Современные информационные технологии и ИТ-образование
type: channel
description: Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование» публикует оригинальные научные исследования, посвящённые вопросам развития новых информационных технологий, исследованию теоретических основ компьютерной науки, а также инновационным решениям и стандартам в сфере подготовки высокопрофессиональных и научных кадров для области ИТ и её приложений. Журнал предназначен для интеграции усилий академической общественности и специалистов разных стран с целью повышения эффективности исследовательской деятельности и освоения научного и технологического потенциала информационных технологий в науке, технологиях, экономике, подготовке научных кадров.
publisher: Фонд содействия развитию интернет-медиа, ИТ-образования, человеческого потенциала «Лига интернет-медиа»
language: ru-RU
publication name: Современные информационные технологии и ИТ-образование
issn: 2411-1473
copyright: Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник. Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений. Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO. Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
items: Бенчмаркинг возможностей больших языковых моделей в задачах тестирования на проникновение
items: Кибербезопасность как составляющая национальной безопасности
items: Применение локальных GRID-систем на основе контейнерных технологий и (λ,μ)-свернутых произведений многомерных матриц для интеллектуальной поддержки процессов технического обслуживания и ремонта
items: Методика векторизации вычислений с помощью плоских циклов
items: Удаление самопересечений поверхностной неструктурированной сетки в задаче моделирования обледенения
items: Моделирование критических когнитивных состояний для предиктивного тестирования пользовательских интерфейсов
items: Информационно-процессное моделирование взаимодействия выпускающей кафедры вуза с рынком труда
items: Эмпирическая валидация многоуровневой когнитивной архитектуры командной разработки программного обеспечения
items: Прогнозирование температуры поверхности льда с использованием больших языковых моделей в задачах предиктивного управления холодильными системами
items: Интерактивная визуализация данных в цифровом репозитории DSpace 7x
items: Программно-аппаратный исследовательский комплекс диагностики состояния человека на основе облачной микросервисной архитектуры
items: Использование искусственных иммунных систем для управления летательными аппаратами
items: Анализ современных методов повышения производительности игровых приложений на базе Unreal Engine 5
items: Точный алгоритм вычисления долей бенефициарного владения в ориентированных графах на основе марковских цепей и сильно связных компонент
items: Инкрементальное нейросетевое обобщённое неметрическое многомерное шкалирование
items: Компетентностно-ролевое моделирование подготовки топ-специалистов в сфере информационных технологий
items: Критериально-диагностический инструментарий оценки уровня сформированности компетенций в среде цифрового двойника
items: Конвергенция методов оптимизации и больших данных в когнитивную подготовку специалистов по ИИ
items: Сравнительный анализ информационных систем для автоматизации управления учебным процессом в вузе
items: Из опыта преподавания анализа данных и машинного обучения обучающимся регионального центра выявления, поддержки и развития способностей и талантов у детей и молодежи
items: Зона развития информационной среды как фактор морального и когнитивного становления ребёнка в цифровую эпоху
items: Круглый стол

Бенчмаркинг возможностей больших языковых моделей в задачах тестирования на проникновение
type: item
description: Стремительное развитие больших языковых моделей (БЯМ) создало беспрецедентные возможности для автоматизации задач кибербезопасности, одновременно породив значительные риски, связанные с использованием этих технологий злоумышленниками. Организации все чаще стремятся оценить возможность безопасного и эффективного внедрения БЯМ в процессы обеспечения информационной безопасности, однако комплексный стандарт оценки способностей БЯМ в контексте тестирования на проникновение до сих пор отсутствует. В настоящей статье представлена новая двумерная система бенчмаркинга, позволяющая раздельно оценивать способности агентов на основе БЯМ к планированию и исполнению атак. Предложены два взаимодополняющих бенчмарка: CSL-Benchmark для оценки стратегического планирования на основе 846 курируемых шагов атак, полученных из реальных заданий по тестированию на проникновение, и K-Benchmark для оценки практического исполнения в реальных Docker-средах, реализующих 34 техники MITRE ATT&CK в категориях Первоначальный доступ, Закрепление и Повышение привилегий. Оба бенчмарка основаны на корпоративной матрице MITRE ATT&CK и используют оценщиков на базе БЯМ для обеспечения согласованных сигналов успеха. Проведена оценка одиннадцати современных языковых моделей, выявившая, что лучшие модели достигают 78,22% успеха в задачах планирования (Claude Sonnet 4.5) и 76,47% в задачах исполнения (GPT-5, Qwen 3 Max). Анализ идентифицировал критические режимы отказа, включая галлюцинации, некорректное использование инструментов, потерю контекста и нарушения области действия. Полученные результаты демонстрируют значительный потенциал БЯМ для автоматизации тестирования на проникновение при сохранении их непригодности для полностью автономного развертывания.
creator: Alexander Mikhaylovich Kuzmin
creator: Dmitry Vladimirovich Latokhin
creator: Alexander Arturovich Anistratenko
creator: Eugene Sergeevich Afonin
creator: Alexander Victorovich Liskin
creator: Anton Mikhailovich Ivanov
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 13
ending page: 27
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.13-27

