SCI Библиотека

Статья посвящена правовому анализу механизмов принудительного прекращения права собственности по инициативе государства, включая национализацию, экспроприацию и конфискацию. В современных условиях, особенно в свете геополитических изменений, вопросы изъятия имущества частных и юридических лиц приобретают особую значимость. В работе рассматриваются теоретические основы этих правовых институтов, их нормативное закрепление в российском законодательстве, а также соответствие международным стандартам. Особое внимание уделено практике национализации имущества иностранных компаний и физических лиц, в том числе в контексте экономических санкций и политических решений. Автор анализирует существующие пробелы в законодательстве, связанные с отсутствием четких определений экспроприации и процедурных механизмов национализации. Рассматриваются различные модели регулирования данного вопроса в зарубежных странах, таких как США, государства Европейского Союза, Венесуэла и Германия. Исследуются правовые последствия принудительного изъятия собственности и возможные направления совершенствования законодательства Российской Федерации для повышения его предсказуемости и защиты интересов собственников. В работе используется сравнительно-правовой метод, позволяющий выявить ключевые различия между национализацией, экспроприацией и конфискацией. Также применяются методы исторического анализа, формально-юридический метод и доктринальное исследование правовых норм. Научная новизна статьи заключается в систематизации понятий национализации, экспроприации и конфискации, выявлении их правовых признаков и различий. Автор обосновывает необходимость закрепления в российском законодательстве четкого определения экспроприации, а также разработки специального закона о национализации, который обеспечит правовую определенность процедуры и защиту прав собственников. В статье показано, что в международной практике национализация признается легитимным инструментом государственной политики при соблюдении условий справедливой компенсации. Анализ зарубежного опыта, в частности США и стран ЕС, подтверждает важность законодательно установленного механизма возмещения убытков при принудительном изъятии имущества. В результате исследования предлагаются рекомендации по совершенствованию российского законодательства с целью устранения правовой неопределенности и обеспечения сбалансированного регулирования данных институтов.

В статье анализируются итоги парламентских выборов в Узбекистане 2024 года и их значение в контексте продолжающихся политических реформ. Особое внимание уделяется внедрению смешанной избирательной системы, которая сочетает пропорциональное и мажоритарное представительство, а также техническим нововведениям, таким как электронное голосование и оптимизированные избирательные бюллетени. В данной статье рассмотрены основные аспекты парламентских выборов в Узбекистане, включая законодательные реформы, политическую конкуренцию и влияние выборов на государственное управление. Целью данного исследования является анализ особенностей парламентских выборов в Узбекистане в 2024 году в контексте проводимых политических реформ и демократизации страны, с акцентом на оценку эффективности новой смешанной избирательной системы, уровня политической конкуренции, гражданского участия и прозрачности избирательного процесса. Методология исследования основана обзоре современных исследований; на качественном и количественном анализе экспертных оценок и публикаций в СМИ. Показаны положительные изменения, направленные на повышение прозрачности выборного процесса и инклюзивности, включая усиление роли женщин и этнических меньшинств в политике. Наряду с этим выделены ключевые проблемы, включая ограниченную политическую конкуренцию, недостатки гражданского наблюдения и строгие ограничения на предвыборную агитацию. Ограничения на гражданское наблюдение, недостаточная независимость оппозиционных партий и низкий уровень конкуренции остаются ключевыми вызовами для дальнейшего укрепления демократических институтов. Существующие этические нормы и агитационные ограничения требуют пересмотра с целью повышения интереса к выборам и прозрачности политической борьбы. Сделан вывод о необходимости дальнейшего совершенствования избирательной системы, направленного на укрепление демократических институтов, развитие политического плюрализма и повышение доверия граждан к избирательным процессам.

