Статья: ЗАЩИТА ЭКОСИСТЕМ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ: ИНТЕГРИРОВАННАЯ СРЕДА ОБНАРУЖЕНИЯ УГРОЗ ДЛЯ ВИРТУАЛЬНОЙ УЧЕБНОЙ СРЕДЫ MOODLE (2025)

Индустрия 4.0 стремится к полной цифровизации производственных процессов, и беспроводные технологии играют в этом важную роль. Однако для различных областей применения, таких, например, как умные склады, где роботы контролируют и выполняют все задачи, современные стандарты и запатентованные решения должны соответствовать строгим отраслевым требованиям. Одной из ключевых задач исследований в этой области является разработка беспроводных систем, которые могут передавать короткие пакеты данных в многопользовательских средах. Однако существующие предложения и модели промышленных каналов не всегда могут удовлетворить эти требования. В качестве возможного решения авторы предлагают оптимизировать стандарт IEEE 802.11ax. Благодаря использованию OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) эта оптимизация может создать высокопроизводительную систему для умных складов. В данной статье представлена беспроводная система для интеллектуальных складов, разработанная на основе стандарта IEEE 802.11ax. Система включает в себя оптимизацию на двух уровнях: MAC и PHY.

В статье рассматривается использование алгоритмов машинного обучения для обнаружения аномалий на основе набора данных CICIDS2017, который был специально разработан для имитации реальных сценариев сетевых атак. Особое внимание уделено трем популярным алгоритмам: логистической регрессии, случайному лесу и нейронным сетям. Эти алгоритмы были выбраны благодаря своей способности эффективно обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные паттерны. В рамках статьи проведена серия экспериментов, в которых будут варьироваться объем обучающих данных и оцениваться производительность моделей как на чистых, так и на зашумленных данных. Результаты данного исследования помогут понять, как различные алгоритмы реагируют на изменения в объеме данных и качество входной информации, что является важным аспектом для разработки эффективных систем кибербезопасности.

Статья посвящена анализу основных исторических этапов становления и перспектив развития средств отечественной вычислительной техники. Отмечена роль и заслуги ученых и конструкторов в создании первых и последующих образцов отечественных ЭВМ – от простейших до суперкомпьютеров. Кратко рассмотрены вопросы построения суперкомпьютеров экзафлопсной производительности на аппаратно-программной платформе «Эльбрус». Материал статьи распространяется на широкий круг проблем и может быть полезен для специалистов, интересующихся вопросами истории создания средств вычислительной техники в плане ее практического применения.

В рамках данного исследования разработан новый метод борьбы с артефактами псевдопреобразования Вигнера – Вилля – перекрестными членами, названный WGEP и основанный на EMD PWVD. Проведены экспериментальные исследования и сравнение с другим способом сглаживания, определены достоинства и недостатки.

В статье оцениваются методы машинного обучения для задачи прогнозирования когнитивной нагрузки обучающихся в средах электронного обучения с использованием данных отслеживания взгляда. Основная цель исследования – адаптивное вмешательство в реальном времени для предотвращения когнитивной перегрузки и повышения вовлеченности обучающихся в процесс обучения. В исследовании рассматриваются методы контролируемого обучения, такие как машины опорных векторов (SVM), случайный лес (Random Forest) и логистическая регрессия (Logistic Regression), с использованием симулированных данных отслеживания взгляда обучающихся. Проблема и цели исследования четко определены и сопровождаются всесторонним обзором литературы, в котором рассматривается теория когнитивной нагрузки, отслеживание взгляда и методы машинного обучения в образовательных контекстах. Методология сосредоточена на разработке и обучении моделей с использованием k-кратной перекрестной валидации для обеспечения надежности. Результаты исследования показывают, что Random Forest является самым эффективным методом, демонстрирующим способность улавливать сложные закономерности прогнозирования. Ключевой вклад данного исследования заключается в новом применении интеллектуальных методов для прогнозирования когнитивной нагрузки на основе данных отслеживания взгляда, что повышает прогностические возможности методов машинного обучения. Исследование подчеркивает важность реализации этих методов в реальном времени и проверки на реальных данных обучающихся, а также необходимость решения этических вопросов, связанных с использованием данных отслеживания взгляда в образовательных учреждениях.

