Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras
Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 296
Оптимизационный подход к выбору методов обнаружения аномалий в однородных текстовых коллекциях
Статья
Рассматривается задача обнаружения аномальных документов в текстовых коллекциях. Существующие методы выявления аномалий не универсальны и не показывают стабильный результат на разных наборах данных. Точность результатов зависит от выбора параметров на каждом из шагов алгоритма, и для разных коллекций оптимальны различные наборы параметров. Не все из существующих алгоритмов обнаружения аномалий эффективно работают с текстовыми данными, векторное представление которых характеризуется большой размерностью при сильной разреженности. Задача поиска аномалий рассматривается в следующей постановке: требуется проверить новый документ, загружаемый в прикладную интеллектуальную информационную систему (ПИИС), на соответствие хранящейся в ней однородной коллекции документов. В ПИИС, обрабатывающих юридически значимые документы, на методы обнаружения аномалий накладываются следующие ограничения: высокая точность, вычислительная эффективность, воспроизводимость результатов, а также объяснимость решения. Исследуются методы, удовлетворяющие этим условиям. В работе изучается возможность оценки текстовых документов по шкале аномальности путем внедрения в коллекцию заведомо инородного документа. Предложена стратегия обнаружения в документе новизны по отношению к коллекции, предполагающая обоснованный подбор методов и параметров. Показано, как на точность решения влияет выбор вариантов векторизации, принципов токенизации, методов снижения размерности и параметров алгоритмов поиска аномалий. Эксперимент проведен на двух однородных коллекциях нормативно-технических документов: стандартов в отношении информационных технологий и в сфере железных дорог. Использовались подходы: вычисление индекса аномальности как расстояния Хеллингера между распределениями близости документов к центру коллекции и к инородному документу; оптимизация алгоритмов поиска аномалий в зависимости от методов векторизации и снижения размерности. Векторное пространство строилось с помощью преобразования TF-IDF и тематического моделирования ARTM. Тестировались алгоритмы Isolation Forest (изолирующий лес), Local Outlier Factor (локальный фактор выброса), OneClass SVM (вариант метода опорных векторов). Эксперимент подтвердил эффективность предложенной оптимизационной стратегии для определения подходящего метода обнаружения аномалий для заданной текстовой коллекции. При поиске аномалии в рамках тематической кластеризации юридически значимых документов эффективен метод изолирующего леса. При векторизации документов по TF-IDF целесообразно подобрать оптимальные параметры словаря и использовать метод опорных векторов с соответствующей функцией преобразования признакового пространства.
Бесплатно
Оптимизация живучести энергетических комплексов
Статья
В настоящее время разработка подходов, повышающих живучесть энергетических комплексов, является весьма актуальным направлением исследований. Такие подходы основаны на структурной и параметрической оптимизации структуры исследуемой системы. Как правило, эти подходы тесно связаны с определенным пространственно-временным диапазоном и конкретным методом оптимизации. Применение разработанных подходов в иных диапазонах зачастую приводит к существенному увеличению времени вычислений и возможному снижению точности решения. Эта проблема обусловлена сложностью моделей оптимизации энергосистем и их различиями. Для решения этой проблемы нами разработана методология выбора наиболее подходящих методов проектирования живучих энергетических комплексов в заданном пространственно-временном диапазоне. Методология основана на методах тестирования в рамках специализированного испытательного стенда и многокритериальном анализе результатов испытаний. Критерии оценки методов включают как сводные метрики живучесть, так и параметры эффективности вычислительных ресурсов. Проиллюстрированы преимущества методологии для проектирования живучих национальных и локальных энергетических комплексов. Несколько десятков методов из известной библиотеки Parallel Global Multiobjective Optimizer были эффективно протестированы в течение 10 часов. Анализ результатов тестирования проводился с использованием различных многокритериальных алгоритмов с учетом приоритетности критериев.
