДІ ТАЛДАУ НЕГІЗІНДЕ ТОПЫРАҚТЫҢ ТҰЗДАНУ ДЕҢГЕЙІН БОЛЖАУДЫҢ ГИБРИДТІ МОДЕЛІН ӘЗІРЛЕУ
Засоленность почв является одной из наиболее острых экологических и аграрных проблем, особенно в аридных и семиаридных зонах Казахстана. Она приводит к снижению плодородия, деградации земель и угрозе продовольственной безопасности. Цель данного исследования заключается в разработке гибридной модели прогнозирования уровня засоленности почв на основе интеграции спектральных данных дистанционного зондирования (Sentinel-2) и гидрологических показателей ERA5-Land. Для анализа использованы методы главных компонент (PCA), кластеризации K-Means и алгоритм XGBoost, что позволило выделить информативные признаки и улучшить точность прогноза. Пространственные данные были обработаны в среде Google Earth Engine, где объединялись спектральные и гидрологические параметры для двух контрастных регионов Казахстана — Акмолинской области и зоны высохшего Аральского моря. Результаты показали, что гибридная модель обеспечивает снижение средней квадратичной ошибки (MSE) на 26 % по сравнению с базовым XGBoost и успешно классифицирует до 98 % засолённых почв. Исследование демонстрирует высокий потенциал комплексного подхода, объединяющего дистанционное зондирование и гидрологическое моделирование, для мониторинга и оценки деградации земель.
АНЫҚ ЕМЕС ЛОГИКА ЖӘНЕ КЛАСТЕРЛІК ТАЛДАУ ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, КӘСІПОРЫНДАРДЫҢ ҚАРЖЫЛЫҚ ЖАҒДАЙЫН БОЛЖАУ
Анализ показателей сложно-структурируемых экономических систем, функционирующих в условиях существенной неопределенности, когда отсутствует сколько-нибудь полноценная статистика, или в число исследуемых показателей необходимо включать нефинансовые данные, требует применения особого методологического инструментария анализа финансового состояния. Одним из таких инструментариев, доказавшим свою адекватность решаемым задачам является математический аппарат теории нечеткой логики. Основу аналитического обеспечения любой экономических систем составляет методология финансовой аналитики, как правило включающая инструментарий распознавания и прогнозирования финансовых состояний в условиях различной степени неопределенности. В статье представлена методика анализа финансового состояния предприятия, включающая две последовательно выполняемый процедуры: 1) формирования функций принадлежности и 2) кластеризации в пространстве индикаторов финансовых состояний. Как показали экспериментальные исследования методики, достоверность отнесения к одному из двух кластеров (нормальное и предбанкротного состояния) сравнима с нейросетевыми методами. В тоже время сохраняются преимущества методики, обусловленное привлечением экспертов для составления функций принадлежности – это возможность обеспечения удовлетворительного результата распознавания в условиях противоречивых, неполных данных и различного рода факторах неопределенности.
РАЗРАБОТКА И СТЕНДОВАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ БОРТОВОГО КОМПЛЕКСА УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ НАНОСПУТНИКОВ ФОРМАТА CUBESAT
Работа посвящена разработке бортового комплекса управления (БКУ) для наноспутников формата CubeSat с акцентом на энергетическую безопасность, верифицируемость и отказоустойчивость. Предложена архитектура с разделением функций между бортом и наземным контуром: на борту реализованы детерминированные механизмы защиты (порог/гистерезис), оценка степени заряженности аккумулятора на основе расширенного фильтра Калмана и исполнитель расписаний на микроконтроллере STM32H743 с внешним сторожевым таймером; на земле - прогноз энергетического баланса и оптимизация расписаний с учётом освещённости и окон связи. Сенсорный контур построен на доступных COTS-компонентах (IMU, магнитометр, барометр), а оценка ориентации комбинирует точечные алгоритмы (TRIAD/QUEST) с рекурсивным уточнением (MEKF/EKF). Двухуровневая подсистема хранения (QSPI-NAND для критических журналов и SD по SDIO для массивной телеметрии) поддерживает приоритизацию записей и устойчивость к энергетическим просадкам. Стендовые испытания подтвердили корректность конечного автомата запуска, стабильный обмен с датчиками и сохранность «чёрного ящика» при дефиците энергии. Обсуждаются планируемые шаги по завершению прошивки, внедрению лёгкой ИИ-прослойки (преимущественно на наземной стороне), расширенным климато-вибродинамическим и надёжностным тестам, а также кибербезопасности. Представленная платформа формирует основу для практического применения в миссиях 1U-3U с жёсткими ограничениями по массе и энергобалансу.
