Город сдаст в аренду 12 нежилых помещений на севере Москвы
На городских торгах представлено 12 нежилых объектов свободного функционального назначения площадью от 15,6 до 396,1 квадратного метра в Северном административном округе столицы. Четыре помещения сдаются в аренду на льготных условиях для представителей малого и среднего бизнеса по цене от 1000 рублей за квадратный метр в год.
«Представленные на торгах объекты находятся в подвалах и на первых этажах жилых домов, в пешей доступности от станций метро. Здесь могут открыться офисы, магазины у дома, аптеки, кофейни или салоны красоты. Кроме того, часть помещений – четыре лота – сдается по льготной цене для малого и среднего бизнеса. В этом году по итогам городских торгов за первый квартал было реализовано 153 нежилых помещения для бизнеса, из них 12 – на территории САО общей площадью 1,69 тысячи квадратных метров», – сказал руководитель Департамента города Москвы по конкурентной политике Иван Щербаков.
Самое большое помещение сдается в аренду на общих условиях в Савеловском районе по адресу: 2-я Квесисская улица, дом 9. Подвальное помещение площадью 396,1 квадратного метра сдается с начальной ценой 2,4 млн рублей или около 6 тысяч рублей за квадратный метр в год.
Самый небольшой по площади объект сдается в Хорошёвском районе по адресу: улица Куусинена, дом 17, корпус 2. Помещение площадью 15,6 квадратного метра предлагается в аренду по льготной цене для представителей малого и среднего бизнеса – 74,1 тысячи рублей или 4750 рублей за квадратный метр в год.
По всем представленным объектам ведется заявочная кампания. Ознакомиться с характеристиками лотов, изучить документацию объектов можно на Инвестиционном портале города Москвы в разделе «Аренда для бизнеса». Часть объектов доступна для онлайн-просмотра в режиме 3D с помощью функции «360».
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».