Готовые дипломные работы, курсовые, контрольные и рефераты по
информатике, информационным технологиям

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы 5
1.1. Основы теории упругости 5
1.2. Расчет волновых полей в многослойной упругой среде 6
1.3. Модель, методы решения 7
Глава 2. Выбор технологий и инструментов разработки 11
2.1. Обзор технологий для создания Windows Forms приложений 11
2.2. Выбор инструментов для реализации функционала программы 12
2.3. Используемые библиотеки и фреймворки 14
2.4. Вывод 16
Глава 3. Техническое задание 17
Глава 4. Реализация программы 19
Глава 5. Тестирование программы 24
Глава 6. Графическая реализация 26
Заключение 32
Список литературы 33
Приложение 36

Введение 4
Глава 1. Аналитическая часть 6
1.1. Анализ предметной области 6
1.1.1. Рынок SIEM-систем в мире 8
1.1.2. Экономический анализ деятельности организации 13
1.1.3. Организационная структура и система управления 14
1.1.4. Состояние и стратегия развития информационных технологий 15
1.2. Анализ организации прикладных и информационных процессов 16
1.2.1. Описание существующей организации прикладных процессов 16
1.2.2. Анализ недостатков организации прикладных процессов 19
1.2.3. Формирование предложений по автоматизации прикладных процессов 20
1.3. Постановка задачи автоматизации (информатизации) 21
1.3.1. Цель и задачи проекта автоматизации 21
1.3.2. Построение и обоснование модели новой организации прикладных процессов 23
1.3.3. Спецификация функциональных требований к информационной системе 24
1.3.4. Спецификация нефункциональных требований к информационной системе 24
Глава 2. Проектная часть 29
2.1. Информационное обеспечение 29
2.1.1. Построение схемы сети и настройка ПО 29
2.1.2. Входная информация 30
2.1.3. Настройка правил детектирования31
2.1.4. Выходная информация 32
2.2. Программное обеспечение 35
2.2.1. Установка AlienVault OSSIM 35
2.2.2. Подготовка рабочего стола администратора AlienVault OSSIM 36
2.2.3. Подготовка целевой системы 38
2.2.4. Настройка OSSIM AlienVault 32
2.2.5. Проверка работы OSSEC-агента HIDS 34
2.3. Техническое обеспечение 43
2.4. Проведение атак на целевую систему и мер по их устранению 43
2.4.1. Использование mimikatz для получения пароля пользователя 44
2.4.2. Скрытое создание пользователя в группу «Администраторы» 46
2.4.3. Проведение SMB-brute атаки на целевую систему 47
2.5. Анализ полученных результатов в ходе проведения атак 48
2.5.1. Использование программы mimikatz для получения пароля пользователя 48
2.5.2. Скрытое создание пользователя в группу «Администраторы» 50
2.5.3. Проведение SMB-brute атаки на целевую систему 52
2.6. Презентация пилотного проекта 53
2.7. Оценка эффективности проекта 54
Заключение 58
Список литературы 59
Приложение 63

Введение 4
Глава 1. Обработка изображений 5
1.1. Представление цифрового изображения 5
1.2. Градационные преобразования 6
1.3. Видоизмененные гистограммы 8
1.4. Пространственная фильтрация 9
1.5. Двумерное дискретное преобразование Фурье 11
1.6. Цифровой шум 13
Глава 2. Измерение пульса человека 14
2.1. Частота сердечных сокращений 14
2.2. Способы измерения человеческого пульса 15
Глава 3. Методы бесконтактного измерения пульса 17
3.1. Фотоплетизмография 17
3.2. Метод с использованием разложения на цветные составляющие изображения лица, записанного на видео 18
3.3. Метод с использованием оценки микродвижений головы 22
Заключение 26
Список литературы 27

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИМЕНЕНИЯ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧИ TEXT-TO-SQL 6
1.1. Задача Text-to-SQL: постановка, бенчмарки и методы решения 6
1.2. Технологии дообучения LLM для задачи Text-to-SQL. Модель SQLCoder 11
Выводы по главе 1 21
ГЛАВА 2. ТЕХНОЛОГИЯ RAG И ФРЕЙМВОРК VANNA.AI ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ НА SQL 22
2.1. Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG): архитектура и применение 22
2.2. Возможности и практическое применение Vanna.AI для Text-to-SQL 32
Выводы по главе 2 45
ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ АГЕНТНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ TEXT-TO-SQL 46
3.1. Агентная система для преобразования текста в SQL с автоматическим исправлением ошибок 46
3.2. Экономическая эффективность проведенных мероприятий 55
Выводы по главе 3 62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 63
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 66
ПРИЛОЖЕНИЕ 70

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ 5
1.1. Описание организации и постановка бизнес-задачи 5
1.2. Основные характеристики DuckDB и ChromaDB 10
Выводы по первой главе 15
ГЛАВА 2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 17
2.1. Разработка аналитической подсистемы анализа данных о сотрудниках организации с использованием DuckDB 17
2.2. Разработка аналитической подсистемы анализа данных о сотрудниках организации с использованием ChromaDB 24
2.3. Экономическое обоснование выбранного решения 29
Выводы по второй главе 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 34

Введение 3
Глава 1. Трехмерный графический редактор Autodesk 3D Max 5
1.1. Трехмерная графика 5
1.2. Элементы интерфейса Autodesk 3D Max. Состав 3D-модели 7
1.3. Анимация 10
Глава 2. Разработка иллюстрации круговорота воды в природе 14
2.1. Создание ландшафта 14
2.2. Создание объектов природы 20
2.3. Создание анимации иллюстрации 28
Заключение 31
Список литературы 32

