1991-6639 2949-1940 Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН NEWS OF THE KABARDINO-BALKARIAN SCIENTIFIC CENTER OF RAS КБНЦ РАН 10.35330/1991-6639-2026-28-3-122-131 EHKNXE https://izvestiyakbncran.ru/index.php/28-3-9/ ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ INFORMATICS AND INFORMATION PROCESSES Архитектура и методы построения интеллектуальной системы мониторинга центра оператора безопасности Architecture and methods for building an intelligent monitoring system for operator safety centers Иксанов Владислав Рашидович Иксанов Владислав Рашидович Iksanov Vladislav R. vlad-iksanov@mail.ru 0009-0003-7810-3720 Дараган Светлана Валерьевна Дараган Светлана Валерьевна Daragan Svetlana V. daragan.sv@rea.ru Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова (Москва, Россия) Plekhanov Russian University of Economics (Moscow, Russia) 22 06 2026 2026 28 3 122 131 18 02 2026 11 06 2026 Иксанов В. Р., Дараган С. В. 2026 Иксанов В. Р., Дараган С. В. V.R. Iksanov, S.V. Daragan CC BY 4.0 https://izvestiyakbncran.ru/index.php/28-3-9/

В современном мире информационные технологии играют ключевую роль в автоматизации процессов, особенно в научных центрах. Разработка архитектуры и методов для автоматизированных систем позволяет повысить эффективность обработки данных, моделирования и управления в областях информатики и телекоммуникаций. Однако существующие подходы часто не учитывают региональные особенности. Цель исследования – разработка архитектуры и методов для автоматизированных систем, ориентированных на обработку информации в реальном времени, с учетом специфики научных исследований. Материалы и методы исследования. Использованы методы системного анализа, компьютерного моделирования (с применением Python и MathType для формул), анализ литературы по специальностям 2.3.8. Материалы включают данные из открытых источников, эксперименты с моделями на базе 100+ тестовых наборов. Результаты. Предложена новая архитектура системы с модулями для обработки данных, включающая алгоритмы оптимизации (снижение времени на 30 %). Разработаны методы автоматизации, включая формулы для расчета эффективности. Тестирование показало улучшение точности на 25 %. Выводы. Предложенная архитектура и методы могут быть применены в научных центрах для повышения производительности. Рекомендуется дальнейшее тестирование в реальных условиях.

Currently, information technologies are fundamental to process automation, particularly within scientific and research centers. Developing architectures and methods for automated systems allows for increasing the efficiency of data processing, modeling, and management in informatics and telecommunications. Aim. To develop the architecture and methods for automated systems centered on real-time information processing, considering the specific nature of scientific research. Materials and methods. The study employs system analysis, computer modeling in Python, and a comprehensive literature review aligned with specialty 2.3.8, utilizing MathType for formula representation. The research materials consist of open-source data and experimental modeling results derived from over 100 test datasets. Results. A new system architecture with specialized data processing modules is proposed, featuring optimization algorithms that reduce processing time by 30%. Methods of automation have been developed, incorporating analytical expressions for efficiency calculation. Experimental testing showed a 25 % increase in system accuracy. Conclusions. The proposed architecture and methods are applicable to scientific centers to optimize system performance. Future empirical testing under real-world conditions is recommended.

