МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Освещение новых идей, вопросов науки и техники, последних разработок и исследований для специалистов широкого круга
AI TECHNOLOGIES IN LANGUAGE EDUCATION: PRACTICAL ASPECTS AND CHALLENGES OF STUDENT USAGE
Аннотация. Данное исследование посвящено практическому применению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в языковом образовании на фоне стремительной цифровой трансформации. В фокусе исследования — студенты бакалавриата из Казахстана, России и Азербайджана. Использовался смешанный метод, включающий количественный сбор данных посредством анкетирования (n = 116) и качественный анализ на основе полуструктурированных интервью (n = 35). Результаты показывают, что студенты регулярно используют ИИ для изучения языка, высоко оценивая персонализированную поддержку, мгновенную обратную связь и гибкий доступ к образовательным ресурсам. Вместе с тем выявлены опасения по поводу чрезмерной зависимости от ИИ, что может привести к снижению оригинальности выполняемых заданий. Качественный анализ отражает двойственное отношение к ИИ: он помогает в понимании и подготовке к экзаменам, но потенциально ограничивает творческое мышление и самостоятельное языковое выражение. Автор акцентирует внимание на важности цифровой грамотности и критического мышления для осознанного использования ИИ. Исследование подчёркивает необходимость разработки педагогических стратегий для этичной, сбалансированной и контекстно адаптированной интеграции ИИ в языковое обучение.
Copyright (c) 2026 МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
ГИБРИДНАЯ МОДЕЛЬ СТЕКИНГА ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР ПО ДАННЫМ UAV
В данном исследовании представлена ​​двухуровневая гибридная структура стекирования для автоматической классификации сельскохозяйственных культур с использованием мультиспектральных ортомозаик, полученных с помощью БПЛА. Предложенная архитектура сочетает в себе несколько методов градиентного бустинга (LightGBM, XGBoost и CatBoost), классические ансамблевые модели на основе деревьев (Random Forest и Extra Trees) и многослойный персептрон на основе механизма внимания. Во время обучения оценки вероятности, полученные базовыми классификаторами, используются в качестве входных данных для метаклассификатора второго уровня Extra Trees, который выдает окончательное предсказание. Представление признаков включает исходные спектральные полосы вместе с восемью широко используемыми индексами растительности (NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI, MSR, EVI, SIPI и MSAVI). Для каждого индекса и полосы рассчитываются статистические дескрипторы, такие как среднее значение и стандартное отклонение, для учета пространственной изменчивости внутри сегментов поля. Экспериментальная оценка проводилась на реальных мультиспектральных данных, полученных с помощью БПЛА в Восточном Казахстане. Предложенная модель достигла высокой точности классификации (приблизительно 95%) и макроусредненного F1-мерного показателя, близкого к 0,95. Кроме того, результаты пространственной сегментации всего поля продемонстрировали стабильную производительность на уровне около 99%, что указывает на высокую согласованность по всей исследуемой области. В целом, результаты показывают, что объединение гетерогенных моделей машинного обучения в рамках стековой структуры повышает устойчивость и обобщающую способность в задачах классификации сельскохозяйственных культур.
JOINT MORPHOLOGICAL DISAMBIGUATION AND POS TAGGING FOR AGGLUTINATIVE LANGUAGES
Агглютинативные языки продолжают создавать значительные трудности для обработки естественного языка вследствие их сложной морфологической структуры, продуктивной аффиксации и высокой морфологической неоднозначности. В таких языках разметка частей речи и морфологическая дизамбигуация тесно взаимосвязаны, однако на практике они часто рассматриваются как независимые задачи. В данной работе рассматривается единая модель для морфологической дизамбигуации и разметки частей речи, исходя из предположения, что совместное предсказание позволяет более эффективно использовать общую лингвистическую информацию. Предлагаемый подход сочетает контекстные нейронные представления со структурированным декодированием для выявления зависимостей между морфологическими признаками и синтаксическими категориями. Эксперименты, проведённые на низкоресурсном агглютинативном языке, показывают, что совместное моделирование стабильно превосходит конвейерные и независимо обученные базовые модели, особенно при обработке морфологически сложных и неоднозначных словоформ. Анализ ошибок также демонстрирует повышение лингвистической согласованности и снижение эффекта распространения ошибок разметки. Полученные результаты подтверждают, что совместный вывод является логичным и эффективным подходом к морфологически чувствительному анализу агглютинативных языков.
ПРЕДИКТИВНОЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ ТЯЖЁЛЫХ ГРУЗОВИКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОБЪЯСНИМОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Предиктивное техническое обслуживание тяжёлых грузовиков является сложной задачей, поскольку открытые наборы данных об отказах встречаются редко, а точные модели машинного обучения часто трудно интерпретировать. В работе оценивается классификатор Random Forest с объяснениями SHAP на наборе данных SCANIA Component X, собранном более чем с 33 000 грузовиков. Цель исследования состоит в прогнозировании риска отказа по последнему доступному считыванию по каждому транспортному средству и в выявлении эксплуатационных признаков, влияющих на решения модели. Данные были агрегированы до одной записи на автомобиль, пропущенные значения заменялись медианами обучающей выборки, а дисбаланс классов учитывался с помощью взвешивания классов и оптимизации порога. На валидационной выборке модель достигла точности 0,853, полноты 0,447, точности положительного класса 0,315 и F1-меры 0,370 для класса отказа. Анализ SHAP показал, что основная прогностическая информация сосредоточена в небольшой группе гистограммных и счётчиковых признаков.
АЛГОРИТМ СЖАТИЯ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ: АНАЛИЗ И РЕАЛИЗАЦИЯ В MATLAB
Аннотация. В данной статье рассматривается один из самых актуальных вопросов в области цифровой обработки сигналов — способы эффективного сжатия и восстановления данных. В ходе исследования были проанализированы алгоритмы сжатия данных на основе дискретного вейвлет-преобразования. Процессы сжатия аудио и изображений были реализованы в среде MATLAB, а также было оценено влияние различных типов вейвлетов и уровней разделения на эффективность сжатия. Результаты исследования показали эффективность вейвлетов Dmey и DB20 для аудиосигналов, а также вейвлетов Haar и Bior1.1 для изображений. Предложенный подход позволяет оптимизировать процессы хранения и передачи данных без снижения их качества. Эффективность алгоритма подтверждена высокими результатами при сжатии и восстановлении различных типов сигналов.
A MATHEMATICAL AND ALGORITHMIC APPROACH TO THE DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT TEXT-TO-SQL SYSTEM BASED ON LARGE LANGUAGE MODELS
В статье рассматривается задача разработки математического и алгоритмического обеспечения интеллектуальной системы Text-to-SQL, предназначенной для автоматического преобразования пользовательских запросов на естественном языке в SQL-запросы к реляционным базам данных. Актуальность исследования обусловлена ростом объемов структурированных данных и необходимостью повышения доступности аналитических инструментов для пользователей, не обладающих глубокими знаниями языка SQL. Предложена формальная постановка задачи Text-to-SQL как отображения между естественно-языковым запросом, схемой базы данных, контекстом предметной области и результирующим SQL-запросом. Рассмотрена математическая модель реляционной схемы, пользовательского запроса, семантического поиска релевантного контекста и критерия корректности сгенерированного SQL-запроса. Разработана обобщенная архитектура интеллектуальной системы, объединяющая большие языковые модели, технологию Retrieval-Augmented Generation и агентный механизм самокоррекции ошибок. Представлен алгоритм функционирования системы, включающий анализ запроса, извлечение релевантных элементов схемы базы данных, генерацию SQL-запроса, его выполнение, верификацию и автоматическое исправление ошибок. Показано, что комбинирование LLM, RAG и агентного подхода позволяет повысить точность, адаптивность и практическую применимость Text-to-SQL систем в корпоративной аналитике.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ РИСКА СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ И БИОХИМИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ: АКЦЕНТ НА АСПАРТАТАМИНОТРАНСФЕРАЗЕ
В этом исследовании рассматриваются различные подходы машинного обучения для анализа факторов, способствующих развитию сердечно-сосудистых заболеваний. При создании моделей прогнозирования были применены два метода — XGBoost и сверточная нейронная сеть (CNN). Особое внимание уделялось оценке производительности каждой модели в задачах классификации и регрессии, а также способности выявлять ключевые биомаркеры и факторы риска, включая холестерин, ферритин, гомоцистеин и аспартатаминотрансферазу (AST). Параметры XGBoost были адаптированы под табличные данные, что позволило достичь высокой точности предсказаний риска. В то же время, несмотря на быстрое снижение ошибки на обучающем наборе, модель CNN продемонстрировала признаки переобучения при проверке на валидационных данных. Сравнение моделей по метрикам средней квадратичной ошибки (MSE), коэффициента детерминации (R²), критерия Акаике (AIC) и байесовского информационного критерия (BIC) выявило существенные различия в их эффективности. Результаты анализа подтверждают, что XGBoost более эффективно обрабатывает табличные данные и обобщает информацию о факторах риска, тогда как CNN требует дальнейшей оптимизации для корректной работы с разреженными наборами данных. Исследование подчеркивает важность выбора оптимальной архитектуры модели и параметров обучения для обеспечения точной и надежной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.
