Журнал «Вестник РГГУ» Серия "Информатика. Информационная безопасность. Математика" Дайджест № 3 за 2026 год
В разделе «Информатика» представлены четыре статьи.
Артюхин Н.П., Барышникова М.Ю. (Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана) «Параметрически-эффективные методы дообучения для специализированных больших языковых моделей» (с. 8).
Активное развитие больших языковых моделей расширяет возможности автоматизации обработки текстовых данных, однако их внедрение в специализированные предметные области сдерживается высокими вычислительными затратами на их полное дообучение. В данной работе рассматривались основные параметрически-эффективные методы дообучения моделей (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT): метод добавления адаптеров (Adapter Tuning), метод низкоранговой адаптации (LoRA/QLoRA), метод добавления «подсказок» (Prompt Tuning и Prefix Tuning), метод выборочной настройки (BitFit), – применительно к русскоязычной медицинской предметной области, которая остаётся недостаточно изученной. Указанные методы позволяют адаптировать предварительно обученные модели под конкретные задачи, обновляя только часть параметров модели. Целью исследования является сравнительный анализ параметрически-эффективных методов (LoRA, BitFit, Prompt Tuning, Adapter Tuning) и метода полного дообучения (Full fine-tuning) русскоязычной модели в области медицины по скорости дообучения и качеству генерируемых ответов, оцениваемых по значению перплексии и метрике BLEU. В результате проведённого исследования было получено, что самым быстрым из рассмотренных параметрически-эффективных методов дообучения русскоязычной модели на основе GPT2 является BitFit, ускоривший дообучение в 2 раза по сравнению с методом полного дообучения. По метрике BLEU лучший результат среди параметрически-эффективных методов показал метод низкоранговой адаптации (LoRA), позволивший улучшить качество базовой модели в 9 раз, а по значению перплексии лучшим оказался BitFit.
Шершнева Е.О., Силкин А.М. (Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет) «Проектирование и разработка автоматизированной системы составления графика консультаций преподавателей вуза» (с. 26).
В статье представлено описание разработанной автоматизированной системы (АС) составления графика консультаций преподавателя вуза. Дан анализ российских и зарубежных исследований, посвящённых методам и алгоритмам автоматизации построения расписания учебных занятий. График консультаций представлен в виде системы, включающей в себя совокупность взаимосвязанных компонентов (подсистем): преподаватель, дисциплина, аудитория. Применение методов системного анализа позволило выделить основные признаки реализованных компонентов (подсистем) и на их основе построить оптимальное решение задачи. На основе анализа существующих АС составления расписаний вуза определены требования к разрабатываемой системе. С использованием технологии функционального моделирования IDEF0 построена контекстная диаграмма процесса создания графика консультаций преподавателей вуза и выполнена ее детализация, приведена блок-схема архитектуры АС составления графика консультаций. Продемонстрированы фрагменты кода на языке объектно-ориентированного программирования C#, реализованные в ходе разработки АС. Приведён алгоритм последовательности действий пользователя системы. В качестве примера представлено окно разработанной АС составления графика консультаций преподавателя вуза, которое при получении на вход различных видов расписания дает возможность: отображать его в удобном для восприятия пользователем системы виде, осуществлять выбор дня, времени и места консультации; выводить график консультаций в необходимом формате. АС применена на кафедре университета для составления графика консультаций, что позволило существенно повысить качество организационного обеспечения и методического сопровождения учебного процесса.
Титов А.П. (МИРЭА – Российский технологический университет, Институт кибербезопасности и цифровых технологий), Гришина Н.В. (Российский государственный гуманитарный университет, Московский государственный лингвистический университет), Титова Д.Н. (Образовательный центр «Протон») «Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения коллизий в задачах имитационного моделирования» (с. 51).
Обнаружение коллизий является одной из ключевых проблем вычислительной геометрии и критическим фактором, определяющим производительность систем имитационного моделирования, компьютерной графики и разработки компьютерных игр. При увеличении количества взаимодействующих объектов в симуляции вычислительная сложность алгоритмов определения их пересечений может расти экспоненциально, что приводит к снижению частоты кадров и невозможности моделирования сложных систем в реальном времени. В связи с этим выбор оптимального алгоритма обнаружения столкновений становится актуальной задачей при проектировании масштабируемых программных комплексов, работающих с динамическими средами. Целью статьи является сравнительный анализ вычислительной эффективности алгоритмов определения коллизий применительно к задачам имитационного моделирования с большим количеством агентов. В качестве исследуемых объектов выступают агенты, имеющие форму окружности, что является распространённой моделью для широкого класса задач от моделирования социальных систем до физических симуляторов. В основу обнаружения столкновения положена процедура проверки соотношения суммы радиусов двух окружностей и расстояния между их центрами, вычисляемого с использованием теоремы Пифагора. Рассматриваются два принципиально различных подхода к организации перебора пар объектов. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования полученных количественных оценок при проектировании архитектуры программного обеспечения для широкого спектра прикладных задач: от разработки игровых движков и тренажёров до создания научных симуляторов сложных систем, включая моделирование физических процессов, социальных взаимодействий и роевого интеллекта.
