Введение. Для нелинейных кристаллов семейства боратов характерны высокие значения порога оптического пробоя на длинах волн ближнего инфракрасного диапазона. Как следствие, такие кристаллы являются эффективными генераторами гармоник излучения интенсивных лазерных источников. Последние исследования показали, что нелинейные кристаллы семейства боратов демонстрируют низкое поглощение излучения на субтерагерцовых частотах. Данный факт свидетельствует о возможности их применения в качестве генераторов терагерцового излучения. Выполнено сравнение источников терагерцового излучения на основе преобразования частоты излучения титан-сапфирового лазера в кристаллах бета-бората бария (β-BaB2O4), трибората лития (LiB3O5) и тетрабората лития (Li2B4O7). Метод. Проведен расчет реализуемых типов коллинеарного трехволнового взаимодействия, обеспечивающих генерацию разностной частоты в субтерагерцовом диапазоне с учетом изученной дисперсии главных компонент терагерцового показателя преломления исследованных кристаллов. Для каждого кристалла получены условия фазового согласования и соответствующие длины когерентности. Учитывая тензоры квадратичной восприимчивости, рассчитаны коэффициенты эффективной нелинейности. Выполнены оценка и сравнение эффективности генерации терагерцового излучения в кристаллах с различным срезом. Основные результаты. Результаты расчетов показали, что генерация в кристалле β-BaB2O4 происходит эффективнее на три порядка по сравнению с кристаллом LiB3O5 и на пять — с Li2B4O7. На титан- сапфировом усилителе экспериментально изучена генерация терагерцового излучения в образце кристалла β-BaB2O4 со срезом θ = 5° (где θ — угол между вектором распространения излучения и главной оптической осью z кристалла), обеспечивающим фазовое согласование для частоты 0,3 ТГц. Сравнение экспериментально полученных данных с численным расчетом показало, что на генерацию излучения оказывают влияние типы взаимодействия o – e → e, e – e → o и o – o → o. При этом значение пиковой мощности терагерцового излучения приблизительно составляет 20 кВт. Обсуждение. Полученные данные будут полезны для разработки генераторов интенсивного излучения субтерагерцового диапазона, основанных на преобразовании энергии мощных лазерных источников. Полученные результаты показали, что увеличение интенсивности оптических полей до предпороговых значений для кристалла β-BaB2O4 позволит достичь десятков гигаватт пиковой мощности терагерцового излучения. Такие источники излучения могут найти применение в системах зондирования атмосферы и ускорителях заряженных частиц.

Введение. Представлена математическая модель чувствительного элемента рефрактометрического волоконно- оптического датчика, принцип действия которого основан на явлении поверхностного плазмонного резонанса. Конструкция чувствительного элемента представляет собой последовательное соединение многомодового (MMF), одномодового (SMF) и многомодового волокон, образующих MMF-SMF-MMF структуру. SMF-участок покрыт тонкой пленкой золота. Метод. Для моделирования элемента применен подход, используемый при расчете классической конфигурации Кречмана для объемных оптических структур. Показатель преломления волокна рассчитан на основе уравнения Селлмейера, а показатель преломления золота определен с использованием модели Друдэ. Результаты моделирования сопоставлены с экспериментально полученными спектрами пропускания изготовленных образцов чувствительных элементов. Основные результаты. Для апробации модели изготовлены чувствительные элементы волоконно-оптических датчиков со следующими параметрами: диаметры сердцевин многомодового волокна 62,5 мкм, одномодового волокна — 9 мкм, покрытие SMF-участка пленкой из золота толщиной 50 нм. Получены спектры пропускания чувствительных элементов волоконно-оптических датчиков в водных растворах глюкозы различной концентрации. Продемонстрировано, что предложенная модель хорошо описывает полученные в результате экспериментов спектры пропускания чувствительных элементов на основе MMF-SMF-MMF структур в области поверхностного плазмонного резонанса. Обсуждение. Разработанная модель может найти применение при оптимизации конструкции чувствительного элемента рефрактометрических волоконно-оптических датчиков с целью повышения чувствительности. Модель может быть использована при разработке алгоритма опроса чувствительных элементов на основе волоконных MMF-SMF-MMF структур.