В статье представлен способ автоматизированного анализа аэроснимков с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), ориентированный на повышение безотказности технических систем и отслеживание изменений в природных и техногенных процессах. Цель работы - создание алгоритма, обеспечивающего безошибочное обнаружение отклонений и прогнозирование угроз сбоев на основе обработки изображений. Методика подразумевает применение индекса структурного соответствия (SSIM) и средней квадратичной погрешности (MSE) для оценки пространственных вариаций между смежными сегментами съемок. Предложенный подход отличается высокой стабильностью к переменам освещенности, небольшими вычислительными издержками и возможностью встраивания в автономные комплексы БПЛА. Работа базируется на компьютерном моделировании и статистическом разборе точности выявления отклонений. Алгоритм был опробован на различных массивах аэроснимков с использованием методов машинного зрения, математической статистики для оценки результативности предлагаемого способа. Итоги - разработка и апробация алгоритма, построении тепловых карт SSIM и MSE, а также оценке точности и достоверности способа. Полученные сведения подтверждают его действенность в автоматизированном мониторинге инфраструктурных объектов и оценивании экологических рисков. Сфера использования созданного способа охватывает автоматизированный надзор за инженерными сооружениями, контроль состояния сельскохозяйственных земель, экологический контроль, разбор последствий стихийных бедствий. Способ может быть интегрирован в интеллектуальные системы управления безотказностью технических объектов. Таким образом, разработанный алгоритм позволяет существенно увеличить безошибочность обнаружения отклонений, минимизировать влияние внешних обстоятельств и автоматизировать процесс обработки аэроснимков. Его применение способствует повышению безотказности технических систем и снижению вероятности сбоев за счет заблаговременного выявления потенциальных угроз. Научная новизна: создание нового способа оценки пространственных вариаций на основе комбинации индекса структурного соответствия (SSIM) и средней квадратичной погрешности (MSE), что обеспечивает высокую безошибочность выявления отклонений. В отличие от традиционных способов анализа изображений, предложенный алгоритм характеризуется стабильностью к изменению условий съемки, его вычислительная эффективность позволяет применять его в режиме реального времени. Кроме того, способ интегрируется в системы автономного мониторинга, расширяя возможности интеллектуального разбора данных с БПЛА. Полученные результаты и предложенные решения могут быть использованы для совершенствования технологий автоматизированного контроля состояния объектов и анализа динамики природных процессов.

Настоящее исследование посвящено анализу пространственно-временных закономерностей движения объектов на аэрофотоснимках с использованием метода оптического потока. В условиях развития технологий дистанционного зондирования и распространения БПЛА возрастает необходимость точного и автоматизированного анализа динамики природных и антропогенных процессов. Основное внимание в работе уделяется детальному изучению направленности и интенсивности движения на изображениях высокой разрешающей способности. Рассматриваются существующие методы оценки оптического потока, включая классические подходы Лукаса-Канаде и Хорна-Шанка, а также плотный оптический поток по Фарнебаку. Последний применяется как базовый метод для построения векторных полей скорости, на основе которых производится анализ распределения движения по сегментам изображения, визуализация направлений и построение тепловых карт. Предложенный подход позволяет выявлять структурные закономерности и локальные особенности движения, что особенно актуально для мониторинга состояния инфраструктурных объектов и оценки экологических рисков. Также в работе показано, что медианные оценки скорости более устойчивы к шумам и локальным выбросам, чем средние значения, что повышает надежность анализа. Метод исследования основан на вычислении плотного оптического потока методом Фарнебека с последующей статистической обработкой характеристик скорости и направлений движения между сегментами изображения. Научная новизна работы заключается в разработке комплексного подхода к анализу пространственно-временных характеристик движения на аэрофотоснимках с использованием плотного оптического потока, рассчитанного методом Фарнебака. В отличие от традиционных методов, ориентированных на глобальную оценку движения, предложенная методика акцентирует внимание на локальных закономерностях, позволяя проводить детализированную сегментную оценку направленности и интенсивности потока. В исследовании впервые интегрированы количественные и визуальные методы анализа: гистограммы, тепловые карты, расчеты медианных и средних значений скорости, метрики структурного сходства (SSIM) и среднеквадратичной ошибки (MSE) между сегментами изображения. Такой подход позволяет выявлять аномалии движения, определять участки с высокой динамикой и оценивать степень структурной стабильности объектов. Метод адаптирован к специфике данных с БПЛА и не требует обучения на больших выборках, что делает его применимым в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Полученные результаты имеют практическую ценность для автоматизации мониторинга инфраструктур и оценки экологических рисков.