Кибербезопасность как составляющая национальной безопасности
type: item
description: Введение. В современных условиях кибербезопасность признается важнейшим фактором обеспечения национальной безопасности государства. Широкомасштабное внедрение цифровых технологий сопровождается ростом киберугроз, способных нанести ущерб государственной безопасности, экономике и правам граждан. В Российской Федерации кибербезопасность традиционно рассматривается в контексте информационной безопасности, являясь ее неотъемлемой частью. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации 2021 г. и другие основополагающие документы закрепляют защиту информационного пространства и устойчивость критической информационной инфраструктуры (далее – КИИ) среди стратегических приоритетов государства. В то же время стремительное развитие киберпреступности и кибератак выявляет недостатки действующего правового регулирования и практики, требуя научного осмысления и обновления подходов. Материалы и методы. Эмпирическая база включает анализ стратегических и нормативных актов Российской Федерации (Конституция; Доктрина информационной безопасности; Стратегия национальной безопасности; федеральные законы «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации», «О персональных данных» и подзаконные акты), официальные методические документы регуляторов (ФСТЭК, ФСБ, Роскомнадзор), разъяснения высших судов по цифровым доказательствам, а также открытые государственные статистические массивы и отчеты отраслевых центров реагирования. Для сопоставления использованы зарубежные регуляторные модели (на уровне стратегий и рамочных актов) и международные инициативы (ООН, региональные форматы). Применены формально‑юридический, сравнительно‑правовой и системно‑структурный методы; метод правовой политики и риско‑ориентированного регулирования; анализ норм и правоприменительной практики (2019-2025 гг.); элементы case‑study по инцидентам в КИИ. Верификация выводов осуществлялась через перекрестное сопоставлени…
creator: Evgenii Alexandrovich Bogdanov
creator: Anna Nikolaevna Kogteva
creator: Roman Sergeevich Tanchuk
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 28
ending page: 39
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.28-39

Применение локальных GRID-систем на основе контейнерных технологий и (λ,μ)-свернутых произведений многомерных матриц для интеллектуальной поддержки процессов технического обслуживания и ремонта
type: item
description: Работа посвящена разработке методологии организации локальных GRID-систем на основе контейнерных технологий Docker и Kubernetes для эффективной распределенной обработки многомерных данных в задачах технического обслуживания и ремонта промышленного оборудования. Предложена модель прикладной GRID-системы с интегрированной поддержкой операций над многомерными матрицами и глубокими нейронными сетями для прогнозирования технического состояния оборудования. Модель основана на математическом аппарате (λ,μ)-свернутых произведений многомерных матриц, где скоттовы индексы определяют структуру параллелизма и обеспечивают независимость вычислений на различных узлах, а кэлиевы индексы задают размерности агрегирования данных. Предложена концепция морфинг-персон для вычислительных узлов, где узлы представляются как замороженные слои нейронных сетей с фиксированными скоттовыми индексами, обеспечивая динамическую реконфигурацию без остановки системы при дообучении. Разработаны алгоритмы декомпозиции задач на основе двухэтапной схемы параллельного умножения матриц с циклическим перемещением блоков. Показано, что топология тор является идеальной для эффективной коммуникации при работе с многомерными матрицами. Реализация выполнена на платформе .NET с использованием C# для обеспечения производительности, типобезопасности и интеграции с промышленными системами. Проведен теоретический анализ вычислительной сложности предложенных алгоритмов и масштабируемости системы. Для дополнительных компонентов системы получены три свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2024680153, № 2024680373, № 2024680406.
creator: Alexsandr Vladimirovich Leonov
creator: Victor Iosifovich Munerman
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 40
ending page: 49
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.40-49

Методика векторизации вычислений с помощью плоских циклов
type: item
description: Векторизация является важной низкоуровневой оптимизацией программного кода, с помощью которой можно достичь кратного ускорения суперкомпьютерных приложений. Все основные современные микропроцессорные архитектуры поддерживают векторные вычисления, причем наблюдается тенденция на увеличение размера вектора (на сегодняшний день максимальная длина равна 512 битам, но уже сейчас логически эта длина не ограничена, учитывая наборы векторных инструкций с переменной длиной вектора). Сейчас наиболее перспективным набором векторных инструкций является набор AVX-512, так как в нем поддержана возможность выборочной обработки элементов векторов с помощью векторных масок. Эта уникальная возможность позволяет векторизовать сложный программный контекст, содержащий команды передачи управления, гнезда циклов и вызовы функций. В статье рассмотрены проблемы векторизации программного контекста различного вида с использованием набора векторных инструкций AVX-512. Рассмотренные методы векторизации применялись, начиная с первого микропроцессора с поддержкой AVX-512 – микропроцессора Intel Xeon Phi Knights Langing, появившегося в 2016-м году. Результаты исследований нашли свое отражение в ряде проектов НИЦ «Курчатовский институт» и Межведомственного суперкомпьютерного центра Российской академии наук (МСЦ РАН) и являются обобщением опыта векторизации программного кода, начиная с появления набора инструкций AVX-512.
creator: Alexey Anatolyevich Rybakov
creator: Anton Dmitrievich Chopornyak
creator: Alexander Sergeevich Shmelev
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 50
ending page: 62
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.50-62