Введение. Рассмотрена задача исследования чувствительности эллипсоидных частотных показателей качества многомерных динамических систем к вариациям параметров. Метод. Для решения задачи использован аппарат функций чувствительности экстремальных элементов сингулярного разложения вещественнозначных передаточных матриц. Основные результаты. Совместное использование аппарата частотной чувствительности с методом пространства состояний позволило построить модели чувствительности. На основе полученных моделей определены эллипсоидные оценки функций частотной чувствительности по состоянию, выходу и ошибке линейных многомерных непрерывных систем в форме мажорант и минорант этих функций. Для вычислений применено сингулярное разложение матриц, составленных из функций частотной параметрической чувствительности. Полученные эллипсоидные оценки благодаря содержательным возможностям сингулярного разложения матриц обладают свойством минимальной достаточности. Такой подход позволяет использовать элементы левого сингулярного базиса, соответствующих экстремальным сингулярным числам, для выделения в пространствах состояния, выхода и ошибки подпространства, характеризующиеся для каждого значения частоты наибольшей и наименьшей по норме вариацией амплитудно-частотной характеристики. Использование правого сингулярного базиса дало возможность в пространстве параметров выделить подпространства, порождающие наибольшую и наименьшую по норме вариацию амплитудно-частотной характеристики. Обсуждение. Предложенный подход решил проблему «оптимального номинала — выбора номинального значения вектора первичных физических параметров агрегатов объекта управления, доставляющих многомерному управляемому процессу наименьшее значение эллипсоидных оценок функций частотной чувствительности. К таким параметрам относятся: размеры различных деталей и характеристики точности их изготовления, физические свойства материалов, а также различные величины, определяющие их конструктивное исполнение. Подход позволил осуществить сравнение протекания многомерных управляемых процессов по эллипсоидным оценкам частотной параметрической чувствительности.

Введение. Представлены результаты исследования морфологии и фотокаталитического разложения воды тонких нанопористых пленок в виде фрактальных дендритов из серебра и меди, а также их соединений — йодида и оксида. Метод. Нанопористые слои из серебра и меди синтезированы методом химической реакции замещения на металлических подложках. Йодирование проведено в парах йода. Оксидирование выполнено путем нагрева на воздухе. Изучение морфологии и состава синтезированных слоев осуществлено с помощью сканирующего электронного микроскопа. Основные результаты. Показано, что уже через 2–3 с после начала реакции на подложках формируются металлические нанопористые слои толщиной до 1 мкм. Слои серебра состоят из кристаллических гексагональных пластин и микро- и нанодендритов. В случае реакции замещения с солью меди сразу происходит формирование слоя, состоящего из медных микродендритов. Внутренний квантовый выход фотокатализа воды для слоев с серебром и медью, а также слоев металл-полупроводник составил 0,4– 0,45 %. Обсуждение. Полученные результаты могут быть использованы для создания фотокатодов с большой поверхностью для фотокаталитического разложения воды с целью получения водородного топлива.

Органические тонкопленочные полевые транзисторы (Organic thin film transistors, OTFTs) широко используются по нескольким причинам. Процессы их проектирования менее сложны, чем при традиционной кремниевой технологии, которая требует особые методы фотолитографического формирования рисунка и процессов высокотемпературного и высоковакуумного осаждений. Наиболее трудоемкие процедуры, используемые в  традиционной кремниевой технологии, могут быть заменены низкотемпературным осаждением и обработкой на твердый раствор. OTFT на основе однослойной диэлектрической среды имеют большой ток утечки между истоком и стоком из-за несовместимости сопротивлений диэлектрической среды. В работе представлена модель трехслойной диэлектрической среды на основе органического полупроводника пентацена. В трехслойном OTFT использованы три диэлектрические среды: SiO2, POM-H (полиоксиметилен-гомополимер) и PEI-EP (полиэтиленимин-эпоксидная смола) для снижения тока утечки и увеличения подвижности между истоком и стоком. Выполнена оценка и сравнение значений параметров: тока стока IDS, порогового напряжения Vt и подвижности μ для разработанного трехслойного диэлектрического OTFT с одно- и двухслойными моделями. Полученные значения параметров для разработанной модели OTFT при напряжении затвора VG = –10 В составили: IDS = –4,44 мА; μ = 0,0215 см2/(В·с) (для напряжения стока VDS = –2,5 В) и Vt =0,2445 В. Полученные значения параметров оказались больше, чем в одно- и двухслойных диэлектрических моделях OTFT. Таким образом, математическое моделирование разработанной трехслойной структуры продемонстрировало улучшение электрических характеристик по сравнению с другими типами OTFT.

