Рассмотрена задача подтверждения квалификации инженера-проектировщика и проектной организации. Показано, что действующие инструменты — допуски, портфолио и рекомендации — отвечают на вопрос о праве выполнять работы, но не о качестве их выполнения, вследствие чего квалификация выясняется на первом проекте за счёт заказчика. Предложена концепция AVP — отраслевой проектной сети, в которой агент искусственного интеллекта, работающий от имени инженера, создаёт машинно проверяемый след работы, а из него порождаются подписанные свидетельства о квалификации. Сформулированы принципы построения репутации агента, условия достоверности оценки и разграничение репутации специалиста и организации.
Введение
Выбирая подрядчика на раздел проектной документации или принимая инженера в штат, организация отвечает на один вопрос: справится ли исполнитель с конкретной работой. Отвечать приходится по источникам, которые на этот вопрос не отвечают.
Допуски и сведения о специалистах в национальных реестрах подтверждают право выполнять работы, а не их качество. Институт независимой оценки квалификации, введённый для устранения этого разрыва, сформировался и апробирован, однако, как показывает анализ правовых основ и практики его применения, он остаётся процедурой разового испытания и требует дополнительного нормативного регулирования [6, с. 221]. Результат экзамена не сообщает, что специалист делал в последние три года и с каким результатом.
Портфолио является заявлением о себе: состав работ на объекте наружу не выходит, а участие конкретного инженера в конкретном разделе проверке не поддаётся. Рекомендации не переносимы и не верифицируемы — они исчезают вместе с тем, кто их дал.
Между тем цена ошибки в проектировании измерима. По данным анализа замечаний государственной экспертизы, из выборки пятидесяти проектов лишь 10 % не имели замечаний, а ошибки проекта и неудачные проектные решения являются причиной от 10 до 35 % аварий [1, с. 710]. Распределение замечаний по разделам — оформление чертежей 24 %, расчёты 23 %, пояснительная записка 17 %, правила конструирования 15 % [1, с. 712] — показывает, что значительная их часть относится к дисциплине выпуска документации, то есть к воспроизводимому свойству исполнителя, а не к единичной случайности. Положение усугубляется тем, что в ряде организаций нормоконтроль отсутствует, а внутренний контроль ограничивается самопроверкой и выборочной проверкой узлов главным инженером проекта, что ведёт к накоплению ошибок и росту затрат на корректировки [3].
Попытки заменить субъективный отбор измеримым предпринимаются. Для дорожной отрасли предложен механизм формирования рейтинга подрядных организаций с автоматическим расчётом на основе данных единой информационной системы закупок по пяти показателям: изменение сроков, штрафы и пени, односторонний отказ, досрочное исполнение и гарантийные случаи [4, с. 78]. Подход показателен тем, что опирается на факты исполнения контрактов, а не на декларации. Его ограничение — он описывает организацию и только в части, видимой заказчику постфактум; квалификация конкретного специалиста остаётся вне рассмотрения.
Применяемые подходы к оценке цифровых компетенций опираются на самооценку, тестирование и экспертное заключение [5, с. 940], то есть на процедуры, внешние по отношению к работе. Всякая такая процедура измеряет поведение в момент испытания, а не в момент работы.
Причина устойчивости проблемы не организационная, а техническая: работа инженера до недавнего времени не оставляла машинно проверяемого следа. Чертёж хранится в архиве бюро, переписка — в почте, замечания экспертизы — в томе. Собрать из этого доказательство квалификации можно только вручную, и потому оно не собирается.
Цель работы — показать, что распространение агентов искусственного интеллекта в проектной деятельности снимает это техническое препятствие, и предложить концепцию отраслевой сети AVP (Agent Verifiable Provenance — проверяемое происхождение работы агента), превращающей след работы в подтверждение квалификации специалиста и организации.
