«8D06101 - Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Мауленов Қалыбек Сапарұлы диссертациясын қорғауы
Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Мауленов Қалыбек Сапарұлы «8D06101 – Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша «Штрих-кодтау технологиясын және терең нейрондық желілерді қолдана отырып, биометриялық деректерді тіркеу және тұлғаларды іздеу жүйесінің ақпараттық-алгоритмдік моделін әзірлеу» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Ахмет Байтұрсынұлы атындағы Қостанай өңірлік университетінің «Aқпараттық жүйелер» кафедрасында орындалған.
Қорғау тілі - орыс тілінде
Ресми рецензенттер:
Бапиев Идеят Мэлсович - философия докторы (PhD), жоғары Ақпараттық технологиялар мектебінің доцентінің м.а., Жәңгір хан атындағы Батыс Қазақстан аграрлық-техникалық университеті (Орал қ.);
Аканова Акерке Сапаровна - философия докторы (PhD), Компьютерлік жүйелер және кәсіптік білім беру факультеті «Компьютерлік ғылымдар» кафедрасының аға оқытушы, С.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университеті (Астана қ.).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Рахимова Диана Рамазановна - философия докторы (PhD), «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының аға оқытушысы, әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті (Алматы қ.);
Кожирбаев Жанибек Мамбеткаримович - философия докторы (PhD), NATIONAL LABORATORY Astana аға ғылыми қызметкері, Назарбаев Университеті (Астана қ.);
Фархадов Маис Паша Оглы - техника ғылымдарының докторы, Ресей Ғылым академиясының В. А. Трапезников атындағы басқару мәселелері институтының бас ғылыми қызметкері (Мәскеу қ., Ресей Федерациясы) (Cariow Aleksandr - техника ғылымдарының докторы, «Компьютерлік сәулет және телекоммуникация» кафедрасының профессоры, Батыс Помор технологиялық университеті (Щецин қ., Польша) орнына ауысты).
Ғылыми кеңесшілер:
Кудубаева Сауле Альжановна – техника ғылымдарының кандидаты, Ақпараттық технологиялар факультеті «Жасанды интеллект технологиялары» кафедрасының аға оқытушысы, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті (Астана қ.);
Матвеев Юрий Николаевич – Aдам-машиналық өзара іс-қимыл технологиялары корпоративтік зертханасының жетекші ғылыми қызметкері, техника ғылымдарының докторы, ИТМО Ұлттық Зерттеу университетінің профессоры (Санкт-Петербург қ., Ресей Федерациясы).
Қорғау 2024 жылғы 22 мамыр, сағат 15:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің«8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі онлайн форматта өткізіледі деп жоспарлануда.
Мекен-жайы: Астана қаласы, Қ. Сәтпаев көшесі, 2, №302 ауд.
Аңдатпа (қаз.): Мәуленов Қалыбек Сапарұлының «8D06101 – Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Штрих-кодтау технологиясын және терең нейрондық желілерді қолдана отырып, биометриялық деректерді тіркеу және тұлғаларды іздеу жүйесінің ақпараттық-алгоритмдік моделін әзірлеу» тақырыбындағы диссертациялық жұмысының АҢДАТПАСЫ Диссертация тақырыбының өзектілігі. Мемлекеттік шекаралардың қауіпсіздігін қамтамасыз ету қазіргі уақытта әлемнің барлық елдерінің үкіметтері үшін басым міндетке айналуда. Бұл көбінесе шекаралас елдерден қашқындар ағынының өсуіне және шетелдік жалданушылар мен қашқындар ретінде жасырынған террористік топтардың заңсыз иммиграцияға жаппай әрекеттеріне байланысты. 