по
Вопросы безопасности
12+
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редсовет > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Статьи автора Никитин Петр Владимирович
Национальная безопасность / nota bene, 2023-4
Никитин П.В., Долгов В.И., Горохова Р.И., Коровин Д.И., Бахтина Е.Ю. - Методика оценки важности признаков при анализе выполнения государственных контрактов c. 1-18

DOI:
10.7256/2454-0668.2023.4.44013

Аннотация: Предметом исследования статьи является оценка рисков выполнения государственных контрактов. Объектом исследования является процесс анализа и оценки выполнения государственных контрактов. Исследование направлено на разработку методики, определяющей важность и значимость признаков, влияющих на риск невыполнения государственных контрактов. Применялись методы исследования: анализ данных, для обнаружения связей и зависимостей между различными признаками и риском невыполнения государственных контрактов; статистический анализ, для получения оценки влияния каждого признака на риск невыполнения контрактов и ранжирования их по степени важности; машинное обучение, для прогнозирования риска невыполнения государственных контрактов; экспертные оценки, для учета контекстуальных факторов и особенностей, их влияния на важность признаков. Основными выводами проведенного исследования являются представленные методики оценки важности признаков при анализе выполнения государственных контрактов, путем использования данных из различных источников, включая реестр государственных закупок единой информационной системы (ЕИС), реестр недобросовестных поставщиков (РНП) ЕИС и информационную систему СПАРК. Авторам удалось достичь высокой точности предсказаний (более 97%) и осуществить анализ наиболее важных и значимых признаков. Научная новизна заключается в том, что полученные результаты позволяют выявить и проанализировать факторы из трех информационных систем, оказывающие влияние на риски невыполнения государственных контрактов. Таким образом, данное исследование является ценным и важным в своей области, что способствует разработке более эффективных методов управления рисками и повышению эффективности реализации государственных контрактов. Полученные результаты позволяют выделить факторы, оказывающие наибольшее влияние на риски невыполнения контрактов, что делает исследование ценным и важным в данной области.
Программные системы и вычислительные методы, 2023-4
Никитин П.В., Андриянов Н.А., Горохова Р.И., Бахтина Е.Ю., Долгов В.И., Коровин Д.И. - Методология оценки рисков выполнения государственных контрактов с использованием средств машинного обучения c. 44-60

DOI:
10.7256/2454-0714.2023.4.44113

Аннотация: Предметом исследования является разработка программного комплекса для интеллектуального прогнозирования выполнения государственных контрактов с использованием методов машинного обучения и анализа неструктурированной информации. Объектом исследования является процесс контроля и принятия решений в области государственных закупок, включая выбор подрядчиков, выполнение контрактов и оценку сроков и стоимости их реализации. Особое внимание в исследовании уделяется разработке и применению интерпретируемых методов машинного обучения для решения задач оценки рисков выбора недобросовестного подрядчика, рисков невыполнения контракта в срок и прогнозирования вероятных сроков и стоимости реализации контракта. Авторы подробно рассматривают такие аспекты, как уникальный набор данных, который был собран из различных информационных систем. Они также разработали автоматизированные системы сбора и обновления данных, которые могут быть установлены на серверах заказчиков. В работе применялись методы машинного обучения, анализа неструктурированной информации и интерпретируемых методов. Были построены интерпретируемые модели машинного обучения для оценки риска выбора недобросовестного подрядчика, оценки риска невыполнения контракта в срок, а также оценки вероятных сроков и стоимости реализации контракта. В работе был собран уникальный набор данных, включающий более 83 тысяч данных по более чем 190 признакам с различных систем, таких как Реестр государственных закупок Единой информационной системы (ЕИС), Реестр недобросовестных поставщиков (РНП) ЕИС и Информационная система СПАРК. Разработаны автоматизированные системы сбора и обновления данных, которые могут быть развернуты на серверах заказчиков. В ходе исследования были разработаны программные комплексы для интеллектуального прогнозирования выполнения государственных контрактов, которые предоставляют возможность проведения более точного анализа рисков с использованием методов анализа неструктурированной информации, моделей машинного обучения и интерпретируемых методов. Это позволяет повысить эффективность контроля выполнения государственных контрактов и снизить вероятность коррупции и нарушений. Исследование демонстрирует значимость и применимость методов и моделей машинного обучения в области государственных контрактов и предоставляет новые возможности для улучшения процессов контроля и принятия решений в сфере государственного закупочного дела.
Программные системы и вычислительные методы, 2022-3
Никитин П.В., Осипов А.В., Плешакова Е.С., Корчагин С.А., Горохова Р.И., Гатауллин С.Т. - Распознавание эмоций по аудио сигналам как один из способов борьбы с телефонным мошенничеством c. 1-13

