В тематическом обзоре рассмотрены интеллектуальные транспортные системы, технологии для обеспечения функционирования систем, методы защиты от кибератак.
Включены аннотированные описания электронных ресурсов и ссылки на полные тексты.
С полными текстами статей можно ознакомиться в зале информационно-справочной службы, комната 613, и в читальном зале периодических изданий, комната 614. Телефон для справок +375 17 226 61 88.
Быков, И. Ю. Нейронные системы и искусственный интеллект в интеллектуальных транспортных системах [Электронный ресурс] / И. Ю. Быков, В. В. Козлов // Мехатроника, автоматизация и управление на транспорте : материалы V Всероссийской научно-практической конференции, Самара, 26–27 января 2023 года. – Самара, 2023. – С. 243–245. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_50419846_25808999.pdf (дата обращения: 12.10.2023).
Интеллектуальная транспортная система – неотъемлемая часть современного города. Главной целью внедрения ИТС является безопасность всех объектов дорожного движения. Одна из главных функций – это предоставление необходимой информации для владельцев транспортных средств и других субъектов дорожно-транспортного процесса.
Емельяненко, Н. А. Системный подход в формировании интеллектуальных транспортных систем [Электронный ресурс] / Н. А. Емельяненко, В. В. Серватинский // Автомобильные дороги I дорожно-климатической зоны : сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции, Якутск, 23 марта 2023 года. – Якутск, 2023. – С. 10–12. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_50807441_54538247.pdf (дата обращения: 12.10.2023).
Интеллектуальные транспортные системы формируются на стыке автотранспортной индустрии и индустрии информационных технологий. Основой для их формирования являются моделирование транспортных систем и регулирование транспортных потоков. Интеллектуальная транспортная система – это система, которая при использовании инновационных разработок предоставляет пользователям комплексную, полную и достоверную информацию, повышает уровень взаимодействия и безопасность участников дорожного движения. Приводятся основные принципы системного подхода при разработке интеллектуальных транспортных систем.
Иванова, Н. Д. Моделирование сценариев кибератак на интеллектуальную транспортную систему с использованием матричных моделей оценивания рисков [Электронный ресурс] / Н. Д. Иванова // Интеллектуальные транспортные системы : материалы II Международной научно-практической конференции, Москва, 25 мая 2023 года. – Москва, 2023. – С. 461–469. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_54074146_90197122.pdf (дата обращения: 12.10.2023).
Рассмотрены различные подходы к моделированию угроз информационной безопасности. Выделены их достоинства и недостатки, сформированы требования к разработанной методике. Разработан метод оценки кибербезопасности ИТС, который использует метод оценки рисков функциональной безопасности. Предложен метод определения качественных показателей, характеризующих «вероятность» и «ущерб» риска информационной безопасности, с использованием методов кластеризации.
Казанский, Н. А. Перспективы применения технологии фотонной коммутации в интеллектуальных транспортных системах [Электронный ресурс] / Н. А. Казанский, П. И. Лысюк // Интеллектуальные транспортные системы : материалы II Международной научно-практической конференции, Москва, 25 мая 2023 года. – Москва, 2023. – С. 179–183. – URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_54073980_20116708.pdf (дата обращения: 12.10.2023).
Для обеспечения оперативной реконфигурации оптических каналов магистральных сетей связи предложено применение технологии фотонной коммутации. Описано внедрение данной технологии.
Куценко, С. М. Обзор элементов интеллектуальной транспортной системы [Электронный ресурс] / С. М. Куценко // International journal of advanced studies. – 2023. – Т. 13. – № 22. – С. 58–62. – URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_54186135_94597146.pdf (дата обращения: 12.10.2023).
Рассмотрены элементы интеллектуальной транспортной системы, обеспечивающие безопасность дорожного движения. Все описанные элементы необходимы для управления интеллектуальными транспортными системами и для обеспечения эффективной работы перекрёстков, дорог и автомагистралей.
Моделирование компьютерных атак на программно-конфигурируемые сети на основе преобразования стохастических сетей [Электронный ресурс] / А. А. Осипенко [и др.] // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2023. – № 2. – С. 274–281. – URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_50457422_65964028.pdf (дата обращения: 12.10.2023).
Рассматривается подход к построению аналитических моделей компьютерных атак на интеллектуальные транспортные системы, основанный на преобразовании стохастических сетей. Подход отличается высокой точностью и стабильностью принимаемых решений и хорошо зарекомендовал себя при моделировании многоэтапных случайных процессов различной природы. Результатом моделирования является функция распределения времени и среднего времени реализации компьютерных атак. Эти оценки затем используются для определения показателей киберустойчивости. Разрабатываются аналитические модели противодействия, которые интегрированы с моделями компьютерных атак. Предлагается интегрированная аналитическая модель поведения интеллектуальной транспортной системы в условиях кибератак.