1. Агент искусственного интеллекта как источник следа работы
Технологии искусственного интеллекта входят в проектную практику по нескольким направлениям: автоматизация чертежей и расчётов, генеративные методы, проверка соответствия нормам, прогнозирование поведения конструкций. Обследование профессионального сообщества показывает, что применение этих технологий перестало быть экспериментальным и затрагивает как практику, так и подготовку специалистов [2].
Под агентом здесь понимается программная система, выполняющая содержательные действия с документацией от имени конкретного специалиста: правку таблиц и текстовых документов, подготовку писем, расчёты, нормоконтроль, разбор исходных данных. Существенно не то, что агент помогает, а то, что он действует в правовом и организационном контуре конкретного инженера: его права — права этого инженера, его задачи относятся к проектам, где инженер участвует.
Отсюда вытекает свойство, отсутствовавшее у прежних средств автоматизации. Каждое действие агента привязано к документу, к задаче, к разделу проекта и ко времени, и записывается машиной, а не человеком. Возникает след работы, обладающий тремя качествами, необходимыми для подтверждения квалификации:
- полнота — фиксируется всё выполненное, а не то, что специалист счёл нужным внести в портфолио;
- непрерывность — запись возникает в момент работы, а не в момент аттестации;
- отсутствие дополнительной нагрузки — инженер не заполняет форм, он работает.
Именно этих качеств лишены существующие процедуры. Аттестация даёт срез в момент испытания; портфолио отражает выбор составителя; отзыв заказчика зависит от его расположения.
Однако сам по себе след работы подтверждением квалификации не является. Он фиксирует, что работа выполнена, но не то, что она выполнена хорошо. Превращение следа в подтверждение требует построения репутации.
2. Принципы построения репутации агента
2.1. Идентичность агента
Агенту сопоставляется децентрализованный идентификатор на основе схемы электронной подписи, устроенный так, что открытый ключ проверки содержится в самом идентификаторе. Такое устройство даёт проверку подписи без обращения к базе данных оператора системы: предъявленное свидетельство проверяется автономно и переживает организацию, его выдавшую.
Децентрализованные идентификаторы позволяют участнику контролировать идентификатор самостоятельно, без центрального реестра, а верифицируемые учётные данные дают эмитенту возможность подписывать утверждения о субъекте с тем, чтобы владелец предъявлял их проверяющему [8, с. 1708]. Применимость такой модели к подтверждению квалификации подтверждается опытом цифровых дипломов, где неизменяемая запись устраняет посредника, выполняющего функцию удостоверения подлинности [7, с. 53].
2.2. Свидетельство о работе
Законченная работа порождает подписанное событие: что выполнено, над каким документом, в какой задаче, когда и при каком уровне раскрытия. Записи ведутся только на добавление; исправление возможно исключительно новой записью, отменяющей прежнюю.
Из событий по формальным правилам порождаются аттестации — свидетельства, содержащие эмитента, субъекта, предмет, вес и срок действия. Аттестация, не сопровождённая зафиксированным фактом работы, должна иметь минимальный вес: подтверждение без доказательства признаётся дешёвым сигналом и является основным каналом накрутки в репутационных системах [10].
Уровень раскрытия задаётся для каждого события и по умолчанию является закрытым. При публикации наименования документов заменяются криптографическим отпечатком: он подтверждает, что работа велась над определённым предметом, и позволяет сверить публичную версию с приватной, не сообщая о предмете ничего. Трёхуровневая модель раскрытия — закрытый, выборочный, открытый — необходима, поскольку значительная часть проектной работы выполняется в условиях соглашений о неразглашении.
2.3. Источником оценки должен быть механизм, а не суждение
Определение того, кто выдаёт оценку качества, — место, в котором репутационные системы теряют достоверность. Обзор систем доверия и репутации показывает, что устойчивость системы определяется не формулой расчёта, а тем, кто и на каком основании выдаёт оценки [10].
Оценка, выдаваемая человеком — руководителем, коллегой, заказчиком, — наследует свойства рекомендации: её можно не дать, дать формально или по знакомству. В предлагаемой модели свидетельство о качестве выдаёт проверяющий механизм: автоматический нормоконтроль, взаимная сверка массивов данных, проверка комплектности. Такие механизмы срабатывают по каждой работе и не зависят от расположения ответственного лица.
