При управлении сетью автозаправочных станций (АЗС) необходимо решать в динамике следующие задачи: определение объемов закупок по видам реализуемых нефтепродуктов и перераспределение имеющегося объема различного вида нефтепродуктов по автозаправочным станциям сети. Особенность данной задачи управления в том, что пополнение хранилищь нефтепродуктов осуществляется централизованно, а реализация каждого вида горючего производится на отдельных автозаправочных станциях сети, то есть во множестве пунктов. При этом должен производиться учет объема каждого реализуемого вида горючего каждой станцией сети в отдельности с учетом сезонного спроса на конкретный нефтепродукт. Помимо моделирования спроса необходима информация по объему нефтепродуктов, которые могут быть закуплены у поставщиков с возможностью увеличения или уменьшения объема закупок в связи со спросом. Для решения этой задачи должен быть определен перечень поставщиков конкретного вида нефтепродукта с возможным диапазоном объемов поставок. В предлагаемой модели предпринята попытка решения перечисленных выше задач. Для их решения разработана модель управления, которая была реализована с помощью среды программирования Visual Studio C# и СУБД MS SQLServer. При разработке структуры таблиц базы данных была учтена задача управления сетью заправочных станций на основе сети Петри: то есть в таблицах базы предусмативалось хранение информации по объемам поставок нефтепродуктов, объемам продаж каждого вида нефтепродукта, а также времени поставок и продаж. Для решения задачи централизованной закупки по всем видам горючего в базе данных были предусмотрены таблицы с информацией о поставщиках и возможных объемов поставок ими различного вида нефтепродуктов. Для решения задач прогноза спроса в модель включены алгоритмы прогнозирования объемов реализации нефтепродуктов на основании накапливаемых динамических рядов данных по каждому виду горючего в отдельности. Прогнозирование выполнялось с целью оценки необходимых объемов закупки нефтепродукта на предстоящий период. Алгоритмы прогноза реализованы с помощью двух методов: линейной аппроксимацией и экспоненциального сглаживания. Оба алгоритма позволяют учитывать сезонность спроса.

В статье рассмотрены вопросы скрытия текстовой информации в графическом файле. Предложена формула для скрытия текстовой информации в пикселях изображения. Разработана схема стеганографии для встраивания секретного текста в случайные пиксели изображения. В каждую строку пикселей исходного изображения предварительно встраиваются случайные байты. В результате проведенных операций получается изображение-ключ. Коды текста встраиваются в случайные байты пикселей заданного канал RGB. Для формирования секретного сообщения использованы символы таблицы ASCII кодов. Разработаны демонстрационные программы шифрования и дешифрования на языке программирования Python 3.5.2. В качестве ключа для дешифрования используется графический файл. Цель статьи – разработать алгоритм встраивания текстовой информации в случайные пикселы изображения. Среди методов сокрытия информации в графических изображениях широко используется метод LSB сокрытия информации, в котором младшие биты в байтах изображения, отвечающие за цветовое кодирование, заменяются битами секретного сообщения. Анализ методов сокрытия информации в графических файлах и моделирование алгоритмов показали повышение уровня защиты скрытой информации от обнаружения. С помощью предложенной схемы стеганографии и алгоритма встраивания байтов секретного сообщения в графический файл, значительно повышается защита от обнаружения скрытой информации. Достоинством данной схемы стеганографии заключается в том, что для дешифрования используется изображение-ключ, в который предварительно встраиваются случайные байты. Кроме того, все биты пикселей изображения-контейнера используются для отображения оттенков цвета. Также можно отметить, что разработанная схема стеганографии позволяет не только передавать секретную информацию, но и добавлять к изображению цифровые отпечатки или скрытые метки.

