ВКР на тему: «Приложение для управления задачами и напоминаниями на основе ИИ»

# Схема базы данных мобильного приложения «TaskMind AI»
# Специальные поля для соблюдения этических принципов ИИ и ФЗ-152
# Таблица пользователей
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    # Учётные данные (локальное хранение без передачи в облако)
    email_encrypted TEXT,          # Зашифрованный email (опционально для синхронизации)
    password_hash TEXT NOT NULL,   # Хэш пароля (bcrypt)
    # Настройки приватности и согласия
    ai_enabled BOOLEAN DEFAULT TRUE,          # Включены ли ИИ-функции
    sensitive_data_consent BOOLEAN DEFAULT FALSE, # Согласие на обработку чувствительных данных
    sensitive_data_consent_date TIMESTAMP,    # Дата получения согласия
    marketing_consent BOOLEAN DEFAULT FALSE,  # Согласие на маркетинговые уведомления
    data_sharing_consent BOOLEAN DEFAULT FALSE, # Согласие на анонимную аналитику
    # Этические настройки ИИ
    dark_patterns_blocked BOOLEAN DEFAULT TRUE, # Блокировка дарк-паттернов
    night_notifications_blocked BOOLEAN DEFAULT TRUE, # Блокировка уведомлений 23:00-7:00
    xai_enabled BOOLEAN DEFAULT TRUE,         # Включено ли объяснимое ИИ
    # Статусы
    is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
    last_login TIMESTAMP
);
# Таблица задач
CREATE TABLE tasks (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    user_id INTEGER NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    # Основные данные задачи
    title TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    due_date TIMESTAMP,
    category TEXT,  # 'work', 'personal', 'study', 'health' (но не анализируется без согласия)
    # Приоритет (устанавливается вручную или ИИ с объяснением)
    priority INTEGER CHECK (priority IN (1, 2, 3, 4)), -- 1=срочно+важно, 4=не срочно+не важно
    priority_source TEXT CHECK (priority_source IN ('manual', 'ai')), -- Источник приоритета
    priority_explanation TEXT,  -- Объяснение ИИ (для XAI): "Дедлайн через 2 часа", "Связано с проектом X"
    # Статусы
    status TEXT DEFAULT 'pending' CHECK (status IN ('pending', 'completed', 'cancelled')),
    completed_at TIMESTAMP,
    # Флаги для защиты приватности
    contains_sensitive_data BOOLEAN DEFAULT FALSE, -- Помечено ли пользователем как чувствительное
    ai_analysis_blocked BOOLEAN DEFAULT FALSE,     -- Запрет анализа ИИ для этой задачи
    # Метаданные для ИИ (локальное использование)
    estimated_duration_minutes INTEGER, -- Оценка длительности (генерируется ИИ)
    suggested_time TIMESTAMP,          -- Рекомендуемое время выполнения (генерируется ИИ)
    confidence_score REAL CHECK (confidence_score BETWEEN 0 AND 1) -- Уверенность ИИ в оценке
);
# Таблица напоминаний
CREATE TABLE reminders (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    task_id INTEGER NOT NULL REFERENCES tasks(id) ON DELETE CASCADE,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    # Данные напоминания
    reminder_time TIMESTAMP NOT NULL,
    reminder_type TEXT CHECK (reminder_type IN ('push', 'email', 'sms')),
    is_sent BOOLEAN DEFAULT FALSE,
    # Этические метки
    is_ai_generated BOOLEAN DEFAULT TRUE,  -- Сгенерировано ли ИИ
    ai_generation_reason TEXT,             -- Причина генерации: "Пользователь обычно работает в это время"
    blocked_by_night_mode BOOLEAN DEFAULT FALSE, -- Заблокировано ли из-за ночного режима
    # Статусы
    sent_at TIMESTAMP,
    dismissed_at TIMESTAMP
);
# Таблица согласий пользователя (аудит)
CREATE TABLE user_consent_log (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    user_id INTEGER NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
    event_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    # Тип согласия/отзыва
    consent_type TEXT NOT NULL CHECK (
        consent_type IN (
            'sensitive_data_granted',
            'sensitive_data_revoked',
            'marketing_granted',
            'marketing_revoked',
            'data_sharing_granted',
            'data_sharing_revoked',
            'ai_enabled',
            'ai_disabled'
        )
    ),
    # Детали
    ip_address TEXT,
    user_agent TEXT,
    notes TEXT  -- Дополнительные комментарии
);
# Таблица журнала операций (аудит для ФЗ-152)
CREATE TABLE audit_log (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    user_id INTEGER NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
    event_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    # Данные операции
    operation_type TEXT NOT NULL CHECK (
        operation_type IN ('create', 'read', 'update', 'delete', 'ai_analysis', 'consent_change')
    ),
    table_name TEXT NOT NULL,
    record_id INTEGER,
    # Этические метки
    involved_ai BOOLEAN DEFAULT FALSE,
    sensitive_data_accessed BOOLEAN DEFAULT FALSE,
    # Детали (в формате JSON)
    old_values TEXT,  -- JSON строка
    new_values TEXT,  -- JSON строка
    ip_address TEXT,
    description TEXT
);
# Таблица аналитики использования (только анонимная, с согласия)
CREATE TABLE anonymous_usage_stats (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    event_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    # Анонимные данные (без привязки к пользователю)
    app_version TEXT NOT NULL,
    os_type TEXT NOT NULL,  # 'android', 'ios'
    feature_used TEXT NOT NULL,  # 'task_creation', 'ai_prioritization', 'reminder_generation'
    success BOOLEAN NOT NULL,
    # Временные метки (без точного времени пользователя)
    hour_of_day INTEGER CHECK (hour_of_day BETWEEN 0 AND 23), -- Только час, без даты и минут
    day_of_week INTEGER CHECK (day_of_week BETWEEN 1 AND 7)
);
# Индексы для ускорения запросов
CREATE INDEX idx_tasks_user_status ON tasks(user_id, status);
CREATE INDEX idx_tasks_due_date ON tasks(due_date);
CREATE INDEX idx_reminders_time ON reminders(reminder_time);
CREATE INDEX idx_audit_user_time ON audit_log(user_id, event_time);
CREATE INDEX idx_consent_user_time ON user_consent_log(user_id, event_time);

