?
О разработке прикладных решений на основе искусственного интеллекта для обеспечения технологической безопасности
Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика). 2022. Т. 508. С. 28–32.
Масютин А. А., Савченко А. В., Наумов А. А., Самсонов С. В., Тяпкин Д. Н., Беломестный Д. В., Морозова Д. С., Бадьина Д. А.
Основной миссией Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ (Центра ИИ) являются развитие и внедрение технологий искусственного интеллекта в различные сферы жизни человека и общества, отрасли науки и секторы экономики. В рамках деятельности Центра ИИ разрабатываются новые технологии искусственного интеллекта, позволяющие расширить область применения искусственного интеллекта; создаются программные инструменты и средства для применения искусственного интеллекта в отраслях науки и бизнеса, разрабатывается открытая программная библиотека методов искусственного интеллекта для решения задач, имеющих высокую социальную значимость.
Joulitov A.K., Lomazova I.A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4(2) P. 215–224
В майнинге процессов (process mining) графы непосредственного следования (Directly-Follows Graph, DFG) популярны благодаря своей простоте и наглядности. Однако, если процесс является ациклическим, но содержит параллельные события, стандартные алгоритмы построения DFG-моделей могут генерировать «ложные» циклы, которыe не представлены в журнале событий. Такие циклы мешают анализу информационных процессов, значительно снижая интерпретируемость и точность (precision) модели. Эта проблема ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Добрина Д. Н., Нестеренко А. Ю., Прикладная дискретная математика. Приложение 2026 № 19 С. 151–159
Работа содержит результаты формального анализа криптографических механизмов, входящих в состав проекта методических рекомендаций «Защищенный универсальный протокол передачи данных и управления микросхемой интеллектуальной карты» (протокол SECUNDA). Получена формальная модель и перечень трудноразрешимых математических задач, трудоёмкостью решения которых можно оценить стойкость используемых криптографических механизмов. ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
I.I. Sergeev, I.A. Lomazova, Modeling and Analysis of Information Systems 2026 Vol. 33 No. 3 P. 394–419
Объектно-ориентированный process mining сформировался как эффективная парадигма анализа событийных данных, включающих несколько взаимодействующих бизнес-объектов. Существующие методы обнаружения моделей часто опираются на объектно-ориентированные сети Петри с фиксированными кратностями дуг, что ограничивает их способность представлять параметрические закономерности потребления и производства ресурсов, а также отражать количественные зависимости между взаимодействующими типами объектов. В данной работе предлагается метод обнаружения объектно-ориентированных ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26
Добавлено: 22 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1053–1060
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Самарин А. В., Торопов А. Г., Савельев А. Г. и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Singapore: Springer, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Томат А., Sergei O. Kuznetsov, International Journal of Approximate Reasoning 2026 Vol. 197 Article 109754
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Лютова О. И., Актуальные проблемы российского права 2023 № 7 С. 62–70
В статье рассматриваются современные проблемы развития правового регулирования налогового администрирования, а также трансформации содержания обязанностей налогоплательщиков в условиях интенсификации применения технологии искусственного интеллекта. Отмечается, что при неоднозначности нормативного и доктринального понимания содержания термина «искусственный интеллект» чат-бот ФНС России логично рассматривать в качестве предпосылки к созданию искусственного интеллекта для взаимодействия налоговых органов с налогоплательщиками. Отмечена ценность ...
Добавлено: 19 июля 2023 г.
Алексеев А. О., Алексеева И. Е., Ерахтина О. С., В кн.: Цифровые технологии и право: сборник научных трудов I Международной научно-практической конференции (г. Казань, 23 сентября 2022 г.)Т. 3.: Каз.: Издательство «Познание» Казанского инновационного университета, 2022. С. 325–331.
статье исследуются факторы, влияющие на определение уровня риска применения систем искусственного интеллекта. Авторы приходят к выводу, что для определения уровня риска, необходимо оценить влияние таких взаимосвязанных факторов, как тип технологии ИИ, сфера его применения, а также статус разработчика. Для решения данной задачи предлагается построить симплекс в трехмерном пространстве или использовать лепестковую гистограмму. Делениями шкал оценки ...
Добавлено: 24 июня 2023 г.
Гарбук С. В., Искусственный интеллект и принятие решений 2017 № 1 С. 95–104
В работе рассматривается вопрос повышения качества решения задач безопасности на основе создания технологий интеллектуальной обработки информации, поступающей от средств мониторинга. Предложены показатели и критерии качества интеллектуальных технологий, основанные на сопоставлении возможностей автоматизированных систем и человека-оператора при решении различных интеллектуальных задач. Показано преимущество использования интеллектуальных автоматизированных средств тематической обработки информации по сравнению с существующими системами. ...
Добавлено: 12 марта 2019 г.
М.: МАКС Пресс, 2015.
Приводится описание программных систем и инструментов, разработанных сотрудниками факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В.Ломоновсова ...
Добавлено: 16 декабря 2015 г.
Климов Б. А., Романов Д. Ю., Бизнес-информатика 2010 № 2 С. 15–23
В статье рассмотрены современные методы и программные инструменты автоматизации документооборота в рамках проектов разработки программного обеспечения. Проведен анализ и сравнение существующих программных инструментов ...
Добавлено: 27 сентября 2012 г.