Удаление самопересечений поверхностной неструктурированной сетки в задаче моделирования обледенения
type: item
description: При численном решении задачи моделирования обледенения ключевым аспектом является адекватное представление поверхности образующегося ледяного нароста. Как правило, форма ледяного нароста описывается с помощью поверхностной неструктурированной сетки, которая эволюционирует во времени в соответствии с внешними условиями обледенения. Поверхностная сетка разделяет расчетную область на внутреннюю часть, представляющую собой область льда, и внешнюю часть. Таким образом, описывающая границу льда поверхностная сетка является двусторонней с определенным направлением роста льда в ее ячейках. При эволюции сетки возникновение самопересечений является критическим дефектом, приводящим к невозможности продолжения расчетов. Возникающие самопересечения должны быть удалены для продолжения вычислений. В работе предлагается метод удаления самопересечений поверхностной неструктурированной сетки, основанный на обходе внешней поверхности сетки и обработке пересечений ее ячеек в процессе обхода. Для ускорения обработки сетки используется BVH-дерево ее ячеек. Для избавления от ошибок точности, связанных с использованием операций над вещественными числами, используются вычисления в рациональных числах, в которых задачи поиска пересечения линейных геометрических примитивов решаются без потери точности. Предложенный метод удаления самопересечений поверхностной неструктурированной сетки реализован для обработки псевдотрехмерных профилей в рамках программного комплекса «Кристалл» моделирования обледенения летательных аппаратов.
creator: Alexey Anatolyevich Rybakov
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 63
ending page: 75
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.63-75

Моделирование критических когнитивных состояний для предиктивного тестирования пользовательских интерфейсов
type: item
description: В статье предлагается когнитивно-ориентированный подход к предиктивному тестированию пользовательских интерфейсов, основанный на моделировании фазовой динамики взаимодействия пользователя с программной системой. В отличие от традиционных методов тестирования, ориентированных преимущественно на функциональную корректность и статические сценарии, предложенная модель рассматривает взаимодействие как нелинейный динамический процесс, описываемый системой уравнений вида ẋ(t)=F(z(t), u(t)), где z(t) — вектор когнитивного состояния, а u(t) — интерфейсные воздействия. Когнитивное состояние представлено расширенным вектором параметров, включающим информационную нагрузку, уровень напряжения, интенсивность внешних воздействий и когнитивную устойчивость. Введено понятие критической фазы когнитивного состояния, определяемой как область фазового пространства, в которой возрастает вероятность ошибок взаимодействия. Показано, что переход в критическое состояние обусловлен не только текущими значениями параметров, но и динамикой их изменения, что соответствует концепции ранних предупреждающих сигналов в теории нелинейных систем. Для количественной оценки уязвимости интерфейса разработана функция когнитивного риска R(t)=ψ(z(t), ẋ(t)), интерпретируемая как мера близости системы к границе устойчивости. Результаты моделирования демонстрируют возможность выявления предкритических состояний до возникновения явных ошибок пользователя. Предложенный подход обеспечивает переход от реактивного анализа дефектов к предиктивной оценке устойчивости взаимодействия и может служить основой для разработки интеллектуальных инструментов когнитивного тестирования интерфейсов.
creator: Pavel Alekseevich Panilov
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 76
ending page: 87
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.76-87

Информационно-процессное моделирование взаимодействия выпускающей кафедры вуза с рынком труда
type: item
description: В данной работе на основе преподавательского опыта авторов составлена типовая карта бизнес-процессов выпускающей кафедры высшего учебного заведения. Определён ряд целевых показателей, вокруг которых методами бизнес-анализа построена модель деятельности, позволяющая оценивать достижимость поставленных целей, а также прогнозировать эффект от принимаемых на кафедре управленческих решений. На информационном и управленческом уровнях проведена количественная формализация таких понятий, как «соответствие учебной программы запросам рынка», «качество преподавания», «степень соответствия квалификации выпускника представлениям работодателя». Результаты публикации могут рассматриваться как апробация положений классического бизнес-анализа к некоммерческим организационным структурам с неэкономическими целевыми показателями.
creator: Ivan Vasilyevich Nekrasov
creator: Yuri Pavlovich Lipuntsov
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 88
ending page: 105
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.88-105

