Исследование возможности создания двумерного слоя h-BCN
Автор: Борознина Е.В., Лебедева А.А.
Журнал: НБИ технологии @nbi-technologies
Рубрика: Нанотехнологии и наноматериалы
Статья в выпуске: 4 т.18, 2024 года.
Бесплатный доступ
В данной работе мы оценивали возможность создания двухслойного кристалла на основе слоя BCN. В качестве расчетного метода была выбрана теория функционала плотности DFT с функционалом B3LYP и базисным набором 3-21G. Получены кривые потенциальных энергий взаимодействия двух слоев BCN в различных ориентациях друг относительно друга. Проведенные исследования показали, что создание двухслойного h-BCN возможно, но энергетически выгоднее образование двухслойного h-BCN из слоев, смещенных друг относительно друга по оси y на Ѕ от длины гексагона.
Двумерный слой, двумерный карбо-нитрид углерода, слоистые структуры, компьютерное моделирование наносистем
Короткий адрес: https://sciup.org/149147335
IDR: 149147335 | УДК: 539.2 | DOI: 10.15688/NBIT.jvolsu.2024.4.5
Research of the possibility of creating a two-dimensional h-BCN layer
In this work, we evaluated the possibility of creating a bilayer crystal based on the BCN layer. Two-dimensional hexagonal BCN layer has opened new perspectives for science in the field of nanotechnology. This material is essentially graphene, in which some C-C bonds are replaced by B-N bonds. By adjusting the concentration of substituted bonds, the conductivity of this layer is regulated, that pure BN layer is a dielectric and graphene has excellent conductive characteristics. For this purpose, we have modelled molecular clusters of single- layer BCN (h-BCN) hexagonal structures and studied different orientations of the two BCN layers with respect to each other. The modelling of the h-BCN-based two-layer structure was carried out by means of bringing one layer closer to the other. Density functional theory DFT with B3LYP functional and 3-21G basis set was chosen as a computational method. Potential interaction energy curves of two BCN layers in different orientations relative to each other were obtained. Note that all potential curves are qualitatively similar. However, the values of potential energy of two-layer structures considered by us turned out to be different. The studies have shown that the creation of bilayer h-BCN is possible, but the formation of bilayer h-BCN from layers displaced relative to each other along the y-axis by Ѕ of the hexagon length is more energetically favourable. The interaction potential energy turned out to be insignificantly higher compared to other bilayer structures.
Текст научной статьи Исследование возможности создания двумерного слоя h-BCN
DOI:
В современном цифровом обществе безопасность информации становится все более актуальной и важной проблемой. В этом контексте внедрение ИИ в область обеспечения безопасности информационных систем становится необходимым решением. Искусственный интеллект обладает уникальными способностями в обработке больших объемов данных и выявлении угроз, что делает его мощным инструментом в борьбе с киберугрозами. Настоящее исследование направлено на анализ роли и значимости искусственного интеллекта в обеспечении безопасности информационных систем, вклю- чая основные методы применения, перспективы использования и вызовы, с которыми сталкиваются системы безопасности при его внедрении.
На рисунке представлена статистика использования ИИ в различных отраслях экономики, как видно IT-отрасли и телекоммуникациях являются лидерами [3].
ИИ широко используется в обеспечении безопасности информационных систем, предоставляя широкий набор методов и технологий для выявления и предотвращения угроз [5]. Методы и технологии ИИ представлены в таблице 1.
Healthcare
|^Ш Retail
|^И1 ГТ and Telecommunication
И^И Banking. Financial Services and Insurance
■H Manufacturing
I^^H Others
Использование ИИ по отраслям экономики
Таблица 1
Сравнение методов ИИ
|
Название метода |
Описание |
Примеры использования |
Преимущества |
Ограничения |
|
Машинное обучение |
Алгоритмы, адаптирующиеся на основе данных |
Прогнозирование, рекомендательные системы |
Способность обучения и адаптации, большой объём данных |
Требуют много данных, возможность переобучения |
|
Обработка естественного языка (NLP) |
Технологии для понимания и обработки человеческого языка |
Чат-боты, анализ тональности текстов |
Улучшение интерфейсов и коммуникаций |
Сложность понимания контекста |
|
Генетические алгоритмы |
Методы оптимизации на основе принципов естественного отбора |
Оптимизация маршрутов |
Эффективность поиска нестандартных решений |
Время затратность настройки |
|
Экспертные системы |
Имитация решений эксперта в узкой области |
Медицинская диагностика |
Накопление и структурирование знаний |
Трудность обновления и поддержки |
Из таблицы 1 следует, что каждый метод нашел применение и обладает рядом преимуществ в различных областях, в то же время каждый метод сталкивается с определенными ограничениями, такими как требования к данным, вычислительные затраты и сложности в интерпретации результатов. В целом эффективное применение ИИ требует тщательного выбора подходящих методов в соответствии с конкретными задачами и ограничениями.