Введение. Исследованы инфракрасные спектры тонких пленок смеси диоксида углерода (CO2) и воды (H2O), полученных методом осаждения из паровой фазы, в диапазоне температур 11–180 К. По результатам анализа спектров изучено образование гидратов и клатратов. Метод. Для исследования образующихся тонких пленок применены методы инфракрасной спектроскопии, масс-спектроскопии и оптического анализа. Инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье (Fourier transform infrared, FTIR) позволила идентифицировать молекулярный состав и структурное состояние молекулярных смесей. Масс-спектроскопия и анализ интерференционной картины применены для дополнительного подтверждения образования определенных структур смеси CO2 и H2O. Основные результаты. Показано, что в смеси CO2 и H2O происходит образование гидратных и газово-гидратных структур CO2. Образованные гидратные соединения удерживают молекулы CO2 в своих структурах и не позволяют ему сублимировать при температуре сублимации свободного CO2 (93 К) при давлении Р = 0,5 мкторр. При этом температура сублимации связанных в гидратные структуры молекул CO2 лежит в интервале 147–150 К. Для выбранного соотношения концентраций CO2 (25 %) и H2O (75 %) показано, что изменение в спектрах и результаты масс-спектроскопии свидетельствуют о неполной гидрадизации смеси. Часть молекул CO2 остаются в свободном состоянии и сублимируют при более низкой температуре. Подтверждено, что увеличение показателя преломления при уменьшении концентрации H2O в смеси от 100 % до 25 % свидетельствует об увеличении менее плотных образований в сравнении с аморфными структурами конденсатов CO2 и H2O. Обсуждение. Полученные результаты расширяют знания о процессах клатратного и гидратного образований в смесях CO2 и H2O, о физических характеристиках их строения и изменении характеристик в зависимости от способа образования. Исследование представляет интерес для современной физики конденсированного состояния.

Введение. Применение современных систем видеонаблюдения сопряжено с решением задач мониторинга деятельности персонала и соблюдения технологического процесса на основе анализа и обработки больших объемов видеоданных. Это приводит к удорожанию хранилища информации, затратам временных ресурсов персонала на поиск ключевых событий на длительных временных отрезках. Рассмотрена задача повышения информационной ценности хранимых данных с камер видеонаблюдения на основе фильтрации кадров и оценки энтропии. Метод. Предложена реализация алгоритмов обработки и сжатия информации, направленных на снижение объема хранимых видеоданных. Применение данной реализации способствует повышению общей информационной ценности, эффективности работы систем видеонаблюдения за счет оптимизации объемов хранимой информации и увеличению соотношения полезной информации. Для повышения информационной ценности видеоданных предложен метод, включающий использование современных технологий сжатия видео, алгоритма фильтрации кадров и оценку обработанного видео по метрике энтропии Шеннона. Основные результаты. Выполнены анализ и сравнение существующих алгоритмов сжатия видеоданных. Проведен эксперимент, в результате которого доказана корреляция между высокими значениями энтропии и информационной ценностью кадра. Успешно апробирован алгоритм фильтрации кадров, позволивший повысить энтропию в 5,4 раза и сократить длительность видео в 8 раз. Использование методов сжатия видеоданных и эффективных кодеков, например, H.265/HEVC позволило уменьшить объем файла по сравнению с исходным в 14,57 раз. Рассмотрена апробация предложенного метода при решении задач фильтрации, передачи и хранения видеоданных для повышения информационной ценности видеоданных, производительности процессов анализа и поиска информации за счет снижения избыточных, малополезных фрагментов данных. Обсуждение. Преимущество представленного метода заключается в удалении избыточных кадров на основе анализа движения и оценки энтропии видеоданных, комбинации различных подходов по снижению объема передаваемой и хранимой информации. Применение метода позволит повысить эффективность хранения данных в различных системах видеонаблюдения (для логистических центров, складских комплексов, торговых помещений).