Эмпирическая валидация многоуровневой когнитивной архитектуры командной разработки программного обеспечения
type: item
description: Современная разработка программного обеспечения (ПО) представляет собой форму коллективной интеллектуальной деятельности, в которой значительная часть проектных решений формируется в процессе взаимодействия участников команды. В данной работе представлен эмпирический анализ трансформации представлений участников команд разработки, возникающих в ходе командного обсуждения требований, архитектурных решений и реализации системы. В качестве концептуальной основы исследования используется многоуровневая когнитивная архитектура командной разработки ПО, связывающая когнитивные процессы участников, используемые проектные артефакты и фазы жизненного цикла разработки (SDLC). Эмпирическое исследование основано на наблюдении пяти команд разработки ПО и анализе 20 эпизодов коллективного взаимодействия. В ходе анализа было выявлено 42 когнитивных перехода, то есть случаев изменения представлений участников команды о проектных решениях, зафиксированных в коммуникации и проектных артефактах. Для систематизации выявленных переходов предложена их типология, включающая согласование, уточнение, реконструкцию и усиление представлений. Показано, что распределение типов переходов зависит от фаз жизненного цикла разработки и выполняемых участниками задач: на фазах инженерии требований и проектирования доминируют переходы согласования и уточнения, тогда как на фазах реализации и тестирования возрастает роль реконструкции и усиления. Полученные результаты уточняют динамический аспект предложенной когнитивной архитектуры и служат эмпирической валидацией её ключевых предположений о характере когнитивных изменений в командах разработки ПО. Результаты позволяют рассматривать процесс разработки ПО как последовательность когнитивных переходов, возникающих в ходе коллективного взаимодействия, и создают основу для дальнейших исследований и инструментальной поддержки командной разработки.
creator: Navruza Farhadovna Tulkunova
creator: Giancarlo Succi
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 106
ending page: 116
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.106-116

Прогнозирование температуры поверхности льда с использованием больших языковых моделей в задачах предиктивного управления холодильными системами
type: item
description: В работе представлен подход к прогнозированию температуры поверхности льда на основе метода перепрограммирования предобученных языковых моделей (patch-reprogramming LLM). Объектом исследования является ледовая арена, оснащённая системой цифрового мониторинга холодильного оборудования и микроклимата. Задача прогнозирования формулируется как аппроксимация зависимости между многомерным окном наблюдений и будущим состоянием системы с горизонтом 30 минут. Используются минутные данные более чем за три месяца наблюдений, включающие температурные, энергетические и микроклиматические параметры. Проведено сравнительное моделирование с использованием статистических (ARIMA), машинных (XGBoost) и нейросетевых (LSTM, CNN, PatchTST) методов. Предложенный метод LLM с перепрограммированием патчей, основанный на замороженном ядре LLaMA-3.2-3B с добавлением адаптивных слоёв, показал наилучшие результаты: средняя абсолютная ошибка (MAE) составила 0.22 °C, а коэффициент детерминации R² достиг 0.94. Модель устойчиво воспроизводит переходные режимы и фазовые сдвиги температуры после заливок, корректно сглаживая шумовые пики и кратковременные возмущения. Результаты показывают, что механизм patch-reprogramming позволяет использовать большие языковые модели для анализа физических временных рядов без необходимости длительного дообучения. Такой подход обеспечивает баланс между точностью и устойчивостью, что делает его перспективным инструментом для внедрения в контуры предиктивного управления (MPC) холодильными системами и оптимизации энергопотребления спортивных объектов.
creator: Aleksandr Arslanovich Karmanov
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 117
ending page: 125
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.117-125

Интерактивная визуализация данных в цифровом репозитории DSpace 7x
type: item
description: В данной статье рассматривается проблема отсутствия встроенных инструментов визуализации в платформе цифрового репозитория DSpace 7x. Мы предлагаем архитектурное решение, основанное на глубокой интеграции интерактивных визуализаций с системой фасетной фильтрации платформы посредством реактивных потоков данных. Реактивная архитектура, реализованная на стеке технологий Angular и RxJS, обеспечивает мгновенное обновление диаграмм в ответ на действия пользователя без перезагрузки страниц. Новизна нашего подхода заключается в модификации ядра фронтенда DSpace путём внедрения централизованного сервиса ChartService для управления состоянием данных с использованием механизмов наследования компонентов из существующих фильтрующих компонентов. Визуальные компоненты реализованы с помощью библиотеки D3.js с применением оптимизированного паттерна enter/update/exit для эффективного управления обновлениями объектной модели документа (DOM). Сравнительное тестирование производительности на репрезентативной выборке научных записей демонстрирует существенное улучшение времени отклика по сравнению с традиционными императивными подходами. Экспериментальные результаты подтверждают, что основной прирост производительности достигается за счёт устранения избыточных сетевых запросов и, что ещё более значимо, благодаря высокой эффективности операций с DOM. Ключевой научный вклад работы состоит в разработке метода интеграции визуализации, который минимизирует изменения в исходной кодовой базе DSpace при сохранении высокой производительности. Предложенное решение демонстрирует отличную масштабируемость и бесшовную интеграцию в существующую экосистему репозитория, существенно расширяя его аналитические возможности. Описанный подход легко адаптируется для других систем управления цифровыми репозиториями, требующих интерактивной визуализации научных данных.
creator: Aleksey Sergeevich Bondyakov
creator: Andrey Olegovich Kondratyev
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 126
ending page: 136
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.126-136