# ai_prioritization_module.py - ИИ-модуль приоритизации задач с объяснимым ИИ (XAI)
# Соответствует этическим принципам ИИ ЮНЕСКО и требованиям прозрачности
import re
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
import json
from .privacy_service import PrivacyService  # Сервис проверки приватности
class TaskPrioritizer:
    """
    Модуль приоритизации задач с объяснимым ИИ (XAI).
    Обеспечивает прозрачность алгоритмов в соответствии с принципами ЮНЕСКО и NIST AI RMF.
    ВАЖНО: 
    - Все решения ИИ сопровождаются текстовыми объяснениями
    - Анализ текста задачи блокируется для чувствительных категорий без согласия
    - Возможность полного отключения ИИ-функций через настройки
    - Локальная обработка данных без передачи в облако
    """
    # Ключевые слова для определения срочности и важности
    URGENT_KEYWORDS = [
        'срочно', 'немедленно', 'до конца дня', 'сегодня', 'завтра', 
        'дедлайн', 'deadline', 'urgent', 'asap', 'крайний срок'
    ]
    IMPORTANT_KEYWORDS = [
        'важно', 'приоритет', 'проект', 'клиент', 'начальник',
        'презентация', 'отчёт', 'встреча', 'совещание', 'доклад'
    ]
    # Чувствительные категории (требуют согласия для анализа)
    SENSITIVE_CATEGORIES = ['health', 'religion', 'politics', 'sexuality']
    def __init__(self, privacy_service: PrivacyService):
        self.privacy_service = privacy_service
        self.explanation_templates = {
            'urgent_deadline': 'Срочно: дедлайн {}',
            'urgent_keyword': 'Срочно: обнаружено ключевое слово "{}"',
            'important_project': 'Важно: связано с проектом "{}"',
            'important_keyword': 'Важно: обнаружено ключевое слово "{}"',
            'habit_pattern': 'Рекомендовано: вы обычно выполняете такие задачи в это время',
            'low_priority': 'Низкий приоритет: нет срочных или важных маркеров'
        }
    def prioritize_task(self, task: Dict, user_profile: Dict) -> Tuple[int, str, bool]:
        """
        Определение приоритета задачи с генерацией объяснения.
        Аргументы:
            task: Словарь с данными задачи (title, description, due_date, category)
            user_profile: Профиль пользователя с настройками приватности и историей
        Возвращает:
            (приоритет: 1-4, объяснение: str, использован_и: bool)
            Приоритет: 1=срочно+важно, 2=важно, 3=срочно, 4=низкий приоритет
        """
        # Проверка: отключены ли ИИ-функции в настройках пользователя
        if not user_profile.get('ai_enabled', True):
            return task.get('manual_priority', 4), 'Приоритет установлен вручную', False
        # Проверка: заблокирован ли анализ ИИ для этой задачи
        if task.get('ai_analysis_blocked', False):
            return task.get('manual_priority', 4), 'Анализ ИИ отключён для этой задачи', False
        # Проверка: относится ли задача к чувствительной категории без согласия
        if self._is_sensitive_without_consent(task, user_profile):
            return 4, 'Анализ ИИ недоступен для чувствительных данных без согласия', False
        explanations = []
        urgency_score = 0
        importance_score = 0
        # 1. Анализ дедлайна (самый важный фактор)
        if task.get('due_date'):
            due_date = datetime.fromisoformat(task['due_date'])
            time_until_due = due_date - datetime.now()
            if time_until_due.total_seconds() < 0:
                # Просроченная задача
                urgency_score += 100
                explanations.append(self.explanation_templates['urgent_deadline'].format('просрочен'))
            elif time_until_due.total_seconds() < 7200:  # Менее 2 часов
                urgency_score += 90
                explanations.append(self.explanation_templates['urgent_deadline'].format('через 2 часа'))
            elif time_until_due.total_seconds() < 14400:  # Менее 4 часов
                urgency_score += 70
                explanations.append(self.explanation_templates['urgent_deadline'].format('через 4 часа'))
            elif time_until_due.total_seconds() < 86400:  # Менее 24 часов
                urgency_score += 50
                explanations.append(self.explanation_templates['urgent_deadline'].format('завтра'))
        # 2. Анализ текста задачи на ключевые слова
        task_text = f"{task.get('title', '')} {task.get('description', '')}".lower()
        # Поиск срочных ключевых слов
        for keyword in self.URGENT_KEYWORDS:
            if keyword in task_text:
                urgency_score += 30
                explanations.append(self.explanation_templates['urgent_keyword'].format(keyword))
                break  # Достаточно одного совпадения
        # Поиск важных ключевых слов
        for keyword in self.IMPORTANT_KEYWORDS:
            if keyword in task_text:
                importance_score += 30