Бесплатно
Оптимизация размера ансамбля регрессоров
Статья
Алгоритмы обучения ансамблей, такие как bagging, часто генерируют неоправданно большие композиции, которые, помимо потребления вычислительных ресурсов, могут ухудшить обобщающую способность. Обрезка (pruning) потенциально может уменьшить размер ансамбля и повысить точность; однако большинство исследований сегодня сосредоточены на использовании этого подхода при решении задачи классификации, а не регрессии. Это связано с тем, что в общем случае обрезка ансамблей основывается на двух метриках: разнообразии и точности. Многие метрики разнообразия разработаны для задач, связанных с конечным набором классов, определяемых дискретными метками. Поэтому большинство работ по обрезке ансамблей сосредоточено на таких проблемах: классификация, кластеризация и выбор оптимального подмножества признаков. Для проблемы регрессии гораздо сложнее ввести метрику разнообразия. Фактически, единственной известной на сегодняшний день такой метрикой является корреляционная матрица, построенная на предсказаниях регрессоров. Данное исследование направлено на устранение этого пробела. Предложено условие, позволяющее проверить, включает ли регрессионный ансамбль избыточные модели, т. е. модели, удаление которых улучшает производительность. На базе этого условия предложен новый алгоритм обрезки, который основан на декомпозиции ошибки ансамбля регрессоров на сумму индивидуальных ошибок регрессоров и их рассогласованность. Предложенный метод сравнивается с двумя подходами, которые напрямую минимизируют ошибку путем последовательного включения и исключения регрессоров, а также с алгоритмом упорядоченного агрегирования (Ordered Aggregation). Эксперименты подтверждают, что предложенный метод позволяет уменьшить размер ансамбля регрессоров с одновременным улучшением его производительности и превосходит все сравниваемые методы.
Бесплатно
Статья
Растущий спрос на транспортировку товаров, обусловленный расширением глобальных цепочек поставок и растущими ожиданиями клиентов, подчеркивает острую необходимость оптимизации транспортных расходов для повышения эффективности логистики. В условиях быстро развивающегося и конкурентного рынка предприятия сталкиваются с растущими проблемами в управлении сложными транспортными сетями, минимизации эксплуатационных расходов и удовлетворении разнообразных требований клиентов. Для решения этих проблем в данной статье представлено решение, разработанное для снижения транспортных расходов за счет оптимизации потока товаров и повышения эффективности использования ресурсов. Используя передовые методы оптимизации и стратегии на основе данных, предлагаемое решение позволяет выявить неэффективности, упростить процесс принятия решений и улучшить распределение ресурсов. Первые результаты показывают, что этот подход не только значительно снижает эксплуатационные расходы, но и повышает способность предприятий быстро и эффективно реагировать на меняющиеся требования клиентов, обеспечивая как экономическую эффективность, так и удовлетворенность клиентов. Однако по мере дальнейшего развития логистической отрасли и увеличения объемов транзакций ожидается, что сценарии транспортировки станут более сложными, а требования клиентов – более разнообразными. Эти изменения требуют дальнейшего совершенствования и масштабируемости предложенного решения для работы с расширенными сетями, более сложными логистическими задачами и широким спектром потребительских требований. В будущих исследованиях приоритетное внимание будет уделено разработке крупномасштабных моделей, способных включать больше переменных, повышать вычислительную эффективность и обеспечивать более быстрое и точное принятие решений в условиях растущей сложности логистического сектора. Таким образом, предлагаемое решение представляет собой значительный шаг вперед в оптимизации транспортных расходов и повышении эффективности логистики. Первые результаты показывают, что данное решение позволяет сократить транспортные расходы на 19,02–29,65% и повысить вычислительную эффективность в задачах маршрутизации малого и среднего масштаба (10-20 клиентов). Несмотря на его потенциал, необходимы дополнительные исследования для обоснования масштабируемости для более крупных наборов данных. Таким образом, наш подход обеспечивает прочную основу для оптимизации логистики с четкими перспективами расширения и адаптации в реальных условиях.