Введение. Атаки на веб-приложения являются частым направлением атаки на информационные ресурсы злоумышленниками различного уровня подготовки. Подобные атаки возможно исследовать с помощью анализа HTTP-запросов, произведенных атакующими. В работе исследована возможность выявления групп атакующих по данным событий систем обнаружения вторжений. Выявление групп атакующих позволяет улучшить работу аналитиков безопасности, расследующих и реагирующих на инциденты, снизить влияние событийной усталости при анализе событий безопасности, а также поможет выявить шаблоны и ресурсы атак злоумышленников, что повысит качество защиты системы в целом. Метод. Выявление групп атакующих в рамках предложенного метода выполнено на основании последовательности этапов. Проведено разбиение запросов на токены по регулярному выражению, основанному на особенностях протокола HTTP и атак, которые часто встречаются и выявляются системами обнаружения вторжений. Выполнено взвешивание токенов алгоритмом TF-IDF (Term Frequency- Inverse Document Frequency), что позволяет выделить редкие токены. На следующем этапе произведено отделение основного ядра запросов, не содержащих в себе редкие слова, совпадение по которым позволяет говорить о связанности событий. Таким образом происходит отделение использования публичных, доступных открыто от разработанных или модифицированных атакующими, инструментов атаки. Для определения расстояния применено манхэттенское расстояние. На последнем этапе проведена кластеризация методом DBSCAN (Density- based Spatial Clustering of Applications with Noise). Основные результаты. Показано, что данные полезной нагрузки HTTP-запросов могут использоваться для выявления групп атакующих. Предложен эффективный метод токенизации, взвешивания и кластеризации рассматриваемых данных и использование метода DBSCAN для кластеризации в рамках метода. Проведена оценка метрик: однородности, полноты и V-меры кластеризации, получаемых различными методами на наборе данных CPTC-2018. Выявлено, что предлагаемый метод позволяет получить кластеризацию событий, обладающую высокой однородностью и достаточной полнотой. Представлено комбинирование кластеризации с кластерами, образованными другими методами, с большой однородностью кластеризации для получения высокого показателя полноты и V-меры при сохранении большой однородности. Обсуждение. Предложенный метод может найти применение в работе аналитиков безопасности в SOC (Security Operations Center), CERT (Computer Emergency Response Team) и CSIRT (Cybersecurity Incident Response Team) как при противодействии вторжениям, так и в сборе данных о техниках и тактиках атакующих, включая атаки уровня APT (Advanced Persistent Threat). Метод позволит выявлять шаблоны следов инструментов, используемых атакующими, что даст возможность проводить атрибуцию атак.

Введение. Исследована актуальная и востребованная задача детекции ключевых точек лица. Рассмотрены существующие подходы к решению задачи детекции ключевых точек лица, часто классифицируемые на параметрические и непараметрические. Определен наиболее качественный на сегодняшний день подход, основанный на методах глубокого обучения. Предложено два решения: капсульная сеть с динамической маршрутизацией и глубокая капсульная сеть. В качестве данных для проведения эксперимента выбраны 10 000 сгенерированных лиц из базы сайта Kaggle, размеченных с помощью фреймворка MediaPipe. Метод. Предложен метод использования капсульных архитектур нейронных сетей для решения задачи детекции ключевых точек лица. Метод включает в себя использование сегментации по распознанным с помощью фреймворка MediaPipe ключевым точкам лица. Для построения сетки лица применена триангуляция Делоне. Предложена архитектура глубокой капсульной сети с учетом семантической сегментации. Основные результаты. На основе размеченных данных выполнены эксперименты по детекции ключевых точек с помощью разработанных капсульных нейронных сетей. По результатам тестирования получены значения функции потерь 2,5–2,9 и точности 0,87–0,9. Обсуждение. Предложенная архитектура может быть использована в технологиях по сопоставлению геометрий сеток лица реального человека и трехмерной модели. Архитектура может найти применение в исследованиях капсульных нейронных сетей в области обработки и анализа изображений.

