Интернет-коммуникации помогут в борьбе со свалками
Губернатор Ленинградской области Александр Дрозденко дал поручение комитету по природным ресурсам использовать опыт ЦУР в создании системы оперативного реагирования на сообщения о свалках мусора в лесу.
«Пока, я понимаю, что есть два места, куда гражданин может направить информацию – это Инстаграм губернатора и ЦУР – центр управления регионом, который мы создали. Надо, чтобы и другие органы власти разработали действенные формы взаимодействия с гражданами», – подчеркнул Александр Дрозденко в ходе встречи с депутатами Законодательного собрания Ленинградской области, где обсуждался вопрос ликвидации несанкционированных свалок на территории земель лесного фонда.
Губернатор подчеркнул, что для эффективной работы нужны упрощенные системы обратной связи, которые позволяли бы оперативно реагировать на появление свалок. Совместные действия лесничеств, контролирующих организаций, граждан, которые сообщают информацию, предоставляют данные фото- видеофиксации должны помочь быстро реагировать на появление мусора в лесу.
Напомним, в 2020 году на землях лесного фонда было ликвидировано 18 свалок объемом почти 30 тысяч кубометров. Работы проводились в рамках исполнения 13 судебных решений об уборке несанкционированных мест размещения отходов на свободной от аренды территории лесного фонда. В 2021 году начата подготовка к ликвидации 46 несанкционированных мест отходов объемом 8,6 тыс. кубометров по 12 решениям суда. На рассмотрении в судах находятся еще 49 дел об обязании ликвидации 233 свалок с ориентировочным объемом отходов более 13,1 тыс. кубометров.
С 2018 года специалистами управления лесами «Ленобллес» выявлены 2 056 фактов загрязнения территории земель лесного фонда с примерным объемом 114, тыс. кубометров, из них уже ликвидированы — 1 252 объемом 84,7 тыс. кубометров.
Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) разработали программное обеспечение для защиты системы «умного города» от хакерских атак и сбоев. Итоги работы ученых были опубликованы в журнале Sensors.
Ведущий научный сотрудник Лаборатории проблем компьютерной безопасности Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН Андрей Чечулин отметил, что сегодня во всех крупных городах мира активно внедряют «умные» системы транспорта и логистики.
«В первую очередь, речь идет о пилотируемых и беспилотных автомобилях, но к ним также относятся и «умные» светофоры, турникеты и прочее. В нашем проекте мы разработали действующий прототип системы для защиты таких интерфейсов. Проект в конечном счете направлен на обеспечение безопасности человека», - пояснил он.
Алгоритмы системы защиты «умного города» направлены на решение двух основных задач. Во-первых, интерфейсы должны уметь зафиксировать атаки и нарушения безопасности со стороны человека. Это может быть как фальшивая карточка пользователя на турникете в метро, так и больной, пьяный или сонный человек, который пытается управлять элементами «умного города», стараясь скрыть свое состояние от системы безопасности.
Во-вторых, она должна распознавать атаки со стороны вредоносных программ, что относится к нарушению работы сервисов «умного города». Для этого петербургские ученые обучили систему использовать и анализировать данные от максимально возможного числа датчиков «умного города».
Чечулин отмечает, что если, например, применять разработанную систему безопасности для беспилотного автомобиля, то она будет принимать решения, исходя из информации, полученной не только с датчика расстояния до объектов, но и из картинки с камер, и систем навигации.
«Тут важно понимать, что наш алгоритм не просто суммирует информацию, а постоянно ее сопоставляет. Это нужно для того, чтобы по косвенным признакам найти слабое звено в системе интерфейсов, которое подверглось хакерской атаке или вышло из строя. Тогда беспилотник сможет предотвратить аварию, а оператор системы увидит неисправность и попробует ее устранить», - разъяснил ученый.
Так, во время экспериментов, разработанные прототипы с использованием датчиков личного смартфона водителя успешно обнаруживали случаи нарушения со стороны водителя. Например, когда он отвлекался или засыпал. Кроме того, разработанные системы позволили выявить различные виды компьютерных атак, направленные на элементы «умного города».