Для сокращения непригодного для проживания жилищного фонда необходимо 507,16 млрд руб.
На сайте Минстроя России опубликован паспорт федерального проекта «Обеспечение устойчивого сокращения непригодного для проживания жилищного фонда».
Напомним, что Минстроем России во исполнение Указа Президента РФ от 07.05.2018 №204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» был утвержден паспорт национального проекта «Жильё и городская среда», включающий в себя четыре федеральных проекта:
• «Ипотека»;
• «Жильё»;
• «Формирование комфортной городской среды»;
• «Обеспечение устойчивого сокращения непригодного для проживания жилищного фонда».
Всего суммарно планируется переселение 0,5 млн граждан из 8,99 млн кв. м аварийного жилищного фонда.
Согласно опубликованному паспорту федерального проекта, под устойчивым сокращением непригодного для проживания жилищного фонда понимается достижение в отчетном периоде объема расселения не менее 50% аварийного жилья.
Мероприятия по переселению граждан осуществляются на территории всех субъектов РФ, в которых имеется аварийный жилищный фонд (82 региона, за исключением г. Москвы, где аварийный жилфонд отсутствует, а также городов федерального значения Санкт-Петербург и Севастополь, расселяющих аварийный жилищный фонд за счет собственных средств).
Минстроем России совместно с Фондом ЖКХ были рассчитаны минимально необходимые для достижения показателей проекта объемы финансирования: всего 507,16 млрд руб., в том числе из федерального бюджета — 431,94 млрд руб., из региональных бюджетов — 67,84 млрд руб., внебюджетные источники — 7,39 млрд руб.
На сайте Фонда ЖКХ в разделе «Расселение аварийного жилья» представлены сведения о реализации программ переселения граждан из аварийного жилищного фонда в субъектах РФ.
В соответствии с информационным бюллетенем Фонда ЖКХ всего на 01.05.2021 одобрено финансирование на общую сумму 181,95 млрд. руб. для переселения 293 866 человек из жилых помещений общей площадью 4,81 млн кв. м.
24.05.2021 Фондом ЖКХ в соответствии с представленными Чеченской Республикой, Камчатским краем, Калужской, Липецкой, Новгородской, Свердловской, Самарской, Саратовской и Челябинской областями реестрами контрактов на приобретение квартир для переселения граждан из аварийного жилья одобрено перечисление 2,12 млрд. руб.
Для ускоренной реализации программ переселения (до конца 2023 года) на отчетную дату госкорпорацией одобрены заявки 15 субъектов РФ на общую сумму 17,88 млрд. руб. На реализацию программ в субъекты РФ перечислено 92,57 млрд. руб.
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».