Объектом исследования являются веб-серверы и их поведение в условиях высокоинтенсивных распределённых атак типа «отказ в обслуживании» (DDoS), нарушающих доступность сервисов и устойчивость инфраструктур. В качестве предмета исследования рассматриваются современные методы защиты серверных приложений от DDoS-угроз, включая анализ трафика, фильтрацию по частоте запросов, межсетевые экраны (файрволы) и облачные решения. Подробно анализируется эффективность различных технологий защиты, таких как Rate Limiting, ModSecurity, Google Cloud Armor и Cloudflare, а также их интеграция с традиционными средствами - межсетевыми экранами, системами предотвращения вторжений (IPS) и прокси-серверами. В рамках исследования разработан тестовый сервер на языке Go, имитирующий поведение реального веб-приложения с логированием и сбором статистики. Для моделирования DDoS-атак использован инструмент MHDDoS, обеспечивающий широкое покрытие типов угроз: от UDP и SYN Flood до HTTP Flood и Slowloris. Методы исследования включают эмуляцию атак на сетевом и прикладном уровнях трафика, нагрузочное тестирование, сбор метрик (процент заблокированных запросов, среднее время отклика, нагрузка на CPU и RAM) и сравнительный анализ эффективности решений. Научная новизна исследования заключается в разработке и применении экспериментальной модели имитации DDoS-атак с использованием специализированного Go-сервера, что позволило в реалистичных условиях оценить эффективность современных локальных и облачных средств защиты. Анализ реальных кейсов демонстрирует эффективность адаптивных стратегий против современных сложносоставных атак. Выводы подчёркивают необходимость активного подхода к безопасности, учитывающего как технологические, так и организационные меры защиты. Полученные результаты имеют практическую ценность для специалистов по кибербезопасности, системных администраторов и разработчиков защитных решений, предоставляя им методическую основу для создания устойчивых к DDoS веб-инфраструктур. Работа также обозначает перспективные направления для дальнейших исследований в области интеллектуальных систем обнаружения и нейтрализации атак.

С развитием цифровых технологий, искусственного интеллекта и больших данных, спортивная индустрия сталкивается с растущей потребностью в продвинутых аналитических инструментах. В футболе, где стратегическое и тактическое планирование играют ключевую роль, применение технологий компьютерного зрения и машинного обучения для анализа игр становится не просто трендом, а необходимостью для поддержания конкурентоспособности. Использование компьютерного зрения и машинного обучения в спортивной аналитике позволяет автоматически извлекать значимые данные из видео матчей, что значительно повышает скорость и точность анализа по сравнению с традиционными методами. Такие технологии могут предоставить тренерам детальные отчеты о движениях, позиционировании и тактике игроков в реальном времени. Целью является создание системы, которая позволит проводить комплексный анализ футбольных матчей с использованием последних достижений в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Основной метод - обзор и анализ публикаций по теме исследования; анализ современных технологий, позволяющих автоматически обрабатывать видеоданные. Основная методология - концепция разработки проекта PLAY VISION AI как способ просмотра спортивных матчей с помощью искусственного интеллекта для оценки эффективности игровых стратегий. Актуальность данной работы обусловлена максимальной модификацией современных технических средств для улучшения аналитических возможностей в спорте. Авторами разработаны алгоритмы для калибровки и коррекции искажений видео, полученного с футбольных матчей; разработаны методы детекции и трекинга опорных точек и игроков на видео; реализованы алгоритмы для сопоставления изображений с реальными координатами на поле, а также определения позиций игроков; выполнена интеграция разработанных методов в единую систему с интерфейсом для конечных пользователей. Разработанная система PLAY VISION AI обеспечит тренерам и аналитикам инструменты для оценки эффективности игровых стратегий и подготовки к предстоящим матчам. Также будет способствовать дальнейшему развитию технологий анализа в спорте, открывая новые перспективы для исследований и практического применения.