Программно-аппаратный исследовательский комплекс диагностики состояния человека на основе облачной микросервисной архитектуры
type: item
description: Предложена архитектура программно-аппаратного комплекса сбора, хранения, анализа и обработки диагностических сигналов. Архитектура программно-аппаратного комплекса представлена несколькими уровнями (модулями). Аппаратной основой является набор сенсоров для регистрации различных показателей с поверхности тела человека. За агрегацию и аккумуляцию данных с устройств сбора данных отвечает хаб, представляющий собой совокупность программного обеспечения, функционирующего на персональном компьютере. Особенностью программно-аппаратного комплекса является программный модуль, реализованный в облаке, предоставляющий авторизованным пользователям различные возможности анализа данных. Анализ сигналов производится аналитическими и нейросетевыми средствами, при необходимости проводится дообучение или корректировка алгоритмов анализа, которая осуществляется на отдельных выделенных мощностях – микросервисах. Разработаны две нейросетевые модели, адаптированных под две задачи сегментации и классификации сигналов ЭКГ. Нейронная сеть для задачи сегментации создана на основе модификации UNet и включает четыре блока, каждый из которых состоит из двух одномерных сверточных слоёв. Предложенная модель с высокой точностью локализуют кардиоциклы в сигнале. Для задачи классификации сигналов ЭКГ применялась базовая архитектура MobileNetV3, адаптированная под входные тензоры в формате (batch, 2, 5000), где batch – количество сигналов ЭКГ. Сформированы обучающая и тестовая выборки с учетом возможных проблем и неточностей, из сегментации исключены первый и последний сердечные циклы. Предложенная архитектура системы может быть масштабирована для других видов сигналов (например, сигналов головного мозга ЭЭГ) за счет выделения моделей в отдельный микросервис и возможностью последующей интеграции в развернутые аппаратно-программный комплекс сбора, хранения, анализа и обработки сигналов.
creator: Nikolai Anatolyevich Borisov
creator: Denis Alexandrovich Karchkov
creator: Galina Vladimirovna Kuzenkova
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 137
ending page: 146
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.137-146

Использование искусственных иммунных систем для управления летательными аппаратами
type: item
description: Работа посвящена разработке компьютерной системы для управления летательными аппаратами на основе искусственных иммунных систем. Теория была предложены в книге Дасгупты. В статье будет предложена реализация к применению управления летальным аппаратом. Реализация алгоритма автономного режима траекторий движения летательного аппарата выполнена на языке программирования Python. Выбор данной технологии в первую очередь основывается на её распространенности в сфере разработки машинного обучения, что, в свою очередь, гарантирует наличие большого количества сторонних библиотек, а также длительную поддержку и возможность расширения проекта в будущем. При программной реализации использовались библиотеки Numpy и Scipy. Также стоит отметить, что при разработки данной информационной системы были составлены некоторые схемы и диаграммы, проектирование которых осуществлялось в таких приложениях, как Erwin Proccess Modeler и StarUML.
creator: Irina Fedorovna Astachova
creator: Yuliya Vladimirovna Khitskova
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 147
ending page: 154
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.147-154

Анализ современных методов повышения производительности игровых приложений на базе Unreal Engine 5
type: item
description: Тотальная экспансия игрового движка Unreal Engine 5, который стал в 2024 году технологическим «фундаментом» для подавляющего большинства новых проектов, породила в индустрии острый инженерно-экономический парадокс. С одной стороны, внедрение систем виртуализированной геометрии (Nanite) и глобального освещения (Lumen) декларирует отказ от рутинных методов оптимизации, обещая «бесшовный» творческий процесс. С другой, эмпирические данные указывают на критический разрыв между вычислительной стоимостью этих технологий и реальными возможностями массового пользовательского оборудования, что ставит под угрозу коммерческую успешность продуктов. В данной статье предпринимается попытка разрешения этого противоречия через анализ архитектуры рендеринга UE5. Целью служит не просто перечисление настроек, а формирование комплексной методологии адаптации «тяжелого» некстген-контента под ограничения видеокарт среднего ценового сегмента. Автор фокусируется на поиске равновесия, при котором кинематографическое качество изображения сохраняется без драматического падения кадровой частоты. В ходе работы вскрывается неочевидная проблематика: отмечается, что слепое следование маркетинговым обещаниям «автоматической оптимизации» ведет к появлению «узких мест» как на стороне GPU, так и CPU. Основной авторский вклад проявляется в обосновании неизбежности перехода к гибридным моделям рендеринга, в которых инновационные инструменты сочетаются с классическими подходами, а также в переоценке роли апскейлинга. В частности, аргументировано, что технологии временного суперразрешения (TSR) де-факто перестали быть опциональным «костылем»; они превратились в неотъемлемый элемент графического конвейера. Сформулированные в статье выводы и прикладные рекомендации представляют существенную ценность для технических директоров, программистов графики. Эти данные позволяют принимать взвешенные архитектурные решения еще на этапе пре-продакшена, смягчая риски возникновения «технологического долга» к моменту релиз…
creator: Daniil Igorevich Mastalygin
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 155
ending page: 162
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.155-162