ИНТЕГРАЦИЯ СЕНСОРНЫХ МОДУЛЕЙ MEMS-АКСЕЛЕРОМЕТРОВ В СИСТЕМАХ ПРОМЫШЛЕННОГО МОНИТОРИНГА
В статье рассматриваются подходы к построению систем промышленного мониторинга на основе интеграции MEMS-акселерометров в микроконтроллерные платформы. Целью исследования является разработка универсальной системы передачи сенсорных данных с высокой надёжностью, низкой задержкой и возможностью масштабирования в рамках IIoT. В качестве аппаратной основы использован микроконтроллер STM32F407VGT6 (STM32F4 Discovery) и трёхосевой акселерометр LIS3DSHTR, подключённый по интерфейсу I²C. Разработан протокол передачи через UART, обеспечивающий совместимость с системами верхнего уровня. Методы цифровой обработки включали фильтрацию сигналов (скользящее среднее, медианный, фильтр Калмана) и первичный анализ вибраций. Полученные результаты подтвердили снижение уровня шумов и возможность раннего выявления аномалий, связанных с износом узлов оборудования. Новизна работы заключается в применении бюджетной модульной архитектуры для промышленного мониторинга, а практическая значимость – в её пригодности для внедрения в системы предиктивного обслуживания и цифровых двойников.
KAZCAUSAL: ПЕРВАЯ КОРПУСНАЯ АННОТАЦИЯ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА КАЗАХСКОМ ЯЗЫКЕ
В данной статье корпус KAZCausal впервые пытается аннотировать причинно-следственную связь на современном казахском языке. В исследовании рассматриваются конструктивные и методологические основы сборки корпуса KAZCausal. Кроме того, была предпринята первая попытка систематической регистрации причинно-следственных и результирующих отношений в текстах на основе научных, публицистических, интернет-информационных материалов, и результаты данного исследования вносят значительный вклад в область обработки естественных языков (Natural language processing – NLP), интегрируясь с областью лингвистики. В ходе исследования в качестве предпосылок для создания корпуса, применяемых к синтаксическим и семантическим причинно-следственным конфигурациям в современном казахском языке, будут затронуты процесс создания корпуса, схема аннотации и лингвистические критерии. В этой статье будет рассмотрен ряд инструментов, моделей и корпусов, которые успешно использовались в исследованиях на других языках для контекстуализации в рамках текущих экспериментов NLP. К ним относятся аннотатор Humor (High-speed Unification Morphology) для морфологической обработки, модель POS tagging, модель Multi-tasl learning and Subdomain adaptation, Multilingual BERT, многоязычная модель XLM – R, а также корпус казахоязычного Kazakh Language Corpus-KLC с широким охватом, Penn Discourse Treebank (PDTB), CausBank и BECause были рассмотрены основные различия и инновационные аспекты корпуса KAZCausal, направленные на аннотирование причинно-следственных связей, а также такие особенности, как принципы аннотации, область применения и структурный характер. Корпус KAZCausal в будущем может стать основой для применения в других тюркоязычных корпусах, эффективного использования казахского языка в направлении компьютерной обработки, развития технологий семантического поиска в информационных системах и совершенствования моделей NLP.
