ААРИС

Выполняемые проекты

• Реализация способов применения математической вариативной дискретной модели собственной разработки. Повышение эффективности процессов анализа, прогнозирования и адаптивного управления. Разработанная модель позволяет формализовать дискретные состояния системы, учитывать вариативность параметров и обеспечивать гибкость при изменении условий функционирования. В рамках практического применения, на её базе реализуются алгоритмы обработки данных, оптимизации управляющих воздействий и принятия решений на основе дискретных вариационных структур. Это обеспечивает устойчивость и адаптивность систем управления при работе в условиях неопределённости и многокритериальности.
• Поиск коллизий для комбинаций криптографических функций (SHA256-RIPEMD160 etc.). Исследование устойчивости составных хеш-алгоритмов к атакам второго прообраза и подбору пар сообщений с одинаковыми хеш-значениями. Анализ таких комбинаций позволяет оценить степень криптографической прочности составных функций, выявить потенциальные уязвимости при их последовательном применении и определить оптимальные схемы построения хешей для повышения безопасности информационных систем и протоколов аутентификации.


• Аудит программ и алгоритмов уровня рабочих данных и уровня исходного кода. Выявление уязвимостей, логических ошибок и неэффективных решений, влияющих на надёжность и безопасность функционирования программных систем. На уровне рабочих данных проводится анализ корректности обработки, структурирования и хранения информации, а также проверка её целостности и достоверности. На уровне исходного кода выполняется анализ архитектуры, логики алгоритмов, соблюдения стандартов кодирования и потенциальных точек уязвимости, включая ошибки доступа к памяти, некорректное управление ресурсами и нарушение принципов безопасного программирования. Результаты аудита позволяют оптимизировать производительность и повысить защищённость программных средств.
• Комплексное проектирование, проверка и модернизация систем корпоративной и персональной защиты. Обеспечение многоуровневой безопасности информационных ресурсов, сетевой инфраструктуры и пользовательских устройств. На этапе проектирования формируется архитектура защиты, включающая средства аутентификации, контроля доступа, шифрования данных и мониторинга событий безопасности. Проверка реализуется посредством анализа конфигураций, анализа уязвимостей и моделирования возможных атак с целью оценки эффективности применяемых механизмов защиты. Модернизация систем выполняется на основе результатов аудита и актуальных угроз, что позволяет адаптировать защитные решения к новым условиям эксплуатации, повышать их устойчивость и соответствие современным стандартам информационной безопасности.


• Содействие условиям для разработки стандартов в области научно-технического прогресса. Практические шаги в данном направлении имеют цель в формировании подходов, обеспечивающих систематизацию и унификацию научно-технических решений, а также в развитии принципов IEEE и IEC, способствующих повышению эффективности научной и инженерной деятельности. Необходимость стандартизации и её применение обусловлены растущей сложностью современных технологий и потребностью в обеспечении их совместимости, воспроизводимости и устойчивости. В рамках данного подхода, особое внимание уделяется созданию условий, при которых инновации не теряют гибкости, но приобретают структурную согласованность и простоту внедрения в реальные системы управления и разработки. Рассматривается как стратегическая задача, направленная на упрощение и систематизацию процессов проектирования, внедрения и интеграции технологических решений. Миссия данного направления заключается в формировании и применении научных и методических основ, способствующих созданию единого подхода к стандартизации, повышению прозрачности научных процессов как инструмента повышения качества технических решений.
• Проектирование задач и методов их решения, в различных сочетаниях научных областей. Практическое применение междисциплинарности как ключевого принципа современного научного мышления. В основе лежит понимание того, как формируется новое качество знаний. Такие проекты направлены на разработку и анализ задач, а также на выбор и проектирование методов их решения с учётом синтеза знаний и технологий из различных научных сфер. Это позволяет рассматривать проблемы с разных точек зрения, объединяя аналитическую строгость математики, прикладной потенциал информатики и системное мышление инженерных наук. Междисциплинарный подход открывает возможность для поиска нестандартных решений, выявления новых закономерностей и формирования перспективных направлений научно-технического прогресса, подтверждая идею о том, что именно на стыке наук рождаются наиболее ценные инновации.


• Оценка последствий инвестиционных внедрений и комплексные экспертизы. Анализ эффективности и последствий внедрения инвестиционных решений в научно-технические, производственные и информационные системы. Основное внимание уделяется оценке влияния новых технологий, оборудования и программных средств на устойчивость, производительность и экономическую целесообразность функционирования организаций и инфраструктурных комплексов. Комплексная экспертиза включает исследование технических, экономических и организационных аспектов внедрения, оценку рисков, а также прогнозирование долгосрочных эффектов — как положительных, так и потенциально негативных. Такой подход позволяет выявить скрытые зависимости, оптимизировать инвестиционные стратегии и обеспечить рациональное использование ресурсов. Особое значение придаётся системной оценке — с учётом технологических, юридических и управленческих факторов, — что обеспечивает целостное понимание последствий внедрения инноваций и способствует принятию обоснованных решений в условиях динамично развивающегося научно-технического прогресса.
• Независимая оценка доступности осуществления объективного права. Проведение независимой экспертизы правового состояния активов и оценка доступности реализации прав субъектов в рамках действующего законодательства. Особое внимание уделяется вопросам защиты и управления интеллектуальной собственностью — патентами, программным обеспечением, брендами, технологиями и другими нематериальными активами бизнеса. Оценка включает анализ рисков, связанных с нарушением, ограничением или дублированием прав, а также выявление факторов, препятствующих свободному и законному использованию результатов интеллектуальной деятельности. В процессе работы проводятся правовые проверки (due diligence), аудит лицензионных соглашений и оценка корректности оформления исключительных прав. Цель таких проектов — обеспечение юридической прозрачности и чистоты активов компании, минимизация правовых рисков и создание условий для их безопасного коммерческого использования, передачи или инвестирования. Независимый подход гарантирует объективность анализа и позволяет вырабатывать рекомендации по приведению корпоративных активов в юридически безупречное состояние.