Бесплатно
Статья
Рассматривается проблема распределения заданий между группами мобильных роботов в условиях параметрической и стохастической неопределенности, возникающей из-за сенсорных погрешностей, нестационарности среды и ограниченности информации об объектах управления. Основная цель работы – адаптировать разработанные ранее эвристические алгоритмы к реальным условиям, где присутствуют сенсорные ошибки и недостаток информации о состоянии среды. В качестве базовых подходов рассматриваются три алгоритма: муравьиный алгоритм, нейронная сеть Хопфилда и генетический алгоритм. Разработаны специальные модификации для каждого алгоритма, учитывающие неопределенность исходных данных: динамическое обновление феромонных следов, адаптивная коррекция весовых коэффициентов нейронов и интервальная оценка параметров среды. Приведены общая постановка задачи, математические модели и принципы построения предложенных алгоритмов распределения заданий. Было проведено численное моделирование для сравнения модифицированных версий алгоритмов с их базовыми аналогами в условиях различных уровней неопределенности функционирования системы. Установлено, что предложенные адаптивные механизмы улучшают эффективность распределения заданий до 20 % по сравнению с базовыми методами. На основании полученных результатов сформулированы рекомендации по выбору оптимального алгоритма в зависимости от конкретных условий функционирования системы и задач управления. Сделан вывод о целесообразности использования разработанных подходов при проектировании интеллектуальных адаптивных систем группового управления мобильными роботами. Предложенные решения могут применяться и для более широкого круга задач, включая динамическое переназначение ресурсов и организацию кооперативного поведения технических агентов.
Бесплатно
Основанный на генетическом подходе алгоритм внутрикодирования для H.266/VVC
Статья
Представлен генетический подход для оптимизации внутреннего кодирования в H.266/VVC. Предлагаемый алгоритм эффективно выбирает инструменты кодирования и многотипные древовидные разбиения (MTT) для достижения баланса между временем кодирования и качеством видео. Функция оценки пригодности, которая объединяет показатели восприятия и эффективности кодирования, используется для оценки качества каждого возможного решения. Результаты демонстрируют значительное сокращение времени кодирования без ущерба для качества видео. Предлагаемый алгоритм выбирает инструменты кодирования из набора доступных инструментов в H.266/VVC. Эти инструменты включают режимы внутреннего прогнозирования, единицы преобразования, параметры квантования и режимы энтропийного кодирования. Схема разбиения MTT включает четыре типа разбиений: квадродерево, двоичное дерево, троичное дерево и квадро-двоичное дерево. Показатели восприятия используются для оценки визуального качества закодированного видео. Показатели эффективности кодирования используются для оценки эффективности кодирования закодированного видео. Функция оценки пригодности объединяет показатели восприятия и показатели эффективности кодирования для оценки качества каждого возможного решения.
Бесплатно
Открытие чёрного ящика: Извлечение семантических факторов Осгуда из языковой модели word2vec
Статья
Современные модели искусственного интеллекта развиваются в парадигме чёрного ящика, когда значима только информация на входе и выходе системы, тогда как внутренние представления интерпретации не имеют. Такие модели не обладают качествами объяснимости и прозрачности, необходимыми во многих задачах. Статья направлена на решение данной проблемы путём нахождения семантических факторов Ч. Осгуда в базовой модели машинного обученния word2vec, представляющей слова естественного языка в виде 300-мерных неинтерпретируемых векторов. Искомые факторы определяются на основе восьми семантических прототипов, составленных из отдельных слов. Ось оценки в пространстве word2vec находится как разность между положительным и отрицательным прототипами. Оси силы и активности находятся на основе шести процессно-семантических прототипов (восприятие, анализ, планирование, действие, прогресс, оценка), представляющих фазы обобщённого кругового процесса в данной плоскости. Направления всех трёх осей в пространстве word2vec найдены в простой аналитической форме, не требующей дополнительного обучения. Как и ожидается для независимых семантических факторов, полученные направления близки к попарной ортогональности. Значения семантических факторов для любого объекта word2vec находятся с помощью простой проективной операции на найденные направления. В соответствии с требованиями к объяснимому ИИ, представленный результат открывает возможность для интерпретации содержимого алгоритмов типа "чёрный ящик'' в естественных эмоционально-смысловых категориях. В обратную сторону, разработанный подход позволяет использовать модели машинного обучения в качестве источника данных для когнитивно-поведенческого моделирования.