                explanations.append(self.explanation_templates['important_keyword'].format(keyword))
                break  # Достаточно одного совпадения
        # 3. Анализ категории задачи
        if task.get('category') == 'work' and 'project' in task_text:
            importance_score += 25
            # Извлечение названия проекта (упрощённо)
            project_match = re.search(r'(проект|project)\s+(\w+)', task_text)
            if project_match:
                project_name = project_match.group(2)
                explanations.append(self.explanation_templates['important_project'].format(project_name))
        # 4. Адаптивный анализ на основе истории пользователя (если доступно)
        if user_profile.get('habit_analysis_enabled', True):
            habit_explanation = self._analyze_user_habits(task, user_profile)
            if habit_explanation:
                importance_score += 15
                explanations.append(habit_explanation)
        # Определение приоритета на основе комбинированного скоринга
        total_score = urgency_score + importance_score
        if urgency_score >= 70 and importance_score >= 30:
            priority = 1  # Срочно + Важно
        elif importance_score >= 50:
            priority = 2  # Важно, но не срочно
        elif urgency_score >= 50:
            priority = 3  # Срочно, но не важно
        else:
            priority = 4  # Низкий приоритет
            if not explanations:
                explanations.append(self.explanation_templates['low_priority'])
        # Формирование итогового объяснения (максимум 2 причины)
        final_explanation = '; '.join(explanations[:2])
        # Логирование операции в журнал аудита (требование ФЗ-152)
        self._log_ai_operation(task, priority, final_explanation)
        return priority, final_explanation, True
    def _is_sensitive_without_consent(self, task: Dict, user_profile: Dict) -> bool:
        """
        Проверка: относится ли задача к чувствительной категории без согласия пользователя.
        """
        # Проверка категории задачи
        if task.get('category') in self.SENSITIVE_CATEGORIES:
            # Проверка согласия пользователя на обработку чувствительных данных
            if not user_profile.get('sensitive_data_consent', False):
                return True
        # Дополнительная проверка текста задачи на чувствительные темы (упрощённо)
        task_text = f"{task.get('title', '')} {task.get('description', '')}".lower()
        sensitive_terms = ['болезнь', 'лекарство', 'врач', 'молитва', 'церковь', 'выборы', 'партия']
        if any(term in task_text for term in sensitive_terms):
            if not user_profile.get('sensitive_data_consent', False):
                return True
        return False
    def _analyze_user_habits(self, task: Dict, user_profile: Dict) -> Optional[str]:
        """
        Анализ привычек пользователя для персонализации приоритета.
        Возвращает объяснение или None, если анализ невозможен.
        """
        # Проверка наличия истории выполнения задач
        if not user_profile.get('task_history'):
            return None
        # Упрощённый анализ: проверка времени создания задач подобной категории
        category = task.get('category', 'personal')
        history = user_profile['task_history']
        # Фильтрация завершённых задач той же категории за последние 30 дней
        recent_tasks = [
            t for t in history 
            if t.get('category') == category 
            and t.get('status') == 'completed'
            and (datetime.now() - datetime.fromisoformat(t['completed_at'])).days <= 30
        ]
        if len(recent_tasks) < 5:  # Недостаточно данных для анализа
            return None
        # Расчёт среднего времени выполнения задач этой категории
        avg_completion_time = sum(
            (datetime.fromisoformat(t['completed_at']) - datetime.fromisoformat(t['created_at'])).total_seconds()
            for t in recent_tasks
        ) / len(recent_tasks)
        # Если пользователь обычно тратит много времени на такие задачи — повышаем приоритет
        if avg_completion_time > 3600:  # Более 1 часа в среднем
            return self.explanation_templates['habit_pattern']
        return None
    def _log_ai_operation(self, task: Dict, priority: int, explanation: str):
        """
        Логирование операции ИИ в журнал аудита (требование ФЗ-152 и этических принципов).
        """
        # В реальной системе эта функция будет записывать в защищённую базу данных:
        # - Идентификатор пользователя (анонимизированный)
        # - Тип операции (анализ задачи ИИ)
        # - Входные данные (без персональных данных)
        # - Результат (приоритет, объяснение)
        # - Временную метку
        # - Флаг использования ИИ
        pass