УСТРОЙСТВА ДЕЛЕНИЯ ЧИСЕЛ С ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ПОДГОТОВКОЙ КРАТНЫХ ДЕЛИТЕЛЮ
Рассматривается устройство деления целых чисел, где в каждом цикле деления формируется остаток и два разряда частного. Для этого в блоке регистра частного предварительно подготавливаются прямые и обратные коды чисел кратные к делителю. Для вычисления текущих остатков и формирования разрядов частного предыдущего остатка сдвигаются на два разряда влево(4), которые сравниваются со всеми значениями кратного 3B, 2B и B и выделяется одно из них. Затем путем вычитания этого числа из 4 вычисляется частичный остаток . По выделенному остатку так же формируются разряды остатка . Вычисления частичного остатка и разрядов частного осуществляется в блоке формирования частичного остатка и разрядов частного(ФЧОиРЧ). На основе ФЧОиРЧ можно построить делители на последовательных и матричных схемах и на схемах с конвейерной структурой. В данной работе рассматриваются делители на последовательных схемах. Проверка правильности функционирования этих устройств осуществляется на конкретном примере и путем моделирования их на программируемых логических матрицах (ПЛИС).
MATHEMATICAL AND ALGORITHMIC APPROACHES TO THE DEVELOPMENT OF A COLLABORATIVE FILTERING-BASED RECOMMENDER SYSTEM
В статье рассматривается математико-алгоритмическое обеспечение рекомендательной системы, основанной на методе коллаборативной фильтрации. Актуальность исследования связана с ростом объемов цифрового контента и необходимостью автоматизированного формирования персонализированных рекомендаций для пользователей. В качестве предметной области рассматривается рекомендательная система фильмов, однако предложенная модель может быть использована и для других объектов: товаров, книг, музыкальных композиций, образовательных ресурсов и информационных материалов. Основное внимание уделяется построению математической модели пользовательских предпочтений, формированию матрицы оценок, определению сходства между объектами и разработке алгоритма ранжирования рекомендаций. В работе используется item-based подход коллаборативной фильтрации, при котором рекомендации строятся на основе сходства между объектами, вычисленного по оценкам пользователей. В качестве меры близости применяется косинусная мера сходства, а для поиска наиболее близких объектов используется алгоритм k ближайших соседей. Предложенный подход позволяет представить рекомендательную систему не только как программную реализацию, но и как математико-алгоритмическую модель обработки неполных и разреженных данных. Модель включает множество пользователей, множество объектов, матрицу предпочтений, функцию сходства, правило отбора ближайших объектов и процедуру формирования Top-N рекомендаций.
HIGH-PRECISION ROBOTIC ASSEMBLY UNDER VARIABLE ILLUMINATION: A ROBUST MECHATRONIC ARCHITECTURE FOR VISUAL SERVOING
Визуальное сервоуправление (visual servoing) является ключевым инструментом высокоточной роботизированной сборки; однако вариабельность освещения (слабая освещённость, контровой свет/засветка сзади, мерцание и зеркальные блики) может дестабилизировать извлечение признаков и снижать точность замкнутого контура управления. Методы (Methods): Мы предлагаем устойчивый к изменениям освещения конвейер визуального сервоуправления, который объединяет: (i) фотометрическую нормализацию, (ii) извлечение признаков с учётом освещённости и индекс качества сигнала q(t), а также (iii) управление с весами по уверенности (confidence-weighted) с ограничениями безопасности и мониторингом робастности. Поскольку полноформатные аппаратные испытания (hardware trials) не были предоставлены в качестве входных данных, эмпирическая оценка в данной версии выполнена посредством контролируемого симуляционного стресс-теста, моделирующего шум измерений и выпадения данных, обусловленные освещением, по пяти профилям освещения. Результаты (Results): В симуляционном исследовании (200 прогонов на условие) предложенный метод улучшает динамику сходимости и показатель успешности при номинальном освещении, слабой освещённости и контровой засветке, одновременно выявляя остаточные режимы отказов при быстром мерцании и зеркальных бликах. В целом результаты показывают, что сочетание фотометрической стабилизации с управлением, учитывающим уверенность, снижает чувствительность к искажению измерений, вызванному изменениями освещения, однако требует дополнительных механизмов для обработки высокочастотных световых колебаний и кратковременных спекулярных возмущений. Выводы (Conclusions): Исследование предлагает мехатронную методологию интеграции восприятия, мониторинга и управления с учётом освещения в системах сборки с управлением по зрению (vision-guided assembly).