Бесплатно
Оценивание информативности признаков в наборах данных для проведения продлённой аутентификации
Статья
Продлённая аутентификация позволяет избавиться от недостатков, присущих статической аутентификации, например, идентификаторы могут быть потеряны или забыты, пользователь совершает только первоначальный вход в систему, что может быть опасно не только для областей, требующих обеспечения высокого уровня безопасности, но и для обычного офиса. Динамическая проверка пользователя во время всего сеанса работы может повысить безопасность системы, поскольку во время работы пользователь может подвергнуться воздействию со стороны злоумышленника (например, быть атакованным) или намеренно передать ему права. В таком случае оперировать машиной будет не пользователь, который выполнил первоначальный вход. Классификация пользователей во время работы системы позволит ограничить доступ к важным данным, которые могут быть получены злоумышленником. Во время исследования были изучены методы и наборы данных, использующихся для продлённой аутентификации. Затем был сделан выбор наборов данных, которые использовались в дальнейшем исследовании: данные о движении смартфона и смарт-часов (WISDM) и динамике активности мыши (Chao Shen’s, DFL, Balabit). Помочь улучшить результаты работы моделей при классификации может предварительный отбор признаков, например, через оценивание их информативности. Уменьшение размерности признаков позволяет снизить требования к устройствам, которые будут использоваться при их обработке, повысить объём перебора значений параметров классификаторов при одинаковых временных затратах, тем самым потенциально повысить долю правильных ответов при классификации за счёт более полного перебора параметров значений. Для оценивания информативности использовались метод Шеннона, а также алгоритмы, встроенные в программы для анализа данных и машинного обучения (WEKA: Machine Learning Software и RapidMiner). В ходе исследования были выполнены расчёты информативности каждого признака в выбранных для исследования наборах данных, затем с помощью RapidMiner были проведены эксперименты по классификации пользователей с последовательным уменьшением количества используемых при классификации признаков с шагом в 20%. В результате была сформирована таблица с рекомендуемыми наборами признаков для каждого набора данных, а также построены графики зависимостей точности и времени работы различных моделей от количества используемых при классификации признаков.
Бесплатно
Оценка влияния битности чисел с плавающей запятой на точность распознавания дикторов
Статья
В статье проводится анализ изменения точности распознавания личности по голосу при выделении разного количества бит на число с плавающей запятой (квантование) выходного тензора нейронной сети. Тензор характеризирует скрытое пространство нейронной сети, которое содержит скрытые признаки, используемые при решении задачи распознавания дикторов. Обычно, на каждое число выходного пространства выделяется тридцать два бита (выходной тензор, исследуемых методов содержит 512 чисел), поэтому для поддержки постоянно актуализируемой базы данных требуется большое количество памяти. Из-за этого, особый интерес представляет тип чисел с плавающей запятой – minifloat, позволяющий работать с численным представлениями, на которые выделяются восемь, шесть или четыре бита. Для обеспечения полноты результатов исследования, выбраны три нейросетевых решения, показывающие лучшие результаты распознавания на тестовой выборке: CAM++, WavLM, ReDimNet. Модели обладают уникальными архитектурными особенностями, что позволяет оценить изменение точности распознавания дикторов при уменьшении битности в зависимости от используемого типа архитектуры нейронной сети. Точность распознавания оценивается с помощью точки пересечения ошибок первого и второго рода. При проведении оценки точности распознавания используется англоязычный набор данных VoxCeleb-1, по характеристикам содержащихся аудиозаписей соответствует небольшой базе данных биометрической системы. Актуальность представленного материала обусловлена возрастающим количеством научных работ, которые предлагают использовать голос в качестве верификационного ключа. Поэтому, при работе с большим набором биометрических данных необходимо выделять большие объёмы памяти как на жёстких дисках, так и ОЗУ. Современные базы данных постоянно актуализируются и расширяются, что приводит к увеличению необходимых ресурсов на её поддержку. Одним из возможных методов решения может являться применение операции квантования к выходному тензору нейронной сети. Однако, преждевременное уменьшение количества выделяемых бит на число в выходном тензоре может привести к значительному ухудшению качества распознавания, относительно базовой версии сети. Основным направлением исследования является минимизация ресурсов для поддержки биометрической системы без дополнительного обучения нейронной сети.