Основная проблема: В настоящее время проблемы экологической безопасности стоят перед обществом. Промышленность развивается с каждым годом. В данном критическом экономическом положении нефтяная промышленность является стимулятором для сектора экономики в Азербайджане. Уровень развития данной отрасли промышленности актуально ещё и вследствие других причин: социологических, технологических и особенностей экономики Азербайджана. Производственная деятельность по обработке нефти, концентрируя в себе вредные вещества и энергию, является источником техногенной опасности и загрязнения природной среды. Цель: Процесс управления риском в основном состоит из трёх этапов – анализ безопасности риска, оценка риска, который осуществляется в сравнении расчётных и фактических уровней риска, так называемыми приемлемыми уровнями риска, а также посредством принятия соответствующих нормативных актов и управленческих решений. Одним из факторов, которые следует учитывать при оценке риска и безопасности является определение необходимых затрат. Поскольку эти расходы оплачиваются непосредственно предприятию, они стараются максимально их минимизировать, что снижает точность оценки рисков. Одна из целей исследования является определение оптимального значения необходимых затрат. Установлено, что чем менее надёжен метод, тем меньше затраты на его осуществление. Методы: Методологической основой работы послужили научные труды по указанным проблемам учёных-экономистов, математиков, обеспечивающих безопасность и оценку риска на промышленных предприятиях. При разработке представленой методики были использованы расчётные алгоритмы фирмы «Dow Chemical». Указанной фирмой собран большой материал по статистике аварий с учётом ущербов. На основе полученных и экспериментально проверенных данных разработана система индексов, оценка различных показателей для качественной и количественной оценки риска нефтеперерабатывающих предприятий. Результаты и их значимость: Анализ техногенной опасности нефтеперерабатывающих предприятий позволяет определить эколого-экономические потери и выбирать раци ональные возможности приемлемого риска. Требуемые затраты в зависимости от уровня риска определяются исходя из повышения точности расчёте вероятности возникновения причины рисков. В статье рассматривается взаимосвязь между ожидаемым уровнем риска и экономическими потерями при переработке нефти в отдельных технологических блоках, которые позволяют определить требуемый уровень риска и ожидаемый экономический ущерб.

Основная проблема: Организация многопроцессорных вычислений для освоения материала дисциплины «Архитектура систем параллельных вычислений» для студентов образовательных программ «Информационные технологии» в условиях дистанционного вида обучения, когда обучающиеся имеют в своем распоряжении всего один компьютер. Цель: Разработать методику создания среды программирования, способной выполнять параллельные алгоритмы для многопроцессорных ЭВМ на одном персональном компьютере студента, то есть создать эмуляцию многопроцессорного вычисления, благодаря которой студент сможет на практике освоить работу параллельных алгоритмов и оценить скорость параллельных вычислений посредством их сравнений с последовательным вариантом решения этой же задачи. Методы: Для реализации поставленной цели предложено использовать свободно распространяемую среду MPICH, с помощью которой можно создать кластер. Создание кластера должно выполняться путем установки MPICH на компьютер и настройки программного обеспечения, способного воспринимать процедуры передачи сообщений между работающими процессами. Для установки и настройки среды программирования предложена среда Visual Studio, в частности, язык С++. Для многопроцессорных вычислений необходима разработка консольного приложения, так как ввод и вывод данных при подобных вычислениях производится только на головном процессоре в независимости от возможных событий на всех остальных процессах, поэтому устанавливается режим разработки консольного приложения. Вычислительные процессы в ходе своей работы на кластере должны обмениваться информацией в виде сообщений. Предлагаемые учебные примеры позволяют наглядно убедиться, каким образом происходит этот обмен. Кроме того, благодаря такому эмулятору, имеется возможность убедиться, как возрастает скорость расчета и точность вычислений при увеличении количества запускаемых на кластере процессов. Результаты и их значимость: Предложен метод, позволяющий создать эмуляцию многопроцессорного вычисления на воображаемом кластере. В этом режиме имеется возможность проверки всех способов пересылки сообщений между выполняющимися процессами. Кроме того, имеется возможность вывести на экран затрачиваемое для вычислений время, что позволяет оценить разработанный алгоритм с точки зрения его эффективности. Таким образом, студенты, находясь на дистанционной форме обучения, могут в полном объеме освоить требуемый материал.

В статье анализируются методы представления моделей биометрических данных, создание алгоритмов биометрической верификации и идентификации личности на основе современных моделей описания и анализа биометрической аутентификации личности. Наиболее широко в биометрической идентификации используются следующие параметры человека: особенности геометрии лица, отпечатки пальцев, геометрия ладоней, сетчатки и радужной оболочки глаз, характеристики голоса, особенности подписи и подчеркивание клавиатуры. Биометрическая аутентификация является одним из наиболее перспективных направлений развития технологий аутентификации пользователей информационных систем. Изложены структурные методы защиты данных. Описаны достоинства и недостатки каждого из приведенных типов. Рассмотрены некоторые известные протоколы, алгоритмы авторизации и аутентификации. Проведен анализ внешних и внутренних атак, который показал, что большой процент утечки приходится на информацию о клиентах и сделках, техническую информацию, а также персональные данные. Одним из средств защиты информации в информационных системах является парольная защита с использованием второго фактора, которая является актуальной на сегодняшний день, так как весь банковский сектор и компании, занимающиеся вопросами безопасности, используют двухфакторную и многофакторную аутентификацию как дополнительный метод защиты. Сложно сделать однозначный вывод о том, какой из современных методов биометрической аутентификации или комбинированных методов является наиболее эффективным. Методы аутентификации, основанные на измерении биометрических параметров человека, обеспечивают практически стопроцентную идентификацию, решая проблемы утери паролей и персональных идентификаторов, что приводит к подозрениям в обнаружении угроз безопасности систем раскрытия информации. В ряде случаев организациям не обойтись без биометрических систем аутентификации. Отмечается, что биометрию можно подать под видом наиболее удобного фактора аутентификации.