Выбор обоснован и содержательно. Как отмечено во введении, зависимость качества документации от организационной дисциплины нормоконтроля является известной проблемой отрасли [3]. Машинная проверка, выполняемая по каждой работе, эту зависимость устраняет: она не может быть отложена или проведена формально.
Каждому проверяющему механизму сопоставляется собственный идентификатор и повышенный уровень доверия, вследствие чего его заключение весит существенно больше, чем запись, которую агент сделал о себе сам.
2.4. Вычисление репутации
Свидетельства образуют ориентированный граф доверия. Для вычисления репутации по такому графу применим алгоритм EigenTrust [11], в котором репутация узла определяется репутацией тех, кто за него поручился. Существенное для отрасли свойство алгоритма: изолированные группы, подтверждающие друг друга, не получают веса извне.
Для применения в проектной деятельности алгоритм требует четырёх поправок.
Вес по уровню эмитента. Заключение подтверждённой организации должно весить больше, чем заключение неподтверждённого участника. Поправка отвечает на проблему Sybil-атаки [9]: без неё репутация приобретается массовой регистрацией учётных записей, поскольку без централизованного удостоверения такая атака принципиально возможна.
Затухание по времени. Свидетельства должны терять вес с давностью — период полураспада порядка года при сроке действия порядка двух лет. Репутация отвечает на вопрос о текущем состоянии, а не об истории: специалист, не работавший три года, должен возвращаться к начальному значению.
Сниженный вес внутриорганизационных свидетельств. Подтверждения, выданные внутри одной организации, должны учитываться с понижающим коэффициентом. Поправка исключает круговое подтверждение, при котором сотрудники одной фирмы формируют репутацию друг другу.
Разделение по областям компетенции. Вычисляется не единая величина, а вектор: репутация в сметном деле и репутация в проектировании вентиляции суть разные величины. Специалист, зарекомендовавший себя в одной области, не должен автоматически считаться компетентным во всех.
Вес отдельной работы целесообразно ставить в зависимость от уровня задачи (вид работы, объём документации) и уровня объекта (масштаб, число участвующих сторон, число разделов), причём обе величины должны фиксироваться в момент выполнения: последующий рост объекта не должен задним числом увеличивать вес ранее выполненной работы.
2.5. Классификация компетенций
Для сопоставимости профилей между организациями необходим контролируемый словарь компетенций. При свободном наименовании «проектирование вентиляции» в одной организации и «расчёт воздухообмена» в другой не будут сопоставлены при поиске, и сеть перестаёт выполнять основную функцию — обнаружение исполнителя.
Вместе с тем закрытый словарь не отражает развития отрасли: перечень, составленный заранее, не содержит специальностей, появляющихся в практике. Разрешение противоречия состоит в двухконтурной схеме: локальный реестр организации пополняется по ходу работы, но каждое пополнение проходит сведение с существующими записями, а во внешний профиль выгружаются только записи, сопоставленные с общеотраслевым справочником. Локальные наименования остаются предложениями к справочнику, а не его частью.
Классификация должна разделять три различные величины, которые на практике смешивают: шифр раздела документации (свойство документа), вид выполненной работы (форма результата) и специальность (характеристика человека). Шифр раздела не является специальностью: «ЭОМ» — обозначение комплекта чертежей, тогда как специальность формулируется как «инженер-проектировщик, внутренние системы электроснабжения». Различие представляется формальным до момента, когда по этому признаку выполняется поиск исполнителя.
Отдельной характеристикой является программная среда выполнения работы. Её следует определять по формату обрабатываемых файлов, а не по описанию задачи: упоминание среды в постановке является декларацией намерения, тогда как файл соответствующего формата — фактом работы в ней.
3. Репутация специалиста и репутация организации
Ключевым для практической применимости является вопрос о том, кому принадлежит накопленная репутация. От ответа зависит, работает ли механизм вообще.
