The analysis of digital footprints (DF) related to the cybersecurity (cyber risk) user behavior of university information and education systems (UIES) involves the study and evaluation of various aspects of activity in the systems. In particular, such analysis includes the study of typical patterns (patterns) of access to UIES, password usage, network activity, compliance with security policies, identification of anomalous behavior, and more. It is shown that user behavior in UIES is represented by sequences of actions and can be analyzed using the sequential analysis method. Such analysis will allow information security (IS) systems of UIES to efficiently process categorical data associated with sequential patterns of user actions. It is shown that analyzing sequential patterns of cyberthreatening user behavior will allow UIES IS systems to identify more complex threats that may be hidden in chains of actions, not just individual events. This will allow for more effective identification of potential threats and prevention of security incidents in the UIES.

Moored near-bottom current velocity and water temperature measurements were performed during a period of 194 days (from October 2022 through April 2023) with a 15-min sampling rate at two locations on the shelf of the Kazakhstan sector of the Caspian Sea in its Middle Caspian basin. The area has not been covered by in situ measurements over several decades. The two stations were separated by a distance of 22 km along the coast. The velocity and temperature data collected at 14 m depth were analyzed together with the wind data from the local meteorological station, NCEP/NCAR reanalysis of wind curl data over the Caspian Sea, as well as multi-mission satellite imagery. The analysis revealed that the currents were predominantly along-shore and highly variable in direction, with nearly zero average over the observation period. The along-shore and cross-shore components of velocity exhibited rather high correlation with the along-shore wind stress with the maximum (r = 0.68 and r = 0.53, respectively) at a time lag of about 9.5 h. The velocity series were not significantly correlated with the wind curl averaged over the entire Caspian Sea at any temporal lag, while there were weak but significant correlations between the along-shore current velocity and the curl of the wind fields over the Middle Caspian and Northern Caspian basins with time lags from one to nine days. The along-shore current velocities at the two stations were highly correlated (r = 0.78) with each other at no temporal lag. The temperature at both stations demonstrated nearly identical seasonal march, but a higher frequency variability superimposed on the latter was also evident with amplitudes as high as 2.79 °C. Somewhat surprisingly, the series of these anomalies at the two stations were not correlated either with each other or with surface wind forcing. However, there is evidence pointing to their connection with the cross-shore component of near bottom velocity, i.e., the cross-shore, up or down the bottom slope excursions of water from deeper or shallower depths, retaining a different temperature. During intense winter cooling of the surface layer, this effect is manifested as «warm upwelling» creating strong positive temperature anomalies or the opposite «cold downwelling» and negative anomalies.

The coastal zone of the Middle Caspian is currently undergoing significant changes due to falling sea levels. With shallowing, the nature of the influence of water flows on bottom landscapes changes, including the intensification of the impact of storm waves on their surfaces inhabited by bottom communities. The impact of rolling and storm waves on bottom algae is also increasing. Cenoses of bottom macrophyte algae, which was previously growing on underwater rocks, including flat rock platforms, which abound along the eastern coast of the Middle Caspian, at depths of 10-12 m, were previously affected only by particularly strong storm waves. Now their habitats are at a significantly shallower depth (about 7.5-9.5 m), which led to more frequent and massive detachments of macrophyte thalli and their transfer to the pelagic zone. Mass transfer of living thalli of green and red algae to the upper layers of the water column during different seasons of the year led to the formation of communities of a new type, differently structuring the surface layer of the phytopelagic zone. New cenoses are a set of metamorphosed thalli of filamentous algae with a microepiphytic complex abundantly growing on them, live in the surface layer of water for a long time, serve as food for pelagic fish and have a significant impact on coastal landscapes. Mass development of macrophytes on the bottom, and their further intensive development in the pelagic zone, in turn, can be caused by increased eutrophication of the coastal zone in areas of large settlements.

Мақалада цифрлық іздерді секвенциалды талдау негізінде пайдаланушылардың киберқауіпсіздік мінез-құлқының максималды дәйекті үлгілерін(паттерн) алу әдісі университеттің кибернетикалық білім беру жүйесінің (УКББЖ) ақпараттық қауіпсіздігін (АҚ) қамтамасыз етуде бірқатар артықшылықтарға ие екендігі көрсетілген. Атап айтқанда, цифрлық іздің дәйекті талдау негізінде пайдаланушылардың киберқауіпсіздік тәртібінің максималды ретті үлгілерін алу әдісіне сүйене отырып, УКББЖ-да пайдаланушылардың аномальды мінез-құлқын анықтауға болады.Бұл жалпы УКББЖ-ның ақпараттық қауіпсіздігіне және оның жеке құрамдас бөліктеріне, мысалы, оқу пәндері мен студенттердің цифрлық егіздері (ЦЕ) үшін ықтимал қауіптерді көрсетуі мүмкін. Цифрлық іздің дәйекті талдауы жүйеге Ақпараттық қауіпсіздікке жаңа немесе бұрын белгісіз қауіптерді анықтауға мүмкіндік беретіні анықталды, өйткені УКББЖ және оның қауіпсіздік контурлары оқу пәндерінің цифрлық егіздерімен өзара әрекеттесу кезінде пайдаланушылардың мінез-құлық үлгілеріндегі өзгерістерге тез бейімделе алады. Пайдаланушылардың киберқауіпті мінез-құлқының дәйекті үлгілерін (паттерндерін) зерделеу арқылы жүйені пайдаланудың типтік сценарийлерін анықтауға болатыны көрсетілген, бұл пайдаланушының қалыпты әрекетін қалыпсыздан анықтауға көмектеседі.

Бұл мақалада білім берудегі цифрлық егіз (ЦЕ) технологияларының қазіргі жағдайы мен даму тенденцияларына шолу жасалады. Ол сондай-ақ университеттердің кибернетикалық білім беру жүйелерінде (КБЖУ) олардың киберқауіпсіздігін (КҚ) қамтамасыз ету мәселелерін қарастырады. Ол ДТ оқытуды дербестендірудің, оқу үдерісінің интерактивтілігін арттырудың, білім берудің қолжетімділігін кеңейтудің және теңшелетін білім беру жүйелерін синтездеудің маңызды құралы ретінде қызмет ететінін көрсетеді. Ғылыми жарияланымдар мен қолданбалы мысалдарды талдау негізінде мақалада виртуалды зертханаларды, VR/AR платформаларын, интерактивті тренажерларды және студенттің цифрлық профильдерін қоса алғанда, білім беру тәжірибесінде қолданылатын ДТ санаттары талданады. Зерттеу ДТ-дағы деректерді қорғауға, құпия ақпараттың ағып кету қаупіне және ДТ үшін кешенді киберқауіпсіздік шараларын енгізу қажеттілігіне бағытталған. КБЖУ ішіндегі сандық егіздің құрылымы сипатталған және қорғанысты қажет ететін негізгі ЦЕ құрамдастары бөлектелген. Ақпаратты қорғаудың ауыспалы әдістерін біріктіретін көп циклды ЦЕ қауіпсіздік жүйелерін жасау қажет деген қорытынды жасалды.