MATHEMATICAL FILTERING IN CALL HISTORY FORENSICS MODULE
Быстрое развитие преступлений, связанных с технологиями, заставило судебных экспертов выйти за рамки простого извлечения данных и сосредоточиться на углубленном анализе, чтобы преобразовать необработанные мобильные артефакты в доказательства, пригодные для суда. Это исследование рассматривает четыре ведущих программных пакета — Cellebrite UFED, Oxygen Forensic Detective, Elcomsoft iOS Forensic Toolkit и MOBILedit Pro — оценивая их способность извлекать и анализировать контакты, сообщения и, прежде всего, детализированные журналы звонков с современных устройств на Android и iOS. Каждая платформа предоставляет надежные инструменты извлечения, но выявляются повторяющиеся недостатки. Фрагментированные таблицы SQLite восстанавливаются не полностью, длинные временные шкалы отображаются с минимальной контекстной поддержкой, а возможности для корреляции активности между несколькими устройствами либо примитивны, либо отсутствуют. Для устранения этих пробелов мы представляем легковесный Модуль анализа истории звонков, который легко интегрируется в существующие лабораторные процессы. Модуль нормализует разнородные базы данных в единый, хронологически упорядоченный реестр. Он применяет математические фильтры для выявления частых шаблонов звонков или необычных перерывов в коммуникации и создает интерактивные визуализации, включая календари с тепловыми картами, графики длительности и эго-сетевые диаграммы. Эти инструменты позволяют экспертам быстро отслеживать изменения в моделях коммуникации, сохраняя происхождение каждой записи. Встроенная система поиска сходства идентифицирует последовательности звонков и сравнивает их между устройствами, выявляя параллельные расписания и общих собеседников, которые часто ускользают при ручной проверке или поиске по ключевым словам. Пилотное внедрение с реальными материалами дел подтверждает, что модуль извлекает дополнительные встроенные номера, устраняет ложные слияния, вызванные смещением часовых поясов, и сокращает время триажа без нарушения цепочки сохранности доказательств. Дополняя, а не заменяя коммерческие инструменты, предложенный модуль превращает историю звонков из статичного списка в насыщенное доказательное повествование, расширяя аналитические возможности цифровой криминалистики при умеренных операционных затратах и помогая следователям ответить на ключевые вопросы: кто, когда, как часто и в каком контексте.
RESEARCH OF MATHEMATICAL MODELS AND METHODS OF MULTI-CRITERIA OPTIMIZATION OF WORK DISTRIBUTION IN THE FIELD OF IT SERVICES
В статье рассматривается задача оптимизации распределения заданий в сфере ИТ-услуг с применением математических моделей и методов многокритериальной оптимизации. Основная цель исследования — разработка и оценка эффективных подходов к распределению работ в условиях ограниченных ресурсов и конфликтующих критериев эффективности, таких как время выполнения, энергопотребление и качество обслуживания. В рамках работы сформулированы математические модели и реализованы три метода оптимизации: метод Парето, метод взвешенной суммы и генетический алгоритм. Результаты вычислительных экспериментов выявили значительные различия в эффективности: метод Парето продемонстрировал наилучший баланс между скоростью и качеством (0.000194 сек), метод взвешенной суммы показал средние результаты (0.010478 сек), а генетический алгоритм обеспечил высокое качество решений при сравнительно большей длительности выполнения (0.013633 сек). Эти результаты подчеркивают необходимость выбора метода в зависимости от конкретных требований. Сделан вывод о том, что метод Парето наиболее применим для систем реального времени с ограниченными ресурсами, в то время как генетический алгоритм более эффективен для решения сложных задач крупного масштаба.