Пусть идентификатор заводится на пару «специалист — организация». Тогда при переходе инженера в другую организацию система не опознаёт в нём прежнего участника и создаёт новый идентификатор. Накопленные свидетельства остаются привязанными к прежнему, ключ подписи которого находится в контуре предыдущего работодателя. Формально записи не уничтожены, но предъявить их специалист не может.
Из такого устройства следуют три последствия, обесценивающие механизм.
Во-первых, он теряет применимость там, где нужен. Наниматель обращается к репутации, чтобы получить сведения о кандидате со стороны; при описанном устройстве у всякого пришедшего извне она нулевая, а ненулевая — только у тех, кто уже работает в организации и о ком сведения имеются и без того.
Во-вторых, изменяется мотивация участников. Специалисту нет оснований заботиться о репутации, которая обнулится при переходе. Работодателю, напротив, выгодно удерживать её у себя, вследствие чего инструмент оценки качества превращается в средство удержания персонала и перестаёт заслуживать доверия отрасли.
В-третьих, заказчик получает характеристику организации, за которой стоят конкретные специалисты, возможно, уже сменившие место работы; величина описывает прошлый состав.
Отсюда принцип: идентификатор принадлежит специалисту, а организация фиксируется в каждом свидетельстве как обстоятельство работы — «выполнено тогда-то, в период работы в такой-то организации». Следствия:
- специалист, меняя место работы, сохраняет накопленное;
- организация сохраняет собственную историю — свидетельства о работах, выполненных её силами в соответствующий период;
- ни одна сторона не может уничтожить записи другой.
Профили специалиста и организации при этом строятся раздельно на одном и том же множестве свидетельств и отвечают на разные вопросы. «Организация выпускала разделы такого-то профиля, и её работы проходили проверки» — характеристика организации. «Специалист ведёт внутренние системы электроснабжения, и его работа проходит нормоконтроль» — характеристика человека. В настоящее время оба утверждения делаются на словах.
Такое распределение прав соответствует принятому в отрасли обращению с квалификацией: сведения о специалисте в национальном реестре, диплом, стаж относятся к человеку, а не к организации, в которой он работает.
Обратная сторона принципа должна быть названа прямо: удалить накопленное не может и сам специалист. Свидетельства неизменяемы; прекращается лишь выдача новых, а прежние перестают учитываться в расчёте по мере устаревания (п. 2.4). Право на забвение реализуется через устаревание, а не через удаление записи.
4. AVP как проектная сеть
4.1. Назначение и топология
Механизм, описанный в разделах 2–3, замкнутый в одной организации, даёт ей внутреннюю систему контроля качества, но не решает исходной задачи: подтверждение квалификации требуется при взаимодействии между организациями. Отсюда необходимость сетевого слоя.
AVP-сеть не является централизованной платформой. Каждая организация остаётся суверенной: её информационная система работает на её инфраструктуре, её данные принадлежат ей, её специалисты подчиняются её правилам. Сеть представляет собой межсетевой протокол поверх, а не общее хранилище. Из этого вытекают ограничения, закладываемые в её устройство изначально:
- сеть не хранит сведений о содержании работы внутри организаций;
- сеть не имеет права изменять или отменять записи участников;
- сеть хранит только то, что организация явно разрешила публиковать;
- участник может покинуть сеть, сохранив накопленную репутацию, поскольку она привязана к его идентификатору, а не к учётной записи в сети.
Функционально сеть состоит из реестра идентификаторов, хранилища свидетельств, вычислительного слоя репутации, справочника компетенций, поискового каталога и механизма оспаривания. Существенно, что вычисление репутации выполняется пакетно, со снимками на момент времени: это позволяет воспроизвести значение репутации на любую дату в прошлом, что необходимо при разрешении споров и при аудите.