Солдатов А.Т. (Московский авиационный институт), Султанов Н.З. (Российский государственный гуманитарный университет) «Система управления памятью на видеоускорителе с отложенным повторным использованием буферов для WebGPU» (с. 72).
В статье рассматривается система управления памятью видеоускорителя, разработанная для экспериментального фреймворка тензорных вычислений на базе WebGPU. Актуальность работы обусловлена ростом интереса к выполнению задач машинного обучения за пределами CUDA-экосистемы, в том числе в браузерных и кроссплатформенных средах, где WebGPU предоставляет единый доступ к вычислительным возможностям GPU через современные нативные графические API. Показано, что эффективность тензорных вычислений в такой среде определяется не только производительностью вычислительных шейдеров, но и организацией жизненного цикла GPU-буферов, их повторным использованием, синхронизацией между CPU и GPU, а также обработкой служебных метаданных. В работе предложена архитектура, включающая раздельные аллокаторы для storage-буферов и readback-буферов, механизм отложенного возврата буферов в пул свободных ресурсов после синхронизации, стратегию повторного использования по принципу best-fit, вытеснение неиспользуемых буферов по LRU-подходу и отдельную арену метаданных для компактной передачи параметров вычислительных ядер. Особое внимание уделено адаптации известных подходов к управлению памятью, применяемых в CUDA-ориентированных ML-фреймворках, к ограничениям WebGPU и его асинхронной модели исполнения команд. Экспериментальная проверка выполнена на задаче обучения MLP-модели на наборе данных MNIST с использованием GPU NVIDIA GeForce RTX 5070. Полученные результаты показывают, что применение разработанной системы позволяет повысить среднюю производительность на 20,72% по сравнению с наивной реализацией без кэширования буферов. Дополнительно проанализировано влияние параметра max_ttl на число новых аллокаций и повторных использований памяти. Результаты демонстрируют, что при корректной настройке система формирует устойчивый «горячий кэш» и существенно снижает количество дорогостоящих операций создания GPU-буферов. Предложенный подход может быть использован при разработке портативных фреймворков машинного обучения на базе WebGPU, особенно для устройств с ограниченными ресурсами.
В разделе «Информационная безопасность» представлены четыре статьи.
Козьминых С.И. (МИРЭА – Российский технологический университет, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации), Дубинин А.Ю. (Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации) «Направления и методы обнаружения и противодействия APT-атакам на объектах информатизации» (с. 94).
В последнее время СМИ всё чаще сообщают об успешных кибератаках на крупные компании, как зарубежные, так и отечественные, включая организации, относящиеся к объектам критической информационной инфраструктуры. Целью статьи является исследование термина advanced persistent threat (APT-атак) в нормативно-правовой документации в области информационной безопасности, анализ направлений и методов обнаружения этих атак, а также разработка рекомендаций по противодействию. В статье приведены примеры успешных АРТ-атак на крупные зарубежные и российские компании, в том числе являющихся субъектами критической информационной инфраструктуры. Проведён анализ зарубежных и отечественных стандартов, публикаций профильных организаций, а также научных статей, который показал разнообразие трактовок термина advanced persistent threat. Проведённый анализ позволил выделить признаки, присущие APT-атакам, отличающие их от обычных кибератак, а также – уточнить цели APT-атак. Определено, что к признакам таких атак относятся: неоднократное преследование своих целей в течение длительного периода времени, адаптируемость к усилиям обороняющихся сторон, стремление поддерживать наличие скрытых каналов. Выявлено, что целями APT-атак являются: отслеживание различных активностей в сетях и информационных системах организации, кража конфиденциальной информации и нарушение нормального функционирования организации. В статье проведён анализ направлений и методов обнаружения скрытых каналов, а также разработаны рекомендации по противодействию advanced persistent threat атакам на объектах информатизации.
Рахмани Д., Сугробова А.В. (Московский технический университет связи и информатики) «Архитектура отказоустойчивой аутентификации через внешние поставщики идентификации в критичных приложениях» (с. 114).
