Datasets:

Dauren-Nur

/

kaz_eng_parallel

like 4

Бұл әдіс үшін курстың барлық тақырыптары бойынша қолдау бейнелері жасалды және олар YouTube R платформасында орналастырылды (сурет. 3).

For this modality, a series of support videos were created for all the course topics, and they were posted on the YouTube R platform (Fig. 3).

Бірнеше зерттеулер көрсеткендей, оқу бейнелерін пайдалану адамның сезімдерін және оқушылардың әртүрлі оқу түрлерін ынталандыруға ықпал ететін тәжірибе құру арқылы мағыналы білім алу үшін суреттердің, сөздер мен дыбыстардың коммуникативті әлеуетін пайдаланады [11].

Several studies have shown that the use of educational videos takes advantage of the communicative potential of images, words, and sounds, for the construction of meaningful knowledge through the construction of an experience that promotes the stimulation of the human senses and the different types of learning of students [11].

Алайда, бұл ұғымдарды қалай, қашан және қандай мақсатта қолдану керектігін анықтап, оларға мағынасы мен білім беру құндылығын беретін мұғалім.

However, the teacher will be the one who must determine how, when and for what purpose to use the concepts and thus give them meaning and educational value.

Жалпы, материалдың бұл түрін студенттер өте жақсы қабылдайды.

In general, this type of material is very well accepted by the students.

Мұны курс бойынша кері байланыс жаттығуларымен дәлелдеуге болады, онда студенттерден B-Learning моделінің қандай аспектілері ұнағанын сұрады және 20 пікірдің 14-і бейнеге сабақтарда қалаған мазмұн ретінде сілтеме жасайтындығы анықталды.

This can be proved through a feedback exercise on the course, where students were asked what aspects, they liked most about the B-Learning model and it was found that 14 out of 20 comments allude to videos as a desirable content within the classes.

A. үлгілерді таңдау және айнымалылар

A. Sample Selection and Variables

Жалпы үлгі Жалпы N = 55 студентке сәйкес келеді.

The total sample corresponds to a total of N = 55 students.

Бұл үлгі Екі деректер жиынтығына бөлінеді.

This sample is divided into two data sets.

Бірінші N1 = 27 жиынтығы электроника курсын дәстүрлі күндізгі модель бойынша өткен студенттерге сәйкес келеді, ал екінші N2=28 жиынтығы сол курсты өткен, бірақ B - Learning моделін қолданған студенттерге сәйкес келеді.

The first set N1=27 corresponds to students who took the Electronics course with the traditional face-to-face model and the second set N2=28 to those students who took the same course but using the B-Learning model.

Зерттеу айнымалыларына келетін болсақ, алынған нәтижелерге сәйкес бағалануы керек екі болжам жасалды:

Regarding the research variables, two hypotheses were generated to be evaluated according to the obtained results:

1) Гипотеза 1: B-Learning әдісін қолдану студенттің академиялық нәтижелеріне оң әсер етеді.

1) Hypothesis 1: The application of the B-Learning method has a positive effect on the student's academic results.

2) Гипотеза 2: студенттер дәстүрлі күндізгі оқу нысаны аясында сол курсқа қарағанда B-Learning әдісін қолдана отырып, курста өз тәжірибелерін жағымды қабылдайды.

2) Hypothesis 2: Students perceive their experience in the course in a more positive way with the application of the B-Learning method compared to the same course under the traditional face-to-face modality.

Бірінші гипотезаны бағалау үшін біз екі айнымалыны қолданамыз: 1) курстың басынан аяғына дейін қалған студенттердің пайызымен белгіленген және пән бойынша қорытынды емтихан тапсырған студенттердің бастапқы қабылданғанға қатынасы ретінде есептелген және; 2) әр оқу жылы үшін алынған бағалардың орташа мәні (PROM_CALIF), онда қорытынды емтихан тапсыратын барлық оқушылар, олар курсты тапсырды ма, жоқ па, есепке алынады.

To evaluate the first hypothesis, we use two variables: 1) the non-dropout rate (TASA_ND), denoted by the percentage of students who remain from the beginning to the end of the course and calculated as the ratio of students who present the final exam of the subject against those originally enrolled and; 2) the average of grades obtained in each school year (PROM_CALIF), in which all students who take the final exam are considered regardless they pass or not the course.