Введение 3
1. Определение основы гипертекстового языка программирования HTML 4
1.1. Спецификация гипертекстового языка HTML 6
1.2. Структура документа HTML 9
1.3. Версии гипертекстового языка HTML 11
2. Создание Wеb сайта на языке HTML 14
2.1. Общие сведения о создании Wеb страниц 14
2.2. Оформление Wеb страницы на языке HTML 17
2.3. Основные теги HTML для создания Wеb страницы 19
3. Практическая часть курсовой работы 27
Заключение 34
Список литературы 35

Введение 3
Глава 1. Компьютерные сети и их модели 5
1.1. Режимы работы беспроводных сетей 5
1.2. Виды топологий 5
1.3. Режим ad hoc 6
1.4. Графовые грамматики 8
Глава 2. Разработка моделей 10
2.1. Моделирование константных графов 10
2.2. Нахождение кратчайшего пути в компьютерной сети 20
Заключение 24
Список литературы 25
Приложение 26

Введение 3
Глава 1. Анализ предметной области 6
1.1. Теоретические аспекты анализа исходного кода 6
1.2. Типология анализа исходного кода 7
1.3. Примеры сканеров исходного кода 8
Глава 2. Сканер исходного кода SonarQube 13
2.1. Общее описание функционала SonarQube 13
2.2. Принцип работы SonarQube 15
2.3. Расширение для сред разработки SonarLint 17
Глава 3. Применение сканера исходного кода SonarQube 18
3.1. Подготовка к анализу исходного кода 18
3.2. Анализ исходного кода проекта 25
3.3. Обзор результатов анализа исходного кода 62
Заключение 72
Список литературы 74

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы исследования интеллектуального анализа данных 6
1.1. Интеллектуальный анализ данных: понятие, сущность, содержание, сферы применения 6
1.2. Методы интеллектуального анализа данных 11
1.3. Цифровая экономика 40
1.4. Process Mining как технология повышения эффективности бизнеса 45
Глава 2. Общая характеристика организации 56
2.1. Обзор отрасли 56
2.2. Функциональная структура объекта исследования 67
2.3. Анализ информационных потоков предприятия 77
Глава 3. Проектная часть 81
3.1. Обоснование решения по оптимизации работы предприятия 81
3.2. Интеграция ARIS Process mining 84
3.3. Результаты от внедрения средств Process mining 92
Заключение 93
Список литературы 94

Введение 3
Глава 1. Информационные технологии как неотъемлемая часть современного общества 5
1.1. Понятие, виды, свойства и методы информационных технологий 5
1.2. Электронный бизнес и его составляющие 11
1.3. Взаимосвязь информационных технологий и электронного бизнеса 12
Глава 2. Анализ применения информационных технологий в становлении электронного бизнеса 14
2.1. Роль информационных технологий в электронном бизнесе России 14
2.2. Проблемы применения информационных технологий в сфере электронного бизнеса 15
2.3. Тенденции и перспективы развития информационных технологий в сфере электронного бизнеса 17
Заключение 21
Список литературы 22

Введение 3
Глава 1. Правовое обеспечение и исторические условия развития системы общественного питания в г. Москве 5
1.1. Развитие нормативной базы организации общественного питания г. Москвы 5
1.2. Становление и эволюция инфраструктуры общественного питания г. Москвы 16
Глава 2. Применение информационных технологий на предприятиях общественного питания г. Москвы 26
2.1. Тенденции развития и внедрения информационных технологий на предприятиях г. Москвы 26
2.2. Базовые информационные системы, применяемые в ресторанах быстрого обслуживания г. Москвы 32
Глава 3. Пути повышения эффективности работы предприятий общественного питания г. Москвы на основе внедрения современных информационных технологий 48
3.1. Оценка эффективности внедрения и использования информационных технологий на предприятиях общественного питания г. Москвы (на примере ЗАО «Москва-Макдоналдс») 48
3.2. Разработка рекомендаций инновационного развития в области информационных технологий на предприятиях общественного питания г. Москвы 56
Заключение 60
Список литературы 62

Введение 3
1. Основные свойства нейронных сетей 4
2. Векторная модель документа 8
3. Архитектуры нейронных сетей в решении задач анализа текста 13
Заключение 19
Список литературы 20

Введение 3
Глава 1. Аналитическая часть 7
1.1. Анализ предметной области 7
1.1.1. Экономический анализ деятельности объекта исследования 10
1.1.2. Организационная структура и система управления 12
1.1.3. Состояние и стратегия развития информационных технологий 15
1.2. Анализ организации процессов в организации 17
1.2.1. Организация прикладных и информационных процессов 17
1.2.2. Анализ недостатков организации бизнес и информационных бизнес-процессов 19
1.2.3. Формирование предложений по автоматизации процессов 20
1.3. Постановка задачи на автоматизацию процессов в компании 21
1.3.1. Цели и задачи автоматизации 21
1.3.2. Построение и обоснование модели новой организации информационных и прикладных процессов 22
1.3.3. Спецификация функциональных требований 23
1.3.4. Спецификация нефункциональных требований 24
1.4. Календарно-ресурсное планирование проекта 25
Глава 2. Проектная часть 29
2.1. Информационное обеспечение 29
2.1.1. Инфологическая модель и схема данных 29
2.1.2. Входная информация 34
2.1.3. Классификаторы и нормативно-справочная информация 37
2.1.4. Выходная информация 39
2.3. Программное обеспечение 39
2.3.1. Структура программного обеспечения и спецификации программных модулей 39
2.3.2. Пользовательский интерфейс 42
2.4. Обеспечение информационной безопасности 45
2.5. Тестирование и оценка качества информационной системы 49
2.6. Оценка эффективности проекта 52
Заключение 56
Список литературы 58