Методы ИИ можно использовать для анализа сетевого трафика и обнаружения аномальных или вредоносных действий в сети, а также для выявления необычных или подозрительных действий пользователей, что может свидетельствовать о компрометации учетных записей [1].
ИИ способен анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые недостатки, что позволяет более эффективно обнаруживать угрозы, включая новые и ранее неизвестные виды атак [7]. ИИ представляет собой мощный инструмент, способный значительно улучшить защиту данных и инфраструктуры организаций от киберугроз [6].
Но в свою очередь применение искусственного интеллекта в области защиты информации сталкивается с рядом проблем. Основные проблемы и возможности их решения представлены в таблице 2 [2].
Решение этих проблем, а также разработка стратегий и методов их преодоления, является важным шагом в успешном внедрении искусственного интеллекта в область обеспечения безопасности информационных систем [4].
Для внедрения и повышения эффективности использования искусственного интеллекта в области информационной безопасности необходимо разрабатывать и оптимизировать алгоритмы машинного обучения для более точного обнаружения аномалий и угроз в информационных системах, разработать оптимальные стратегии реагирования на угрозы и адаптироваться к изменяющимся условиям среды.
В данном исследовании были рассмотрены ключевые аспекты роли и значимости ИИ в обеспечении безопасности информационных систем. Проанализированы методы применения ИИ, успешные примеры его использования, вызовы, с которыми сталкиваются системы безопасности, а также перспективы развития данной области.
Сводные выводы исследования позволяют подчеркнуть, что искусственный интеллект играет ключевую роль в повышении эффективности защиты информационных систем. Благодаря возможностям анализа больших объемов данных, обнаружения аномалий и принятия автоматизированных решений, ИИ
Таблица 2
Проблемы и возможности их решения
Значимость роли искусственного интеллекта в обеспечении безопасности информационных систем подчеркивается его способностью к адаптации к изменяющимся условиям и контекстам, а также возможностью создания инновационных методов защиты.
Исследование указывает на необходимость дальнейших исследований в этой области, включая улучшение алгоритмов и методов обнаружения угроз, разработку новых моделей управления доступом и фокус на прозрачности и объяснимости решений искусственного интеллекта.
В целом развитие и применение искусственного интеллекта в области безопасности информационных систем представляет собой перспективное направление, способствующее улучшению защиты данных и инфраструктуры организаций от киберугроз.
Список литературы Исследование возможности создания двумерного слоя h-BCN
- Chhetri M., Maitra S., Chakraborty H., Waghmare U.V., Rao C.N.R. Superior Performance of Borocarbonitrides, BxCyNz, as Stable, Low-Cost Metal-Free Electrocatalysts for the Hydrogen Evolution Reaction. Energy Environmental Science, 2016, vol. 1 (9), pp. 95-101. DOI: 10.1039/C5EE02521D.
- Jalaly M., Josй Gotor F., Semnan M. A Novel, Simple and Rapid Route to the Synthesis of Boron Cabonitride Nanosheets: Combustive Gaseous Unfolding. Scientific Reports, 2017, vol. 1 (7), p. 3453. DOI: 10.1038/s41598-017-03794-7.
- Mir S.H., Yadav V.K., Singh J.K. Boron-Carbon-Nitride Sheet as a Novel Surface for Biological Applications: Insights from Density Functional Theory. ACS Omega, 2019, vol. 2 (4), pp. 3732-3738. DOI: 10.1021/acsomega.8b03454.
- Novoselov K.S., Geim A.K., Morozov S.V., Jiang D.A., Zhang Y., Dubonos S.V., Grigorieva I.V., Firsov A.A. Electric Field Effect in Atomically Thin Carbon Films. Science, 2004, vol. 306 (5696), pp. 666-669. DOI: 10.1126/science.1102896.