Представленная работа посвящена разработке интеллектуальной системы управления микроклиматом зданий (система класса HVAC). Исследование направлено на решение проблемы недостаточной адаптивности традиционных подходов (PID-регуляторы, системы, основанные на знаниях) в условиях динамически изменяющихся параметров внутренней среды здания. Основное внимание уделено созданию гибридного метода, сочетающего преимущества функционального программирования и искусственного интеллекта. В работе рассматриваются вопросы энергоэффективности, точности поддержания комфортных условий для посетителей интеллектуального здания и устойчивости HVAC-системы к внешним возмущениям. Особое значение имеет задача минимизации эксплуатационных расходов при одновременном обеспечении безопасности и надёжности работы оборудования. Представленное исследование охватывает все этапы разработки программного средства - от проектирования его архитектуры до практической апробации. В основе исследования лежит подход функционального двойника, реализованного на языке Haskell. Использованы LSTM-сети для прогнозирования, генетические алгоритмы для оптимизации и RETE-алгоритм для обработки правил. Верификация проведена методом имитационного моделирования с генерацией 1440 точек данных. Научная новизна представленной работы заключается в применении теоретико-категориального подхода к моделированию функционального двойника, в котором каждое устройство (как сенсоры, так и исполнительные устройства) представлено как композиция чистых функций. Результаты показывают снижение энергопотребления на 14.7%, увеличение времени работы в комфортном диапазоне до 94.7% и трёхкратное сокращение числа переключения режимов функционирования HVAC-системы. Практическая значимость подтверждена снижением эксплуатационных расходов на 15% и повышением киберустойчивости за счёт использования иммутабельных структур данных. Выводы свидетельствуют о том, что сочетание функционального программирования с гибридным подходом в искусственном интеллекте обеспечивает баланс ключевых параметров системы. Предложенная архитектура может служить эталоном для интеграции IoT и киберфизических систем в рамках Индустрии 4.0.

Объектом исследования выступает организация перемещения объектов пользовательского интерфейса (User Interface, UI) в Android-приложениях. Предметом исследования является разработка программного решения для реализации поведения Drag&Drop в мобильных Android-приложениях с использованием современного фреймворка пользовательского интерфейса Jetpack Compose. Целью представленной работы является создание гибкого и интуитивно понятного механизма взаимодействия пользователя с интерфейсом мобильных Android-приложений. Основные результаты исследования включают: 1. Разработку набора Composable функций для управления Drag&Drop состоянием объектов пользовательского интерфейса. 2. Объединение поведения «источника» и «получателя» перемещаемых UI-объектов с возможностью декорирования. 3. Преодоление ограничений штатных инструментов фреймворка Jetpack Compose. 4. Создание механизма обработки пользовательских жестов перемещения. 5. Формирование универсального подхода к реализации интерактивного взаимодействия с элементами интерфейса. Методология основана на применении архитектурного паттерна MVI (Model-View-Intent), который обеспечивает эффективное управление состоянием интерфейса, и использовании объектно-ориентированных паттернов проектирования, в частности, паттерна “декоратор”. Методы исследования включают анализ существующих подходов к реализации Drag&Drop, проектирование программного решения, разработку прототипа и его апробацию в рамках мобильного приложения. Научная новизна исследования заключается в разработке инновационного подхода к организации Drag&Drop взаимодействия, который позволяет преодолеть ограничения штатных инструментов фреймворка Jetpack Compose. Предложенное авторами решение характеризуется: - полной изолированностью компонентов Drag&Drop; - возможностью декорирования перемещаемых UI-объектов; - гибкой настройкой поведения источника и приемника объектов интерфейса; - отсутствием жестких связей между компонентами пользовательского интерфейса. Практическая значимость работы заключается в разработке инструментария, который может быть успешно применен в различных мобильных программных проектах, требующих реализации сложных пользовательских взаимодействий. Выводы исследования демонстрируют эффективность предложенного решения в преодолении существующих ограничений Jetpack Compose и открывают новые возможности для создания более динамичных и удобных пользовательских интерфейсов в мобильных приложениях.

