Проектирование учебных планов в условиях динамики образовательных стандартов смещается от статичного набора дисциплин к системному моделированию. Этот подход должен учитывать многоуровневые взаимосвязи и логику формирования сквозных компетенций. Целью исследования являются создание и апробация методического инструментария для анализа образовательных программ вузов на основе методов сетевого анализа. Учебный план формализован в виде неориентированного графа, где вершинами выступают дисциплины, а ребрами – связи через общие компетенции. В работе применен многоаспектный сетевой анализ, включающий расчет мер центральности: степени связности, посредничества, близости к другим узлам, степени влиятельности – и ключевых топологических метрик: плотности, модулярности, диаметра и коэффициента кластеризации. Эмпирическую базу составили данные учебных планов трех вузов города Омска. Проведенный анализ выявил существенные структурно-топологические различия в архитектуре образовательных программ, обусловленные их ведомственной принадлежностью и целевыми моделями подготовки. Сетевые метрики позволяют количественно оценить междисциплинарную связность и модульность программ, что недоступно для традиционных подходов. Полученные результаты подтверждают высокий диагностический потенциал сетевого анализа для обоснованной оптимизации учебных планов и верификации соответствия профессиональным компетенциям.

В статье предложена новая система для генерации стеганографического текста, скрывающая двоичные сообщения в семантически связном естественном языке с помощью скрытого пространства, обусловливающего большие языковые модели (LLM). Секретные сообщения сначала кодируются в непрерывные векторы с помощью обученного отображения двоичного кода в скрытое пространство, которое используется для управления генерацией текста посредством донастройки префикса. В отличие от предыдущих методов стеганографии на уровне токенов или синтаксиса, наш метод позволяет избежать явной манипуляции словами и вместо этого работает полностью в скрытом семантическом пространстве, что обеспечивает более плавные и менее заметные результаты. На стороне получателя скрытое представление восстанавливается из сгенерированного текста и декодируется обратно в исходное сообщение.
В качестве ключевого теоретического вклада мы предоставляем гарантию надежности: если восстановленный скрытый вектор находится в пределах ограниченного расстояния от изначального, обеспечивается точное восстановление сообщения, причем граница определяется константой Липшица декодера и минимальным отступом логитов. Этот формальный результат предлагает принципиальный подход к компромиссу между надежностью и емкостью в скрытых стеганографических системах. Эмпирическая оценка как на синтетических данных, так и в практических предметных областях, таких как отзывы на Amazon, показывает, что наш метод достигает высокой точности восстановления сообщений (выше 91%), высокую плавность текста и конкурентоспособную емкость до 6 бит на элемент предложения, сохраняя при этом устойчивость к нейронному стегоанализу. Эти результаты демонстрируют, что генерация со скрытым условием предлагает безопасный и практичный путь для встраивания информации в современные LLM.

Научное соавторство является непосредственным отражением научного сотрудничества. Существуют эмпирические доказательства ценности соавторства, например, статьи с большим количеством авторов, как правило, цитируются чаще, что важно для подсчета различных индексов. Многие зарубежные исследования показывают рост соавторства как в целом, так и в различных научных дисциплинах, однако судить о ситуации с соавторством российских учёных на основании исследований по данным Web of Science или Scopus достаточно сложно по ряду причин.

В настоящей работе по данным портала Math-Net.Ru исследованы некоторые вопросы соавторства в области математических и компьютерных наук в России. В частности, за 2000–2020 годы показаны небольшой, но постоянный прирост среднего числа соавторов на одну публикацию и увеличение количества статей, написанных в соавторстве.

Изучено распределение потоков тепла в Северной Атлантике, рассчитанное по схеме стохастического разностного уравнения, а именно по авторегрессионной схеме первого порядка со случайными коэффициентами. Использована база данных ERA 5, содержащая геофизические данные за 40 лет, с 1979 по 2018 г. Коэффициенты для последовательности авторегрессии определены на основе этих данных ранее и показано, что условия на коэффициенты обеспечивают существование и единственность решения этого разностного уравнения. Метод расчета распределений основан на последовательном интегрировании с использованием авторегрессионной схемы. Выполнены численные эксперименты и проведен их анализ. Установлено, что теоретически рассчитанные распределения хорошо соответствуют своим эмпирическим аналогам. Кроме того, при разбиении исходного временного ряда на выделенное среднее (тренд) и остаток, последний проанализирован как стационарный случайный процесс. Построены выборочные корреляционные функции и показано, что они хорошо аппроксимируются известными аналитическими выражениями, которые допускают фильтрацию и прогноз искомого процесса в явном виде. Численные расчеты выполнены на суперкомпьютере «Ломоносов-2» Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова.

Статья посвящена проблеме проектирования безнасильственной боевой системы для детской ролевой игры. В ней представлены результаты исследования, целью которого была получить эмпирические данные для определения баланса между механиками тактического контроля и силового воздействия.

Научная новизна исследования состоит в эмпирическом выявлении структуры восприятия детьми 6–12 лет различных типов игровых механик: тактических (опосредованное воздействие на врага), тактико-силовых (обезвреживание без прямого урона) и силовых (нанесение прямого урона). На основе сочетания методов карточной сортировки и ассоциативного анализа построена матрица сходства механик, отражающая их категоризацию в детском сознании, выявлены устойчивые эмоциональные реакции и ассоциации детей относительно ключевых элементов боевой системы (лед – контроль, ветер – юмор, электричество – изобретательность, огонь – опасность и пр.).