2022 жылғы қаңтардағы оқиғалар көрсеткендей, Қазақстан халықаралық терроризмге қарсы күрестің алдыңғы қатарында болды. Техникалық дамыған елдер шекаралардың қауіпсіздігін қамтамасыз етудің негізгі принциптерін ұжымдық түрде белгілейді және қазірдің өзінде автоматты шекаралық бақылау жүйелерінде (E-Borders, eGates –«электрондық шлюздер») биометриялық технологияларды қолдану жөніндегі шешімдерді енгізуде. Олар бет биометриясы технологияларын адамдардың бет-әлпетін іздеу және аутентификациялау процестеріне сәтті енгізудің бастауында тұр. Алайда, бет биометриясын тиімді және қауіпсіз пайдалану үшін биометриялық деректерді жинау, сақтау және қауіпсіз жіберу механизмдерін жетілдіру қажет. Сонымен қатар, қазіргі уақытта бет-әлпетті тану міндеттері нейрондық желілер мен терең оқыту негізінде шешілетіні белгілі. Алайда, соңғы жылдары пайда болған «FAWKES» бет-әлпетін анықтау технологиясы бет-әлпетті тану мәселелерін шешуде қиындық туғызды. «FAWKES» процедуралары бет-әлпетті бұрмалап, оларды терең оқытуға негізделген әдістермен тануға жарамсыз етеді. «FAWKES» процедурасының өзі нейрондық желілер негізінде жүзеге асырылатындықтан, «бұрмаланған бет бейнесін бастапқы күйіне қайтару» мүмкін емес. Егер мұндай кескіндер биометрия базаларына және халықаралық іздеу базаларына түссе не істеу керек. Әлбетте, «FAWKES» процедурасынан өткен тұлғалардың суреттерін тану мәселесін жан-жақты зерттеу және оны шешудің жолдарын іздеу қажет. Осылайша, толық бет биометриялық ақпаратты жинау, ұсыну, сақтау және жіберу үшін неғұрлым жетілдірілген әдістер мен алгоритмдерді зерттеу және әзірлеу (бет бейнесін қоса алғанда), «FAWKES» процедурасынан өткен адамдардың бейнелерін тану мәселесін зерттеу және осы шешімдерді тіркеу жүйесінің ақпараттық-алгоритмдік моделі шеңберінде біріктіру шешімдерді қажет ететін өзекті мәселеге айналуда. Диссертациялық жұмыстың мақсаты-беттің толық биометриялық ақпаратын жинау, ұсыну, сақтау және жіберуге арналған әдістерді, алгоритмдерді және бағдарламалық құралдарды әзірлеу, сондай-ақ биометриялық деректерді тіркеу жүйесінің ақпараттық-алгоритмдік моделі шеңберінде осы шешімдерді біріктіру. Зерттеу міндеттері: 1. Шекаралық бақылау міндеттерінде адамдарды биометриялық тіркеудің заманауи әдістеріне және тіркеу жүйелерінің типтік сценарийлеріне шолу. 2. Тіркеу жүйелерінің жұмысының типтік сценарийлерінде бет биометриялық деректерді алу және пайдалану әдістерін жүйелеу және талдау және биометриялық деректерді тіркеу жүйесінің ақпараттық-алгоритмдік моделі үшін перспективалық шешімдерді таңдау. 3. Бастапқы деректердегі бет аймағының стандартты емес өлшемі және/немесе орналасуы жағдайында көз сызығы бойынша негізгі нүктелерді және көз орталығының координаттарын бақылай отырып, бет аймағының орнын түзету әдісін әзірлеу. 4. Толық бет ақпараты бар «жылдам»мультимедиялық файлды (МФ) қалыптастыру алгоритмін іске асыру және тестілеу, ең кіші маңызды биттік (LSB) түсті қабаттарын бастапқы бет кескінінде түрлі-түсті QR-кодқа ауыстыру арқылы. 5. Ақпаратты қорғау әдістерін әзірлеу, QR кодтарында, соның ішінде криптографиялық алгоритмдерді қолдана отырып, олардың рұқсатсыз кіруден қауіпсіздігін қамтамасыз ету. 6. Бет бейнелеу базаларында бетті тану үшін алгоритмдер мен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу. 7. «Fawkes» технологиясы негізінде бет бейнелерін анықтау әдісін зерттеу және оны шешудің ықтимал тәсілдерін іздеу. Зерттеу нысандары графикалық, биометриялық және құжаттық бет ақпаратын қамтитын және осы ақпаратты тіркеу жүйелері мен биометриялық базаларда қауіпсіз сақтауға, жіберуге және одан әрі пайдалануға арналған