Обеспечение безопасности объектов критической информационной инфраструктуры — активно развивающееся направление в сфере информационной безопасности на национальном и мировом уровне. Категорирование объектов критической инфраструктуры является составной частью общего процесса обеспечения безопасности. При динамично изменяющемся уровне угроз процесс определения категории объекта все еще недостаточно оптимален. На основе существующих требований российских и международных стандартов оценивание объектов критической инфраструктуры проводится не всегда оперативно и корректно. Также не формируются численные оценки, не обеспечивается объективность оценки и последующей переоценки со стороны независимых экспертов. В работе представлен анализ актуальных требований в области категорирования объектов критической инфраструктуры, применяемых в Российской Федерации. Выполнен сравнительный анализ национальных нормативных правовых актов Российской Федерации и системы международных стандартов в области информационной безопасности. Рассмотрено регулирование процессов категорирования объектов критической инфраструктуры. Обоснована необходимость формирования численных значений критериев значимости для корректного определения и последующей независимой оценки (переоценки) категории объектов критической инфраструктуры. Представлены рекомендации по совершенствованию процесса категорирования объектов критической инфраструктуры и формированию численных оценок. Реализация приложенных рекомендаций позволит повысить точность, объективность и достоверность процесса создания современных систем обеспечения информационной безопасности.

Введение. Рассмотрена задача оценки безопасности сетевой инфраструктуры. Разработаны и формализованы быстро вычислимые метрики безопасности сети. Метрики предназначены для оценки уровня информационной безопасности сети и применимы для использования в оптимизационных задачах, направленных на перестроение сети по требованиям безопасности. Метод. Разработано три метрики безопасности с различной степенью детализации. Сформирован набор важных параметров сетевой инфраструктуры, которые важны для каждого узла с точки зрения продвижения по сети. Набор параметров учитывает актуальные методы бокового перемещения (lateral movement), формализованные в матрице MITRE ATT&CK. Степень детализации метрики позволила учесть наличие в сети терминального доступа, а также фактическую структуру сетевого пути от субъекта к объекту доступа. Основные результаты. Произведено сопоставление результатов предложенной базовой метрики с аналогичными метриками других авторов. Показано, что метрика чувствительна к изменениям существенных параметров сети, а результаты ее вычисления согласуются с результатами вычисления других метрик. Выполнена оценка предложенного метода сегментации сети, основанного на группировке субъектов и объектов. Метод позволил значительно повысить защищенность сети за счет объединения схожих субъектов и объектов в группы даже при отсутствии правил межсетевого экранирования. Обсуждение. Предложенные метрики могут быть использованы в качестве основы для методов сегментации сетевой инфраструктуры и перестроения существующей сети по требованиям безопасности. При этом они не зависят от параметров, для которых необходима субъективная оценка, а также не учитывают наличие известных уязвимостей, закрытие которых влияет на безопасность в целом, но не отражает защищенность сетевого взаимодействия. Наиболее существенным преимуществом можно считать значительно более быстрое вычисление по сравнению с аналогами.  