В статье исследуются особенности применения внешних поставщиков идентификации (Identity Providers, IdP) в системах критической информационной инфраструктуры (КИИ), где отказ или компрометация механизма аутентификации напрямую влияет на доступность и безопасность технологических процессов. Целью исследования является разработка и экспериментальная валидация рискориентированной архитектуры аутентификации на основе протоколов OAuth 2.0 и OpenID Connect, обеспечивающей устойчивость к отказам внешнего поставщика идентификации, безопасность обработки токенов, соблюдение требований приватности и непрерывность функционирования критичного приложения. Методология исследования включает моделирование угроз, анализ протокольных уязвимостей, а также разработку и экспериментальную валидацию архитектурного решения на лабораторном стенде. Стенд содержит: клиентское приложение, шлюз аутентификации, локальный IAM-контур и эмулятор внешнего IdP с управляемыми сценариями отказа (S1-S7). В ходе экспериментов моделировались сценарии деградации, полной недоступности и компрометации IdP, а также оценивались показатели доступности, времени восстановления (RTO – Recovery Time Objective) и задержек обработки запросов. Предложена архитектура, основанная на принципе недоверия к токену, централизованной валидации и использовании управляемых резервных режимов (fallback, step-up, break-glass, BCP). Разработана верификационная модель угроз и система количественных метрик. Результаты исследования показывают возможность сохранения доступа при деградации IdP и снижение риска компрометации токенов. Практическая значимость работы заключается в формировании воспроизводимого подхода к проектированию аутентификации в критичных системах.
Ежова Л.А. (Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации) «Информационная безопасность как элемент устойчивости цифровых экосистем» (с. 141).
В статье исследуется роль информационной безопасности (ИБ) в обеспечении эффективной системы устойчивости цифровых экосистем, функционирующих в киберфизических и социотехнических средах. Актуальность работы обусловлена ростом взаимосвязанности цифровых платформ, промышленного Интернета вещей, интеллектуальных сервисов и распределённых алгоритмических систем, что приводит к усилению системных рисков и повышению чувствительности экосистем к нарушениям целостности и конфиденциальности данных. В условиях высокой интеграции технологических и социальных компонентов ИБ выходит за рамки традиционного понимания как совокупности защитных мер и рассматривается как структурный фактор поддержания устойчивости экосистемного взаимодействия. В работе обосновано расширенное трактование функций ИБ, включающее стабилизационную, координационную и институциональную составляющие. Показано, что нарушения в сфере защиты информации способны инициировать каскадные эффекты, затрагивающие не только техническую инфраструктуру, но и доверие участников, деловую активность и целостность управленческих процессов. Особое внимание уделено взаимосвязи ИБ и социального капитала цифровых экосистем, а также влиянию алгоритмических механизмов на перераспределение рисков и уязвимостей. Предложена концептуальная модель интеграции ИБ в систему устойчивости цифровой экосистемы, основанная на взаимодействии технического, социального и управленческого контуров. Сделан вывод о необходимости перехода от реактивных моделей защиты к проактивным стратегиям, учитывающим социотехническую природу современных цифровых сред. Полученные результаты могут быть использованы при разработке комплексных подходов к обеспечению защиты информации в киберфизических и социотехнических системах.
Винокуров А.В. (Российский государственный гуманитарный университет) «Структурно-параметрический синтез биометрической системы аутентификация пользователя» (с. 155).
Современные требования, предъявляемые к информационным системам, в которых обрабатываются сведения ограниченного распространения, определяют необходимость разработки новых методов и подходов к аутентификации пользователей, сочетающих высокую надёжность с удобством использования. В статье исследуется актуальный подход к созданию биометрической системы аутентификации пользователя, основанной на нейросетевом преобразования его динамических биометрических параметров (анализа ввода пароля на клавиатуре) в уникальный идентификатор. Построена функциональная модель системы высоконадёжной аутентификации пользователя. Проводится структурно-параметрический синтез биометрической системы аутентификации пользователей путём комплексирования свёрточной нейросети, рекуррентных слоёв и энкодера, что в комплексе обеспечивает повышение стабильности динамических биометрических параметров. В отличие от традиционных методов сжатия данных, основанных на учёте их статистики и энтропии, разработан алгоритм на основе обученной нейронной сети, что позволило выявить закономерности в обрабатываемых данных и оптимизировать процесс компрессии нестабильных биометрических данных. Практическая значимость предлагаемых решений заключается в комплексировании функций регистрации, верификации и идентификации пользователей с использованием единой биометрической системы, что позволяет повысить эффективность безопасности информации при сокращении выделяемых ресурсов. Проведённое тестирование нейросетевого преобразователя биометрия-код позволило выявить закономерность влияния увеличения вводимого пароля на повышение стабильности идентификатора.
Читать новый выпуск журнала «Вестник РГГУ»
Серия «Информатика. Информационная безопасность. Математика» (№ 3 за 2026 год)