Екінші гипотезаға келетін болсақ, біз Монтеррей технологиялық университетінің студенттеріне әр оқу жылының соңында қолданылатын институционалды құралды студенттердің сауалнамасы (ECOA) деп аталатын оқыту және оқыту процесін қабылдауды бағалау үшін қолданамыз.

Regarding the second hypothesis, we use an institutional instrument applied to students of Tecnologico de Monterrey University at the end of each school year to evaluate their perception of the teaching-learning process, which is known as the Student Opinion Survey (ECOA).

ECOA оқушылардың қанағаттанушылығын, мотивациясын және пайдалылығын анықтау үшін әрқайсысында екі сұрақтан тұратын үш блокқа бөлінеді.

The ECOA is divided in three blocks of two questions each to determine the SATISFACTION, MOTIVATION and UTILITY, perceived by the students.

Әр сұрақтың 5-тен 10-ға дейінгі шкаласы бар, мұнда 5 бағалаудың ең төменгі деңгейін, ал 10 - ең жоғары деңгейін көрсетеді.

Each question has a scale of 5 to 10, where 5 indicates the lowest level of evaluation and 10 the highest level.

I кестеде осы зерттеуге ұсынылған бағалау құралын анықтайтын элементтер көрсетілген.

Table I shows the elements that set up the evaluation instrument proposed for this research.

Тастаудың болмауы (TASA_ND) курс бойы қалған студенттердің пайызы ретінде ұсынылған және қорытынды емтиханды тапсырған студенттердің бастапқыда курсқа қабылданғандарға қатынасы ретінде өлшенеді.

The non-dropout rate (TASA_ND), is represented as the percentage of students who remain throughout the course and is measured as the ratio of students who take the final exam, against those originally enrolled in the course.

TEC de Monterrey білім беру моделі аясында студенттердің курстың алғашқы алты аптасында студенттің қажет деп санайтын және оған ыңғайлы себептер бойынша пәндерден бас тартуға немесе бас тартуға мүмкіндігі бар екенін есте ұстаған жөн.

It should be remembered that within the educational model of TEC de Monterrey, students have the possibility of withdrawing or withdrawing subjects during the first six weeks of the course, for the reasons that the student considers necessary and that is convenient for him.

Тарихи тұрғыдан алғанда, бұл себептер, әдетте, минималды мотивация немесе нашар оқу тәжірибесі бар жерлерден бас тарту туралы шешім қабылдау арқылы пәндер бойынша жоғары жүктемені жеңілдету ниетімен байланысты екендігі анықталды.

Historically, it has been determined that these reasons are usually due to the desire to lighten a high load of subjects by choosing to drop out of those where there is minimal motivation or the worst learning experience.

Бұл жеке, отбасылық және / немесе қаржылық проблемаларға байланысты болуы мүмкін, бірақ бұл аз дәрежеде болады.

It can also be due to personal, family and/or financial problems, but this occurs to a lesser extent.

Інжір. 4 B-Learning моделі курста оқудан шығарудың болмауына айтарлықтай үлес қосатынын көрсетеді.

Fig. 4 shows that B-Learning model has a notable contribution to the non-dropout rate of the course.

B-Learning моделін енгізудің алғашқы жылы болған 2020 жылы жұмыстан шығару 95% құрады, бұл пән бойынша бітіру емтиханында бір ғана студенттің жоқтығын білдірді, ал 2021 жылы бұл көрсеткіш 100% болды, яғни жұмыстан шығару болған жоқ..

In 2020, which was the first year of incorporation of the B-Learning model, there was a non-dropout rate of 95%, which meant the absence of only one student to the final exam of the subject, and for 2021 the rate was 100%, that is, there were no dropouts.

Бұл деректер 2017 және 2019 жылдармен салыстырғанда айтарлықтай жақсарғанын көрсетеді, бұл кезде тастау көрсеткіштері сәйкесінше 81% және 87% құрады.

This data shows an important improvement compared to the years 2017 and 2019 where there were non-dropout rates of 81% and 87% respectively.

Кейіннен әр оқу жылында алынған бағалардың орташа мәні есептеледі.

Subsequently, the average of grades obtained in each school year is calculated.

Бұл мәліметтер студенттердің электроника саласындағы білім деңгейін білуге мүмкіндік береді.

This data allows to know the level of knowledge acquired by students in the field of Electronics.