Точный алгоритм вычисления долей бенефициарного владения в ориентированных графах на основе марковских цепей и сильно связных компонент
type: item
description: Задача точного вычисления долей бенефициарного владения в крупномасштабных ориентированных графах с циклами является актуальной проблемой анализа корпоративных сетей. Существующие подходы либо не учитывают циклические структуры владения, либо имеют высокую вычислительную сложность, что делает их неприменимыми к реальным данным. В работе предложен новый алгоритм, сводящий задачу к последовательному вычислению персонализированного PageRank внутри сильно связных компонент графа с последующей агрегацией результатов вдоль ациклической конденсации. Доказана корректность алгоритма и его линейная вычислительная сложность O(m) по числу рёбер на этапе предобработки, что позволяет анализировать графы с десятками миллионов вершин и связей. Экспериментальная валидация проведена на реальных данных: глобальной базе ORBIS (40 млн записей), реестре лиц со значительным контролем Великобритании (PSC, 4 млн) и данных ФНС России (2 млн). Результаты подтверждают высокую точность и масштабируемость метода. Дополнительно исследованы структурные характеристики корпоративных графов (распределение размеров сильно связных компонент, длина цепочек владения), влияющие на производительность алгоритма.
creator: Aleksander Mikhailovich Bulkin
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 163
ending page: 170
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.163-170

Инкрементальное нейросетевое обобщённое неметрическое многомерное шкалирование
type: item
description: В статье рассматривается инкрементальная версия нейросетевого обобщённого неметрического многомерного шкалирования, предназначенная для достраивания пространства представлений после появления новых объектов. В отличие от классического GNMDS, где весь набор объектов оптимизируется совместно по порядковым ограничениям, инкрементальный сценарий разделяет обучение на старую и новую порции данных. На датасетах MEN, SimLex-999 и WordSim-353 исследуются режимы Только старые объекты, Полное переобучение пространства, Фиксация старых координат и Расширение старых координат. Показано, что Фиксация старых координат ухудшает показатель качества на парах old-new, тогда как Расширение пространства с L2-регуляризацией дополнительного блока старых координат существенно улучшает ранговый показатель качества и одновременно ограничивает деформацию старых объектов.
creator: Alexey Mikhailovich Kolosov
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 171
ending page: 182
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.171-182

Компетентностно-ролевое моделирование подготовки топ-специалистов в сфере информационных технологий
type: item
description: Введение. Цифровая трансформация общества требует новых подходов в подготовке ИТ-специалистов. Финансовый университет при Правительстве РФ внедряет компетентностно-ролевую модель при подготовке бакалавров по направлению «Прикладная информатика», сочетающую фундаментальную подготовку с индивидуальными траекториями. Традиционные модели ориентированы на одну специализацию, однако работодатели ценят универсальность и адаптивность. Материалы и методы. Методология базируется на анализе профстандартов, согласованных с программами цифровых компетенций вуза и профилями индустриальных партнеров. Применены методы структурного анализа, проектирования ролевых матриц и финансового моделирования взаимодействия с индустрией. Проведены интервью с представителями компаний о требованиях к компетенциям, структурирование компетенций по трем ключевым ролям, финансовое моделирование государственного гранта и софинансирования, проектирование матриц прогрессии компетенций по годам обучения, анализ форм вовлечения партнеров. Результаты исследования. Программа базируется на трех ключевых ролях: инженер-программист (технологические компетенции разработки), продакт-менеджер (предпринимательское мышление, управление продуктом), менеджер проекта (организация команды, управление рисками). Прогрессия компетенций строится по четырехлетнему циклу обучения. Финансовая модель предусматривает государственный грант (70%) и софинансирование индустрии (30%) ежегодно. Партнеры участвуют в преподавании, организуют стажировки, предоставляют реальные проекты и инструменты. Обсуждение и заключение. Компетентностно-ролевой подход обеспечивает опережающее развитие компетенций для цифрового лидерства, формирует предпринимательское мышление и интегрирует социальные навыки с технологическими знаниями. Модель софинансирования создает долгосрочную мотивацию партнеров инвестировать в качество образования. Результаты моделирования демонстрируют потенциал масштабирования подхода на другие направления подготовки.
creator: Alexander Nikolaevich Alyunov
creator: Vadim Gennadyevich Feklin
creator: Roman Sergeevich Tanchuk
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 183
ending page: 193
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.183-193