Мошенничество с банковскими картами является распространенной и усугубляющейся проблемой в финансовом секторе, требующей инновационных решений для точного и эффективного обнаружения. Традиционные методы обнаружения мошенничества, во многих случаях эффективны, но сегодня они сталкиваются с масштабируемостью и сложностью современных схем мошенничества. Недавние достижения в области квантовых вычислений открыли новые пути для решения этих проблем. В статье представлен квантовый анализ потоков транзакций (QTF A) – инновационная квантовая методология для улучшения обнаружения мошенничества с банковскими картами. QTFA использует принципы квантовой механики, такие как суперпозиция, запутанность и квантовая оптимизация, для моделирования и анализа потоков транзакций в квантовой сети. Представляя транзакции как квантовые состояния, а их отношения как запутанности, QTFA обеспечивает точное обнаружение аномалий с помощью квантовых измерений. Экспериментальные результаты показывают, что QTFA превосходит классические методы машинного обучения, такие как случайные леса и опорные векторные машины (SVM), достигая 98-процентной точности (accuracy), 10-процентного снижения ложных срабатываний и улучшенной полноты (recall). В статье также рассматривается интеграция QTFA в реальные системы, подчеркивается ее потенциал для революционных изменений в обнаружении мошенничества, а также определяются текущие ограничения и направления будущих исследований.

В статье описывается пример применения системы календарного планирования и контроля MS Project как комплекса программных средств, реализующих математический метод сетевого планирования и управления при прикладном решении задачи прогнозирования своевременности мероприятий рекламационной работы.

В статье предложен подход к прогнозированию видимости космического мусора в космическом пространстве, учитывающий реальное положение Солнца, Земли и искусственного спутника земли, приведен пример расчетов.

В статье описывается один из подходов к оцениванию надежности программного обеспечения специальных организационно-технических систем для своевременного выполнения установленных техническим заданием функций в заранее указанных условиях эксплуатации.

В статье предложены некоторые критерии выбора конфигураций перестраиваемой информационно-вычислительной структуры мобильного объекта, которые учитывают анализ условий функционирования аппаратуры, состояние системы, априорный и остаточный ресурс ее элементов, прогнозирование деградации с учетом воздействующих факторов, исходя из сценария ее функционирования, а также значимость решаемых задач. Кратко приведено их обоснование и сравнительный анализ, отмечены более предпочтительные. Необходимость поддержания информационно-вычислительной структуры мобильного объекта в оптимальном с позиций обеспечения его целевых задач состоянии ставит проблему оперативного управления параметрами функционирования информационно-вычислительной структуры. Решение задачи конфигурирования мобильного объекта с учетом состояния информационно-вычислительной структуры и параметров внешней среды сводится к отысканию оптимальной в смысле некоторого критерия конфигурации. Прогностический характер оценок качества функционирования системы связан с факторами неопределенности управления ею при последующих реконфигурациях и ведет к неоднозначности построения соответствующего критерия.

Обеспечение требуемого уровня профессиональной подготовки специалистов, обучающихся в высших учебных заведениях, предусматривает проведение оценки качества образовательного процесса с использованием информации, содержащей государственную тайну. В связи с этим необходимо учитывать характерные особенности проведения такой оценки. В статье рассмотрены вопросы применения показателя конфиденциальности при оценке качества образовательного процесса.

В связи с прошедшей пандемией и введенными против России санкциями для выявления основных тенденций развития туриндустрии требуется разработка математической модели внутреннего туризма с помощью доказательных методов. К их числу относится статистический анализ, используемый в российской и зарубежной литературе для оценки проблем индустрии туризма. Особенность представленной работы заключается в том, что статистический анализ туристического потока проведен по направлению «Камчатка», тем самым заполняется пробел в статистических исследованиях тенденций развития туризма в этом регионе. Целью данного исследования является применение существующих математических инструментов и выделение минимального набора показателей, вносящих основной вклад в изменение внутреннего туристического потока за достаточно продолжительный период времени – 2008–2023 годы. В качестве определяющих параметров рассмотрены: численность населения, среднедушевой доход, средняя цена одного путешествия по территории России, средняя цена одного зарубежного путешествия, внутренний туристический поток за предыдущий период. На основании результатов вычислений и обзора научных публикаций показано, что методы статистического анализа позволяют выделить набор характерных параметров и построить прогноз числа путешествующих через турфирмы россиян на ближайшие годы. Применяемые в исследовании методы могут быть использованы для анализа других показателей туристической отрасли России: безопасности, доступности, транспортных возможностей. Представленная работа лежит в русле приоритетных направлений развития отечественного туристического бизнеса, связанных с внедрением современных цифровых технологий.