Інжір. 5 B-Learning моделін енгізу кезінде алынған нәтижелер дәстүрлі face-to-face моделіне қарағанда әлдеқайда жоғары екенін көрсетеді.

Fig. 5 shows that results obtained in the implementation of the B-Learning model are much higher compared to the traditional face-to-face model.

Айта кету керек, орташа балл курсты аяқтамаса да, қорытынды емтихан тапсыратын барлық студенттердің нәтижелерін ескереді.

It should be noted that grade point averages consider the results of all students who take the final exam, even if they do not pass the course.

Оқушылардың оқыту мен оқу процесін қабылдауын өлшеу үшін әр модельді қолдану нәтижелерін ECOA аясында тұжырымдалған сұрақтармен салыстыру керек.

To measure the students' perception regarding the teaching-learning process, the results of the application of each model should be compared from the questions formulated within the ECOA.

Бұл тұрғыда әр ECOA сауалнамасының зерттеу айнымалыларына қосқан үлесін анықтау және бағаланатын кезеңдердегі зерттеу айнымалыларын стандарттау үшін алынған мәліметтерді өңдеу қажет.

In this sense, it is necessary to process the data obtained to determine the contribution of each question of the ECOA survey towards the research variables and to standardize the research variables in the evaluated periods.

Айта кету керек, ECOA студенттерге қолданылатын әр сауалнама сұрағының нәтижелерін анықтайды, бірақ зерттеу айнымалысы үшін емес.

It should be noted that the ECOA establishes the results for each question of the survey applied to the students, but not for the research variable.

Мысалы, ECOA ETEVA және ETASE сұрақтарының нәтижелерін қайтарады, бірақ оларды қанағаттану айнымалысын есептеу үшін біріктіру керек.

For example, the ECOA returns the results of the ETEVA and ETASE questions, but these must be combined to calculate the SATISFACTION variable.

Бұл нақты мысалда ETEVA және ETASE ID сұрақтарынан орташа және стандартты ауытқу мәндерін біріктіру арқылы қол жеткізіледі.

In this specific example, this is accomplished by combining the mean and standard deviation values from the ETEVA and ETASE ID questions.

Осы есептеуді орындау үшін ETEVA және ETASE сұрақтарының орташа және стандартты ауытқу мәндері екі түрлі популяцияның мәні ретінде қарастырылады.

To do this calculation, the mean and standard deviation values of the ETEVA and ETASE questions are considered as values from two different populations.

Сонымен, популяцияның екі түрлі тобының орташа мәндерін біріктіру үшін біз келесі формуланы қолданамыз:

Thus, to combine the mean values of two different populations, we use the following formula:

Екі сұрақтың орташа және стандартты ауытқу мәндері біріктірілгеннен кейін, бұл мәндер зерттеу айнымалысына сәйкес келеді.

Once the mean and standard deviation values of two questions have been combined, these values will match to the research variable.

Атап айтқанда, ETEVA және ETASE сұрақтары үшін алынған орташа және стандартты ауытқу мәндерін біріктіру бізге қанағаттану айнымалысының орташа және стандартты ауытқуын береді, ETAPR және ETRET сұрақтары бізге мотивациялық айнымалы мәндерді береді, ал ETMET және ETASE сұрақтарының тіркесімі бізге пайдалы айнымалы мәндерді береді.

Specifically, combining the mean and standard deviation values obtained for the ETEVA and ETASE questions will give us the mean and standard deviation of SATISFACTION variable, ETAPR and ETRET questions give us the values of the MOTIVATION variable and the combination of the ETMET and ETASE questions will give us the values for the UTILITY variable.

Осы процедураны іске қосқаннан кейін сіз әр айнымалы үшін орташа және стандартты ауытқудың екі мәнін аласыз.

Once you run this procedure, you will get two mean and standard deviation values for each variable.

Бұл екі мән әрбір бағаланатын оқу кезеңіне сәйкес келеді.

These two values will correspond to each educational period evaluated.

Осы нәтижелерді стандарттау және орташа және стандартты ауытқудың бірыңғай мәнін табу үшін рәсім екінші рет қолданылады.

To standardize these results and find a single value of mean and standard deviation, the procedure is applied a second time.

Нәтиже II кестеде келтірілген, онда біз әр білім беру моделі үшін әр зерттеу айнымалысының мәндерін байқай аламыз.

The result is presented in Table II, where we can observe the values of each research variable for each educational model.