АНАЛИЗ ПАРАЗИТНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ В КАТАДИОПТРИЧЕСКИХ ОПТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
В данной статье рассматриваются методы расчета и анализа нежелательных компонентов светового потока, которые попадают на детектор катадиоптрической оптической системы, предназначенной для дистанционного зондирования Земли. С ростом требований к точности и разрешающей способности наблюдений при тенденции к компактности космической техники, возрастают ограничения к количеству и размерам элементов блокирования паразитного излучения, при том что даже незначительная доля паразитного излучения способна сильно исказить полезный сигнал, ухудшая контраст и снижая отношение «сигнал/шум». В данной работе ставится задача разработать и опробовать комплексный подход расчета количества паразитного излучения, попадающего на детектор и разработки методов их минимизации. В качестве инструмента моделирования используется программный комплекс Ansys Zemax OpticStudio, работающий в режиме непоследовательного моделирования прохождения лучей. Такой подход дает возможность учитывать многократные отражения и рассеяния внутри оптомеханической конструкции телескопа, включая как оптические, так и механические узлы. Показано, что внешняя и внутренняя бленды, а также специальные антиотражающие покрытия для линз вносят решающий вклад в снижение количества паразитных лучей, достигающих детектора. В статье приводятся результаты тестовых расчетов, сравниваются варианты конфигурации (с и без различных бленд, в сочетании или без сочетания с покрытием), оценивается суммарная мощность паразитного излучения и максимальная освещенность детектора. Практическая важность работы заключается в том, что детально рассчитанные показатели позволяют проектировщикам выявить источники паразитного излучения (блики, переотражения, рассеяние) и внести изменения в конструкцию системы (диафрагмы, бленды, покрытия) для его минимизации, тем самым, не допустив ухудшения качества изображения. В полезных нагрузках космических аппаратов дистанционного зондирования Земли минимизация паразитного излучения повышает контрастность и точность данных, обеспечивая получение четких и информативных изображений, что необходимо для достоверного анализа состояния окружающей среды, сельского хозяйства и других задач ДЗЗ.
ҚҰЖАТТАРДЫ ЕСЕПКЕ АЛУ ЖӘНЕ ЦИФРЛАНДЫРУ ЖҮЙЕЛЕРІН ӘЗІРЛЕУ, ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ИНТЕГРАЦИЯЛАУМЕН
В данной статье рассматриваются вопросы разработки и внедрения систем учета и цифровизации документов с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Актуальность темы обусловлена необходимостью автоматизации обработки большого объема документации, минимизации ошибок и повышения эффективности бизнес-процессов. В работе анализируются существующие решения, предлагаются инновационные подходы, включая использование машинного обучения, оптического распознавания символов (OCR) и интеллектуальных поисковых алгоритмов. Применение ИИ в системах учета документов способствует ускорению работы с информацией, повышению точности данных и улучшению управления корпоративной документацией.
