Работа посвящена разработке и анализу алгоритмов компьютерного зрения, предназначенных для распознавания объектов в условиях ограниченной видимости, таких как туман, дождь или недостаточное освещение. В условиях современных требований к безопасности и автоматизации, задача идентификации объектов становится особенно актуальной. Рассмотрены теоретические основы методов компьютерного зрения и их применения в сложных условиях. Проведен анализ алгоритмов обработки изображений, включая методы машинного обучения и глубокого обучения, которые адаптированы для работы в условиях плохой видимости. Представлены результаты экспериментов, демонстрирующие эффективность предложенных подходов, а также сравнение с существующими системами распознавания. Результаты исследования могут быть полезны при разработке автономных транспортных средств и систем видеонаблюдения.

Ключевые слова: компьютерное зрение, математическое моделирование, программный комплекс, методы машинного обучения, автономные транспортные системы

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В работе проанализированы существующие подходы к прогнозированию исполнения контрактов, включая традиционные статистические модели и современные методы на основе машинного обучения. Проведен сравнительный анализ различных алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес и нейронные сети, для выявления наиболее эффективных моделей прогнозирования. В качестве исходных данных использовалась обширная база информации о государственных контрактах, включающая информацию о подрядчиках, условиях контрактов, сроках исполнения и других значимых факторах. Разработан прототип интеллектуальной системы прогнозирования, проведено тестирование на реальных данных, а также оценка точности и надежности получаемых прогнозов. Результаты исследования показывают, что применение методов машинного обучения позволяет значительно повысить качество прогнозирования исполнения государственных контрактов по сравнению с традиционными подходами.

Ключевые слова: интеллектуальная система, математическое моделирование, государственные закупки, государственные контракты, программный комплекс, прогнозирование, машинное обучение

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность , 5.2.2 - Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

В статье предлагается использование интеллектуальных методов прогнозирования надежности исполнения контрактов как ключевого элемента системы обеспечения информационной безопасности критической инфраструктуры организаций финансового сектора. На основе анализа исторических данных и применения методов машинного обучения разработана комплексная модель оценки и прогнозирования рисков срыва или некачественного выполнения контрактов поставщиками. Показано, как использование прогнозной аналитики позволяет повысить эффективность управления рисками информационной безопасности, оптимизировать планирование и распределение ресурсов, а также принимать обоснованные решения при взаимодействии с поставщиками критически важных услуг и оборудования.

Ключевые слова: интеллектуальная система, прогнозная аналитика, информационная безопасность, критическая инфраструктура, финансовый сектор, исполнение контрактов, машинное обучение

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность , 5.2.2 - Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

Постоянный рост кибератак на финансовый сектор требует построения современной системы защиты, основанной на использовании искусственного интеллекта или машинного обучения. В работе приведен анализ конкретных продуктов и решений мирового рынка, основанных на технологиях искусственного интеллекта, которые могут быть использованы для защиты критической информационной инфраструктуры.

Ключевые слова: кибератаки, критическая инфраструктура, искусственный интеллект, информационная безопасность, машинное обучение

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

Работа посвящена разработке концепции обеспечения безопасности для защиты критической информационной инфраструктуры финансового сектора. Проведен анализ критической информационной инфраструктуры финансового сектора, рассмотрены основные виды кибератак применительно к объектам в данной области. Предложена концепция безопасности, включающая управление доступом, многоуровневую защиту, шифрование данных, непрерывный мониторинг и другие меры. Приводятся модели основных угроз безопасности объектов информационной инфраструктуры финансового сектора. Поднимается вопрос о значимости сотрудничества и обмена информацией между финансовыми институтами, регулирующими органами и правоохранительными органами для обеспечения коллективной безопасности финансового сектора. Статья будет полезна для специалистов в области информационной безопасности, финансового сектора и руководителей организаций, заинтересованных в разработке и улучшении системы безопасности информационной инфраструктуры предприятия.

Ключевые слова: информационная безопасность, информационная инфраструктура, финансовый сектор, математическое моделирование, программный комплекс

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

Для информационного обеспечения поддержки принятия решений по выдаче банковских гарантий на исполнение контракта в сфере госзакупок банкам важно получить исторически накопленную информацию по исполнению госконтрактов. Это необходимо для оценки возможности исполнения поставщиком его будущего контракта. Сделать это можно при помощи сбора и агрегирования сведений о контрактах из Единой информационной системы в сфере закупок. В работе предлагается использовать ИТ-технологии и анализ данных для построения прогноза исполнения контракта и выявления добросовестных поставщиков. В работе сформирована выборка первичных данных о контрактах для моделирования при помощи парсинга FTP-сервера Единой информационной системы в сфере закупок, а также произведена предобработка распарсенных данных для применения в моделях машинного обучения.

Ключевые слова: информационная система, анализ данных, государственный контракт, парсинг данных, машинное обучение

2.3.4 - Управление в организационных системах , 5.2.2 - Математические, статистические и инструментальные методы в экономике