Бұл жағдайда студенттердің пікірінің орташа мәні (M), сондай-ақ оның стандартты ауытқуы (S) біріктіріледі.

In this case, the average (M) of the students' opinion is consolidated, as well as its standard deviation (S).

Қарапайым салыстыру үшін күріш. 6 әр қолданылатын білім беру моделіндегі әр зерттеу айнымалысы үшін орташа мәннің нәтижесін графикалық түрде көрсетеді.

To carry out a simpler comparison, Fig. 6 graphically shows the result of the mean for each research variable, in each educational model applied.

- Сур. 6 B-Learning моделі дәстүрлі face-to-face моделін қолданумен салыстырғанда үш зерттеу айнымалысы үшін әлдеқайда жақсы нәтиже беретіні көрсетілген.

Fig. 6 shows that the B-Learning model obtains a lot better results for the three research variables in comparison with the application of the traditional face-to-face model.

Бұл салыстырудың ең үлкен айырмашылығы бар айнымалы МОТИВАЦИЯ екенін атап өткен жөн.

It is relevant to note that the variable with the greatest difference in this comparison is MOTIVATION.

Дәстүрлі face-to-face моделін қолдану мен B-Learning моделі арасындағы айырмашылық екі айнымалы мәндердің арасындағы айырмашылық жиырма пайыздық тармаққа жақын екенін ескере отырып, өте байқалады.

The difference between the motivation generated by the application of the traditional face-to-face model and the B-Learning model is very noticeable if we consider that the difference between the values of both variables is close to twenty percentage points.

Екі модель бірдей тақырыптық мазмұнды қарастырғанына қарамастан, ақпараттық технологияларды енгізу студенттердің үлкен уәжін тудырды.

Even though both models considered the same thematic content, the incorporation of information technologies generated greater motivation in the students.

Бұл қорытынды жұмыстан шығарудың болмауы және орташа балл көрсеткіштерінде алынған нәтижелермен байланысты болуы мүмкін, өйткені мотивация болған кезде оқу нәтижелері артады.

This finding can be related to the results obtained in the non-dropout rate and the grade point average, since when there is motivation the learning results are increased.

Өзгермелі пайдалылыққа келетін болсақ, нәтижелер студенттердің B-Learning моделі шеңберіндегі электроника курсының университетте оқуы мен кәсіби траекториясының маңыздылығын түсінетіндігін көрсетеді.

Regarding the UTILITY variable, the results indicate that students understand the relevance of the electronics course under the B-Learning model has for their university studies and their professional trajectory.

B-Learning моделінде ақпараттық технологияларды қолдану студентке шексіз материалдары бар зертхананы және компьютерлік тренажерлердің көмегімен барлық жерде қолдануға мүмкіндік береді.

The use of information technologies in the B-Learning model allows the student to use a laboratory with unlimited material and in a ubiquitous way by using computer simulators.

Сонымен қатар, ынтымақтастық платформалары және зертханалық тәжірибенің мазмұны туралы бейнелер жасау оқушыға алған білімі туралы ойлауға мүмкіндік береді.

Also, collaborative work platforms and the creation of videos on the content of the laboratory practices, allow the student to reflect on the knowledge acquired.

Дәстүрлі сынып моделі мен B-Learning моделіндегі пайдалы қызметтің арасындағы айырмашылық он пайыздық тармақты құрайды.

The difference found between the perceived utility in the traditional classroom model and the B-Learning model represents ten percentage points.

Қанағаттанушылықты зерттеудің айнымалысына келетін болсақ, бұл студенттердің курстың академиялық үмітіне байланысты сезінетін әл-ауқатын көрсетеді.

As for the SATISFACTION research variable, it reflects the well-being that students experience in relation to the academic expectations of the course.

Бұл жағдайда B-Learning моделі аясында өткізілген іс-шаралар осы үміттерді ақтауға мүмкіндік берді және бұл дәстүрлі күндізгі модельмен салыстырғанда осы модель үшін жоғары нәтижелерде көрініс тапты.

In this case, the activities carried out under the B-Learning model allowed these expectations to be met and this is reflected again, in better results for this model compared to the traditional face-to-face model.

Сонымен, модельдердегі әр зерттеу айнымалысы үшін алынған мәліметтер зерттеу нәтижелерін рәсімдеу және маңызды статистикалық айырмашылықтардың болуын анықтау үшін студенттің t-критерийі арқылы статистикалық талданды.

