Представлена методика оценки риска при осуществлении различных операций на финансовом рынке, основанная на совместном использовании эконометрических методов и методов нечеткой логики. Используя данную методику, можно определять параметры, влияющие в наибольшей степени на величину уровня финансового риска и финансовой безопасности инвесторов.

В работе рассматривается задача априорной оценки влиянии структуры компьютерной сети на ее интегральный риск для случая древовидной топологии. Результатом является верхняя оценка погрешности приближенного решения задачи оптимального размещения узлов сети в наперед заданной структуре.

Разработана модель извлечения и представления системы целей – задач – индикаторов / мероприятий национальной безопасности по документам стратегического планирования государства. Модель определяет отношения (1) причинно-следственных влияний между целями и задачами документов верхнего уровня целеполагания, и (2) их увязки с группами индикаторов (мероприятий), прослеживаемых в нижестоящих документах. Разработаны аналитические основы структурного анализа модели для решения задач прослеживания структуры связей указанных параметров; проверки (1) их дублирования и непротиворечивости в связанных документах, (2) обеспеченности целей и задач наборами целевых показателей и индикаторов

Data centers must provide sufficient resources to ensure smooth operation of the applications hosted in them under variable workload. In addition to traditional Internet applications, the number of applications requiring highperformance computing, such as machine learning, big data processing, virtual desktop infrastructure applications is growing. Due to the high parallel computing requirements of such applications, the demand for servers with graphics processing units (GPUs) is increasing. Data centers are becoming heterogeneous, including traditional non GPU servers and GPU servers. Many works are devoted to problem of virtual machine placement in homogeneous cloud data centers, but for heterogeneous data centers, the distribution and provision of GPUs to virtual machines requires further study. This paper presents a formulation of the problem of GPU-aware multi-criteria placement of virtual machines to improve the energy efficiency of the data centers, while providing sufficient resources for the operation of virtual machines.

В докладе рассматриваются методы повышения безопасности и надежности работы сложных технических систем различного масштаба и назначения