Перечень принятых сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Математическое моделирование информационной системы 7
1.1. Понятие математической модели 7
1.2. Классификация математических моделей 8
1.4. Этапы разработки моделей 13
1.5. Нормативно-правовая база обеспечения информационной безопасности 16
Глава 2. Методы обнаружения инцидентов с использованием математических моделей 19
2.1. Особенности технического и программно-аппаратного устройства организации ООО «УралПромТоргБизнес» 19
2.2. Угрозы и уязвимости информационной безопасности ООО «УралПромТоргБизнес» 22
2.3. Анализ существующих математических моделей для обеспечения информационной безопасности предприятия 27
Глава 3. Применение моделей для решения задач информационной безопасности 35
3.1. Фрактальный анализа для обнаружения инцидентов безопасности в сегменте сети предприятия 35
3.2. Построение модели безопасности информационной системы с учетом человеческого фактора 43
3.3. Анализ разработанной модели безопасности с учетом человеческого фактора 44
3.4. Анализ модели защищенности персонала информационной системы от социоинженерных атак 46
3.5. Сравнение результатов и выводы 47
Заключение 50
Список литературы 52

Введение 3
Глава 1. Основные понятия задачи классификации 5
1.1. Формальная постановка задачи классификации 5
1.2. Линейная классификация 5
1.3. Метрическая классификация. Метод k ближайших соседей 6
1.4. Логическая классификация 7
1.5. Наивный байесовский классификатор 8
Глава 2. Имплементация методов классификации 11
2.1. Инструменты анализа данных 11
2.2. Метод k ближайших соседей 13
2.3. Наивный байесовский классификатор 14
Глава 3. Исследование медицинских данных 15
3.1. Описание исходных данных 15
3.2. Алгоритм решения задачи 16
3.3. Первичный визуальный анализ 16
Глава 4. Обучение классификаторов 18
Глава 5. Анализ полученных результатов 19
Заключение 21
Список литературы 22

Введение 3
Глава 1. Методы получения и обработки маммографических снимков 5
1.1. Цифровая маммография 6
1.2. Программные средства обработки маммограмм 7
1.3. Диагностика рака молочной железы 9
Глава 2. Методы и алгоритмы анализа маммографических снимков 15
2.1. Алгоритмы предварительной обработки изображения 15
2.2. Бинаризация изображений 19
2.3. Текстурная сегментация 22
2.4. Машинное обучение 29
2.4.1. Методы и задачи машинного обучения 31
2.4.2. Дерево решений 36
2.5. Алгоритм анализа изображений 40
Глава 3. Реализация предложенного алгоритма 43
3.1. Обработка изображений 43
3.2. Текстурная сегментация 48
3.3. Построение дерева решений 53
3.4. Реализация программы 61
Заключение 63
Список литературы 68

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ 3
ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИМЕНЕНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ 11
1.1. Актуальность проблемы мошенничества в банковской сфере 11
1.2. Методы машинного обучения в антифроде 15
1.2.1. Большие данные 16
1.2.2. Машинное обучение в больших данных при анализе финансовых транзакций 18
1.2.3. Модели машинного обучения 21
1.2.3.1. Random Forest 21
1.2.3.2. Decision Tree 23
1.2.3.3. Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) 25
1.2.3.4. XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 27
1.2.4. Сравнительный анализ и интеграция методов 29
1.3. Системы противодействия мошенничеству и их роль в банковской сфере 34
1.4. Архитектура системы противодействия мошенничеству с применением анализа данных 37
1.4.1. Многослойный сбор и интеграция данных 38
1.4.2. Анализ данных с использованием машинного обучения 40
1.4.3. Централизованное хранилище данных и аналитика 43
Выводы по первой главе 48
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ, РЕАЛИЗАЦИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ МОШЕННИЧЕСТВУ 49
2.1. Анализ набора данных и его особенности 49
2.1.1. Структура и описание набора данных 51
2.1.2. Первичный обзор данных 53
2.1.3. Анализ категориальных переменных 56
2.1.4. Анализ распределения непрерывных переменных 59
2.1.5. Корреляционный анализ 64
2.1.6. Выводы о результатах проведенного анализа данных 67
2.2. Проблемы масштабирования и точности при обнаружении мошенничества 68
2.3. Проведение первичных исследований 74
2.4. Применение методов уменьшения размерности PCA, TSNE, TSVD 82
2.5. Применение методов подбора наилучших гиперпараметров модели МО 84
2.6. Проведение заключительных исследований 88
2.7. Проверка на переобучение модели 100
Выводы по второй главе 102
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 103
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 106
ПРИЛОЖЕНИЕ 111

Введение 3
Глава 1. Анализ стоимости жилой недвижимости: имеющаяся практика и перспективы 5
1.1. Анализ стоимости жилой недвижимости: экономическая роль 5
1.2. Модели автоматизации в оценке стоимости жилой недвижимости: достижения, возможности и ограничения 9
Глава 2. Машинное обучение в контексте оценки стоимости недвижимости: обзор и сравнение методов 14
2.1. Машинное обучение: сущность, классы задач и разновидности методов 14
2.2. Машинное обучение в моделях автоматизации оценки стоимости жилой недвижимости 26
Глава 3. Оценка стоимости жилой недвижимости при помощи множественной линейной регрессии: модель и практическая реализация 29
3.1. Сбор и предобработка данных для моделирования 29
3.2. Методология построения модели и интерпретация результатов 37
3.3. Модель автоматической оценки жилой недвижимости: пути и возможности внедрения 39
Заключение 41
Список литературы 43
Приложения 48