Finally, the data obtained for each research variable in the models were statistically analyzed with the Student's t-test to formalize the research results and determine the existence of significant statistical differences.

Студенттің t критерийі гипотезаны тексеру арқылы бір немесе екі топтың орташа мәнін бағалау үшін статикалық құрал ретінде қолданылады.

The Student's t-test is used as a statical tool to evaluate the mean value of one or two groups through hypothesis tests.

Тұжырымдамалық тұрғыдан алғанда, осы тест арқылы алынған мән екі бағаланатын топтың орташа мәндерін бөлетін стандартты бірліктердің саны болып табылады.

Conceptually, the value obtained through this test represents the number of standard units that are separating the means of the two groups evaluated.

Студенттің t-өлшемін есептеу кезінде біртектілік дисперсиясы бар және қалыпты таралуы бар деректердің үздіксіздігі қабылданады.

At the time to calculate the Student's t-test, it is assumed continuous data, that have homogeneity variance and have normal distribution.

Маңызды ескерту: студенттің t критерийі салыстырылатын популяциялардың ұзындығы бірдей болуын талап етеді және бастапқыда біздің зерттеуімізде дәстүрлі күндізгі модель аясында "Электроника" пәнін алған студенттердің саны N1 = 27, Ал в моделін қолдана отырып, сол пәнді алған студенттердің жалпы саны- оқыту, N2 = 28-ге тең, сондықтан бізде N1 бар ма? N2.

An important note is that the Student's t-test requires that the populations to be compared have the same length and originally in our research we have that the population of students who received the electronics subject under the traditional face-to-face model is N1 = 27 and the total of students who received the same subject using the B-Learning model is N2 = 28, therefore, we have that N1?N2.

Бұл мәселені шешу үшін N2 популяциясынан деректерді кездейсоқ Алып тастау арқылы екі популяцияны стандарттау қажет болды.

To solve this problem, it was necessary to standardize both populations by randomly removing a data from the N2 population.

Студенттің t-критерийін орындау үшін қолданылатын маңыздылық критерийі P <0.05 болды және ол Windows R үшін Minitab R 19.2020.1 нұсқасының бағдарламалық жасақтамасымен орындалды.

The significance criterion used to perform the Student's t-test was p <0.05 and this was carried out using the Minitab R version 19.2020.1 software for Windows R. Table III shows the result of the Student's t-test.

Зерттеудің барлық айнымалылары үшін статистикалық маңызды айырмашылық бар екенін байқаймыз, өйткені барлық жағдайларда P <0.05-те белгіленген бастапқы шарт орындалады.

We can observe that there is a statistically significant difference for all the research variables since the initial condition established p <0.05 is met in all cases.

IV. Қорытынды

IV. CONCLUSION

Білім беру инновациялары педагогика, академиялық құралдар, дидактика, процестер және адамдар сияқты аспектілердің өзгеруіне ықпал ететін оқыту мен оқыту процесінің айтарлықтай жақсаруын білдіреді.

Educational innovation implies a notable improvement in teaching-learning process that promotes changes in aspects such as pedagogy, academic tools, didactics, processes, and people.

Демек, студенттер жақсартылған академиялық ресурстарды пайдалануға ынталы болуы керек, күтілетін құндылықтың үміттері қанағаттандырылатындығын түсініп, осы жаңашылдықтың кәсіби өміріне әкелетін пайдалылығы мен өзектілігін білуі керек.

Consequently, students should feel motivated in the usage of improved academic resources, perceive that the expectations of the expected value are satisfied, and perceive the utility and relevance that this innovation will bring to their professional lives.

Осы тұрғыда, осы зерттеу аясында біз тек де Монтеррей университетіндегі инженерлік Ақпараттық технологиялар бойынша білім беру бағдарламасының үшінші семестрінде Электроника пәні бойынша білім беру инновациясы аясында B-Learning моделін енгізудің академиялық әсерін талдаймыз.

In this context, within this research we analyze the academic impact of the implementation of the B-Learning model, as part of an educational innovation in the subject of Electronics in the third semester of the Information Technology Engineering educational program, at the TEC de Monterrey University.

Бұл зерттеу B-Learning моделін оқыту және оқыту процесіне интеграциялау Ақпараттық технологиялар саласындағы білім беру тәжірибелерін қосу арқылы бірқатар артықшылықтар беретіні дәлелденді.