мультимедиялық файлдар болып табылады. Зерттеу пәні-биометриялық негіздер мен сандық биометриялық сәйкестендіруді құруға арналған мультимедиялық файлдарда бет биометриялық және деректі ақпаратты алу, оны жазу, сақтау және ұсыну әдістері мен алгоритмдері. Зерттеу әдістері: Теориялық талдау: Биометриялық тіркеудің заманауи әдістеріне, биометриялық деректерді алу және пайдалану әдістеріне шолу және талдау жүргізілді. Биометрия мен бетті сәйкестендіруде QR кодтарды қоса алғанда, штрих-кодтардың қолданылуына шолу жасалды. Салыстырмалы талдау: тиімділік, қолдану мүмкіндігі және қауіпсіздік тұрғысынан биометриялық деректерді тіркеу жүйесінің ақпараттық-алгоритмдік моделі үшін перспективалық шешімдерді таңдау. Эксперименттік зерттеу: биометриялық деректерді тіркеу жүйесінің ақпараттық-алгоритмдік моделі шеңберінде толық бет биометриялық ақпаратты жинау, ұсыну, сақтау және беру әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу. Деректер базасын тексеру және адалдықты анықтау үшін алгоритмдерді әзірлеу, соның ішінде де-идентификация процедурасынан өткен кескіндерді тану үшін алгоритмдерді әзірлеу. Бағдарламалау және модельдеу: биометриялық және деректі ақпаратты жинауға және өңдеуге, мәліметтер базасын тексеруге және адалдықты анықтауға, де-идентификация процедурасынан өткен кескіндерді тануға арналған бағдарламалық жасақтама жасалды және сыналды. Модельдеу OPENCV және DLIB кітапханаларын қолдана отырып, «Python» бағдарламалау тілінде орындалды. Интеграция және қолдану: нақты жүйелерде олардың практикалық қолданылуын көрсету үшін әзірленген әдістер мен модельдерді енгізу және тестілеу жүзеге асырылды. Диссертацияның қорғауға шығарылатын негізгі ережелері (дәлелденген ғылыми гипотезалар және жаңа білім болып табылатын басқа да тұжырымдар): Қауіпсіз ақпарат алмасу: түрлі-түсті QR-кодтар шеңберіндегі штрих-кодтау технологиялары, оған тікелей қол жеткізуден және криптографиялық алгоритмдерден қорғаудың арқасында халықаралық, оның ішінде ашық байланыс арналары арқылы беру кезінде бет биометриялық және құжаттық ақпараттың қауіпсіз алмасуына жағдай жасайды. Деректерді тиімді сақтау және жіберу: мультимедиялық файлды толық бет биометриялық және құжаттық деректері бар толтырылған контейнер ретінде қалыптастырудың жылдам әдісі әзірленді, бұл ақпаратты тиімді сақтау және жіберу үшін ақпаратты жинақы ұсынуды қамтамасыз етеді. Беттің күйін түзету: көз сызығы бойынша негізгі нүктелерді бақылауға негізделген бет аймағының орналасуын түзету әдісі әзірленді, бұл биометриялық негіздерді құрудағы деректердің дәлдігі мен дәйектілігін жақсарта отырып, стандартты координаталық торда бет биометриялық сипаттамаларын ұсынуға, беруге және салыстыруға мүмкіндік береді. QR кодтарының қабатты құрылымы: биометриялық тіркеу жүйесінің жұмысының бөлігі ретінде биометриялық және деректі деректері бар түрлі-түсті QR кодтары үш QR кодынан тұратын қабатты құрылымға ие, соның арқасында 3 есе көп ақпарат бар. Бұл биометриялық тіркеу саласында штрих-кодтау технологияларын қолдануды дамытудың кең мүмкіндіктері мен перспективаларын ұсынады. «Fawkes» де-идентификациясының қаупі: соңғы жылдары пайда болған «Fawkes» бет сәйкестендіру технологиясы бет танудың қолданыстағы жүйелеріне қауіп төндіреді. Бетті танудың детерминирленген алгоритмдері және оларды терең оқытуға негізделген әдістермен біріктіру-бұл мәселені шешудің бір әдісі, сондықтан бұл тәсілдер терең өңдеуге жүгінбей, кескіннің ең маңызды сипаттамаларын алуға мүмкіндік береді. Негізгі нәтижелердің сипаттамасы: 1-нәтиже. Зерттеу түрлі-түсті QR кодтары мен криптографиялық алгоритмдерге негізделген штрих-кодтау технологиясы деректерге тікелей қол жеткізуден қорғауды қамтамасыз ете отырып, халықаралық байланыс арналары арқылы бет биометриялық және деректі ақпаратпен алмасу үшін қауіпсіз жағдайлар жасайтынын растады. 