Бесплатно
Оценка возможностей орбитальных оптических средств по получению информации о космических объектах
Статья
Цель исследования заключается в выборе оптимальных условий сбора некоординатной информации о космическом объекте орбитальным оптическим средством при прохождении обоими объектами окрестностей точек минимального расстояния между их орбитами. Для достижения указанной цели предложен количественный показатель, характеризующий меру возможности получения некоординатной информации о космическом объекте с требуемым уровнем качества. Аргументами функции, характеризующей вводимый показатель, являются: расстояние между объектами; относительная скорость объектов; фазовый угол освещенности космического объекта Солнцем по отношению к оптико-электронному средству; длительность интервала времени, в течение которого оба объекта находятся в окрестности точки минимума расстояния между их орбитами. Расчет величины показателя обеспечивается решением трех частных задач исследования. Первая задача – поиск окрестностей, включающих минимальные расстояния между орбитами космического объекта и орбитального оптического средства. Для ее решения используется быстрый алгоритм расчета минимального расстояния между орбитами, при этом осуществляется прогноз дрейфа найденных окрестностей на интервале времени до 60 часов. Вторая задача – оценка характеристик движения и условий оптической видимости космического объекта в окрестностях точек минимума расстояния между его орбитой и орбитой оптического средства. Решение данной задачи осуществляется средствами имитационного моделирования с использованием библиотеки прогноза движения космических объектов SGP4. Третья задача – обоснование и расчет показателя, характеризующего меру возможности получения некоординатной информации о космическом объекте. Для решения данной задачи разработана система правил нечеткого логического вывода, которая используется в качестве входных данных алгоритма Мамдани. Рассматриваемая методика реализована программно, в ходе вычислительного эксперимента проведена оценка возможности получения некоординатной информации по низкоорбитальным и геостационарным космическим объектам. Применение предложенного показателя обеспечивает повышение результативности процедуры сбора некоординатной информации о космических объектах за счет выбора наиболее информативных альтернатив контроля космических объектов из доступного множества возможных наблюдений на заданном интервале планирования сбора информации о космических объектах.
Бесплатно
Оценка методов скелетизации двумерных бинарных изображений
Статья
В сфере современной обработки изображений упор часто делается на инженерные подходы, а не на научные решения разнообразных практических задач. Одна из распространенных задач в этой области включает скелетирование бинарных изображений. Скелетонизация — это мощный процесс извлечения скелета объектов, находящихся в цифровом бинарном изображении. Этот процесс широко используется для автоматизации многих задач в различных областях, таких как распознавание образов, техническое зрение, анимация и анализ изображений. Существующие методы скелетизации в принципе основаны на трех подходах: эрозии границ, дистанционном кодировании и диаграмме Вороного для идентификации приблизительного скелета. В работе представлены результаты эмпирического оценивания набора хорошо известных методов. Затем выполнен расчет скелетов в двумерном бинарном изображении c выбором различных подходов и оценкой их эффективности. Визуальная оценка – это основной метод, используемый для демонстрации производительности выбранных алгоритмов скелетирования. Из-за отсутствия окончательного определения «истинного» скелета цифрового объекта точная оценка эффективности алгоритмов скелетирования представляет собой серьезную исследовательскую задачу. Были попытки проведения количественной оценки, однако применяемые меры обычно адаптировали для конкретных областей. Экспериментальные результаты, показанные в этой работе, иллюстрируют эффективность трех основных подходов к скелетизации изображений в различных перспективных приложениях.