Введение 3
Глава 1. Аналитическая часть 5
1.1. Типовые атаки на веб приложения 5
1.2. Определение SQL-инъекции 8
1.3. Методы обнаружения SQL-инъекций 11
1.4. Описание и принципы работы Web Application Firewall 15
1.5. Анализ классификаторов 20
1.6. Создание базовой методики обработки запроса 26
Выводы по первой главе 27
Глава 2. Теоретическая часть 28
2.1. Характеристики датасета 28
2.2. Разработка модели 32
2.3. Составление методики для конечного программного продукта 35
Выводы по второй главе 37
Глава 3. Практическая часть 38
3.1. Прототип программного продукта 38
3.2. Структура клиент-серверного приложения 39
3.3. Тестирование работы системы 41
Выводы по третьей главе 43
Глава 4. Экономика 45
Глава 5. Эргономика 52
Заключение 58
Список литературы 59

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Общие основы технической защиты 7
1.1. Общетехнические термины и определения 7
1.2. Угрозы безопасности информации 10
1.3. Методы защиты информации 14
Глава 2. Организационные мероприятия по обеспечению защиты информации 17
2.1. Нормативно-правовое обеспечение защиты информации 17
2.2. Разработка регламента проведения внутренних мероприятий по контролю обеспечения защиты персональных данных 19
Глава 3. Методы технической защиты на примере организации «СКБ Контур» 23
3.1. Технические каналы утечки информации 23
3.2. Анализ имеющихся методов технической защиты в компании «СКБ Контур» 27
3.3. Рекомендации по улучшению технической защиты в компании «СКБ Контур» 30
3.4. Интеллектуальный анализ результатов применения технической защиты в компании «СКБ Контур» с помощью SAP Analytics Cloud 37
Заключение 43
Список литературы 44
Приложение 48

Введение 3
Глава 1. Общие сведения о нейронных сетях 5
1.1. Искусственные нейронные сети 5
1.2. Обучение нейронных сетей 8
1.3. Анализ существующих нейросетевых моделей распознавания образов 9
1.4. Базовая искусственная модель 12
1.5. Нейронная сеть Перцептрон 14
Глава 2. Постановка задачи и проектирование нейронной сети 17
Глава 3. Описание реализации нейронной сети и алгоритма распознавания 19
3.1. Описание основных методов 19
3.2. Недостатки и неработающие случаи 25
Заключение 27
Список литературы 28
Приложения 29

Введение 3
Глава 1. Введение в искусственные нейронные сети 4
1.1. Искусственные нейронные сети 4
1.2. Параллели из биологии 5
1.3. Краткий исторический обзор 7
1.4. Базовая искусственная модель 9
1.5. Классификация нейронных сетей 12
1.6. Обучение нейронной сети 14
1.7. Нейронная сеть Хопфилда 16
Глава 2. Постановка задачи и проектирование нейронной сети 18
2.1. Постановка задачи 18
2.2. Проектирование модели 19
Глава 3. Описание реализации 21
3.1. Описание основных методов 21
3.2. Описание принципов работы системы 22
Глава 4. Сравнительный анализ методов решения задачи коммивояжера 23
4.1. Описание алгоритмов 23
4.2. Сравнение по времени 24
4.3. Сравнение по оптимальности пути 24
Заключение 27
Список литературы 28
Приложение 29

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ 9
1.1. Трейд-маркетинг: основные понятия и задачи 9
1.2. Машинное обучение в маркетинге 11
1.3. Технологии для анализа данных 14
Выводы по первой главе 18
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ 20
2.1. Сбор и подготовка данных 20
2.2. Сегментация клиентов 21
2.3. Прогнозирование спроса 24
2.4. Персонализация предложений 25
2.5. Публикация данных на веб-сайте 27
Выводы по второй главе 28
ГЛАВА 3. ОЦЕНКА ЭКНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ 30
Выводы по третьей главе 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 33
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 35
ПРИЛОЖЕНИЕ 38

Введение 3
Глава 1. Аналитическая часть 5
1.1. Анализ регламентирующих документов 5
1.2. Постановка технического задания 6
1.3. Обзор известных методов и средств проведения санитарно-гигиенического мониторинга 8
1.4. Мобильные и комплексные решения 13
1.5. Малогабаритные системы мониторинга качества воды 15
Глава 2. Исследовательская часть 18
2.1. Стандарты 18
2.2. Организационные этапы экологического мониторинга 23
2.3. Общие сведения о пробоотборе 25
2.4. Реализация программно-математических алгоритмов 28
Глава 3. Практическая часть 36
3.1. Разработанное решение 36
3.2. Электронная плата конвертации сигнала 43
3.3. Протокол приема / передачи данных 46
3.4. Технико-экономическое обоснование проекта 48
Заключение 55
Список литературы 57
Приложения 62

