Данная работа представляет собой междисциплинарное исследование в области кибербезопасности, в котором анализируется влияние поведенческих факторов сотрудников на уровень уязвимости перед почтовыми фишинговыми атаками, применяя различные сценарии. В ходе исследования учитываются психологические особенности сотрудников из разных отделов компании и оценивается их влияние на предрасположенность к фишинговым атакам. Автор предлагает подход, позволяющий компаниям разработать более эффективные стратегии противодействия фишингу. Данный подход помогает определить уникальные психологические и поведенческие паттерны, которые могут служить как факторы риска в контексте фишинговых атак

Постановка проблемы. Анализ устойчивоподобных свойств математических моделей нелинейных динамических систем и описание качественных эффектов на основе исследования устойчивости различных типов являются актуальными научными направлениями. К задачам, решаемым в рамках указанных направлений, относятся задачи поиска условий устойчивости и стабилизации в смысле Н.Е. Жуковского траекторий динамических систем, моделируемых системами трех нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка.. Цель. Провести анализ условий устойчивости в смысле Жуковского траекторий динамических систем, описываемых трехмерными системами нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка, с применением систем уравнений возмущенного движения и специальных уравнений первого приближения. Результаты. Рассмотрена постановка задачи устойчивости в смысле Жуковского траекторий динамических систем, описываемых системами трех нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка. Представлена конкретизация принципа сведения задачи об устойчивости по Жуковскому положительной полутраектории изучаемой трехмерной динамической системы к задаче об устойчивости по Ляпунову решения системы трех дифференциальных уравнений возмущенного движения. Получены условия устойчивости с применением предложенной конкретизации принципа сведения. Показана структура уравнений в вариациях, используемых для изучения устойчивости по Жуковскому на основе условий устойчивости по первому приближению. Практическая значимость. Результаты могут найти применение в задачах математического моделирования и качественного исследования траекторий нелинейных динамических систем, а также для изучения различных процессов в системах естествознания и техники.

Рассмотрены признаки и эмпирические характеристики распределенного ин- теллекта (РИ) как способности коллективного агента (социальной системы) воспринимать, обрабатывать и использовать информацию для достижения собственных объективных це- лей. Во второй части обзора обсуждаются реализации РИ в системах, состоящих из людей: «разум толпы» в неструктурированных сообществах, а также коллективный интеллект ма- лых групп, организационных систем (ОС) и больших систем – государств, народов и циви- лизаций в историческом времени. В отличие от роевого РИ, индивидуумы, составляющие коллективный интеллект в человеческих сообществах, способны к глубокой переработке информации и творческой деятельности. Подчеркнута неразрывная взаимосвязь РИ таких систем с индивидуальным человеческим интеллектом; на примере гибкого управления ре- сурсами в реальном времени отмечен возрастающий вклад ИИ в современный коллектив- ный интеллект. Перечислены факторы, определяющие эффективность РИ мультиагентной системы: когнитивные возможности индивидуумов, структура взаимодействий между ни- ми, коллективное целеполагание, запись, свертывание и обработка внешней информации, создание новых образов окружающей среды и себя в ней. Рассмотрена модульная модель восприятия внешних воздействий.

The paper presents the results of the development of various types of mathematical models of cyber-physical systems based on fuzzy logic and neural network technologies for flight safety analysis, using specific examples to study the applicability of the proposed models for hazards analysis, and also explores approaches to the implementation of mathematical tools in the flight safety control system

Доклад посвящен современным системам компьютерного зрения, имеющим множество приложений (мониторинг объектов и/или ситуаций, автономная навигация, дополненная реальность и др.), в которых требуется применение широкоугольных камер для захвата больших сцен. Как правило, широкоугольные камеры обладают рядом недостатков, один из них — наличие искажений, вызванных, в частности, радиальной дисторсией, вследствие чего не сохраняются подобия и форма объектов. Данные оптические искажения возможно устранять, руководствуясь различными моделями.