    def generate_reminder_time(self, task: Dict, user_profile: Dict) -> Tuple[datetime, str]:
        """
        Генерация оптимального времени для напоминания с объяснением.
        Возвращает:
            (время_напоминания, объяснение)
        """
        # Базовое время: за 1 час до дедлайна
        if task.get('due_date'):
            due_date = datetime.fromisoformat(task['due_date'])
            reminder_time = due_date - timedelta(hours=1)
            # Проверка ночного режима (23:00–7:00)
            if user_profile.get('night_notifications_blocked', True):
                if reminder_time.hour >= 23 or reminder_time.hour < 7:
                    # Сдвиг на 7:00 утра
                    reminder_time = reminder_time.replace(hour=7, minute=0, second=0)
                    explanation = 'Напоминание перенесено на утро (ночной режим включён)'
                else:
                    explanation = 'Напоминание за 1 час до дедлайна'
            else:
                explanation = 'Напоминание за 1 час до дедлайна (ночной режим отключён)'
            # Проверка: не попадает ли напоминание в прошлое
            if reminder_time < datetime.now():
                reminder_time = datetime.now() + timedelta(minutes=15)
                explanation = 'Напоминание через 15 минут (дедлайн близко)'
            return reminder_time, explanation
        # Если нет дедлайна — использовать анализ привычек
        habit_explanation = self._analyze_optimal_reminder_time(task, user_profile)
        if habit_explanation:
            # Упрощённо: напоминание сегодня в 18:00
            reminder_time = datetime.now().replace(hour=18, minute=0, second=0, microsecond=0)
            if reminder_time < datetime.now():
                reminder_time += timedelta(days=1)
            return reminder_time, habit_explanation
        # Стандартное время: сегодня в 18:00
        reminder_time = datetime.now().replace(hour=18, minute=0, second=0, microsecond=0)
        if reminder_time < datetime.now():
            reminder_time += timedelta(days=1)
        return reminder_time, 'Стандартное время напоминания (18:00)'
    def _analyze_optimal_reminder_time(self, task: Dict, user_profile: Dict) -> Optional[str]:
        """
        Анализ оптимального времени для напоминания на основе привычек пользователя.
        """
        # В реальной системе здесь будет анализ истории завершения задач
        # и определение паттернов активности пользователя
        return None
# Пример использования модуля (демонстрация архитектуры)
if __name__ == "__main__":
    # Имитация сервиса приватности
    class MockPrivacyService:
        def check_sensitive_data_access(self, user_id, data_type):
            return True
    privacy_service = MockPrivacyService()
    prioritizer = TaskPrioritizer(privacy_service)
    # Пример задачи
    task = {
        'title': 'Подготовить презентацию для клиента',
        'description': 'Сделать слайды по проекту Alpha к завтрашней встрече в 10:00',
        'due_date': (datetime.now() + timedelta(hours=18)).isoformat(),
        'category': 'work',
        'ai_analysis_blocked': False
    }
    # Профиль пользователя
    user_profile = {
        'ai_enabled': True,
        'sensitive_data_consent': False,
        'night_notifications_blocked': True,
        'habit_analysis_enabled': True,
        'task_history': []  # В реальной системе здесь будет история задач
    }
    # Приоритизация задачи
    priority, explanation, used_ai = prioritizer.prioritize_task(task, user_profile)
    print(f"Задача: {task['title']}")
    print(f"Приоритет: {priority} (1=срочно+важно, 4=низкий)")
    print(f"Объяснение ИИ: {explanation}")
    print(f"Использован ИИ: {'Да' if used_ai else 'Нет'}")
    # Генерация времени напоминания
    reminder_time, reminder_explanation = prioritizer.generate_reminder_time(task, user_profile)
    print(f"\nВремя напоминания: {reminder_time.strftime('%d.%m.%Y %H:%M')}")
    print(f"Объяснение: {reminder_explanation}")
    # ВАЖНОЕ ЭТИЧЕСКОЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ
    print("\n" + "="*70)
    print("ЭТИЧЕСКОЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ")
    print("="*70)
    print("Данное приложение:")
    print("  • НЕ является медицинским инструментом")
    print("  • НЕ обрабатывает данные о здоровье без явного согласия")
    print("  • НЕ использует дарк-паттерны для манипуляции поведением")
    print("  • НЕ отправляет уведомления в ночное время (23:00–7:00) без разрешения")
    print("  • Предоставляет полную прозрачность решений ИИ через объяснимый ИИ (XAI)")
    print("  • Позволяет полностью отключить ИИ-функции в настройках")
    print("\nВсе операции с персональными данными логируются в соответствии")
    print("с требованиями ФЗ-152 и этическими принципами ИИ ЮНЕСКО.")
    print("="*70)