Введение 3
Глава 1. Обзор известных методов и средств решения проблем медико-экологического мониторинга ресурсов 6
1.1. Экологический мониторинг воздуха 6
1.2. Существующие системы мониторинга воздуха 7
1.3. Экологический мониторинг водных ресурсов 9
1.3.1. Традиционный контроль качества водных ресурсов 13
1.3.2. Существующие решения дистанционного контроля воды 14
1.4. Комплексные системы экологического мониторинга 16
1.4.1. Отечественная система комплексного и открытого мониторинга воды, воздуха и почвы 16
1.4.2. Европейская система мониторинга ресурсов и анализа влияния прошлых экологических катастроф 17
Глава 2. Исследование и построение решения 20
2.1. Структурная схема системы мониторинга 20
2.2. Выбор основных измеряемых параметров в системе экологического мониторинга 22
2.2.1. Отслеживаемые параметры воды 22
2.2.2. Отслеживаемые параметры воздуха 23
2.3. Методы приема/передачи информации между устройствами системы экологического мониторинга 24
2.4. Алгоритмы обработки полученных данных 27
Глава 3. Описание практической части 29
3.1. Разработка подводного робототехнического комплекса для проведения экологического мониторинга водных ресурсов 29
3.1.1. Разработка функциональной и структурной схем подводного комплекса для мониторинга водных ресурсов в бассейнах рек РФ 29
3.1.2. Разработка 3д модели программно-аппаратного комплекса и его составных элементов корпуса 32
3.2. Оценка рисков при проведении санитарного мониторинга водных ресурсов 35
3.3. Анализ и интерпретация данных 37
3.4. Разработка программного пользовательского интерфейса c функцией контроля ПДК основных параметров воды и оценки рисков 41
3.5. Технико-экономическое обоснование проекта 47
3.5.1. Бюджет проекта 47
3.5.2. Описание преимуществ продукта 50
3.5.3. Оценка емкости рынка 51
3.5.4. Производственный процесс 51
3.5.5. Маркетинговая стратегия 53
3.5.6. Финансовый план проекта, показатели эффективности инвестиций 54
Заключение 57
Список литературы 59
Приложения 62

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 9
1.1. Теоретические основы систем распознавания на основе машинного обучения 9
1.2. Возможные экстремальные ситуации в образовательной организации и системы информирования о них 20
1.3. Составление модели системы распознавания на основе машинного обучения для информирования о возможном наступлении опасных ситуаций 30
Выводы по первой главе 44
ГЛАВА 2. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИНФОРМИРОВАНИЯ О ВОЗМОЖНОМ НАСТУПЛЕНИИ ОПАСНЫХ СИТУАЦИЙ 46
2.1. Формулировка критериев эффективности работы системы распознавания на основе машинного обучения для информирования о возможном наступлении опасных ситуаций 46
2.2. Апробация разработанной модели системы распознавания на основе машинного обучения для информирования о возможном наступлении опасных ситуаций 53
2.3. Методические рекомендации по применению систем распознавания на основе машинного обучения для образовательных организаций 61
Выводы по второй главе 77
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 79
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 82
ПРИЛОЖЕНИЕ 87

Введение 3
Глава 1. Представление об архитектуре предприятия 5
1.1. Понятие и основные элементы архитектуры предприятия 5
1.2. Основные слои архитектуры предприятия 5
1.3. Методы разработки архитектуры предприятия 7
Глава 2. Системный анализ деятельности компании 12
2.1. Характеристика деятельности филиала «Краснодар бурение» ООО «Газпром бурение» 12
2.2. Экспертный анализ дерева целей для филиала «Краснодар бурение» ООО «Газпром бурение» 16
2.3. Анализ функциональной структуры предприятия 19
Глава 3. Построение и анализ сетевой модели 24
3.1. Расчет стоимостных и временных показателей работ 24
3.2. Расчет параметров сетевого графика 30
3.3. Анализ сетевого графика и предложения по оптимизации 33
Заключение 39
Список литературы 41

Введение 3
Глава 1. Принципы функционирования технологии NFC 4
1.1. Обзор технологии NFC 4
1.2. Основные режимы действия NFC 5
1.3. Основные спецификации 5
1.4. Обзор существующих систем передачи данных 6
1.5. Преимущества и недостатки 9
1.5.1. Преимущества 9
1.5.2. Недостатки 9
Глава 2. Постановка задачи 10
2.1. Принцип действия пропускной системы 10
2.2. Требования к системе 11
2.3. Выбор платформы 11
2.4. Выбор средств разработки 12
2.5. Обзор существующих систем 16
2.6. Аппаратные требования 17
Глава 3. Реализация технологии NFC в пропускной системе КузГТУ 18
Заключение 23
Список литературы 24

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты применения технологии блокчейн 5
1.1. Понятие технологии блокчейн 5
1.2. Инструменты технологии блокчейн 10
Глава 2. Анализ международного опыта и оценка эффективности внедрения технологии блокчейн 15
2.1. Анализ опыта международных компаний в области внедрения технологии блокчейн 15
2.2. Оценка эффективности внедрения технологии блокчейн в международных компаниях 21
Заключение 28
Список литературы 29