Критериально-диагностический инструментарий оценки уровня сформированности компетенций в среде цифрового двойника
type: item
description: Введение. Распространение технологии цифрового двойника (Digital Twin) в системе профессионального образования обусловливает потребность в пересмотре подходов к диагностике сформированности компетенций. Традиционные оценочные средства, ориентированные на контроль декларативного знания, недостаточно валидны при оценивании деятельности в динамически изменяющейся инфокоммуникационной среде. Материалы и методы. Теоретико-методологический анализ литературы, системно-деятельностный подход, педагогическое моделирование, элементы Learning Analytics и Process Mining применительно к цифровому следу обучающегося, квалиметрический подход. Результаты исследования. Предложена трёхкомпонентная критериальная база (когнитивно-деятельностный, функционально-результативный с привязкой к SLA, ценностно-этический критерии); обоснована уровневая дифференциация (репродуктивный, продуктивный, творческий) с матрицей дескрипторов; разработана архитектура автоматизированной системы оценивания и формула интегральной оценки. Обсуждение и заключение. Обоснован принцип "валидации действием", обеспечивающий переход от субъективной экспертной оценки к метрической; формализованы организационно-педагогические условия применения инструментария. Инструментарий применим в программах СПО и высшего образования по направлениям информатики и информационной безопасности.
creator: Anton Grigorievich Uymin
creator: Ilya Mikhailovich Morozov
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 194
ending page: 202
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.194-202

Конвергенция методов оптимизации и больших данных в когнитивную подготовку специалистов по ИИ
type: item
description: Введение. Экспоненциальный рост объёмов и размерности данных в цифровой экономике обусловил возникновение значительного разрыва между практическими требованиями индустрии ИИ и содержанием традиционных образовательных программ в области оптимизации. Исследование направлено на преодоление этого дисбаланса через разработку инновационного подхода к когнитивной подготовке специалистов, основанного на конвергенции методов оптимизации и технологий работы с большими данными. Материалы и методы. В основу работы положен системный подход к проектированию учебно-методического комплекса "Методы оптимизации" для направления 09.03.02 "Информационные системы и технологии" (профиль "Системы и технологии искусственного интеллекта"). Методологический фундамент исследования составляют модель обратного дизайна Уиггинса и МакТай, определяющая стратегию проектирования образовательной траектории от целевых профессиональных компетенций; теория когнитивной нагрузки Свеллера, оптимизирующая структуру учебного материала для эффективного усвоения сложных математических концепций и четырёхуровневая модель Киркпатрика, обеспечивающая комплексную оценку образовательных результатов. Результаты исследования. Разработан образовательный комплекс, реализующий принцип конвергенции через три интегративных модуля: теоретико-когнитивный, практико-ориентированный и инструментально-технологический. Содержательное ядро программы выстроено по принципу когнитивной преемственности — от классических детерминированных алгоритмов через современные стохастические и адаптивные методы (SGD, Adam, RMSProp) к метаэвристическим алгоритмам (генетические алгоритмы, роевой интеллект, алгоритм имитации отжига). Практический компонент курса включает реализацию алгоритмов на Python с использованием библиотек NumPy и SciPy, формируя базис для последующего освоения фреймворков машинного обучения. Обсуждение и заключение. Внедрение разработанного образовательного комплекса способствует формированию целостного когнитивного предста…
creator: Galina Ivanovna Goremykina
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 203
ending page: 211
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.203-211

Сравнительный анализ информационных систем для автоматизации управления учебным процессом в вузе
type: item
description: В статье представлен сравнительный анализ существующих информационных систем, применяемых для автоматизации управления учебным процессом в высших учебных заведениях, таких как 1С:Университет, ММИС Университет и ТАНДЕМ.Университет. Рассмотрены их функциональные возможности, архитектурные особенности, модели лицензирования, а также удобство внедрения и сопровождения. Особое внимание уделено оценке степени адаптивности систем к уникальным внутренним процессам конкретных вузов. На основе выявленных ограничений показана целесообразность разработки собственной информационной системы, способной учитывать индивидуальные потребности образовательной организации, обеспечивать гибкость интеграций и снижать зависимость от внешних поставщиков программных решений. Результаты исследования могут быть использованы при проектировании и внедрении цифровых систем управления в сфере высшего образования.
creator: Vladimir Alexandrovich Lebedev
creator: Alexander Yuryevich Goncharov
creator: Alexander Vladimirovich Sukmanov
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 212
ending page: 223
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.212-223