2-нәтиже. Мультимедиялық файлды қалыптастырудың жаңа жылдам әдісін - QR кодтарына негізделген штрих-кодтау технологиясын қолдана отырып, толық бет биометриялық және құжаттық ақпараты бар толтырылған контейнер ретінде әзірлеу. Әдіс түрлі-түсті QR кодтарын контейнерге бір сатылы ендіруге негізделген, бұл оны үш тәуелсіз қадамда түрлі-түсті QR кодтарының жеке қабаттары бойынша ендіру әдісінен ерекшелендіреді. 3-нәтиже. Жалпы координаталық тор шеңберінде бет биометриялық сипаттамаларын ұсынуға, беруге және салыстыруға және оларды биометриялық негіздерді құруда пайдалануға мүмкіндік беретін көз сызығы бойынша негізгі нүктелерді бақылай отырып, стандартты өлшем өрісіндегі бет аймағының орнын түзету алгоритімін әзірлеу және іске асыру. 4-нәтиже. Зерттеу биометриялық және құжаттық деректері бар түрлі-түсті QR кодтарының үш QR кодының қабатты құрылымы бар екенін растады, бұл 3 есе көп ақпаратты сақтауға мүмкіндік береді. Бұл биометриялық тіркеуде штрих-кодтау технологияларын кеңінен қолдануға мүмкіндік береді. 5-нәтиже. «Fawkes» бет бейнелерін де- идентификациялау технологиясы қолданыстағы бетті тану жүйелеріне қауіп төндіретіні дәлелденді. Терең оқыту әдістерімен біріктірілген детерминирленген бетті тану алгоритмдері кескінді терең өңдеусіз негізгі сипаттамаларды алу арқылы берілген қауіпке қарсы тұрудың тиімді әдісін ұсынады. Алынған нәтижелердің жаңалығы мен маңыздылығын негіздемесі 1-нәтиже. Қауіпсіз ақпарат алмасу. Жаңалығы: түрлі-түсті QR кодтары мен криптографиялық алгоритмдерге негізделген штрих-кодтау технологиясының интеграциясы бет биометриялық және деректі ақпаратпен алмасу үшін қауіпсіз жағдайларды қамтамасыз ететін инновацияны білдіреді. Маңыздылығы: бұл биометриялық тіркеу жүйесінің қауіпсіздігін арттыра отырып, халықаралық байланыс арналары арқылы деректерді беру кезінде құпиялылықты қамтамасыз етудегі маңызды қадам. 2-нәтиже. Деректерді тиімді сақтау және беру. Жаңалығы: түрлі-түсті QR кодтарын қолдана отырып, толтырылған контейнер ретінде мультимедиялық файлды қалыптастырудың жаңа әдісін әзірлеу толық бет биометриялық және деректі ақпаратты сақтау мен берудің тиімді және қауіпсіз құралы болып табылады. Түсті QR кодтарын ендірудің инновациялық бір сатылы әдісі оған ерекше сипаттамалар береді. Маңыздылығы: бұл әдіс ыңғайлылық пен қауіпсіздікті қамтамасыз ете отырып, толық бет биометриялық және деректі ақпаратты тиімді сақтауға және беруге мүмкіндік береді. 3-нәтиже. Адамның жағдайын түзету. Жаңалығы: көз сызығының негізгі нүктелерін қолдана отырып, бет позициясын түзетудің әзірленген алгоритм бет биометриялық сипаттамаларын ұсыну мен салыстырудың дәлдігін қамтамасыз етеді. Бұл биометриялық негіздерді құруда олардың сапасын арттыра отырып, осы деректерді пайдалануға мүмкіндік береді.Маңыздылығы: деректерді ұсынудың дәлдігі биометриялық негіздер мен тану жүйелерінің сапасын арттырады. 4-нәтиже. QR кодтарының қабатты құрылымы. Жаңалығы: зерттеу түрлі-түсті QR кодтарының қабатты құрылымы 3 есе көп ақпаратты сақтауға мүмкіндік беретінін растайды, бұл үлкен биометриялық тіркеу жүйелеріне перспективалар ашады. Маңыздылығы: бұл жүйелердің функционалдығы мен сыйымдылығын айтарлықтай кеңейтеді, бұл әсіресе биометриялық деректердің өсіп келе жатқан көлемі контекстінде маңызды. 