Сегодня на рынке решений информационной безопасности имеется множество программно-аппаратных средств отечественных и зарубежных разработчиков, но для государственных информационных систем допускается использование только сертифицированных регуляторами средств. Однако даже они используют иностранные решения — России требуются готовые системы обеспечения информационной безопасности, построенные исключительно на отечественной платформе.
Роботизация бизнес-процессов позволит отрасли добычи углеводородов минимизировать риски для исполнителей работ, ускорить процесс принятия решений, сократить сроки выполнения операций и повысить эффективность разработки нефтегазовых месторождений.
Контент — главный элемент информационно-центричной модели сети. Его можно кэшировать и перераспределять в рамках такой сети. Внедрение этой модели в крупномасштабной беспроводной сети Интернета вещей, с одной стороны, позволило бы существенно повысить ее эффективность, а с другой — оставило бы за бортом многие традиционные решения для безопасности. Однако на этом пути остается еще много проблем обеспечения безопасности и приватности.
Интеллектуальные системы, работающие на основе алгоритмов машинного обучения, требуют больших объемов размеченных данных. Используя фактические сведения справочного характера, можно восполнять нехватку размеченных данных для обучения алгоритмов, причем для многих практических применений удобно организовывать справочные сведения в форме графа знаний. Объединение сведений из графов знаний с обучающими выборками позволяет существенно улучшить результативность работы алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых в системах предоставления рекомендаций и анализа структуры сообществ. Графы знаний позволяют не только повысить точность работы таких систем, но и обеспечить объяснимость получаемых результатов.
Как бы слабо ни была развита сегодня дисциплина обеспечения безопасности систем машинного обучения, благодаря достижениям исследователей ситуация исправится. И когда это произойдет, то самым слабым звеном в безопасности систем машинного обучения, как и в криптографии, окажется программное обеспечение, используемое для поддержки их работы.
Системы бизнес-аналитики — неотъемлемая часть корпоративной инфраструктуры, однако эффективность их эксплуатации зависит от соответствия задачам бизнеса. Архитектура аналитической платформы Visiology изначально создавалась для решения задач управления бизнесом корпораций.
Создание зависимого от данных ПО отличается от разработки традиционных программ: соответствующие методы должны учитывать ошибки и в коде, и в данных. Необходимо помнить, что отладка производительности так же важна для исследователей данных, как и отладка корректности.
Многие компании, столкнувшись с рядом трудностей, возвращают свои приложения в корпоративные ЦОДы. Почему так происходит и что требуется для переноса данных и важного для бизнеса ПО снова в облака?
Стать «data-driven» непросто — для этого предприятию требуются терпение, непредвзятость и готовность к рискам.
Сегодня нет единой формы представления больших научных данных, доступной для коммерциализации, что затрудняет получение выгоды от инвестиций в исследовательские инфраструктуры. Принципы FAIR управления данными без вмешательства пользователя — один из первых шагов к формированию цифровой инфраструктуры, обеспечивающей трансфер научных результатов в форму, понятную инвесторам, чиновникам, обществу и обеспечивающую контроль за объемами научных данных.
В условиях пандемии с открытой датой опыт перехода на онлайн-обучение может стать предметом пристального внимания для модернизации системы образования в целях создания максимально комфортных условий для обучения. Конечно, при наличии у студентов самодисциплины и стимулов к обучению — качеств, которые, как подтвердил отчет Coursera, особенно характерны для обучающихся из России.
Темы июньского, июльского и августовского номеров журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol.53, No. 6–8, 2020) — киберпандемии, коммерческое применение блокчейна и человеко-машинный интеллект.