DOI:
10.7256/2454-0714.2022.3.38674

Аннотация: Актуальность исследования продиктована современным состоянием в области телефонного мошенничества. Согласно исследованиям, проводимые «Лабораторией Касперского» доля пользователей, столкнувшихся весной 2022 года с различными нежелательными, спам-звонками, была на уровне 71%. Предметом исследования являются технологии машинного и глубокого обучения для определения эмоций по тембру голоса. Авторами подробно рассматривают такие аспекты как: создание размеченного датасета; преобразование звукового формата WAV в числовой вид, удобный для быстрой обработки; методам машинного обучения для решения задачи многоклассовой классификации; построению и оптимизации архитектуры нейросети, для определения эмоций в реальном времени. Особым вкладом в исследование темы является то, что авторами был реализован быстрый способ преобразования звуковых форматов в числовые мел-кепстральные коэффициенты, что значительно повысило скорость обработки данных, практически не пожертвовав их информативностью. В следствии этого обучение моделей алгоритмами машинного обучения происходило быстро и качественно. Особо отметим, что была смоделирована архитектура сверточной нейронной сети, которая позволила получить качество обучения модели до 98%. Модель получилась легковесной и была взята за основу обучения модели по определению эмоций в реальном времени. Результаты работы модели в реальном времени были сопоставимы с результатами обученной модели. Разработанные алгоритмы могут быть внедрены в работы сотовых операторов или банков в борьбе с телефонным мошенничеством. Статья подготовлена в рамках государственного задания Правительства Российской Федерации Финансовому университету на 2022 год по теме «Модели и методы распознавания текстов в системах противодействия телефонному мошенничеству» (ВТК-ГЗ-ПИ-30-2022).
Современное образование, 2020-2
Никитин П.В. - Повышение эффективности обучению физике средствами факультатива "Физические основы информационной безопасности" c. 28-42

DOI:
10.25136/2409-8736.2020.2.33254

Аннотация: Объектом исследования является повышение мотивации обучающихся к изучению физики, как одной из наиболее сложных наук школьного курса. Предметом исследования является разработанный автором факультатив "Физические основы информационной безопасности", основанный на междисциплинарной интеграции таких дисциплин как физика, информатика, информационная безопасность. Автором проведен большой анализ школьных учебников по физике и научно-методических источников литературы по информационной безопасности, выделены соприкасающиеся темы и на их основе разработаны лабораторные работы. Особое место автор уделяет методическим вопросам проведения данного факультатива. Обучение строится на применении метода проблемного обучения, как оптимального метода поиска и получения новых знаний, активной учебной деятельности. Научная новизна исследования заключается в разработке факультатива "Физические основы информационной безопасности", который имеет прикладную направленность. Лабораторные работы разработаны автором так, что учащиеся знакомятся с физическими законами в ходе их выполнения, то есть вначале видят, как "это работает", а после делают выводы в виде формул, после чего решают теоретические задачи по данным темам, понимая вся глубину. Данный факультатив зарегистрирован в Роспатенте как база данных "Электронный образовательный ресурс по дисциплине Физические основы информационной безопасности". Особое внимание автором уделено внедрению данного курса в учебный процесс, описана методическая система обучения и описан педагогический эксперимент, который доказывает эффективность данного курса.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.