4.2. Уровни подтверждения участника
Не все идентификаторы равноценны. Целесообразна пятиуровневая система: базовый уровень (идентификатор создан), подтверждённое юридическое лицо, отраслевое подтверждение (саморегулируемая организация, профессиональное объединение), подтверждение по сданным объектам, допуск к работам, проходящим государственную экспертизу. Вес свидетельства пропорционален уровню выдавшего.
Уровневая система решает задачу, неразрешимую внутри графа: она связывает сетевые идентификаторы с внешними институтами, уже обладающими в отрасли доверием. Без такой связи сеть остаётся замкнутой на себя и уязвима к массовой регистрации подставных участников [9].
4.3. Межорганизационное взаимодействие
Основной сценарий сети — поиск и привлечение исполнителя. Организация формирует требование: компетенция, минимальный уровень подтверждения, минимальная репутация по этой компетенции. Каталог возвращает подходящих участников с их публичными профилями. Привлечение оформляется подписанным полномочием с ограниченной областью действия и сроком, а результат работы, принятый заказчиком, порождает новое свидетельство — межорганизационное, то есть имеющее полный вес.
Именно межорганизационные свидетельства придают графу доверия содержательность. Пока связи в графе порождаются только проверяющими механизмами внутри организаций, вычисление вырождается в подсчёт пройденных проверок. Сеть доверия возникает тогда, когда участники ручаются друг за друга по итогам совместной работы.
4.4. Что получает отрасль
Предлагаемая конструкция изменяет три обстоятельства.
Наём перестаёт быть ставкой. Заказчик видит не заявление о квалификации, а свидетельства о выполненной работе: по какому предмету, в какой среде, с какой периодичностью проходящие проверку, насколько свежие.
Специалист получает переносимый профессиональный капитал. В настоящее время инженер, меняя место работы, начинает с рассказа о себе. Репутация, привязанная к его собственному идентификатору, — то, что он может предъявить.
Отрасль получает измеримую картину качества. Не опрос и не экспертный рейтинг, а свод проверяемых свидетельств: какие разделы чаще возвращаются с замечаниями, в каких компетенциях наблюдается дефицит специалистов, как соотносятся сроки и качество.
5. Условия достоверности оценки
Репутационная система описанного класса обладает свойством, затрудняющим её отладку: ошибка в правилах начисления проявляется не как отказ, а как правдоподобное, но неверное значение. Ниже сформулированы условия, при нарушении которых оценка искажается в сторону, противоположную замыслу.
5.1. Самоподтверждение не должно образовывать связи в графе. В алгоритмах, основанных на распределении доверия по исходящим связям, узел, распределяющий доверие только на себя, накапливает вес. Следствием является то, что участник, не прошедший ни одной внешней проверки, но выполнивший большой объём работ, получает оценку выше, чем участник, работу которого приняла сторонняя организация. Запись о собственной работе должна оставаться фактом выполнения и учитываться в профиле занятости, но репутацию должно двигать только внешнее признание. Принимаемое следствие: при отсутствии внешних проверок репутация не вычисляется независимо от объёма выполненной работы.
5.2. Санкция должна влиять на итоговую величину. Отзыв собственных записей участника в ответ на замечание проверки выглядит действенной мерой, но если собственные записи не образуют связей (п. 5.1), такой отзыв на расчёт не влияет. Замечание должно вычитаться из веса связи с тем же проверяющим — как разность подтверждений и претензий с последующим ограничением снизу, что соответствует исходной формулировке алгоритма [11]. Общее правило: для всякой санкции следует указать величину, через которую она доходит до результата; при отсутствии такой величины санкция отсутствует.
5.3. Всякая мера работы является указанием исполнителю. Показатель, введённый для оценки, становится целью оптимизации. Число шагов в весе работы поощряет избыточность действий; факт обращения к проверке, засчитанный как успех, делает выгодным частое обращение к ней; срабатывание внутренней защиты, понижающее оценку, делает выгодным отключение защит. До введения показателя следует явно назвать поведение, которое он поощряет.