Из опыта преподавания анализа данных и машинного обучения обучающимся регионального центра выявления, поддержки и развития способностей и талантов у детей и молодежи
type: item
description: С начала 2025 г. в России реализуется национальный проект "Молодежь и дети", который предоставляет возможности бесплатно заниматься в центрах дополнительного образования детей. По всей стране развивается сеть центров для одаренных детей и молодежи "Мини-Сириус", которые работают по технологиям Образовательного центра "Сириус". В таких центрах помогают выбрать профессию, выявить и развить таланты в искусстве, спорте, естественно-научных дисциплинах и технике. В статье отражена попытка систематизации и анализа опыта работы авторов по преподаванию обучающимся образовательных смен регионального центра выявления, поддержки и развития способностей и талантов у детей и молодежи бюджетного общеобразовательного учреждения Орловской области "Созвездие Орла" технологий анализа данных и машинного обучения. В основе данного исследования лежат изученные публикации по данной теме и собственный опыт авторов, а так же систематизация и обобщение результатов для разработки новых эффективных дополнительных образовательных программ, направленных на изучение школьниками технологий анализа данных и машинного обучения. В результате анализа собственного опыта преподавания в региональном центре выявления, поддержки и развития способностей и талантов у детей и молодежи, изучения опыта иностранных и российских авторов, учета проблем и рекомендаций, авторами была разработана и апробирована дополнительная образовательная программа для школьников 8-11 классов. Приводится календарно-тематическое планирования для проведение данной программы. По итогу обучения на дополнительной образовательной программе обучающиеся получают навыки выполнения проектной деятельности в области анализа данных и машинного обучения и в дальнейшем смогут применять полученные знания при выполнении научно-исследовательских проектов в рамках школьной программы.
creator: Victoria Ivanovna Dorofeeva
creator: Sergey Pavlovich Stroev
creator: Yuri Sergeevich Fedyaev
creator: Yuliya Romanovna Martynova
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 224
ending page: 231
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.224-231

Зона развития информационной среды как фактор морального и когнитивного становления ребёнка в цифровую эпоху
type: item
description: В статье представлена и теоретически обоснована новая комплексная модель — Зона развития информационной среды (ЗРИС), — разработанная для анализа многомерного формирующего влияния современной информационной экосистемы на развитие ребенка. Концепция ЗРИС синтезирует классические подходы культурно-исторической психологии (Л.С. Выготский), идеи о моральном становлении личности (В.В. Зеньковский), средовой педагогики (П.Ф. Лесгафт) и актуальные данные исследований цифровой социализации, когнитивной науки и медиаэкологии. ЗРИС определяется как динамическое пространство смыслового, эмоционального и сенсорного резонанса, которое, в отличие от классических «зон развития», действует континуально на протяжении всей жизни — от пренатального периода до зрелости — и включает как человеческие, так и технологические («нечеловеческие») акторы (цифровые интерфейсы, игрушки, медиаконтент, алгоритмы рекомендательных систем). На примере анализа визуальных нарративов (аниме), дизайна игрового пространства и паттернов цифрового потребления демонстрируется, каким образом ЗРИС может выступать как катализатором, так и ингибитором развития моральной чувствительности, когнитивной гибкости и целостной картины мира у ребенка. Статья выявляет ключевые антропологические риски цифровой эпохи (информационная перегрузка, манипулятивные практики, дефицит живого общения и эмпатии) и формулирует принципы осознанной педагогической настройки среды, направленные на развитие критического мышления, медиаграмотности, социально-эмоционального интеллекта и устойчивости к манипуляциям. Делается вывод о том, что предложенная модель вносит значительный вклад в междисциплинарные области психологии развития, цифровой педагогики и социальной экологии, предлагая системный инструмент для диагностики, проектирования и экспертизы развивающей информационной экосистемы нового типа.
creator: Anatoly Vladimirovich Loginov
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 232
ending page: 239
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.232-239

Круглый стол
type: item
description: В материале представлены итоги Круглого стола "Цифровая экономика: концепция цифровых навыков и система подготовки востребованных кадров", который состоялся 20 ноября 2025 года на факультете вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, в рамках проведения международного конгресса "Современные проблемы компьютерных и информационных наук". Дискуссия была посвящена проблеме формирования цифровых навыков и подготовке кадров для цифровой экономики. Участники обсуждают, какие компетенции необходимы современным экономистам, менеджерам, аналитикам данных и ИТ-специалистам в условиях перехода предприятий к управлению на основе данных. Особое внимание уделено практико-ориентированному обучению, взаимодействию университетов с российскими ИТ-компаниями и внедрению отечественных программных продуктов в образовательный процесс. Рассматриваются возможности BI-платформ, low-code и no-code инструментов, систем моделирования бизнес-процессов, интеграции данных, аналитики и комплексной архитектуры управления предприятием. Подчеркивается, что востребованный специалист должен сочетать технические знания, понимание бизнес-контекста, аналитическое и системное мышление, коммуникативные навыки и способность быстро осваивать новые технологии. В материале также обозначены проблемы подготовки кадров: разрыв между учебными программами и запросами рынка, недостаток практических кейсов, сложность внедрения программных решений в вузах, необходимость обновления профессиональных стандартов и расширения партнерства университетов, бизнеса, вендоров и государства для обеспечения технологического суверенитета. Такая модель подготовки ориентирована на реальные задачи предприятий.
creator: Yuri Pavlovich Lipuntsov
creator: Vladimir Alexandrovich Sukhomlin
rights: ##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-04-15
publication date: 2026-04-15
volume: 22
number: 1
starting page: 240
ending page: 269
doi: 10.25559/SITITO.022.202601.240-269