5-нәтиже. Сәйкестендіру қаупіне қарсы тұру. Жаңалығы: зерттеу «Fawkes» де- идентификациялау технологиясы ұсынған бет бейнелерін анықтау қаупіне қарсы тұрудың маңыздылығын көрсетеді. Детерминирленген алгоритмдер мен терең оқытуды қамтитын ұсынылған әдістер бетті тану жүйелерінің сенімділігін қамтамасыз ете отырып, кескіндерді терең өңдеусіз негізгі сипаттамаларды алудың тиімді тәсілін көрсетеді. Маңыздылығы: ұсынылған әдістер бетті тану жүйелерінің тұтастығын сақтаудың, бет бейнелерін сәйкестендіру қаупіне қарсы тұрудың тиімді әдісін ұсынады. Бұл нәтижелердің жаңалығы мен маңыздылығының жалпы негіздемесі олардың қазіргі цифрлық қоғамда маңызды болып табылатын биометриялық тіркеу жүйелерінің қауіпсіздігін, тиімділігін және функционалдығын жақсарту әлеуетінде жатыр. Алынған нәтижелердің практикалық маңыздылығы. Бұл зерттеу жұмысының нәтижелері танудың, кескінді өңдеудің ақпараттық модельдері, әдістері мен алгоритмдері, сондай-ақ жоғары практикалық маңызы бар QR-кодтарға негізделген штрих-кодтау технологиясына негізделген бағдарламалық жүйелер мен жұмыс сценарийлері болып табылады. Бұл нәтижелер бет биометриясының практикалық мәселелерін және оның әртүрлі салалардағы қолданбаларын шешу үшін кеңінен қолданылуы мүмкін, соның ішінде: қол жеткізуді басқару жүйелері, бейнебақылау және сот сараптамасы жүйелері, адам-компьютер интерактивті жүйелері, медицина және биология және т.б. Ғылымның даму бағыттарына және/немесе мемлекеттік бағдарламаларға сәйкестігі: 4. Ақпараттық, коммуникациялық және ғарыштық технологиялар.4.1 жасанды интеллект және ақпараттық технологиялар. 4.1.3 Кескіндерді өңдеу және бейнелерді танып білу; 4.1.5 Машиналық оқыту (machine learning); 4.5 Ақпараттық қауіпсіздік және деректерді қорғау әдістері мен жүйелері. 4.5.1 Күрделі жүйелер мен деректердің ақпараттық қауіпсіздігін қамтамасыз ету әдістері мен алгоритмдері; 4.5.2 Ақпаратты қорғаудың технологиялары мен бағдарламалық-техникалық құралдары. 9. Ұлттық қауіпсіздік және қорғаныс. 9.2 Қолданбалы ғылыми зерттеулер. 9.2.1 Ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз ету. Автордың әрбір жарияланымды дайындауға қосқан жеке үлесі Диссертацияда ұсынылған зерттеу жұмысы автордың тікелей қатысуымен орындалды. Алынған нәтижелер ғылыми мақалалар мен ғылыми баяндамалар түрінде жарияланды. Диссертацияның авторы осы мақалалардың барлығында бірінші немесе корреспондент автор болып табылады, бұл оның жүргізілген зерттеулерге тікелей және толық қатысуын растайды. Зерттеудің әртүрлі аспектілері мен әдістерін қамтитын бұл басылымдар жүргізілген зерттеулердің мәнін, соның ішінде теориялық және практикалық аспектілерді толық ашады. Жарияланымдар: Web of Science және Scopus ғылыми-метрикалық мәліметтер базасына кіретін басылымдардағы жарияланымдар: 1. Maulenov, K., Kudubayeva, S., Razakhova, B. (2023). Modern problems of face recognition systems and ways of solving them. Revue d'Intelligence Artificielle, Vol. 37, No. 1, pp. 209-214. https://doi.org/10.18280/ria.370126 Scopus базасына кіретін халықаралық конференциялардың жарияланымдары: 1. Maulenov K. S., Kudubayeva S. A., and Uvaliyeva A. A. "Studying a Face Search Method Based On the Idea of Sparse Data Representation by Generating Random Points," 2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST), 2021, pp. 1-6, doi: 10.1109/SIST50301.2021.9465986./2021.2518-1726.87 2. Kukharev G. A., Maulenov K., Shchegoleva N. L. CAN I PROTECT MY FACE IMAGE FROM RECOGNITION? Proceedings of the 9th International Conference "Distributed Computing and Grid Technologies in Science and Education" (GRID'2021), Dubna, Russia, July 5-9, 2021 ҚР ҒжЖБМ білім және ғылым саласында сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған ғылыми басылымдарындағы жарияланымдар: 1. Мауленов Қ.