Tethered unmanned aerial platforms (tUAVs) possess significant advantages over autonomous drones, primarily due to their capability for prolonged continuous operation, making them suitable for diverse applications. Ensuring the reliability of such platforms is paramount, particularly in scenarios where satellite navigation signals are degraded. This study investigates a laser-based local navigation system (LNS) as a novel solution. This study investigates the reliability of such a LNS for tUAVs using risk tree construction and analysis methodology.

В работе изучается протокол консенсуса в многоагентной системе первого порядка с частичным запаздыванием, в котором часть агентов получает информацию с запаздыванием, а часть – без него. Получен ряд ключевых результатов, а именно условие независимости сходимости данного протокола от запаздывания и выражение для граничного значения запаздывания в ином случае, зависящего от спектра лапласовской матрицы. Так же исследовано асимптотическое поведение протокола в случае сходимости и сходимость к консенсусу.

Рассматривается проблема применения обновлений кибербезопасности (патчей) для программного обеспечения (ПО) автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) с длительным жизненным циклом. Проблема исследуется в рамках этапа эксплуатации системы. Основное внимание уделяется: большому числу уязвимостей, обнаруживаемых в ПО; сложности анализа влияния уязвимости на безопасность системы и функции, выполняемые системой; требованиям к тестированию совместимости обновлений и сертификации ПО после внесения изменений. На основе метода анализа отказов (англ. Failure Mode and Effects Analysis, FMEA) предложена методика, позволяющая упростить анализ влияния уязвимости на кибербезопасность. Она предполагает рассмотрение не каждой отдельной уязвимости, а меньшего по мощности множества сценариев атак. При анализе сценариев атаки также учитывается действие мер защиты. Методика включает в себя простые критерии применения обновлений безопасности по результатам анализа. Приведен пример анализа уязвимости по предлагаемой методике.

Существенный пласт агент-ориентированных моделей социального влияния, начиная с моделей Френча - Харари - ДеГроота и Избирателя, описывает процессы изменения мнений как последовательность локальных взаимодействий агентов, при которых мнение фокального агента - объекта влияния - изменяется в зависимости от его текущего мнения и мнений его окружения, взятых с некоторыми весами. Эти веса отражают влиятельность агентов и могут зависеть от их социального положения, демографических характеристик, а также от силы связей между агентами. Вместе с тем в конкурирующих социологических теориях (теория социальных эпидемий, теория структурной близости, теория структурного разнообразия) постулируется, что сила влияния может варьироваться в зависимости от состава окружения агента, а также структуры связей внутри него. В настоящей работе проводится проверка данных теорий на примере лонгитюдных данных из социальной сети ВКонтакте, описывающих динамику мнений крупномасштабной выборки пользователей (~ 6 500 000) относительно политической повестки. Мы изучаем влияние со стороны пользователей, имеющих радикальные политические (консервативные или либеральные) взгляды на людей с умеренными взглядами. Показано, что рост числа друзей с радикальными взглядами способствует увеличению силы влияния. При этом рост плотности связей в большинстве случаев либо не имеет эффекта на силу влияния, либо стабильно приводит к снижению силы влияния, что согласуется с результатами теории структурного разнообразия.

Производится расширение классических моделей итеративного научения та-ким образом, чтобы учитывались факторы утомления и отдыха. На основе анализа существующих подходов к моделированию утомления и отдыха из различных областей – образования, производства, спорта, медицины – обоснована необходимость дополнения моделей этими процессами. Предложены математические модели, описывающие динамику уровня научения в периоды отдыха и с учетом снижения эффективности освоения навыков из-за утомления. Рассмотрены десять моделей возрастающей сложности: от базовых, без учета утомления, до комплексных, включающих зависимость вероятностей освоения и забывания от времени, а также от фазы отдыха. Показано, что наличие перерывов оптимальной продолжительности позволяет повысить терминальный уровень научения. При этом в модели с утомлением, отдыхом и без забывания оптимальный момент начала отдыха не зависит от меняющейся со временем вероятности освоения и приходится на середину периода формирования опыта. Полученные модели предназначены для прогнозирования производительности, оптимизации образовательных программ, производственных процессов и тренировочных циклов. Работа подчеркивает необходимость учета биологических и когнитивных ограничений при проектировании адаптивных систем обучения.