Сатаева, А. Г. Актуальность внедрения интеллектуальных транспортных систем в городские агломерации [Электронный ресурс] / А. Г. Сатаева // Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных : сборник материалов VII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, приуроченной к 110-летию со дня рождения Т. В. Алексеевой, Омск, 20–21 апреля 2023 года. – Омск, 2023. – С. 214–220. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_54180927_98909280.pdf (дата обращения: 12.10.2023).
Описаны проблемы внедрения интеллектуальных транспортных систем (ИТС). Рассмотрены целевые группы пользователей ИТС, архитектура систем транспортной телематики. Представлены задачи, решаемые интеллектуальными транспортными системами, а также направления развития.
Сафиуллин, Р. Н. Результаты исследований по внедрению интеллектуальных технологий ICV в транспортную систему городской агломерации [Электронный ресурс] / Р. Н. Сафиуллин, Т. Хаотянь, Р. Р. Сафиуллин // Технико-технологические проблемы сервиса. – 2023. – № 2. – С. 78–86. – URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_53931397_12979714.pdf (дата обращения: 12.10.2023).
Рассмотрены современные интеллектуальные технологии ICV. Проанализированы их понятия, взаимосвязи и взаимодействия между компонентами и разработаны модели для их описания на основе принципа информационного взаимодействия. Уделено внимание уровням разработки и внедрению двух измерений «интеллект транспортных средств» и «интеллект транспортной инфраструктуры». Проведено разделение уровней и подробно описаны их характеристики развития.
Семичева, О. С. Развитие интеллектуальных транспортных систем в современных условиях [Электронный ресурс] / О. С. Семичева, Р. И. Эшелиоглу, И. М. Логинова // International journal of advanced studies. – 2023. – Т. 13, № 2–2. – С. 84–90. – URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_54186142_53556344.pdf (дата обращения: 12.10.2023).
Рассмотрены вопросы развития интеллектуальных транспортных систем в современных условиях. Проанализированы основные проблемы в развитии ИТС, существующие в России. Обобщены все виды моделей ИТС, которые могут быть применены в разных сферах транспорта. Для исследования тенденций и эффективности ИТС предложено использовать математический аппарат регрессионного анализа.
Dilek, E. Computer vision applications in intelligent transportation systems: a survey [Электронный ресурс] / E. Dilek, M. Dener // Sensors. – Vol. 23, iss. 6. – Article number: 2938. – URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/23/6/2938 (дата обращения: 2023-10-12).
Переведенное заглавие: Применение компьютерного зрения в интеллектуальных транспортных системах: обзор.
Рассмотрены приложения компьютерного зрения (CV), методы машинного обучения и глубокого обучения. Описаны преимущества и сложности использования компьютерного зрения. Обзор направлен на то, чтобы показать, как компьютерное зрение поможет транспортным системам стать умнее, логичнее и лучше.
Garg, T. A systematic review on intelligent transport systems [Электронный ресурс] / T. Garg1, G. Kaur // Journal of computational and cognitive engineering. – Vol. 2, – № 3. – С. 175–265. – URL: http://ojs.bonviewpress.com/index.php/JCCE/article/view/245/140 (дата обращения: 2023-10-12).
Переведенное заглавие: Интеллектуальные транспортные системы: систематический обзор.
Рассмотрены различные уязвимости системы и способы из решения. Описаны аспекты безопасности ИТС. Изучена литература по интеллектуальным транспортным системам, их основных моментов, достоинств и недостатков. Проанализированы исследовательские работы, посвященные интеллектуальной транспортной системе. Предложены будущие направления исследований.
Prospects and challenges of Metaverse application in data-driven intelligent transportation systems [Электронный ресурс] / Judith Nkechinyere Njoku // IET intelligent transport systems. – Vol. 17, iss. 1. – С. 1–21. – URL: https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1049/itr2.12252 (дата обращения: 2023-10-12).
Переведенное заглавие: Перспективы развития и проблемы применения Метавселенной в интеллектуальных транспортных системах, которые управляются данными.
Интеллектуальные транспортные системы, которые управляются данными (DDITS), направлены на создание более интеллектуальных систем. Рассмотрены концепции и особенности Метавселенной. Описаны три основные задачи DDITS: обнаружение неисправностей и ремонт транспортных средств, тестирование новых технологий и противоугонных систем. Освещены перспективные решения для Метавселенной, которые применимы к DDITS.