МОДЕЛЬ И МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ О ВЫБРОСАХ СТАЦИОНАРНЫХ ИСТОЧНИКОВ ЗАГРЯЗНЕНИЯ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
В работе рассматриваются современные подходы к обеспечению экологической устойчивости в условиях развития концепции Индустрии 4.0. Особое внимание уделено задачам мониторинга атмосферного воздуха как инструменту управления экологическими рисками. Проведен анализ существующих информационно-аналитических решений в данной области, выявлены их ограничения, связанные с недостаточной интеграцией данных и низким уровнем защищенности информации. Предложен подход к построению интеллектуальной системы мониторинга, основанный на совместном использовании технологий интернета вещей и блокчейна. В рамках исследования разработана структура базы данных, предназначенной для учета стационарных источников загрязнения и регулирования эмиссионных квот. Полученные результаты могут быть использованы для повышения достоверности экологических данных, а также для совершенствования механизмов контроля качества атмосферного воздуха.
РАННЕЕ ВЫЯВЛЕНИЕ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ ОПАСНОСТЕЙ НА ОСНОВЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО (SPATIOTEMPORAL) АНАЛИЗА
В статье рассматривается задача раннего выявления гидрологических опасностей с использованием пространственно-временного (spatiotemporal) анализа и интеграции мультимодальных данных. Исследование основано на формировании событийно-ориентированного набора данных, объединяющего геопространственные, гидрометеорологические и спутниковые признаки для территории Казахстана за длительный временной период. Предложен подход к построению прогностической модели, учитывающий только предсобытийную информацию, что обеспечивает корректную постановку задачи раннего предупреждения. Для оценки эффективности использованы различные методы машинного обучения и их гибридные комбинации. Результаты экспериментов показывают, что интеграция разнородных источников данных позволяет повысить точность прогнозирования паводкового риска. Полученные выводы подтверждают перспективность применения spatiotemporal-моделей для создания систем раннего предупреждения гидрологических угроз.
MАCHINE LEARNING АLGORITHM FOR EARLY DETECTION OF АUTISM SPECTRUM DISORDERS IN CHILDREN BASED ON MULTIMODAL ANALYSIS OF EYE MOVEMENTS АND FACIAL EXPRESSIONS
В данном исследовании разработан алгоритм для извлечения и мультимодального анализа информативных признаков из движений глаз и мимики для ранней диагностики РАС. Алгоритм основан на сочетании методов отслеживания движений глаз и компьютерного зрения для синхронного измерения поведенческих сигналов в ходе экспериментального протокола, включающего различные сценарии (F1-F6). Для создания мультимодального набора данных мы объединяем данные временных рядов и агрегируем признаки, описывающие визуальное внимание, взаимодействие взгляда с объектом и динамику мимики. Извлеченные признаки проецируются в пространство признаков и используются для решения задачи бинарной классификации с целью различения детей с РАС и типичным развитием. Наши эксперименты показывают, что сочетание мультимодальных признаков значительно повышает точность классификации. Модель логистической регрессии демонстрирует наилучшую точность классификации (ROC-AUC = 0,976, PR-AUC = 0,978), превосходя модель SVC с ядром RBF и модель случайного леса. Таким образом, мультимодальные поведенческие признаки формируют мощное представление паттернов РАС. Предложенный алгоритм может быть использован в качестве основы для создания интеллектуальной системы диагностики расстройств РАС.
ОБНАРУЖЕНИЕ ЭКСТРЕМИСТСКОЙ ИДЕОЛОГИИ НА КАЗАХСКОМ ЯЗЫКЕ: ПРОБЛЕМЫ АННОТИРОВАНИЯ И МЕТОДЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Аннотация. Деструктивный контент, распространяемый в настоящее время на платформах социальных сетей и мессенджерах, представляет серьезную угрозу информационной безопасности. Увеличение объема контента и усложнение методов его скрытой передачи усиливают необходимость автоматического обнаружения таких материалов. Нехватка средств и методов, особенно в направлении анализа текстов на казахском языке, делает эту проблему актуальной. Цель настоящего исследования-разработка автоматизированной методики, позволяющей эффективно выявлять признаки экстремистской идеологии в текстах социальных сетей на казахском языке. В работе проанализированы основные идеологические категории экстремистского контента – пропаганда, рекрутмент и радикализация – и поставлена задача классификации текста по этим направлениям.В ходе исследования предусмотрено составление сборника данных с сохранением баланса на основе материалов на казахском языке, собранных с платформ VK, YouTube и Telegram. При аннотировании отмечается, что учитываются различия во мнениях экспертов, возможность применения подходов soft labels и disagreement-based learning. Расхождения в оценках аннотаторов рассматриваются как информативный сигнал, на основе которого сравниваются модели MO-WEL-4xBERT, MO-WEL-4xLLM и MO-WEL-Classic-Ensemble. Наилучший результат достигнут системой MO-WEL-Classic-Ensemble (F1=0.9664), что подтверждает эффективность гетерогенных ансамблей. Говорится о классических моделях и моделях глубокого обучения для автоматического определения экстремистского содержания. Также показано влияние предварительной обработки текста на точность, эффективность модели. В статье предлагается комплексная методика анализа контента социальных сетей на казахском языке и выявления экстремистской идеологии с использованием искусственного интеллекта и технологий обработки естественного языка. Предлагаемый подход направлен на укрепление информационной безопасности, а также обеспечение идеологической стабильности в обществе.
DEVELOPMENT AND RESEARCH OF A METHOD FOR ANALYZING NETWORK TRAFFIC TO IDENTIFY A CYBER THREAT
В современном мире информационные технологии играют решающую роль в жизни общества. Растущая зависимость от цифровых систем приводит к росту киберугроз, что требует разработки эффективных инструментов для их обнаружения и предотвращения. С увеличением объема и сложности сетевого трафика возникают новые проблемы для систем безопасности. Киберпреступники постоянно совершенствуют свои методы атак, усложняя их и затрудняя обнаружение. В этом контексте анализ сетевого трафика становится важным инструментом в арсенале специалистов по кибербезопасности. Благодаря детальному анализу данных, передаваемых по сети, можно обнаружить не только активные кибератаки, но и попытки подготовиться к ним, такие как сканирование портов или распространение вредоносного кода. Целью данной работы является разработка метода, позволяющего эффективно анализировать сетевой трафик с целью выявления признаков киберугроз.
НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНЫХ И КАЧЕСТВЕННЫХ ДАННЫХ: МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ, НАСТРОЙКА БАЗЫ ПРАВИЛ И ДЕМОНСТРАЦИОННЫЙ КЕЙС ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИЙ.
Аннотация. В работе предложена интерпретируемая нечёткая модель для оценивания параметров информационной безопасности информационных систем при неполноте наблюдений, разнородности источников и преобладании качественных описаний. Модель ориентирована на практику регулярного управленческого контроля в организациях Республики Казахстан, включая государственный сектор, финансовые и образовательные учреждения, где одновременно присутствуют требования к защите персональных данных, формальные регламенты процессов и реальная неоднородность телеметрии. В основу положена идея разделения наблюдаемых индикаторов (технических, организационных и человеческих факторов) и скрытых параметров безопасности, связанных с конфиденциальностью, целостностью и доступностью. Для перехода от размытых наблюдений к численным оценкам применяется механизм нечёткого вывода Мамдани с учетом веса правил и дисконтирования принадлежностей при пропусках данных. Входной вектор включает 11 признаков: управление уязвимостями и патчами, сегментация, управление привилегиями, покрытие системой обнаружения вторжений (IDS), зрелость корреляции в системе управления событиями безопасности (SIEM), резервное копирование и восстановление, защита конечных точек, управление конфигурациями и изменениями, реагирование на инциденты, человеческий фактор, а также явный индикатор наблюдаемости и качества данных. Представлены лингвистические переменные и функции принадлежности на нормированной шкале, приведены принципы построения базы правил, методы настройки: экспертная процедура Дельфи, количественная элиминация противоречий, оптимизация весов правил по калибровочным данным и проверка чувствительности. Качество модели оценивается по согласованности экспертов (коэффициент Кендалла), устойчивости к шуму и пропускам (Монте-Карло, коэффициент вариации), а также по практической валидности в сопоставлении с данными инцидентов и независимым аудитом системы менеджмента информационной безопасности. Проведен демонстрационный кейс для типовой организации государственного сектора с распределенной сетью филиалов: показано, как качественные наблюдения и неполная телеметрия преобразуются в численные параметры безопасности и уровень риска, а также как на основе чувствительности формируется приоритезация мероприятий. Отдельно обсуждены ограничения и перспективы развития, включая интеграцию с архитектурой Zero Trust и использование мультимодального искусственного интеллекта для объединения логов, сетевых потоков и бинарных артефактов, визуализируемых подходом Byte2Image.