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы технологии пентестинга для тестирования систем информационной безопасности 6
1.1. Основные понятия технологии пентестинга 6
1.2. Основные виды пентестинга 9
1.3. Типы тестирования на проникновение 10
1.3.1. Аудит инфраструктуры 10
1.3.2. Внешний пентест - атака только на внешний сегмент сети 11
1.3.3. Внутренний пентест 14
1.3.4. Тестирование сети - поиск уязвимостей в беспроводной сети 16
1.3.5. Пентест web приложений - поиск уязвимостей на сайтах организации 17
1.3.6. Нагрузочное тестирование 19
1.4. Основные понятия системы информационной безопаности 21
1.5. Нормативно-правовое обеспечение защиты информации 26
1.6. Обоснование необходимости проведения пентеста 32
Глава 2. Метод проведения внешнего пентеста с помощью browser automation studio 36
2.1. Концепция программного обеспечения browser automation studio 36
2.2. Реализация метода проведения внешнего пентеста с помощью программы созданной в конструкторе browser automation studio 39
2.3. Создание ресурсов программы 40
2.4. Создание блок-действий для авторизации в электронной почте, используя созданные ресурсы 42
2.5. Создание блок-действий для подготовки текста сообщения и адресатов получения 49
Глава 3. Результаты программы для проведения внешнего пентеста 54
3.1. Практические аспекты реализации рассылки посредством программного обеспечения 54
3.2. Выводы по реализации программы в browser automation studio 55
Заключение 56
Список литературы 61

Введение 3
Глава 1. Аналитическая часть 6
1.1. Анализ предметной области 6
1.1.1. Экономический анализ деятельности объекта исследования 6
1.1.2. Организационная структура и система управления 7
1.1.3. Состояние и стратегия развития информационных технологий 10
1.2. Анализ существующей организации прикладных и информационных процессов 14
1.3. Постановка задачи автоматизации (информатизации) 15
1.4. Календарно-ресурсное планирование 17
Глава 2. Проектная часть 21
2.1. Информационное обеспечение 23
2.2. Программное обеспечение 26
2.2.1. Структура программного обеспечения 26
2.2.2. Спецификация программных модулей 29
2.2.3. Пользовательский интерфейс 43
2.3. Функциональные требования к информационной системе чат 45
2.4. Нефункциональные требования к информационной системе чат 47
2.5. Требования к безопасности 48
2.6. Оценка эффективности проекта 49
Заключение 55
Список литературы 57

Введение 3
Глава 1. Теоретический анализ технологий защиты персональных данных в организации 6
1.1. Концепции и терминология в области персональных данных и информационной безопасности 6
1.2. Законодательство и нормы, регламентирующие безопасность персональных безопасности 15
1.3. Особенности и специфические характеристики угроз безопасности персональных данных 18
Глава 2. Методические аспекты технологий защиты персональных данных в компании ООО «Айтими» 22
2.1. Исследование информационной безопасности и угроз в ООО «Айтими» 22
2.2. Изучение существующих методов и технологий защиты информационной системы персональных данных в ООО «Айтими» 26
2.3. Определение особенностей и требований к методам обеспечения безопасности информационной системы защиты данных в ООО «Айтими» 37
Глава 3. Практическая реализация методов защиты персональных данных на основе оценки угроз безопасности в ООО «Айтими» 59
3.1. Особенности реализации методов обеспечения безопасности информационной системы персональных данных на основе оценки угроз 59
3.2. Реализация и проведение внешнего и внутреннего тестирования безопасности на наличие уязвимостей для защиты персональных данных 65
3.3. Результаты проведения внешнего и внутреннего тестирование безопасности на наличие уязвимостей в ООО «Айтими» 74
Заключение 81
Список литературы 83

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы изучения больших данных 6
1.1. Понятие и сущность больших данных 6
1.2. Технологии работы с большими данными 8
Глава 2. Анализ применения технологий искусственного интеллекта в обработке больших данных 13
2.1. Тенденции развития искусственного интеллекта в обработке больших данных 13
2.2. Потенциальные эффекты и риски развития технологий искусственного интеллекта 17
Заключение 22
Список литературы 24

Введение 3
Глава 1. Теоретичеcкие acпекты цифровых технологий в обрaзовaтельном процеccе 5
1.1. Оcновные понятия и термины 5
1.2. Cущеcтвенные хaрaктериcтики цифровых технологий в обрaзовaтельном процееcе 8
1.3. Цифровые инcтрументы обрaзовaтельного процеcca 14
Глава 2. Методичеcкие acпекты иcпользовaния цифровых технологий в Кaменcк-Урaльcком политехничеcком колледже 17
2.1. Общaя хaрaктериcтикa обрaзовaтельной оргaнизaции 17
2.2. Aнaлитичеcкий обзор цифровых технологий для обрaзовaтельных целей 28
Глава 3. Прaктичеcкие acпекты иcпользовaния цифровых технологий в Кaменcк-Урaльcком политехничеcком колледже 36
3.1. Цифровые инcтрументы в обрaзовaтельном процеccе 36
3.2. Вaриaнт реaлизaции цифровой технологии moodle 40
Зaключение 53
Cпиcок иcпользовaнных иcточников 55

Введение 3
Глава 1. Общие положения разработки мобильного приложения 5
1.1. Основы разработки мобильных приложений 5
1.2. Особенности разработки мобильного приложения 8
Глава 2. Подготовка стационарного компьютера 9
2.1. Установка расширения «1С:Предприятие» 9
2.2. Установка Apache 11
2.3. Установка Android SDK и Android Studio 11
Глава 3. Разработка мобильного приложения 13
Глава 4. Функциональность мобильного приложения 19
Заключение 21
Список литературы 23