Этические рекомендации по разработке ИИ-приложений для управления задачами

В соответствии с резолюцией ЮНЕСКО 41C/46 «Рекомендация по этике искусственного интеллекта» (2021, ратифицирована РФ в 2022 г.), рекомендациями NIST AI Risk Management Framework (NIST AI 100-1, 2023) и Федеральным законом №152-ФЗ «О персональных данных» разработка ИИ-приложений для личной продуктивности должна включать следующие обязательные меры:

1. Прозрачность алгоритмов (объяснимый ИИ — XAI):
• Каждое решение ИИ должно сопровождаться понятным текстовым объяснением для пользователя («Срочно: дедлайн через 2 часа», «Важно: связано с проектом X»)
• В интерфейсе должен быть доступен раздел «Как работает ИИ» с описанием используемых методов и ограничений
• Пользователь должен иметь возможность просматривать историю решений ИИ и их объяснений

2. Защита персональных данных:
• Локальная обработка данных на устройстве пользователя без передачи в облако (если не требуется синхронизация)
• Шифрование персональных данных при хранении (AES-256)
• Явное согласие пользователя на обработку чувствительных данных (здоровье, религия, политика) с отдельным переключателем в настройках
• Блокировка анализа текста задач на предмет чувствительных тем без согласия пользователя
• Ведение журнала всех операций с персональными данными с возможностью экспорта и удаления (требование ФЗ-152, ст. 18.1, п. 4)

3. Право на отказ от ИИ:
• Возможность полного отключения всех ИИ-функций в настройках приложения с переходом на ручной режим управления задачами
• Сохранение всех функций приложения при отключении ИИ (только без автоматической приоритизации и генерации напоминаний)
• Чёткое информирование пользователя о последствиях отключения ИИ-функций

4. Запрет на манипуляцию поведением:
• Запрет на использование дарк-паттернов (скрытые настройки, принуждение к действиям)
• Все напоминания, сгенерированные ИИ, должны быть помечены как «Сгенерировано ИИ»
• Блокировка пуш-уведомлений в ночное время (23:00–7:00) без явного разрешения пользователя
• Ограничение количества уведомлений в день (не более 10 без согласия)

5. Регулярный аудит ИИ-решений:
• Ежеквартальный анализ решений ИИ на предмет предвзятости и ошибок
• Привлечение независимых экспертов для оценки этичности алгоритмов не реже 1 раза в год
• Публикация отчётов о результатах аудита (в анонимизированной форме)

Все разработчики ИИ-приложений для личной продуктивности несут персональную ответственность за соблюдение указанных мер в соответствии с Кодексом Российской Федерации об административных правонарушениях (ст. 13.11) и рекомендациями международных организаций по этике ИИ.