ANALYSIS OF RECOGNITION ALGORITHMS AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR HAND GESTURE RECOGNITION IN KAZAKH SIGN LANGUAGE
Аннотация. Постоянно растущий интерес к машинному обучению и нейронным сетям подогревается значительными достижениями в области вычислительных возможностей, позволяющими совершать прорывы в распознавании объектов, звука, текста и других форм данных. Эти достижения проложили путь к более интуитивному взаимодействию между людьми и машинами, сделав такие технологии доступными для более широкой аудитории. Последние разработки в области компьютерного зрения, в частности, привели к созданию сложных моделей, способных распознавать объекты на изображениях и видео. Эта же технология была эффективно адаптирована для распознавания жестов рук, что позволяет применять ее в таких областях, как взаимодействие человека и компьютера, робототехника и сурдоперевод. В этой статье рассматриваются некоторые из наиболее популярных моделей распознавания жестов рук, с особым акцентом на сверточные нейронные сети (CNN) и методы опорных векторов (SVM). Эти модели различаются по своим методологиям, эффективности обработки и объему требуемых обучающих данных, предлагая различные преимущества и ограничения в зависимости от контекста применения. Основная цель этого исследования - дать обзор различных алгоритмов машинного обучения, глубоко изучив их теоретические основы, операционные механизмы и сравнительную производительность с точки зрения точности, времени обучения и требований к данным. Кроме того, в этой работе представлены экспериментальные результаты распознавания языка жестов на казахском языке, в частности, с использованием дактильного алфавита. Приводится подробный анализ, сопровождаемый подробной таблицей, в которой сообщается о точности каждого распознанного жеста. Тестирование проводилось в режиме реального времени с использованием отдельных жестов рук, отображаемых перед камерой, что продемонстрировало эффективность системы распознавания. Кроме того, исследование включает в себя объяснение математических основ и логических структур, лежащих в основе алгоритмов машинного обучения, проиллюстрированных формулами, функциональными взаимосвязями и блок-схемами, которые описывают процесс распознавания. Сочетая теоретические идеи с практическими экспериментами, эта статья призвана внести вклад в растущую область распознавания жестов и их применения в доступных коммуникационных технологиях. Ключевые слова: Распознавание жестов руками, нейронные сети, алгоритм, layer, CNN, SVM, YOLO. Для цитирования: Лес Н.Н., Муханов С.Б., Ипалакова М.Т. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ И СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЖЕСТОВ РУК НА КАЗАХСКОМ ЖЕСТОВОМ ЯЗЫКЕ //МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. 2025.
APPLICATION OF DEEP LEARNING MODELS FOR EARLY DETECTION OF AUTISM SIGNS BASED ON EYE MOVEMENT ANALYSIS
Представленное исследование отражает результаты разработки и тестирования двух моделей глубокого обучения — долгой краткосрочной памяти с сверточной нейронной сетью (LSTM+CNN) и долгой краткосрочной памяти с автоэнкодером (LSTM+AE) — для диагностики расстройств аутистического спектра. Работа направлена на использование технологии айтрекинга для регистрации данных о движении глаз участников при взаимодействии с анимированными объектами. Данные сохранялись в формате .npy массивов NumPy для удобства последующего анализа. Алгоритмы оценивались по точности, способности к обобщению и времени обучения, что было подтверждено экспертами. Основная цель исследования — повышение точности и эффективности диагностики аутизма. Архитектуры LSTM+CNN и LSTM+AE показали высокую перспективность для достижения данной цели, при этом модель с автоэнкодером особенно выделяется своей способностью выявлять скрытые взаимосвязи между наборами данных. В статье также рассматриваются возможные клинические применения алгоритмов и направления дальнейших исследований.
DIGITAL TRACE DETECTION SYSTEM FOR CROSS-DEVICE TEXT FILE
С быстрым ростом числа новых цифровых устройств и разнородных платформ расследования компьютерных преступлений и киберпреступлений стали чрезвычайно сложными. Традиционные инструменты судебной экспертизы сталкиваются со многими проблемами при сопоставлении фрагментированных улик, когда они распределены по различным формам данных, таким как текст, изображения и аудио, а также по множеству устройств, облачных хранилищ и/или локальных хранилищ данных. В этой статье рассказывается о разработке и оценке полностью автоматизированной системы на основе искусственного интеллекта, позволяющей преодолеть эти трудности и повысить скорость и точность цифрового криминалистического анализа. В рамках исследовательского проекта предлагается цифровой анализатор судебной экспертизы, который имеет модульную архитектуру и использует самые современные алгоритмы глубокого обучения. Ключевые алгоритмы включают в себя трансформаторы предложений для встраивания в текст, сверточные нейронные сети для мелкозернистого анализа изображений и автоматическое распознавание речи с использованием моделей шепота для аудио. Интерактивный веб-интерфейс пользователя обеспечивает повсеместную визуализацию структур цифровых файлов, обнаружение сходства и сложные графики, связанные с доказательствами. Система также предлагает масштабируемые конвейеры для распознавания объектов, извлечения метаданных и создания отчетов с помощью искусственного интеллекта для дальнейшего ускорения рабочих процессов криминалистической экспертизы. Экспериментальные результаты, примененные к наборам данных, отражающим реальные сценарии судебной экспертизы, показали значительное повышение точности, а также устойчивость к запоминанию и семантике, обеспечиваемые традиционными базовыми методами. Иногда эти системы могут требовать больших вычислительных затрат, что приводит к ложным срабатываниям при наличии помех. Тем не менее, ему удается надежно связывать перефразированные тексты, визуально измененные изображения и сжатые аудиофайлы. Таким образом, автоматизация на основе встраивания представляет собой значительный шаг вперед в развитии цифровых судебно-медицинских исследований, демонстрируя огромные перспективы для внедрения в реальном мире. Усовершенствования в этих возможностях могут быть связаны с многоязычной обработкой, интеграцией локализованных моделей на больших языках, понятными платформами искусственного интеллекта и оптимизацией моделей для конкретных заболеваний.