Статья посвящена исследованию возможностей применения нейронных сетей для анализа больших данных в режиме реального времени в сфере информационной безопасности. Актуальность темы обусловлена стремительным ростом объемов генерируемых данных, усложнением методов кибератак и необходимостью разработки новых эффективных подходов к защите информации. В работе подробно рассматриваются ключевые задачи, решаемые с помощью нейросетевых технологий, включая обнаружение аномалий в сетевом трафике, предотвращение распределенных атак типа DDoS, классификацию вредоносного программного обеспечения и прогнозирование новых киберугроз. Особое внимание уделяется уникальным преимуществам нейронных сетей, таким как способность обрабатывать экстремально большие объемы разнородных данных, выявлять сложные неочевидные паттерны атак, непрерывно обучаться и адаптироваться к быстро меняющимся условиям киберсреды. В работе использованы методы глубокого обучения, включая сверточные и рекуррентные нейронные сети, для анализа больших данных и выявления киберугроз. Применены подходы к обработке данных в реальном времени и оценке устойчивости моделей. Проведенное исследование демонстрирует, что современные нейросетевые архитектуры обладают значительным потенциалом для революционного преобразования систем информационной безопасности. Ключевыми преимуществами являются сверхвысокая скорость обработки потоковых данных, способность детектировать ранее неизвестные типы атак благодаря выявлению сложных корреляций, а также возможность прогнозирования угроз на основе анализа исторических данных. Однако исследование также выявило серьезные технологические вызовы: чрезмерную потребность в вычислительных ресурсах для обучения сложных моделей, проблему “черного ящика” при интерпретации решений, уязвимость самих нейросетевых моделей к специализированным атакам (adversarial attacks), а также этические аспекты автоматизированного принятия решений в кибербезопасности. В статье представлены успешные кейсы внедрения, включая системы обнаружения вторжений нового поколения и платформы анализа вредоносного кода. Перспективными направлениями дальнейших исследований авторы видят разработку энергоэффективных нейросетевых моделей, создание методов объяснимого ИИ для безопасности и развитие адаптивных систем, способных эволюционировать вместе с киберугрозами. Полученные результаты представляют ценность для специалистов по кибербезопасности, разработчиков защитных решений и исследователей в области искусственного интеллекта.

Для ряда задач классическим методам структурного программирования отдается предпочтение перед методами объектно-ориентированного программирования. Эти предпочтения характерны для детерминированного мира и в системах, ориентированных на машинное представление. Для таких задач разрабатывался модульный язык программирования Оберон, имеющий минималистскую реализацию, существенно отличающуюся от большинства программных средств, стремящихся к максимизации числа поддерживаемых функций. Использование инструментального подхода вместо объектно-ориентированного предлагалось ранее для решения проблем детерминированного мира. Принцип сепарации кода от данных предполагает, что жизненный цикл данных является независимо управляемым, а время жизни превышает по длительности таковое для кода. Данная статья посвящена разработке и анализу ареальных типов данных в контексте инструментального программирования. Ареальные типы данных обеспечивают ортогональную персистентность и интегрируются с кодами, определенными в иерархии типов для инструментов. В качестве метода исследования интеграции ареальных типов используется разработка через тестирование, реализованная автором в компиляторе МультиОберон. Методы тестирования включали в себя создание тестовых случаев для проверки метаданных ссылок при установлении ареалов, сохранении и восстановлении данных при рестартах ПО. Ареальные ссылки реализованы как персистентные ссылки в ареальном массиве. Благодаря такой организации данных решена проблема сохранения ссылок в структурах данных при завершении и восстановлении ПО. Приведены структуры данных со ссылками, остающимися консистентными при рестартах ПО. Новизна ареальных типов данных заключается в том, что используются механизмы установки ареалов в типах вместо создания объектно-ориентированных разветвленных структур или шаблонов обобщенных классов. Работа со ссылками сочетает преимущества индексов и указателей. Такой подход позволяет реализовывать алгоритмы обобщенного программирования без использования зависимостей по данным, как в части наследования, так в части шаблонов. Приведен пример обобщенного алгоритма сортировки для ареальных типов. Новый тип данных отличается компактностью и структурной простотой по сравнению с динамическими объектами. Преимуществами предложенного подхода являются персистентность, эргодичность, компактность, строгая типизация. В отличие от традиционных подходов объектно-ориентированного и обобщенного программирования ареальные типы данных являются персистентными, не требуют восстановления ссылок после рестарта и используют меньше ресурсов.