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В СРЕДЕ ANYLOGIC 6
1.1. Понятие и основы моделирования систем 6
1.1.1. Понятие моделирования 6
1.1.2. Системный подход в моделировании 7
1.1.3. Имитационное моделирование 9
1.1.4. Этапы компьютерного моделирования 12
1.2. О программном продукте AnyLogic 14
1.3. Выбор средств для реализации демонстрационного приложения 21
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ФИЗИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В СРЕДЕ ANYLOGIC 22
2.1. Процесс разработки физических моделей в среде AnyLogic 22
2.1.1. Моделирование систем с сосредоточенными параметрами 22
2.1.2. Моделирование систем с распределенными параметрами 29
2.2. Разработка демонстрационного приложения 34
2.2.1. Назначение и структура приложения 34
2.2.2. Интерфейс приложения 37
2.2.3. Создание программы 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 50
ПРИЛОЖЕНИЕ 53

Введение 3
1. Описание стандартных методик для оценки затрат в ИТ 5
2. Начало исследований ИТ затрат 6
3. Оценка зависимости затрат в ИТ и эффективности бизнеса в России и на Западе 8
Заключение 11
Список литературы 12

Введение 3
1. Каналы утечки информации, обрабатываемой техническими средствами приема, обработки, хранения и передачи информации 4
2. Каналы утечки речевой информации 10
3. Классификация и характеристика технических каналов перехвата информации при ее передаче по каналам связи 16
4. Технические каналы утечки информации, возникающей при работе вычислительной техники 19
Заключение 22
Дополнительный вопрос. Сравнение «простых» и «сложных» задач криптоанализа 25
Список литературы 29

Введение 3
Глава 1. Теоретические сведения и проблемы разработки и эксплуатации современных информационных хранилищ 5
1.1. Назначение информационных хранилищ (баз данных) 5
1.2. Современные свойства и компоненты информационных хранилищ 7
1.3. Проблемы разработки и эксплуатации информационных хранилищ (баз данных) и пути их решения 9
Глава 2. Разработка и внедрение в эксплуатацию базы данных в ООО «HANDMADE» 12
2.1. Структура разработанных таблиц предлагаемых сущностей в ООО «HANDMADE» 12
2.2. Схема данных базы данных ООО «HANDMADE» 16
2.3. Разработка форм, запросов и отчетов для создания базы данных «магазин рукоделия» на предприятии ООО «HANDMADE» 18
2.4. Оценка эффективности база данных «магазин рукоделия» В ООО «HANDMADE» 28
Заключение 29
Список литературы 30

Введение 3
1. Таксономия, систематизация, классификация 4
2. Таксономии рынка ИТ 5
3. Прикладное программное обеспечение 9
Заключение 12
Список литературы 13

Введение 3
Глава 1. Выбор языка программирования 5
Глава 2. Приложения 7
2.1. PhoneGap 8
2.2. Telerik AppBuilder 10
2.3. Unity 11
2.4. Qt 13
Глава 3. Пример на практике 15
Глава 4. Возможные проблемы и их возможное решение 17
Заключение 18
Список литературы 19

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты расчетов организации с помощью информационных технологий 5
1.1. Понятие и природа расчетов организации с помощью информационных технологий 5
1.2. Современные инструменты расчетов организации с помощью информационных технологий 11
Глава 2. Исследование системы расчетов организации ГБУ г. Москвы «Автомобильные дороги Восточного административного округа» с помощью информационных технологий 21
2.1. Краткая характеристика ГБУ г. Москвы «Автомобильные дороги Восточного административного округа» 21
2.2. Системы расчетов организации ГБУ г. Москвы «Автомобильные дороги Восточного административного округа» с помощью информационных технологий 35
2.3. Предложения по совершенствованию системы расчетов организации ГБУ г. Москвы «Автомобильные дороги Восточного административного округа» с помощью информационных технологий 40
2.4. Оценка эффективности предложений по совершенствованию системы расчетов организации ГБУ г. Москвы «Автомобильные дороги Восточного административного округа» с помощью информационных технологий 49
Заключение 52
Список литературы 57

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ИМЕНОВАННЫХ СУЩНОСТЕЙ В ВОПРОСНО-ОТВЕТНОМ ФОРМАТЕ 5
1.1. Задача NER и ее сложности 5
1.2. Zero-shot обучение 7
1.3. Вопросно-ответные модели 8
1.4. Приведение NER к вопросно-ответному формату 9
1.5. Создание разметки на основе предсказаний модели 11
1.6. Библиотека «DeepPavlov» 13
Выводы по главе 14
ГЛАВА 2. ПРОВЕРКА ПРИМЕНИМОСТИ ВОПРОСНО-ОТВЕТНЫХ МОДЕЛЕЙ К РАСПОЗНАВАНИЮ ИМЕНОВАННЫХ СУЩНОСТЕЙ 16
2.1. Выбор подходящей модели 16
2.2. Создание тестовой выборки 17
2.3. Экспериментальное тестирование описанного подхода 19
2.4. Сравнение с ChatGPT 30
2.5. Направления дальнейших исследований 32
2.6. Технико-экономическое обоснование 34
Выводы по главе 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 37
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 39
ПРИЛОЖЕНИЕ 41

