泛研网

公众版 查看说明
全球科研项目数据库2026版

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕТЕВЫХ ТЕРРОРИСТИЧЕСКИХ УГРОЗ И ОБОСНОВАНИЕ МЕРОПРИЯТИЙ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ИМ В МЕГАПОЛИСАХ

项目来源

俄罗斯基础研究基金(RFBR)

项目主持人

Юсупов РафаэльМидхатович

项目受资助机构

未公开

项目编号

16-29-09482

立项年度

2016

立项时间

未公开

项目级别

国家级

研究期限

未知 / 未知

受资助金额

未知

学科

未公开

学科代码

未公开

基金类别

(офи-м)(офи-м) конкурс ориентированных фундаментальных исследований по актуальным междисциплинарным темам

关键词

未公开

参与者

未公开

参与机构

未公开

项目标书摘要：Аннотация к заявке: Настоящее время чрезвычайного и критического развития терроризма, в том числе с использованием Интернета, требует разработки эффективных и надежных средств обнаружения, выявления и упреждения террористических угроз в мегаполисах. При этом важную роль играет формируемый и используемый террористами веб-контент в виде текстовой, речевой, графической и видео информации. Умение автоматически распознавать и соотносить анализируемый веб-контент с террористическими угрозами потенциально позволяет их своевременно предотвращать. Для этого предлагается решение следующих задач: разработка математических моделей, методов и средств обоснования мероприятий антитеррористической информационной безопасности критически важных объектов инфраструктуры и мест массового скопления людей в мегаполисах; разработка методов семантического поиска, идентификации и анализа злонамеренной активности; формирование адекватного профиля злоумышленника; разработка рекомендующей системы для автоматизации и ускорения обнаружения источника злонамеренной активности; методы кластеризации на основе ранговых предпочтений и ассоциативно-категориального поиска в информационно-социальных сетях с целью оценки степени террористической угрозы и создание кадастра кластеризации; разработка методов автоматизированного построения топологических моделей виртуальных социальных сетей и локальных социальных конструкций террористической направленности; разработка методов и средств моделирования и прогнозирования кибератак для обоснования мероприятий защиты автоматизированных систем управления крупных хозяйственных комплексов в мегаполисах; разработка алгоритмов и специального программного обеспечения (СПО) регистрации и анализа физиологических сигналов для изучения воздействия на человека психофизиологических атак.

  • 排序方式：
  • 1
  • /

  • 1.A survey on control theory applications to operational systems, supply chain management, and Industry 4.0

    • 关键词：
    • Contol; Supply Chain; Operations; Industry 4.0; Dynamics; Planning;Scheduling; Optimal program control; Model-predictive control;Adaptation; Resilience; Digital Supply Chain;MODEL-PREDICTIVE CONTROL; INVENTORY CONTROL; RESILIENCE ANALYSIS;CONTROL STRATEGIES; DYNAMIC-ANALYSIS; STABILITY; ORDER; FUTURE; RISK;IDENTIFICATION

    Modern production and logistics systems, supply chains, and Industry 4.0 networks are challenged by increased uncertainty and risks, multiple feedback cycles, and dynamics. Control theory is an interesting research avenue which contributes to further insights concerning the management of the given challenges in operations and supply chain management. In this paper, the applicability of control theory to engineering and management problems in supply chain operations is investigated. Our analysis bridges the fundamentals of control and systems theory to supply chain and operations management. This study extends our previous survey in the Annual Reviews in Control (Ivanov et al. 2012) by including new literature published in 2012-2018, identifying two new directions of control theory applications (i.e., ripple effect analysis in the supply chains and scheduling in Industry 4.0) and analysis towards the digital technology use in control theoretic models. It describes important issues and perspectives that delineate dynamics in supply chains, operations, and Industry 4.0 networks and identifies and systemizes different streams in the application of control theory to operations and supply chain management and engineering in the period from 1960-2018. It updates the existing applications and classifications, performs a critical analysis, and discusses further research avenues. Further development of interdisciplinary approaches to supply chain optimization is argued. An extended cooperation between control engineers and supply chain experts may have the potential to introduce more realism to dynamic planning and models, and improve performance in production and logistics systems, supply chains, and Industry 4.0 networks. Finally, we analyze the trends towards the intellectualization of control and its development towards supply chain control analytics. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.

    ...
  • 排序方式：
  • 1
  • /