5.4. Оценка чужой работы не является оценкой собственной. Если специалист выполняет проверку чужого документа, найденные замечания характеризуют качество проверяемой работы, а не работы проверяющего. Отнесение их к проверяющему создаёт стимул, обратный назначению механизма: качественно выполненная работа нормоконтролёра снижает его репутацию, а уклонение от проверок её сохраняет. Свидетельство о качестве должно выдаваться только при наличии произведённого результата.
5.5. Итерации доработки не суммируются. Документ дорабатывается до прохождения проверки; последовательность «замечания — замечания — замечаний нет» есть единый цикл доработки, а не три независимых заключения. Суммирование таких заключений создаёт санкцию за сам цикл доработки, то есть за нормальный порядок выпуска документации. Новое заключение того же механизма по той же работе должно отменять предыдущее.
5.6. Субъект оценки должен быть установлен до её начисления. Общая закономерность пунктов 5.1–5.5 состоит в том, что сигнал, снятый не с того субъекта или не доходящий до итоговой величины, внешне неотличим от работающего. Проектирование правил начисления требует явного ответа на вопрос, чьё качество измеряет каждое событие.
6. Ограничения
Предлагаемая концепция не заменяет допуски и государственную экспертизу: последние решают вопрос права и ответственности, тогда как репутация отвечает на вопрос о качестве и применяется наряду с ними.
Механизм не отражает работу, выполненную до его внедрения, вследствие чего профиль специалиста в первое время остаётся неполным, а для специалистов с многолетним стажем — непредставительным.
При отсутствии внешних проверок репутация не вычисляется (п. 5.1), что является следствием принятого определения и требует разъяснения пользователю: величина отражает признание, а не усердие.
Публичный профиль специалиста относится к персональным данным. Порядок сопоставления сетевого идентификатора с личностью подлежит отдельному правовому регулированию и должен быть определён до открытия профилей; предпочтительной представляется модель, при которой сопоставление выполняет сам специалист при отклике на предложение.
Наконец, ценность сети определяется составом её участников. Пока в ней не участвуют стороны, которым отрасль доверяет, — экспертные организации, саморегулируемые организации, крупные заказчики, — уровневая система (п. 4.2) не наполняется содержанием, а репутация остаётся внутренней величиной. Техническая часть задачи при этом решается; остальное относится к области отраслевых договорённостей.
Заключение
1. Действующие инструменты подтверждения квалификации в проектировании отвечают на вопрос о праве выполнять работы, но не о качестве их выполнения; следствием является проверка квалификации на первом проекте за счёт заказчика.
2. Распространение агентов искусственного интеллекта в проектной деятельности впервые создаёт машинно проверяемый след работы, обладающий полнотой, непрерывностью и не требующий дополнительных действий специалиста, — то есть материал, пригодный для автоматического порождения свидетельств о квалификации.
3. Предложена концепция сети AVP, в которой идентификатор принадлежит специалисту, организация фиксируется как обстоятельство работы, оценка качества выдаётся проверяющим механизмом, а репутация вычисляется по графу свидетельств с поправками на уровень эмитента, давность, внутриорганизационную связь и область компетенции.
4. Разграничение репутации специалиста и репутации организации является не техническим решением, а условием применимости механизма: репутация, утрачиваемая при смене места работы, бесполезна именно в том случае, ради которого создаётся.
5. Сформулированы шесть условий достоверности оценки. Их несоблюдение приводит не к отказу системы, а к правдоподобному, но неверному значению, вследствие чего они подлежат проверке при проектировании правил начисления.
6. Дальнейшая работа связана с наполнением сетевого слоя: порождением свидетельств между организациями, ведением общеотраслевого справочника компетенций и определением правового режима публичного профиля специалиста.
---
Список литературы
1. Байбурин А.Х., Самарин А.Ю. Оценка рисков ошибок проектирования // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2024. Т. 14, № 4. С. 708–718. DOI: 10.21285/2227-2917-2024-4-708-718. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-riskov-oshibok-proektirovaniya (дата обращения: 14.09.2026).