In this research, it has been verified in a practical way that the integration of B-Learning model in the teaching-learning process provides several advantages through the addition of educational practices in the field of Information Technology.

B-Learning моделін қолдану дәстүрлі күндізгі модельде алынған бағаларға қарағанда оқушылардың алған орташа бағаларына оң әсер ететіндігі расталды, бұл студенттердің курс кезінде алған жетістіктері мен дағдыларының жоғары деңгейін көрсетеді.

It has been confirmed that the application of the B-Learning model generates a positive impact on the average of grades obtained by students in contrast to those obtained in the traditional face-to-face model, which reflects a higher level of success and skills acquired by students during the course.

Сонымен қатар, студенттер B-Learning-ті қолдана отырып, оқу процесін дәстүрлі күндізгі модельмен салыстырғанда анағұрлым ынталандырушы, пайдалы және олардың үміттерін қанағаттандыратын модель ретінде қабылдайтыны анықталды.

Also, it was found that students perceive the teachinglearning process by using B-Learning, as a more motivating model, more useful and that better meets their expectations, compared to the traditional face-to-face model.

Бұл студенттердің оқу тәжірибесін оң қабылдағанын және B-Learning моделі аясында өзін қанағаттанғанын көрсетеді.

This reflects that the students positively perceive their learning experience and feel more satisfied under B-Learning model.

МҮДДЕЛЕР ҚАҚТЫҒЫСЫ

CONFLICT OF INTEREST

Авторлар мүдделер қақтығысының жоқтығын мәлімдейді

The authors declare no conflict of interest

АВТОРЛЫҚ САЛЫМ

AUTHOR CONTRIBUTIONS

Антонио Седильо-Эрнандес оқытуға жауапты болды, бүкіл жобаны басқарды және мақала жазды;

Antonio Cedillo-Hernandez was responsible for teaching, led the execution of the entire project, and wrote the paper;

Лидия Веласкес-Гарсия зерттеудің бағытын басқарды, деректерді талдады және мақаланы қарау процесін аяқтады.

Lydia Velazquez-Garcia guided the research orientation, perform the data analysis, and complete the paper review process.

Барлық авторлар соңғы нұсқаны мақұлдады.

All authors had approved the final version.

растау

ACKNOWLEDGMENT

Авторлар Writing Lab, болашақ білім беру институты, Монтеррей технологиялық университеті, Мексика, осы жұмысты дайындауға қаржылық қолдау көрсеткені үшін ризашылықтарын білдіргісі келеді.

The authors would like to acknowledge the financial support of Writing Lab, Institute for the Future of Education, Tecnologico de Monterrey, Mexico, in the production of this work.

1090es және UAT978 мобильді кабинаның ақпараттық жүйелерінің қауіпсіздігі туралы (В) — зиянкестердің ADS-B қауіпсіздік жүйелері мен аса маңызды жүйелердің қол жетімділігіне көзқарасы

On the (In)Security of 1090ES and UAT978 Mobile Cockpit Information Systems—An Attacker Perspective on the Availability of ADS-B Safety- and Mission-Critical Systems

АННОТАЦИЯ Автоматты тәуелді бақылау-хабар тарату (ADS-B) әуе бақылаудың негізгі технологиясы және келесі буынның әуе көлігі жүйелерінің маңызды құрамдас бөлігі болып табылады.

ABSTRACT Automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) is a key air surveillance technology and a critical component of next-generation air transportation systems.

Бұл әуе кемесін бақылау технологиясын айтарлықтай жеңілдетеді және әуе қозғалысындағы жағдай туралы хабардарлықты арттырады.

It significantly simplifies aircraft surveillance technology and improves airborne traffic situational awareness.

Ұшқыштар кабинасының (MCISs) мобильді ақпараттық жүйелерінің көптеген түрлері ADS-B технологиясына негізделген.

Many types of mobile cockpit information systems (MCISs) are based on ADS-B technology.

MCIS ұшқыштарға ұшу және жол қозғалысы туралы қажетті ақпаратты ұсынады.

MCIS gives pilots the flight and trafficrelated information they need.

MCIS екі бөліктен тұрады: ADS-B трансивері және электронды ұшу сөмкесі (EFB).

MCIS has two parts: an ADS-B transceiver and an electronic flight bag (EFB) application.