Основная проблема: Ключевой проблемой расследования серийных преступлений против личности является деструктивная разобщенность и отсутствие эффективного мультидисциплинарного взаимодействия между субъектами следствия, судебными экспертами и практикующими психологами (профайлерами). Существующий методологический разрыв приводит к недооценке поведенческих и психологических следов преступления, которые часто воспринимаются следствием как вторичные по сравнению с традиционной материальной доказательственной базой (ДНК, дактилоскопия, баллистика). Это порождает феномен «туннельного видения» у следственных групп, затягивает сроки установления серийности преступлений, ограничивает аналитический потенциал экспертных заключений и, как следствие, позволяет серийным преступникам годами уходить от ответственности, увеличивая число жертв. Цель: Целью статьи является комплексный теоретико-методологический анализ барьеров мультидисциплинарного взаимодействия при расследовании серийных преступлений против личности, выявление системных дефектов в коммуникации между следственными, экспертными и психологическими институтами, а также разработка научно обоснованной модели интеграции поведенческого анализа в алгоритмы традиционного расследования. Особое внимание уделяется созданию единого методологического языка для криминалистов и психологов, формированию сквозных межведомственных следственно-оперативных групп и защите экспертной независимости от ведомственного давления. Методы: В исследовании используются сравнительно-криминалистический, системно- структурный, формально-логический и аналитический методы, а также ретроспективный анализ материалов уголовных дел о серийных убийствах и сексуализированном насилии. Методологическую основу составил контент-анализ профильных нормативно-правовых актов, регулирующих судебно-экспертную деятельность, методических рекомендаций по ведению сводных криминалистических учетов, а также международных и отечественных протоколов построения поискового психологического портрета (профайлинга). Результаты и их значимость: В ходе анализа выявлены ключевые проблемы: жесткая ведомственная изоляция экспертных и следственных подразделений, концептуальное недоверие практиков к данным судебно-психологической экспертизы, отсутствие единых стандартов фиксации и интерпретации «поведенческого почерка» (Modus Operandi) преступника на месте происшествия, а также дефицит квалифицированных кадров, обладающих компетенциями на стыке криминалистики и девиантологии. Установлено, что для преодоления этих барьеров необходимы комплексные меры: внедрение сквозных цифровых платформ для автоматического сопоставления материальных и поведенческих улик из разных регионов, модернизация программ подготовки следователей в области судебной психологии и нормативное закрепление статуса специалиста-профайлера в уголовно-процессуальном поле. Решение указанных проблем позволит обеспечить оперативное распознавание серийного характера преступлений на ранних стадиях, минимизирует риск экспертных ошибок (включая предвзятость подтверждения) и существенно повысит раскрываемость латентных посягательств на жизнь и достояние личности. Гармонизация взаимодействия науки и следственной практики укрепит защищенность общества от наиболее опасных криминальных угроз и повысит доверие граждан к эффективности правоохранительной системы.

В условиях стремительного развития цифровых технологий вопросы обеспечения безопасности данных приобретают особую актуальность. В этой связи исследование взаимодействия криптографии и технологий искусственного интеллекта становится одним из перспективных научных направлений. В данной статье рассматриваются возможности, риски и перспективы применения искусственного интеллекта в криптографических системах. Целью исследования является сравнительный анализ эффективности традиционных криптографических алгоритмов и алгоритмов, оптимизированных с использованием методов искусственного интеллекта. В ходе исследования применялось экспериментальное моделирование, в рамках которого измерялось время шифрования данных различного объема. Полученные результаты показали, что алгоритмы, оптимизированные с использованием искусственного интеллекта, демонстрируют более высокую производительность по сравнению с традиционными методами. Кроме того, использование искусственного интеллекта позволяет автоматизировать процесс обнаружения уязвимостей и повышает адаптивность систем информационной безопасности. Результаты исследования свидетельствуют о значительном потенциале интеграции криптографии и искусственного интеллекта для повышения эффективности систем защиты информации.