Предложена математическая модель выбора оптимальной стратегии поведения участников управления производством рыбной продукции. Модель предполагает учет и анализ большого числа меняющихся параметров, поскольку управление деятельностью в сфере рыбного хозяй-ства происходит в условиях неопределенности (связанной с неполнотой информации или ее неточностью; с предпочтениями лица, принимающего решение, и отношением к риску при разработке стратегий поведения в производственном процессе) и наличия различного рода рисков (погодные, антропогенные, эпидемиологические, информационные, производственные и т. д.). Для оценки полезности решения правила выбора объединены на основе различных сверток критериев. Выбор оптимальной стратегии позволяет снизить экономические потери. Результаты исследования имеют прикладной характер и могут быть использованы в разработ-ках, связанных с проектированием информационных систем, систем поддержки принятия ре-шений для рыбодобывающей отрасли.Ключевые слова: аквакультура, системы поддержки принятия решений, оптимальная стратегия. ВведениеРазвитие товарной аквакультуры является приоритетным направлением в рыбном хозяйстве России [1] и требует развития информатизации для повышения эффективности деятельности в этой сфере. В настоящее время в Российской Федерации создан Государственный рыбохозяй-ственный реестр, который представляет собой систематизированный свод документированной информации о водных биоресурсах, об их использовании и сохранении. Перечень видов инфор-мации в реестре определен законодательством и обширен [2, 3]. Задачи, решаемые автоматизи-рованной информационной системой «Государственный рыбохозяйственный реестр», ограни-чены сбором документированной информации, хранением и подготовкой итоговых отчетов, учетом запросов на предоставление информации из реестра. Но нет практики использования электронных баз данных о рыбохозяйственных предприятиях для ранжирования по инвестици-онной привлекательности и эффективности. Нет также механизма выбора оптимальных вариан-тов ведения бизнеса предприятий в сходных условиях по накопленным ретроспективным дан-ным о результатах производства в рыбном хозяйстве.Уровень информационной прозрачности в отношении факторов риска предприятий рыбо-хозяйственной отрасли важен для инвесторов, стремящихся эффективно вложить свои средства в рыбную отрасль, для государства, поддерживающего производителей специальными про-граммами, а также для производителей, которые хотят аккумулировать опыт управления дея-тельностью и снизить производственные риски в будущем на основе анализа данных в специа-лизированных базах данных.В настоящее время необходима разработка информационных систем, систем поддержки принятия решений тактического плана для динамической оценки эффективности предприятий и выбора оптимальных решений в производственном процессе, зависящих от таких стохастиче-ских факторов, как спрос на рыбную продукцию, качество воды по гидрохимическим и гидро-биологическим параметрам, уровень воды в подводящих каналах, водотоках, задержка залитая нерестовых угодий, продол...
The paper proposes the approach to develop a data protection system (information security system) that is optimal in effectiveness using evolutionary search methods. This approach is characterized by the ability to take into account the influence of random factors (staff qualifications, equipment failures, attack time on the protection system) when choosing a protection option and the possibility of adapting the protection system to changing environmental conditions. The development of an effective information security system using a genetic algorithm is possible on the basis of data on monitoring events in the system, data received from experts and during simulation modeling of the protection system. The research results are of applied nature and can be used in developments related to the design of information systems, decision support systems in the field of information security.
According to modern statistics and analytical reviews, targeted computer attacks (cyber attacks) are becoming more and more numerous. Attackers began to use non-standard schemes for implementing attacks, using employees of organizations as intermediaries, which reduces the efficiency of detecting violations. At the same time, the targets of attackers are increasingly critical information infrastructure (CII) objects. The number of cyberattacks on the critical infrastructure of the Russian Federation increased by 150%. Successful attacks on CII are associated with a lack of software updates for industrial equipment, personnel errors, incorrect configuration of protection tools and can potentially lead to disasters. Prediction of computer attacks on CII based on a comprehensive analysis of the characteristics of incidents and system users can significantly increase the efficiency of incident detection, since it is obvious that technical and anthropogenic characteristics in this case should be taken into account together. It is difficult to classify computer incidents due to the volume and heterogeneity of the data about them. The paper proposes approaches that provide for the initial systematization of system log data and user characteristics, an assessment of their informativeness. This will reduce the complexity of further data processing and increase the performance of the computer attack forecasting system by excluding some uninformative data from a single secure storage. The second important task is to create test systems based on available platforms for analyzing and detecting computer incidents in order to train future information security specialists in big data analysis technologies.
Currently, computer vision technologies used in event monitoring systems to solve security problems in the field of transport, data protection, medicine are becoming an increasingly promising direction. Video surveillance sys-tems generate petabytes of data every day, and only a small part is used in processing. The use of video analytics will eliminate the need for storing and processing unnecessary data, their manual viewing, which will directly affect the cost, complexity and speed of solving operational production tasks of responding to incidents. The data from video cameras, information collected from different sources and used together for analysis would make it possible to more effectively and quickly identify and prevent various undesirable events. It is possible to automate the analysis of complex structured data, reducing the influence of the human factor, eliminating errors and abuses, using artificial intelligence methods, neural networks. But modern intelligent video analytics systems have drawbacks. Many systems are focused on the recognition of a certain type of images, can work in limited subject areas and under certain environmental conditions. Recognition algorithms are associated with a large number of false positives, especially in conditions of a rapidly increasing data volume, the degree of uncertainty of input information, therefore, it is proposed to supplement event monitoring systems. The systems contain a large number of settings and rules, which complicates the understanding of the system. There have been described the difficulties of using biometric data in recognition systems due to the legal restrictions, the main stages of designing an event monitoring system, its model, which combines elements of fuzzy logic and pattern recognition methods.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
334 Leonard St
Brooklyn, NY 11211
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.