ADS-B трансиверлері ADS-B радио сигналдарын жібереді және қабылдайды, ал ұялы телефондарда орналастырылған EFB қосымшалары деректерді көрсетеді.

The ADS-B transceivers transmit and receive the ADS-B radio signals while the EFB applications hosted on mobile phones display the data.

Олар арзан, жеңіл және оңай орнатылғандықтан, MCISs өте танымал болды.

Because they are cheap, lightweight, and easy to install, MCISs became very popular.

Алайда, негізгі қауіпсіздік шараларының болмауына байланысты ADS-B технологиясы кибершабуылдарға осал, бұл MCI-ді бастапқыда шабуылдарға осал етеді.

However, due to the lack of basic security measures, ADS-B technology is vulnerable to cyberattacks, which makes the MCIS inherently exposed to attacks.

Шабуылдар MCI үшін одан да ықтимал, өйткені олар қуат, жад және есептеу ресурстарында шектеулі.

Attacks are even more likely for the MCIS, because they are power, memory, and computationally constrained.

Бұл зерттеу ADS-B: 1090ES және UAT978 технологиясының екі түрі үшін әртүрлі MCIS қондырғыларының киберқауіпсіздік жағдайын зерттейді.

This study explores the cybersecurity posture of various MCIS setups for both types of ADS-B technology: 1090ES and UAT978.

Барлығы алты MCIS портативті құрылғысы және 21 EFB қосымшасы бағдарламалық қамтамасыз етілген радио (SDR) көмегімен радио негізіндегі шабуылдарға қарсы сыналды.

Total six portable MCIS devices and 21 EFB applications were tested against radio-link-based attacks by transmission-capable software-defined radio (SDR).

"Пакет деңгейінде қызмет көрсетуден бас тарту" (DoS) түріндегі шабуылдар 1090es және UAT978 қондырғыларының шамамен 63% және 37% - ына әсер етті, бұл ретте олардың көбінде жүйенің істен шығуы орын алды.

Packet-level denial of service (DoS) attacks affected approximately 63% and 37% of 1090ES and UAT978 setups, respectively, while many of them experienced a system crash.

Біздің тәжірибелеріміз қабылдаудағы DoS шабуылдары өткізу қабілеттілігін едәуір төмендететінін көрсетеді.

Our experiments show that DoS attacks on the reception could meaningfully reduce transmission capacity.

Біздің келісілген шабуыл мен бұлыңғырлық сынақтарымыз MCIS-те алаңдаушылық тудырды.

Our coordinated attack and fuzz tests also reported worrying issues on the MCIS.

Аппараттық және бағдарламалық жасақтама конфигурацияларының өте кең диапазонындағы нәтижелеріміздің үйлесімділігі біз ұсынған әдіснаманың сенімділігін, сондай-ақ платформамыздың тиімділігі мен тиімділігін көрсетеді.

The consistency of our results on a very broad range of hardware and software configurations indicate the reliability of our proposed methodology as well as the effectiveness and efficiency of our platform.

Индекс шарттары киберқауіпсіздік, шабуылдар, ADS-B, ATC, ATM, UAT978, 1090es, қол жетімділік, DoS.

INDEX TERMS Cybersecurity, attacks, ADS-B, ATC, ATM, UAT978, 1090ES, availability, DoS.

I. Кіріспе

I. INTRODUCTION

Әуе тасымалына деген сұраныс соңғы бірнеше онжылдықта тұрақты өсіп келеді.

THE demand for air transportation has been steadily increasing over the last few decades.

Федералды азаматтық авиация басқармасы (FAA) 2033 жылға қарай коммерциялық авиациядағы жолаушылар саны 1,15 миллиардқа дейін артады деп болжайды [1].

The Federal Aviation Administration (FAA) predicts that the number of passengers in commercial aviation will increase to 1.15 billion by 2033 [1].

Атлант мұхитының арғы жағында Eurocontrol 2030 жылдардың басында жылына өзінің аспанында 1,6 миллиард әуе жолаушысын болжайды [2].

On the other side of the Atlantic, Eurocontrol predicts 1.6 billion air passengers in its sky per year by the early 2030s [2].

Бұдан басқа, алдағы жылдары әуе жүктері, әскери ұшақтар және ұшқышсыз ұшу аппараттары әуе қозғалысының көлемін арттырады деп күтілуде.

In addition, air cargo transportation, military aircraft, and unmanned aerial vehicles are expected to boost air traffic in the coming years.