COMPARING TREE DETECTION FROM SATELLITE AND DRONE IMAGES FOR VEGETATION MAPPING NEAR ASTANA
В условиях стремительной урбанизации Астаны, где современные стеклянные башни соседствуют с постсоветскими зданиями, городская зелёная растительность играет роль, выходящую далеко за рамки декоративной составляющей. Это стало ключевым фактором климатического баланса и устойчивого развития. Данное исследование направлено на разработку точных и автоматизированных систем картирования деревьев с использованием двух методов дистанционного зондирования: высококачественных дроновых изображений и спутниковых данных. Обучающие выборки и аннотации были подготовлены на платформе Roboflow, а для распознавания городской растительности использовалась нейронная сеть на основе архитектуры YOLO, адаптированная к местным условиям. Сравнение проводилось не только по точности распознавания, но и по эффективности обработки и масштабируемости. Снимки, полученные с дрона с высоты около 100 метров и разрешением примерно 5 см на пиксель, достигли точности 70–80 %, обеспечив детализированное представление о структуре крон и текстуре растительности. Спутниковые изображения с разрешением около 50 см на пиксель показали точность 50–60 %, но отличались большей скоростью обработки и охватом территории, что делает их более подходящими для регионального мониторинга. Все результаты были геопривязаны и визуализированы в ArcGIS и Folium, что позволило создать интерактивную карту зелёной инфраструктуры Астаны. Полученные данные показывают, что дроновые изображения лучше подходят для детального (микроуровневого) анализа, а спутниковые снимки — для макроуровневого наблюдения. Совместное использование этих подходов формирует взаимодополняющую систему для экологического планирования, оценки биомассы и устойчивого управления городом на основе интеллектуальных ГИС-технологий.
DEVELOPMENT OF A HYBRID HUMAN-AI SYSTEM FOR EDUCATIONAL PROGRAM DESIGN
Искусственный интеллект в разработке образовательных программ автоматизирует процессы обучения и согласует учебные программы с требованиями рынка труда, повышая качество образования и опыт учащихся. Мы представляем новую гибридную систему человек-ИИ для устранения ограничений традиционных методов, которые с трудом адаптируются к быстро меняющимся рынкам труда и разнообразным потребностям. Наш подход использует Llama 3 для повышения гибкости структуры. Ключевые компоненты включают в себя: 1) цели программы, 2) соответствующие должности, 3) требуемые навыки и 4) соответствующие курсы, уточняющие рекомендации. Хотя большие языковые модели обеспечивают высококачественные результаты, им не хватает глубоких знаний университетских дисциплин. Мы оценивали Llama 3 вместе с GPT-3.5 и GPT-4. Наша система превосходит конкурентов в извлечении навыков (оценка F1: 77,6 %) и превосходит конкурентов в генерации контента (F1: 0,35 ± 0,10, точность: 0,37 ± 0,12, семантическое сходство: 0,84 ± 0,10). Обширные параметры и база знаний Llama 3 лучше интегрируются с университетским контекстом, создавая надежные структуры программ с большим количеством образовательных объектов. Несмотря на обещания, проблемы сохраняются: дефицит технологической инфраструктуры, предвзятость наборов данных и институциональное сопротивление внедрению ИИ. Данное исследование направлено на развитие взаимодействия человека и ИИ в образовании, вдохновляя на дальнейшие исследования.
