D. Serikbayev East Kazakhstan State Technical University

В статье рассматриваются проблемы и подходы к оценке устойчивости информационных систем (ИС), особенно в контексте критически важных объектов инфраструктуры (КВОИ). В первом разделе обсуждаются теоретические основы устойчивости ИС, включая определения и ключевые концепции, такие как отказоустойчивость, адаптивность и системный подход. Во втором разделе представлен обзор существующих методов оценки устойчивости, таких как анализ рисков, стресс-тестирование, моделирование и симуляция, а также их применимость к КВОИ. Третий раздел анализирует выявленные проблемы, включая недостаточную интеграцию методов, ограниченные возможности прогнозирования, недостаточную адаптивность систем и сложности в управлении взаимозависимостями. На основе системного подхода предложены критерии оценки устойчивости, которые включают интеграцию методов, адаптивность систем, анализ взаимозависимостей, использование динамичныхмоделей прогнозирования и реализацию планов реагирования на инциденты. Статья подчеркивает важность комплексного подхода к оценке устойчивости и предлагает направления для дальнейших исследований и практического применения разработанных методов и критериев

В статье проведен анализ протоколов решения IoT-задач и усовершенствованы стохастические модели функционирования беспроводных сенсорных сетей, использующие рандомизированные параметры сети (с переменным числом узлов и случайным участием узлов в отдельных группах узлов сети). Это позволило оценить вероятность коллизии сигналов и более эффективно проектировать протоколы связи Интернета вещей. Полученные модели позволили оценить максимальное количество узлов, обеспечивающих качество передачи на уровне вероятности коллизии не выше определенного значения. В частности, выяснено, что для достижения вероятности коллизии не выше определенного порога, требуется 50 узлов. При этом число узлов, участвующих в коллизии, незначительно по сравнению со средним числом передач. Результаты исследования могут быть использованы для разработки эффективной системы мониторинга окружающей среды.

In this work, to assess the radiation damage of beryllium under low-temperature neutron irradiation, samples from beryllium grade TShG-200 with an oxide phase concentration of about 1 wt % were studied, which were kept in the IVG.1M research reactor for a long time and were irradiated to fluences 0.8–4·1020 neut./cm2. Also, unirradiated original witness samples of the same brand were tested to compare the results.The aim was to establish the level of radiation degradation of beryllium samples during their tests in the IVG.1M reactor. Mechanical tests for three-point bending and tension were performed to determine the strength of beryllium samples, and their microhardness was also measured. To determine the degree of swelling of the beryllium samples their densities were measured by the method of hydrostatic weighing in the medium of distilled water.According to the results of short-term bending and tensile tests, it was found that the beryllium material after reactor irradiation softens in the range of 9.3–16.7%. And the results of measuring the microhardness showed an increase of up to 23%. Density results did not reveal swelling of the samples after low-temperature neutron irradiation.After mechanical tests, special studies of fractures and microstructural analysis were carried out, which did not reveal noticeable changes in the microstructure of beryllium after irradiation.

В работе представлены результаты применения новой структуры свёрточных нейронных сетей (СНС) для обнаружения пожаров на основе аэрофотоснимков. Сформирован обучающий набор данных на основе видеозаписей пожаров, снятых с воздуха в различных условиях. Показано, что предлагаемая свёрточная нейронная сеть достаточно хорошо работает в области обнаружения пожара. Представлены результаты экспериментов на реальных видеопоследовательностях. Предложенный подход обеспечивает высокую точность(precision) 94,78%, полноту(recall) 92,97%, F1-меру 95,42% и хорошие показатели IoU (Intersection over Union), что позволяет сделать вывод об эффективности использования предлагаемой СНС для обнаружения пожаров.