Введение. Kubernetes — широко используемая платформа с открытым исходным кодом для управления контейнеризированными нагрузками и развертывания приложений в микросервисной архитектуре. Несмотря на популярность, платформа Kubernetes имеет многочисленные проблемы, связанные с безопасностью. Существующие решения для обнаружения аномального поведения в среде Kubernetes не позволяют детектировать аномальную активность, связанную с атаками злоумышленников, в режиме реального времени. Метод. Представлен новый способ сбора характеристик с узлов платформы Kubernetes для обнаружения  аномалий. Предложен новый агент мониторинга с собственными экстракторами и настраиваемыми правилами, которые собирают важные метрики с узлов реальной системы Kubernetes и экспортируют их в центральный набор данных. Применены метрики (связанные с использованием диска, процессора и сети), полученные от экспортеров Prometheus. Основные результаты.  Выполнена симуляция в реальной среде Kubernetes на облачной платформе Microsoft Azure. Полученные результаты показали, что предложенный агент успешно собрал 24 метрики в централизованную базу данных за короткое время. Отобранные метрики могут быть использованы для создания размеченного набора данных временных рядов с аномалиями, создаваемыми микросервисом. Данное решение позволит обнаруживать атаки в реальном времени в среде Kubernetes на основе поведения скомпрометированных узлов в ее кластере. Обсуждение. Предложенный способ и разработанный агент мониторинга могут быть применены для формирования наборов данных для обучения моделей детектирования аномалий в среде Kubernetes, основанных на технологиях искусственного интеллекта, в режиме реального времени. Полученные результаты будут полезны исследователям и специалистам в области кибербезопасности приложения Kubernetes.

Введение. В современных эластичных системах важной задачей является прогнозирование изменений в нагрузочной процессах. Оценка скорости изменения нагрузки помогает заблаговременно адаптировать структуру системы для сохранения качества обслуживания пользователей. В современных решениях мало внимания уделено анализу скорости изменения нагрузки, которая напрямую влияет на то, насколько заранее необходимо включать или выключать узлы из вычислительного процесса. В большинстве случаев данные интервалы запуска задаются заранее установленными эмпирическими значениями. Для определения скорости изменения нагрузочного процесса достаточно решить задачу линейной аппроксимации на промежутке возрастания или убывания функции нагрузки от времени. Существующие методы линейной аппроксимации не удовлетворяют всем требованиям, предъявляемым к окружениям эластичных систем. В связи с этим необходима разработка собственного метода аппроксимации. Метод. Упрощенный метод линейной аппроксимации основан на расчете центра масс исходного набора данных, а также среднего относительного отклонения упорядоченных точек по оси ординат друг от друга. Новизна предложенного метода заключается в одновременном константном потреблении памяти и отсутствии операций с квадратичными зависимостями. Это позволит учесть все требования, предъявляемые к функционирующим в окружениях эластичных систем методам. Основные результаты. Разработан генератор точек в двумерной плоскости для получения набора упорядоченных точек, разбросанных относительно заданной прямой. Генератор позволяет оценить точность предлагаемого метода аппроксимации относительно других методов путем расчета среднего результирующего отклонения сгенерированных точек от заданной прямой. С доверительной вероятностью 0,95 показано, что при максимальном количестве точек в исходном наборе данных, равном 10 000, снижение времени выполнения аппроксимации благодаря разработанному методу достигает 23 %. Значение среднего отклонения для разработанного метода и метода наименьших квадратов, полученное в рамках экспериментов, одинаково. Обсуждение. Полученные результаты могут быть применены в сервисах автоматического масштабирования эластичных систем с целью снижения времени выполнения прогнозов скорости изменения нагрузочных процессов. Разработанный метод, в отличие от метода наименьших квадратов, лишен недостатка, связанного с операциями с квадратичными зависимостями, что обеспечивает возможность более широкого его применения в условиях ограниченности разрядной сетки некоторых архитектур.

Введение. Представлены результаты моделирования и выделения ролей станций (остановок) сетей общественного транспорта на примере Санкт-Петербурга (Россия). Метод. Моделирование выполнено с применением нового подхода, предложенного авторами, на основе взвешенных сетей с атрибутами узлов. Узлы представляют собой станции (остановки) общественного транспорта, сгруппированные по их геопространственному положению. Атрибуты узлов содержат информацию о социальной инфраструктуре вокруг станций. Взвешенные связи интегрируют информацию о расстоянии и количестве пересадок в маршрутах движения между станциями. Выделение ролей осуществлено с помощью кластеризации станций по их топологическим и семантическим атрибутам. Основные результаты. Предложен программный фреймворк для решения задачи выделения ролей в сети общественного транспорта. Результаты его применения показаны на примере набора данных транспорта Санкт-Петербурга. Выделены значимые роли узлов сети с точки зрения топологических и инфраструктурных особенностей. Выполнена оценка общей эффективности сети общественного транспорта. Обсуждение. Результаты работы подхода могут быть использованы городской администрацией для выявления транспортных и инфраструктурных недостатков сети общественного транспорта Санкт-Петербурга для улучшения функционирования сети в будущем.