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СИНТЕЗА СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ С УПРАВЛЯЕМЫМИ СВОЙСТВАМИ
В работе исследуется возможность использования больших языковых моделей (LLM) в качестве источников стохастических бинарных последовательностей с управляемыми статистическими свойствами. Показано, что гиперпараметр температуры, регулирующий дисперсию выходного распределения вероятностей токенов, может рассматриваться как инструмент контролируемого управления энтропией генерируемых данных. На основе модели GPT-2 реализована методика преобразования вероятностных выходов LLM в бинарные последовательности фиксированной длины и проведена их оценка с использованием энтропийного анализа и адаптированного набора статистических тестов, аналогичных NIST SP 800-22. Экспериментальные результаты демонстрируют монотонный рост энтропии с увеличением температуры и существенное улучшение статистических характеристик последовательностей. При температурах T ≥ 2.0 достигается прохождение до 83,3% применённых тестов, что соответствует уровню качественных псевдослучайных последовательностей для некриптографических применений. Одновременно выявлено ограничение подхода, связанное с наличием слабовыраженных периодических компонент, обусловленных архитектурной детерминированностью модели. Полученные результаты определяют границы применимости LLM в задачах моделирования, синтеза данных и тестирования алгоритмов.
ОБНАРУЖЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ ОПЕРАЦИЯХ С КРЕДИТНЫМИ КАРТАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
Стремительный рост цифровых финансовых операций увеличил риск мошеннических действий, что повысило необходимость в более эффективных методах их обнаружения. В данной исследовательской работе представлен комплексный подход к выявлению мошенничества в транзакциях по кредитным картам с использованием методологии, основанной на методах машинного обучения. В исследовании проведен детальный анализ данных, предобработка, обучение модели с применением различных методов балансировки классов, а также оптимизация гиперпараметров. Эксперименты на большом наборе данных по кредитным картам (284 807 транзакций, 31 признак) показали, что лучшая модель — XGBoost без выборки — достигла площади под кривой (AUC) 96,82% и средней точности 88%. Поскольку эта система обучается на основе данных, она может динамически адаптироваться к новым схемам мошенничества, обеспечивая высокую точность выявления подозрительных операций. Кроме того, способность модели обрабатывать большие объемы данных в реальном времени делает ее эффективным решением для финансовых учреждений с высокой нагрузкой на транзакции. Одним из ключевых преимуществ данной архитектуры является ее способность обеспечивать значительно более высокую пропускную способность при низкой задержке по сравнению с традиционными методами.
ГИБКАЯ IDPS НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ МОНИТОРИНГА И ЗАЩИТЫ ПЕРИФЕРИЙНЫХ IoT-УСТРОЙСТВ
Рост числа периферийных IoT-устройств в инфраструктуре умных городов порождает новые вызовы, связанные с фрагментированной поверхностью атак и ограниченностью традиционных средств обнаружения вторжений. Существующие системы IDPS, как правило, работают изолированно, генерируют избыточные алерты и не способны адаптироваться к условиям распределённой среды. В данной статье предлагается архитектура гибкой IDPS, использующей алгоритмы машинного обучения для повышения качества мониторинга и защиты периферийных устройств. Архитектура включает модули нормализации, дедупликации, корреляции и ML-анализа с возможностью обратной связи между центром мониторинга и edge-узлами. Архитектурное описание среды мониторинга опирается на иерархическое представление, согласующееся с моделью Purdue, что позволяет разграничить периферийный, локальный и централизованный уровни защиты. Экспериментальная оценка на датасетах BoT-IoT и TON_IoT показала сокращение задержки корреляции событий примерно на 62% и снижение доли ложных срабатываний на 29–31% по сравнению с базовыми подходами. Полученные результаты подтверждают перспективность предложенной архитектуры для инфраструктур умного города.