| Найдено документов - 2 | Статьи из номера журнала: ПЕРСПЕКТИВЫ НАУКИ. 1(172). - Тамбов : ФРНиК, 2024. - URL: http://moofrnk.com/perspektivy-nauki/arhiv/vyipuski-za-2024-god/ (дата обращения: 17.07.2024). - Режим доступа: свободный. - Текст : эле... | Версия для печати |
Сортировать по:
1. Статья из журнала
| Разработка математической модели оценки безопасности автоматизированной системы управления энергообеспечением / Хейн Зо, Е. М. Портнов, А. Р. Федоров [и др.]. - Текст : электронный // ПЕРСПЕКТИВЫ НАУКИ. - Тамбов : ФРНиК, 2024. - № 1(172). - С. 75-78. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=65610163 (дата обращения: 17.07.2024). - URL: http://moofrnk.com/perspektivy-nauki/arhiv/vyipuski-za-2024-god/ (дата обращения: 17.07.2024). - Режим доступа: свободный. | |
| Авторы: | Зо Хейн, Портнов, Е. М., Федоров, А. Р., Федоров, П. А., Тет Паин Тху |
| Ключевые слова: | Несанкционированный доступ, Стационарная вероятность, Интенсивность |
| Аннотация: | С постоянным ростом объемов передаваемой информации в автоматизированных системах управления энергообеспечением необходимо повышенное внимание уделять безопасности. Важно отметить, что несанкционированный доступ к таким системам может иметь разрушительные последствия, поскольку большие данные содержат огромное количество конфиденциальной информации, включая личные данные клиентов, коммерческую информацию, интеллектуальную собственность и другую чувствительную информацию. Целью исследования является повышение эффективности защиты больших данных для автоматизированной системы управления энергообеспечением. Задача исследования - разработка специальных методик и алгоритмов, способных обеспечить надежную защиту данных на всех этапах их обработки. Гипотеза исследования состоит в том, что на основе моделирования состояний системы можно определить допустимые диапазоны значений вероятностей и времени для достижения заданного уровня надежности. В работе были использованы методы теории графов и теории очередей. В ходе выполнения исследований разработана математическая модель криптографической защиты системы анализа и обработки больших данных |
| Поиск: | Источник |
| Ссылка на ресурс: | http://moofrnk.com/perspektivy-nauki/arhiv/vyipuski-za-2024-god/ |
| Ссылка на ресурс: | https://www.elibrary.ru/item.asp?id=65610163 |
2. Статья из журнала
| Разработка алгоритма обнаружения фальсификации номерного знака / Хейн Зо, Е. М. Портнов, А. Р. Федоров, П. А. Федоров. - Текст : электронный // ПЕРСПЕКТИВЫ НАУКИ. - Тамбов : ФРНиК, 2024. - № 1(172). - С. 57-62. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=65610159 (дата обращения: 17.07.2024). - URL: http://moofrnk.com/perspektivy-nauki/arhiv/vyipuski-za-2024-god/ (дата обращения: 17.07.2024). - Режим доступа: свободный. | |
| Авторы: | Зо Хейн, Портнов, Е. М., Федоров, А. Р., Федоров, П. А. |
| Ключевые слова: | Сверточная нейронная сеть, Визуальные трансформеры, Цветовое пространство, Автоматическое распознавание номерного знака |
| Аннотация: | Распознавание номерного знака автомобиля стало важной проблемой во многих отраслях, таких как автоматизация процессов правоохранительных органов, управление парковочными местами, выплата штрафов и налогообложение. С увеличением потребности в распознавании все большей проблемой становится определение наличия фальсификации на распознанном номерном знаке. Традиционные методы анализа изображений, такие как сопоставление с шаблоном, оптическое распознавание символов, подвержены ошибкам при сложных условиях освещения, угла фотографии, перекрытии объектов. Гипотеза исследования состоит в том, чтобы определить модель, которую можно использовать в реальной жизни для поиска поддельных номерных знаков. Таким образом, применяя современные методы анализа изображений для обнаружения фальсификации номерного знака, можно существенно улучшить существующие системы наблюдения за автомобильным трафиком, контроля парковочных мест и инцидентов на дорогах. В данной статье предложен алгоритм распознавания номерных знаков транспортных средств на изображении и выполнена декомпозиция задачи обнаружения фальсификации; описаны и построены методики обнаружения фальсификации; разработан алгоритм обнаружения фальсификации.Цель статьи - улучшение существующих систем наблюдения за автомобильным трафиком, контроля парковочных мест и инцидентов на дорогах. Задача исследования - разработка эффективного алгоритма для обнаружения фальсификации номерного знака автомобиля с использованием методов компьютерного зрения |
| Поиск: | Источник |
| Ссылка на ресурс: | http://moofrnk.com/perspektivy-nauki/arhiv/vyipuski-za-2024-god/ |
| Ссылка на ресурс: | https://www.elibrary.ru/item.asp?id=65610159 |