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты финансовых инструментов 6
1.1. Определение финансовых инструментов 6
1.2. Виды и классификация финансовых инструментов 6
1.2.1. Характеристика и особенности акций 10
1.2.2. Характеристика и особенности опционов 11
Глава 2. Теоретические основы финансового рынка 15
2.1. Определение финансового рынка 15
2.2. Виды финансовых рынков 15
2.2.1. Фондовый рынок 19
2.2.2. Срочный рынок 20
2.3. Методы анализа финансовых рынков 21
2.3.1. Технический анализ 21
2.3.2. Фундаментальный анализ 22
Глава 3. Алгоритмы прогнозирования временных рядов 24
3.1. Метод скользящей средней 24
3.2. Метод линейной регрессии 26
3.3. Обобщенная аддитивная модель 27
3.4. Нейронная сеть с долгой краткосрочной памятью 29
3.5. Модель Блэка-Шоулза 31
3.6. Метод Монте-Карло 33
Глава 4. Разработка приложения прогнозирования доходности 35
4.1. Выбор средств разработки 35
4.1.1. Среда разработки 35
4.1.2. Язык программирования 36
4.1.3. Библиотеки 36
4.2. Написание алгоритма работы программы 38
4.3. Разработка аналитических модулей 40
4.4. Выводы по разделу 4 41
Глава 5. Моделирование и прогнозирование временных рядов 42
5.1. Прогнозирование доходности акций 42
5.1.1. Описание исходных данных 42
5.1.2. Реализация методов прогнозирования доходности акций 44
5.2. Прогнозирование доходности опционов 49
5.2.1. Описание исходных данных 49
5.2.2. Реализация методов прогнозирования доходности опционов 50
5.3. Выводы по разделу 5 54
Заключение 56
Список литературы 58
Приложение 61

Введение 3
Глава 1. Обзор предметной области 5
1.1. Инженерные изыскания 5
1.2. Обзор принципов работы нейронной сети 7
1.3. Применение нейронной сети в прогнозировании 10
Глава 2. Сбор и подготовка данных 13
2.1. Источники данных для обучения нейронной сети 13
2.2. Описание переменных и их значимость для прогнозирования затрат 14
Глава 3. Прогнозирование затрат на инженерные изыскания с помощью нейронных сетей 17
3.1. Архитектура нейронной сети 17
3.2. Выбор функции активации и оптимизатора 20
3.3. Обучение нейронной сети и выбор параметров обучения 23
3.4. Оценка качества модели 26
3.5. Создание интерфейса 27
Глава 4. Результаты исследования 29
4.1. Анализ точности прогнозирования затрат на инженерные изыскания с помощью нейронной сети 29
4.2. Сравнение результатов с другими методами прогнозирования затрат 30
Заключение 33
Список литературы 34
Приложение 35

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты изучения сетевого трафика 6
1.1. Сущность понятия сетевого трафика 6
1.2. Нормативно-правовые акты о сетевом трафике 13
1.3. Методы и технологии анализа сетевого трафика 17
1.3.1. Метод случайного леса 17
1.3.2. Метод k-ближайших соседей 18
1.3.3. Метод градиентного бустинга 19
Глава 2. Методические аспекты обнаружения аномалий в сетевом трафике 21
2.1. Анализ сети передачи данных и их функции 21
2.2. Обеспечение безопасности информации и модель угроз ресурсам сети передачи данных 24
2.2.1. Типы рисков для маршрутизатора 26
2.2.2. Типы рисков для коммутатора 27
2.2.3. Типы рисков для сервера 28
2.2.4. Типы рисков для межсетевого экрана 29
2.3. Существующие средства защиты информации их применение и характеристики 31
2.4. Методика выявлений аномалий в сетевом трафике 36
2.4.1. Методы машинного обучения, применяемые для выявления аномалий 38
2.4.2. Выявление аномалий в сетевом трафике с использованием классификаторов 41
Глава 3. Практические аспекты применения алгоритмов машинного обучения к анализу сетевого трафика с помощью языка программирования r 46
3.1. Характеристики предмета исследования 49
3.2. Реализация методов машинного обучения с помощью языка r 51
Заключение 58
Список литературы 59

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ПРОЕКТИРОВАНИЕ РЕШЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СВОЙСТВ БЕЛКОВ 6
1.1. Сбор данных белков 6
1.2. Методы анализа белковых последовательностей 7
1.3. Среда разработки Python и используемые фреймворки 17
1.4. Фреймворк TensorFlow 21
1.5. Фреймворк Click 22
1.6. Построение модели для анализа и предсказания 23
Выводы по главе 25
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ПРЕДЛОЖЕННОГО РЕШЕНИЯ 26
2.1. Реализация извлечения признаков 26
2.2. Реализация модели машинного обучения 33
2.3. Обучение моделей 35
2.4. Технико-экономическое обоснование проекта 37
Выводы по главе 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 41
ПРИЛОЖЕНИЕ 44

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ И ПОДХОДОВ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ УХОДА АРЕНДАТОРОВ 6
1.1. Назначение и актуальность прогнозирования оттока арендаторов в управлении торговыми центрами 6
1.2. Основные факторы, влияющие на уход арендаторов 10
1.3. Показатель OCR как метрика анализа оттока арендаторов 11
1.4. Обзор алгоритмов ML для прогнозирования оттока 16
1.5. Особенности российского рынка коммерческой недвижимости и их влияние на отток арендаторов 22
Выводы по первой главе 25
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТТОКА 27
2.1. Специфика и структура УК «САМПА» и постановка проблемы 27
2.2. Исследовательский анализ данных 30
2.3. Реализация решения 35
2.4. Результаты и визуализация данных 36
2.5. Экономический анализ стоимости внедрения 38
Выводы по второй главе 40
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 42
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 44

Введение 3
1. Интерфейсы сбора сообщений 7
2. Анализ существующих решений для работы с нейронными сетями 8
3. Выбор модели обучения искусственного интеллекта 9
4. Выбор архитектуры нейронной сети 12
5. Этап классификации 20
Заключение 22
Список литературы 23