2. Есаулов Г.В., Барчугова Е.В., Карелин Д.А., Моисеев Ю.М. Технологии искусственного интеллекта в архитектурной и градостроительной практике, науке и образовании // Architecture and Modern Information Technologies. 2026. Т. 1, № 74. С. 229–247. DOI: 10.24412/1998-4839-2026-1-229-247. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-v-arhitekturnoy-i-gradostroitelnoy-praktike-nauke-i-obrazovanii (дата обращения: 14.09.2026).
3. Мальцев А.Б. Контроль качества проектной деятельности в строительстве // Вестник науки. 2023. Т. 3, № 11 (68). С. 956–967. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kontrol-kachestva-proektnoy-deyatelnosti-v-stroitelstve (дата обращения: 14.09.2026).
4. Моисеева М.А., Кулакова Т.В. Совершенствование системы государственных закупок: формирование рейтинга подрядных организаций (на примере дорожной деятельности) // Финансовый журнал. 2023. Т. 15, № 1. С. 74–94. DOI: 10.31107/2075-1990-2023-1-74-94. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovershenstvovanie-sistemy-gosudarstvennyh-zakupok-formirovanie-reytinga-podryadnyh-organizatsiy-na-primere-dorozhnoy-deyatelnosti (дата обращения: 14.09.2026).
5. Симарова И.С., Алексеевичева Ю.В., Жигин Д.В. Цифровые компетенции: понятие, виды, оценка и развитие // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12, № 2. С. 935–948. DOI: 10.18334/vinec.12.2.114823. URL: https://1economic.ru/lib/114823 (дата обращения: 14.09.2026).
6. Чупейда П.А. Независимая оценка квалификации в строительстве: анализ правовых основ, практики и отзывов соискателей // Образование и право. 2023. № 9. С. 216–222. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nezavisimaya-otsenka-kvalifikatsii-v-stroitelstve-analiz-pravovyh-osnov-praktiki-i-otzyvov-soiskateley (дата обращения: 14.09.2026).
7. Шамсутдинова Т.М. Применение технологии блокчейн для выдачи цифровых дипломов: проблемы и перспективы // Открытое образование. 2018. № 6. С. 51–58. DOI: 10.21686/1818-4243-2018-6-51-58. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tehnologii-blokcheyn-dlya-vydachi-tsifrovyh-diplomov-problemy-i-perspektivy (дата обращения: 14.09.2026).
8. Штейнберг И.В., Помогалова А.В. Приватная система подтверждения уникальности пользователя в децентрализованных приложениях на основе DID и ZKP // Вестник науки. 2026. С. 1706–1715. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/privatnaya-sistema-podtverzhdeniya-unikalnosti-polzovatelya-v-detsentralizovannyh-prilozheniyah-na-osnove-did-i-zkp (дата обращения: 14.09.2026).
9. Douceur J.R. The Sybil Attack // Peer-to-Peer Systems: First International Workshop, IPTPS 2002 / eds. P. Druschel, F. Kaashoek, A. Rowstron. Lecture Notes in Computer Science, vol. 2429. Berlin, Heidelberg: Springer, 2002. P. 251–260. DOI: 10.1007/3-540-45748-8_24. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45748-8_24 (дата обращения: 14.09.2026).
10. Jøsang A., Ismail R., Boyd C. A survey of trust and reputation systems for online service provision // Decision Support Systems. 2007. Vol. 43, № 2. P. 618–644. DOI: 10.1016/j.dss.2005.05.019. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1016/j.dss.2005.05.019 (дата обращения: 14.09.2026).
11. Kamvar S.D., Schlosser M.T., Garcia-Molina H. The EigenTrust algorithm for reputation management in P2P networks // Proceedings of the 12th International Conference on World Wide Web (WWW '03). New York: ACM, 2003. P. 640–651. DOI: 10.1145/775152.775242. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/775152.775242 (дата обращения: 14.09.2026).
© Габидуллин Р.З., 2026