Введение. Исследована возможность использования цифровых следов пользователей онлайн социальной сети, на примере тематики сообществ, для поддержки принятия решений в рамках профориентационной диагностики. Метод. Проведен статистический анализ: описательные статистики, z-критерий для сравнения двух групп и регрессионный анализ. В качестве цифровых следов пользователей проанализированы тематики подписок пользователей на различные сообщества, доступные в социальной сети, а также указанный в профиле пол респондента и количество друзей в социальной сети. Социально-профессиональная направленность личности оценена на основании результатов прохождения теста Голланда (под редакцией Г.В. Резапкиной). Выполнен поиск тенденций взаимосвязи между цифровыми следами пользователей, выраженными тематиками подписок, и ключевыми индикаторами соцально-профессиональной направленности, отраженными в результатах теста Голланда, по данным пилотного исследования, проведенного с помощью приложения в онлайн социальной сети. Основные результаты. По результатам статистического анализа подтверждена гипотеза, что интересы пользователя, в виде тематик сообществ, взаимосвязаны с результатами теста Голланда. Доказаны гипотезы о существующих различиях в группах мужчин и женщин исследуемых признаков (результатов прохождения теста Голланда и ведущей тематики подписок на сообщества). При помощи регрессионного анализа среди группы женщин найдены взаимосвязи между преобладанием тематики сообществ «Образование» и ключевыми индикаторами: A (Художественный), E (Предприимчивый), I (Интеллектуальный); преобладанием тематики «Стиль жизни» и выраженностью индикаторов: C (Конвенциональный), I, A, E; «Средства массовой информации» и индикатором C. Среди группы мужчин была найдена взаимосвязь между преобладанием тематики «Спорт» и индикатором E. Обсуждение. Результаты работы расширили пространство потенциальных предикторов профессиональной ориентации пользователей. Получена основа для проведения крупномасштабных исследований по квантификации и построению предиктивных моделей ключевых индикаторов профессий по тематикам подписок пользователей. Результаты могут быть использованы в направлении развития комплексного подхода к созданию рекомендательной системы для профессиональной ориентации пользователей.

Нейродегенеративное заболевание глаз — глаукома, вызывается повышением внутриглазного давления сетчатки. Это вторая по значимости причина слепоты в мире. Отсутствие раннего диагноза приводит к полной слепоте. Актуальной проблемой является создание системы диагностики, которая может функционировать без большого количества оборудования, высококвалифицированного медицинского персонала и занимает мало времени. Предложенное в работе моделирование состоит из трех этапов: предварительная подготовка, тонкая настройка и логический вывод. Вероятностная пиксельная идентификация (байесовский вариант) позволяет прогнозировать тяжесть заболевания по наличию визуальных признаков, таких как аномалия кровеносных сосудов, наличие твердых экссудатов и ватообразных очагов. Рассмотрено сочетание машинного обучения, глубокого обучения и методов обработки изображений для оценки и идентификации диагностических изображений. Входное изображение проверено с использованием байесовской архитектуры связанных компонентов. Для обнаружения области интереса (ROI) применен алгоритм наиболее яркого пятна. Для обнаружения стадий диабетической ретинопатии по фотографиям глазного дна выполнены расчеты диска и чаши зрительного нерва. Изображения сегментированы от 0 до 4 с использованием архитектуры VGGNet16 и алгоритма SMOTE. Представленная модель с применением алгоритма ResNet на основе ансамбля с Efficient Net дала оценку точности 93 % и предсказанный коэффициент Каппа изображения (p < 0,01) 0,755 набора данных изображения сетчатки глазного дна.