 Ключевые слова центр мониторинга оператор безопасности интеллектуальная система мониторинга архитектура микросервисов событийно-управляемая архитектура потоковая обработка корреляция событий Keywords monitoring center security operator intelligent monitoring system microservices architecture event-driven architecture streaming processing event correlation Исследование проведено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. Новоженов В. А., Романова Т. Н. Математические методы оптимизации распределенных вычислений в гетерогенной среде // International Journal of Open Information Technologies. 2025. Т. 13. № 1. С. 31–39. EDN: SCIWLQ Уманский Д. М. Предсказание ошибок в производственном оборудовании используя машинное обучение // Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. 2025. Т. 10. № 1(51). С. 145–151. EDN: MVBAUT Липатов К. В., Потапченко Т. Д. Анализ особенностей поддержки принятия торговых решений на биржах с использованием перспективных направлений искусственного интеллекта // Cifra. Компьютерные науки и информатика. 2025. № 1(5). DOI: 10.60797/COMP.2025.5.4 Камбаров А. М., Ковтун С. А., Суркова Е. В. Методический подход к комплексному развитию высокотехнологичных предприятий в условиях цифровой трансформации предприятий // СТИН. 2025. № 1. С. 30–34. EDN: CHXLOD Болатов С. А. Искусственный интеллект: улучшение UX-дизайна через персонализацию и прогнозирование поведения пользователей // Актуальные исследования. 2025. № 4-1(239). С. 32–40. DOI: 10.5281/2enodo.14750798 Шарнин М. М., Сомин Н. В. Применение методов обработки естественного языка в области языковых моделей белков: текущие и будущие тенденции // Cifra. Компьютерные науки и информатика. 2025. № 1(5). DOI: 10.60797/COMP.2025.5.1 Журавлев Д. В., Голубинский А. Н., Резниченко А. А. Универсальный программно-аппаратный комплекс для управления роботизированными устройствами на основе принципов работы синхронного или асинхронного интерфейсов «мозг-компьютер» // Журнал радиоэлектроники. 2025. № 1. DOI: 10.30898/1684-1719.2025.1.1 Храменков В. А., Дмитричев А. С., Некоркин В. И. Мультистабильность синхронных режимов в многомашинной энергосети с общей нагрузкой и их устойчивость в целом и в большом // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2025. Т. 33. № 1. С. 38–68. DOI: 10.18500/0869-6632-003128 Иванов А. В., Селифанов В. В., Огнев И. А. Некоторые вопросы оценки доверия к субъектам информационного обмена // Защита информации. Инсайд. 2025. № 1(121). С. 34–40. EDN: AUYCFT Бойко А. П., Шевченко А. А., Кузин П. И. Модель оптической транспортной сети специального назначения в условиях деструктивных воздействий // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2025. Т. 22. № 1(247). С. 42–50. DOI: 10.14489/vkit.2025.01.pp.042-050 Рубцов Д. Ю. Математические модели и программный комплекс для интеллектуального анализа и прогнозирования исполнения государственных контрактов // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025. Т. 13. № 1(48). DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.010 Артемьев В. С., Мокрова Н. В. Применение метода моментов для оптимизации электрофизических воздействий // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2025. № 3(71). С. 228–236. DOI: 10.18286/1816-4501-2025-3-228-236 Tramova A.M., Popov A.A., Artemyev V.S., Mokrova N.V. Algebraic methods of automatic optimization and formal verification of parallel algorithms // Computational Mathematics and Modeling. 2025. DOI: 10.1007/s10598-025-09651-x Novozhenov V.A., Romanova T.N. Mathematical methods for optimizing of distributed computing in a heterogeneous environment. International Journal of Open Information Technologies. 2025. Vol. 13. No. 1. Pp. 31–39. EDN: SCIWLQ. (In Russian) Umansky D.M. Predicting errors in production equipment using machine learning. International Journal of Information Technology and Energy Efficiency. 2025. Vol. 10. No. 1(51). Pp. 145–151. EDN: MVBAUT. (In Russian) Lipatov K.V., Potapchenko T.D. Analysis of the specifics of support for trade decision-making on stock exchanges using promising areas of artificial intelligence. Cifra. Computer Science and Informatics. 2025. No. 1(5). DOI: 10.60797/COMP.2025.5.4. (In Russian) Kambarov A.M., Kovtun S.A., Surkova E.V. Methodological approach to the integrated development of high-tech enterprises in the context of digital transformation of enterprises. STIN. 2025. No. 1. Pp. 30–34. EDN: CHXLOD. (In Russian) Bolatov S.A. Artificial intelligence: improving UX design through personalization and predicting user behavior. Actual Research. 2025. No. 4-1(239). Pp. 32–40. DOI: 10.5281/2enodo.14750798. (In Russian) Sharnin M.M., Somin N.V. Application of natural language processing techniques in the field of protein linguistic models: current and future tendencies. Cifra. Computer Science and Information Technology. 2025. No. 1(5). DOI: 10.60797/COMP.2025.5.1. (In Russian) Zhuravlev D.V., Golubinsky A.N., Reznicenko A.A. An universal hardware and software complex for controlling robotic devices based on the principles of operation of synchronous or asynchronous brain-computer interfaces. Journal of Radio Electronics. 2025. No. 1. DOI: 10.30898/1684-1719.2025.1.1. (In Russian) Khramenkov V.A., Dmitrichev A.S., Nekorkin V.I. Multistability of synchronous modes in a multimachine power grid with a common load and their global and non-local stability. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics. 2025. Vol. 33. No. 1. Pp. 38–68. DOI: 10.18500/0869-6632-003128. (In Russian) Ivanov A.V., Selifanov V.V., Ognev I.A. Some issues of assessing trust in information exchange subjects. Information Security. Inside. 2025. No. 1(121). Pp. 34–40. EDN: AUYCFT. (In Russian) Boyko A.P., Shevchenko A.A., Kuzin P.I. Model of a special-purpose optical transport network under destructive impacts. Vestnik Kompiuternykh i Informatsionnykh Tekhnologii. 2025. Vol. 22. No. 1(247). Pp. 42–50. DOI: 10.14489/vkit.2025.01.pp.042-050. (In Russian) Rubtsov D.Yu. Mathematical models and software package for intelligent analysis and forecasting of government contract execution. Modeling, Optimization and Information Technology. 2025. Vol. 13. No. 1(48). DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.010. (In Russian) Artemyev V.S., Mokrova N.V. Application of the method of moments to optimize electrophysical effects. Vestnik of Ulyanovsk State Agricultural Academy. 2025. No. 3(71). Pp. 228–236. DOI: 10.18286/1816-4501-2025-3-228-236. (In Russian) Tramova A.M., Popov A.A., Artemyev V.S., Mokrova N.V. Algebraic methods of automatic optimization and formal verification of parallel algorithms. Computational Mathematics and Modeling. 2025. DOI: 10.1007/s10598-025-09651-x