• Разработка технологии "умный контракт" с применением стандартов Blockchain. Реализация безопасных и прозрачных цифровых процессов, автоматизация транзакций и взаимодействий между сторонами без посредников. Использование блокчейна повышает доверие к процессу операционного взаимодействия за счет неизменности данных и прозрачного контроля всех операций. Умные контракты применяются для оптимизации бизнес-логики, сокращения затрат времени и ресурсов. Такой подход интегрирует инновационные решения в существующие процессы и открывает новые возможности для бизнеса. В результате создаются эффективные и надежные системы, готовые к масштабированию и дальнейшему развитию.
• Разработка и внедрение средств автоматизации обработки и анализа данных (в т.ч. BigData). Ускорение процессов получения инсайтов и принятия обоснованных решений на основе больших объемов информации. Внедрение таких решений обеспечивает автоматизированную нормализацию, очистку, структурирование и трансформацию данных для их последующего анализа. Применение современных технологий обработки Big Data позволяет выявлять скрытые закономерности, тренды и аномалии, которые сложно обнаружить вручную. Автоматизированные системы анализа данных повышают эффективность бизнес-процессов, сокращают человеческий фактор и снижают вероятность ошибок. Кроме того, они создают возможности для прогнозирования, оптимизации ресурсов для внедрения новых продуктов или услуг. В результате формируются надежные, масштабируемые и интеллектуальные платформы для работы с большими массивами данных.

Материалы для ознакомления

• Количественный анализ пылевых UTXO в блокчейне Bitcoin (0, 1-4095 сатоши). В данной работе представлен детальный количественный анализ распространения пылевых неизрасходованных выходов транзакций (UTXO) в блокчейне Bitcoin, с нулевым значением выходов (0 SAT), в диапазоне от 1 до 16 сатоши, а также агрегированный анализ выходов в диапазоне 17–4095 сатоши. Используя собственный парсер блокчейна, автор обнаружил, что только в диапазоне 1–16 сатоши содержится более 2.5 миллионов UTXO, представляющих в совокупности 0.0278 BTC, а в расширенном диапазоне до 4095 сатоши — 105.8 миллионов UTXO на сумму 721.6 BTC. Количество же нулевых выходов транзакций составляет 135'177'026 по состоянию на блок №872'871. RU📄 EN📄
• Научно-методологический подход к идентификации и решению актуальных задач в условиях цифровой трансформации экономики. Концепция и подход был предложен автором в 2017 году, и сейчас публикуется расширенная редакция. В статье представлена комплексная методология идентификации и решения научно-практических задач, обладающих потенциалом коммерциализации. Методология базируется на системном подходе и включает 11 взаимосвязанных этапов - от анализа предпосылок до оценки экономической эффективности. Особое внимание уделяется научной обоснованности каждого этапа и их применимости в условиях цифровой трансформации современных предприятий. Предлагаемый подход позволяет минимизировать риски при внедрении инновационных решений и обеспечивает их соответствие реальным потребностям рынка. RU📄 EN📄
• От камня к реле. Эволюция через автоматизацию. Предпосылки возникновения задачи. 📄
• Лень — двигатель прогресса. От реле к «камню». Повышение производительности труда. 📄

Перспективные направления

• Имитационное моделирование физических процессов. Разработка универсального мат. аппарата и написание программных модулей. Имитационное моделирование физических процессов позволяет исследовать сложные системы и явления без необходимости проведения дорогостоящих или опасных экспериментов. Разработка универсального математического аппарата обеспечивает гибкую и масштабируемую основу для моделирования различных типов процессов, включая тепловые, механические, электромагнитные и многопараметрические системы. Написание программных модулей автоматизации расчётов, интеграции моделей с существующими информационными системами с целью ускорения обработки больших массивов данных. Такой подход открывает перспективы для прогнозирования поведения систем в новых различных условиях, оптимизации технологических процессов и создания инновационных решений. Кроме того, универсальный инструментарий обеспечивает повторное использование моделей и модулей для различных научных и инженерных задач, что значительно расширяет возможности исследований. В результате формируется высокоточный, эффективный и адаптивный инструмент для анализа и проектирования сложных физических процессов.
• Экономическая (мотивационная) балансовая модель. Разработка способа автоматизированного формирования таблиц принятия решений. Системная оценка влияния различных факторов на принятие управленческих и стратегических решений, в том числе, в части управления персоналом. Разработка способа автоматизированного формирования таблиц принятия решений для ERP и CRM систем, обеспечивает оперативную интеграцию структурированных данных, упрощает анализ альтернатив и позволяет сравнивать их с точки зрения экономической эффективности и мотивационных факторов. Такой подход позволяет интегрировать количественные и качественные показатели в единую систему, создавая прозрачную и объективную основу для выбора оптимальных стратегий управления. Автоматизация процесса формирования таблиц снижает вероятность ошибок, ускоряет принятие решений и делает их более адаптивными к изменяющимся условиям. Перспективная разработка в этом направлении открывает возможности для создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений, которые могут применяться в бизнесе, управлении проектами и экономическом моделировании. В результате формируется высокоэффективный инструмент, способный повысить обоснованность и результативность тактических и стратегических решений.