С., Кудубаева С.А. Сравнительный анализ характеристик существующих систем поиска и распознавания изображений лиц. [Текст] / Мауленов Қ.С., Кудубаева С.А. // Вестник КазНИТУ. — 2020. — № 4. — С. 155-160. 2. Мауленов Қ.С., Кудубаева С.А. Монте-Карло әдісіарқылы бет бейнелерінтанумәселелері. [Текст] / Мауленов Қ.С., Кудубаева С.А. // ҚазҰТЗУхабаршысы . — 2020. — № 4. — С. 151-155. 3. Мауленов Қ.С., Кудубаева С.А. Сравнительный анализ детекторов лиц HAAR, HOG, CNN. [Текст] / Мауленов Қ.С., Кудубаева С.А. // Известия НАН РК. — 2021. — № 5. — С. 74-82. 4. Мауленов, Қ., Казиева, Н., Шурен, Ж., &Кудубаева, С. (2023). МЕТОДЫ ДЕ-ИДЕНТИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЛИЦ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИИ. Вестник КазАТК, 127(4), 196–206. https://doi.org/10.52167/1609-1817-2023-127-4-196-206 РФ ЖАК тізіміндегі басылымдардағы жарияланымдар: 1. Кухарев Г.А., Мауленов К., Щеголева Н.Л. Защита изображений лиц от распознавания в социальных сетях: способы решения и их перспективы. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики – 2021. – С. 755-766. Авторлық куәліктер, патенттер: 1. Кухарев Г.А., Мауленов К., Щеголева Н.Л. «Способ встраивания биометрической информации в цветное изображение лица и устройство для его осуществления» - патент на изобретение, № 2771789 от 12 мая 2022 года. 2. Шүрен Ж.Б., Мауленов Қ.С., Казиева Н.М. «Программа онлайн генерации QR-кода с биометрической документальной информации» (09/08/2023г.) – программа для ЭВМ, №38330 от 09августа 2023 года Республика Казахстан; 3. Казиева Н.М., Мауленов Қ.С., Калиев А.К. «Программа проверки правильного положения лица перед созданием фотоснимка для регистрации/аутентификации» – программа для ЭВМ, № 39851 от «29» ноября 2023 года Республика Казахстан. Жұмыс нәтижелерін енгізу: 1. Зерттеу нәтижелерін оқу процесіне зертханалық жұмыстарға, студенттердің өзіндік жұмысына және дәріс материалына иллюстрация ретінде пайдалануға болатын бағдарламалар жиынтығы түрінде енгізу актісі. 2. Диссертациялық жұмыстың нәтижелері AP19678000 «Биометрия және оның қосымшалары, соның ішінде блокчейн технологиялары үшін QR кодтарын қауіпсіз пайдалану әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу» ҒЗЖ қолданбалы ғылыми зерттеулерін жүргізу кезінде пайдаланылды. 3. «Костанай Эксперт» компаниясының қол жеткізуді бақылау мен басқарудың автоматтандырылған жүйесінің жұмысына әзірленген бағдарламалық қамтамасыз етуді енгізу растау анықтамасы. Диссертацияның құрылымы мен көлемі. Диссертациялық жұмыс ғылыми зерттеулерді құру логикасына сәйкес келеді және белгілер мен қысқартулардан, кіріспеден, төрт бөлімнен, қорытындыдан, қолданылған әдебиеттер тізімінен тұрады. Зерттеу жұмыстары иллюстрациялар, схемалар мен кестелер түрінде ерекше мән берудің компьютерлік мүмкіндіктерін пайдалана отырып, баспа әдісімен орындалды. Диссертациялық жұмыс 165 беттен тұрады, оның ішінде қосымшалар, 80 иллюстрация мен схемалар және 12 кесте бар.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы