Математичний опис ангстремтехнологій щодо застосування штучного інтелекту в авіаційній кібербезпеці

Abstract

У даній статті розглянуто математичні результати у вигляді математичного опису управління людською думкою задля безпеки авіаційних об'єктів на основі впровадження нових авторських концепцій та авторської класифікації реформи авіаційних технологій. Математика сьогодні стоїть перед завданням розробки нових математичних інструментів для забезпечення кібербезпеки в авіації. 1. Кібернетичні об'єкти – це об'єкти, що розвиваються, для них характерний динамічний ефект, коли причина починає діяти через певний час, тому при розробці динамічних моделей необхідно враховувати затримки часу. 2. При використанні математичного апарату в кібернетичному дослідженні та контролі вивчаються не самі об'єкти, а їх 3D-математичні моделі, адекватність яких дуже важко оцінити. У процесі побудови математичної моделі взаємно адаптуються дві системи наукових знань - кібернетична та математична. З розвитком інформаційних технологій ця взаємодія вийшла з поля кібернетичних досліджень у реальну практику управління бізнесом у галузі авіації. Отже, автори ввели нові економіко-математичні концепції і визначили роль 3D-моделювання в ангстремтехнологіях авіапідприємств з точки зору погляду на інформаційну безпеку та кібербезпеку. Успішні менеджери намагаються «запрограмувати» якомога більше управлінських рішень для підвищення ефективності управління інформаційною безпекою та кібербезпекою. Автори виконали 3D-моделювання інформаційної безпеки і прийняття рішень з кібербезпеки в питаннях повітряного простору, які можна розглядати як невелику версію моделювання з використанням ангстремтехнології управління. У дослідженні визначені засоби економіко-математичного моделювання управлінської інформаційної безпеки та створення кібербезпеки в задачах авіаційної промисловості, що складаються з програмних модулів, які використовуються для задоволення потреб проектувальників повітряного простору. Ця робота не має заявлених процедур, вона вимагає глибокого розуміння різних типів архітектур нейронних мереж, вона включає багато досліджень та аналізів і може зайняти багато часу для підготовки, але в результаті вона може видавати найбільш ефективне рішення на певний момент і конкретну ситуацію за короткий проміжок часу.