Выделены три кластера механик («Пропуск хода», «Ослабление и ограничение», «Чистый урон») и составлен рейтинг предпочтений, в котором тактические механики заняли лидирующие позиции, тогда как силовые механики оказались не приоритетными и были охарактеризованы детьми как «скучные». Таким образом, выдвинутая гипотеза относительно предпочтений детской аудитории полностью подтверждена: ядро безопасной боевой системы должны составлять безнасильственные тактические механики (70–80%), обеспечивающие интеллектуальную вовлеченность, в сочетании с тактико-силовыми механиками, направленными на эмоциональную разрядку.

Практическая значимость исследования определяется возможностью применения сформированных рекомендаций при проектировании детских видеоигр, а также при адаптации предложенной методологии для аналогичных исследований.

Одной из важных задач автоматизации деятельности органов государственной власти является подготовка официальных ответных писем. В статье представлено эмпирическое сравнение двух подходов к автоматической генерации официальных ответных писем – на основе шаблонов, определяющих структуру письма, и на основе релевантных примеров писем, отбираемых с помощью Retrieval-Augmented Generation (RAG). В качестве данных использован оригинальный датасет GovLetter, включающий реальные случаи деловой переписки из практики органов власти Ханты-Мансийского автономного округа – Югры.
Генерация осуществлялась с помощью локально развернутой языковой модели с открытыми весами. Качество результатов оценивалось по 12 критериям с применением схемы структурированного промптинга Schema-Guided Reasoning (SGR) и методологии LLM-as-a-Judge. Результаты экспериментов показали, что подход на основе примеров превосходит подход на основе шаблонов по большинству метрик, особенно в точности передачи аргументов, соблюдении официального тона и корректности оформления. Полученные результаты подтверждают потенциал решений, опирающихся на историю документооборота, для эффективной автоматизации подготовки официальных ответных писем.

Исследована проблема создания специализированных корпусных ресурсов для задач автоматизированного анализа политических манипуляций в русскоязычных текстах. Несмотря на активное развитие методов семантического и вычислительного анализа текстов, существующие корпусные ресурсы и схемы разметки в основном ориентированы на англоязычные данные и плохо учитывают языковую и контекстуальную специфику русскоязычных новостных средств массовой информации (СМИ).

Целями исследования были создание специализированного корпуса русскоязычных новостных текстов и разработка схемы разметки, ориентированной на автоматизированный анализ политических манипуляций с учетом особенностей русскоязычного медиапространства. 

В рамках проведенного исследования сформирован корпус фраз, извлеченных из русскоязычных новостных текстов и опубликованных в период 2010–2019 гг., и разработана схема разметки манипулятивных техник. В основе разметки лежит адаптация международных классификаций манипулятивных стратегий, сведенных к ограниченному числу интерпретируемых техник, релевантных для анализа русскоязычных новостных текстов. Предлагаемая схема охватывает эмоциональные, аргументативные и контекстуальные формы манипулятивного воздействия.

Полученные корпус и схема разметки могут использоваться в качестве эмпирической основы для разработки и тестирования методов автоматизированного анализа политических манипуляций в русскоязычных новостных СМИ, а также дальнейших исследований политических и медиа-текстов.

Статья посвящена разработке научно-методического аппарата повышения эффективности защиты цифровых платформ от киберугроз путем создания алгоритмов обработки и детекции с учетом когнитивных особенностей пользователей. Предложена концептуальная модель трехэтапной системы защиты, интегрирующая технические механизмы безопасности с когнитивными моделями принятия решений. Разработан алгоритм эвристической детекции на основе машинного обучения Random Forest с анализом 47 признаков, включающих технические характеристики URL и когнитивно-семантические характеристики контента. Создана методика динамической интеграции четырех источников данных об угрозах, сокращающая время реагирования с 12–14 ч. до 2 ч. Предложен алгоритм рекурсивного анализа цепочек перенаправлений глубиной до десяти уровней для обнаружения замаскированных угроз. Экспериментальная валидация на эмпирической базе объемом около миллиона записей подтвердила точность детекции 87% при обработке ста тысяч записей в час. Разработанные решения обеспечивают соответствие требованиям ГОСТ Р 57580.1–2017 и российского законодательства в области защиты персональных данных.

Рассмотрены особенности и методика применения генеративно-состязательных нейронных сетей (Generative adversarial networks, GAN) для синтеза ионограмм радиозондирования ионосферы в контексте построения статистической модели ионосферы. Предложена специфика наклонного радиозондирования ионосферы, показаны природа данных и их физический смысл. Данные представляют собой конфигурации сеансов радиозондирования, характеристики среды и ионограммы. Описана методика предобработки исходных данных для формирования обучающего корпуса. Приведена общая организация условных GAN, используемых в задачах генерации изображений. Рассмотрены ключевые модификации этого устройства применительно к синтезу ионограмм и схематично продемонстрирована архитектура. Выделены особенности выбора функции потерь, обусловленные знаниями о физическом смысле ионограммы. Как следствие, сформирована составная функция потерь, сочетающая ответ дискриминатора и эвристику. Приведены примеры полученных результатов. Обсуждены проблемы текущей реализации и поставлены задачи дальнейших исследований.