EDGE-BASED ACOUSTIC MONITORING OF NATURAL SIGNALS USING RASPBERRY PI AND DIGITAL SIGNAL PROCESSING TECHNIQUES
В статье представлена реализация системы акустического мониторинга на базе микрокомпьютера Raspberry Pi, обеспечивающей локальную обработку сигналов в режиме реального времени. Разработанный алгоритм объединяет методы предобработки акустических данных, статистического и спектрально-вейвлетного анализа, а также детекцию событий на основе отношения краткосрочной и долгосрочной энергии (STA/LTA). Система реализована с использованием библиотек Python (NumPy, SciPy, PyWavelets, SQLite3) и протестирована на синтетических и реальных акустических данных. Проведённые испытания подтвердили стабильную работу устройства Raspberry Pi в течение более двух часов непрерывной записи без утечек памяти, при средней загрузке процессора не более 30 %. Полученные результаты демонстрируют возможность применения предложенной архитектуры для создания автономных станций биоакустического и сейсмоакустического мониторинга, функционирующих в условиях ограниченных вычислительных и энергетических ресурсов. В перспективе планируется интеграция беспроводных модулей связи и алгоритмов машинного обучения для интеллектуальной классификации акустических событий и расширения функциональных возможностей системы.
DEVELOPMENT OF A REAL-TIME UAV RECOGNITION MODEL BASED ON YOLOV10 NEURAL NETWORK
В статье рассматривается разработка модели для распознавания и классификации беспилотных летательных аппаратов и птиц в реальном времени на основе обучения нейронной сети YOLOv10. Актуальность темы обусловлена проблемами обнаружения БПЛА в контексте обеспечения безопасности с учетом их растущего использования в различных сферах. Для обучения модели использовался датасет, содержащий 6255 изображений, собранных из собственных архивов и открытых ресурсов. Аннотирование, аугментация и распределение данных осуществлялись с использованием платформы Roboflow.com. Обучение модели проводилось на графическом процессоре NVIDIA GeForce RTX 4080 с применением фреймворка Ultralytics. Результаты тестирования показали высокую точность распознавания, при этом метрики mAP50 и mAP50-95 превысили показатели предыдущих версий YOLO. Модель демонстрирует способность к эффективной сегментации и отслеживанию объектов, что делает её перспективной для применения в системах оптико-электронного наблюдения. Результаты исследования могут быть полезны разработчикам систем обнаружения и классификации БПЛА и птиц, а также в целях повышения безопасности в различных отраслях.
DETECTING DUPLICATES IN KAZAKH TEXTS: A COMPARISON OF TF-IDF, WORD AND SENTENCE EMBEDDINGS
В статье представлен всесторонний сравнительный анализ методов TF-IDF, словарных и многоязычных эмбеддингов предложений для автоматического обнаружения дубликатов в казахских текстах. Эксперименты проведены на датасете KazakhTextDuplicates, включающем пары с метками «точный», «парафраз», «контекстуальный» и «частичный» дубликат. Все модели оценивались в единой экспериментальной схеме с унифицированной предобработкой, L2-нормированными векторными представлениями и подбором порога по валидационной выборке. Модель Word2Vec с TF-IDF-взвешиванием показала наилучшие результаты (F1 = 0.996; ROC-AUC = 0.9999; PR-AUC = 0.9999). Метод TF-IDF (1–3-граммы) продемонстрировал высокую точность для точных и частичных совпадений (PR-AUC = 0.932; ROC-AUC = 0.775), тогда как FastText обеспечил максимальную полноту (R ≈ 0.99) при умеренной точности. Среди многоязычных моделей лучшие показатели PR-AUC (≈0.614) получены для BGE-m3 и Snowflake Arctic. В задаче поиска дубликатов гибридная схема BM25 с последующим плотным переранжированием обеспечила небольшой, но стабильный прирост по сравнению с плотным поиском (Recall@10: +0.04–0.12 п.п.; nDCG@10: +0.10–0.13 п.п.), что подтверждает эффективность сочетания лексических и семантических признаков для морфологически сложных, низкоресурсных языков.