Бесплатно
Статья
Видеоконтент в формате 360 градусов стал ключевым компонентом в средах виртуальной реальности, предлагая зрителям захватывающий и увлекательный опыт. Однако потоковая передача такого комплексного видеоконтента сопряжена со значительными трудностями, обусловленными существенными размерами файлов и переменчивыми сетевыми условиями. Для решения этих проблем в качестве перспективного решения, направленного на снижение нагрузки на пропускную способность сети, появилась адаптивная потоковая передача просмотра. Эта технология предполагает передачу видео более низкого качества для периферийных зон просмотра, а высококачественный контент – для конкретной зоны просмотра, на которую активно смотрит пользователь. По сути, это требует точного прогнозирования направления просмотра пользователя и повышения качества этого конкретного сегмента, что подчеркивает значимость адаптивной потоковой передачи просмотра (VAS). Наше исследование углубляется в применение методов пошагового обучения для прогнозирования оценок, требуемых системой VAS. Таким образом, мы стремимся оптимизировать процесс потоковой передачи, обеспечивая высокое качество отображения наиболее важных фрагментов видео. Кроме того, наш подход дополняется тщательным анализом поведения движений головы и лица человека. Используя эти данные, мы разработали модель обучения с подкреплением, специально предназначенную для прогнозирования направлений взгляда пользователя и повышения качества изображения в целевых областях. Эффективность предлагаемого нами метода подтверждается нашими экспериментальными результатами, которые показывают значительные улучшения по сравнению с существующими эталонными методами. В частности, наш подход повышает метрику прецизионности на значения в диапазоне от 0,011 до 0,022. Кроме того, он снижает среднеквадратичную ошибку (RMSE) в диапазоне от 0,008 до 0,013, среднюю абсолютную ошибку (MAE) – от 0,012 до 0,018 и оценку F1 – от 0,017 до 0,028. Кроме того, мы наблюдаем увеличение общей точности с 2,79 до 16,98. Эти улучшения подчеркивают потенциал нашей модели для значительного улучшения качества просмотра в средах виртуальной реальности, делая потоковую передачу видео на 360 градусов более эффективной и удобной для пользователя.
Бесплатно
Статья
Оценка рисков информационной безопасности является важнейшим компонентом методов промышленного менеджмента, который помогает выявлять, количественно определять и оценивать риски в сравнении с критериями принятия рисков и целями, относящимися к организации. Благодаря своей способности комбинировать несколько параметров для определения общего риска традиционный метод оценки рисков, основанный на нечетких правилах, используется во многих отраслях промышленности. Этот метод имеет недостаток, поскольку он используется в ситуациях, когда необходимо оценить несколько параметров, и каждый параметр выражается различным набором лингвистических фраз. В этой статье представлены теория нечетких множеств и модель прогнозирования рисков с использованием искусственной нейронной сети (ANN), которые могут решить рассматриваемую проблему. Также разработан алгоритм, который может изменять факторы, связанные с риском, и общий уровень риска с нечеткого свойства на атрибут с четким значением. Система была обучена с использованием двенадцати выборок, представляющих 70%, 15% и 15% набора данных для обучения, тестирования и валидации соответственно. Кроме того, также была разработана пошаговая регрессионная модель, и ее результаты сравниваются с результатами ANN. С точки зрения общей эффективности, модель ANN (R2= 0,99981, RMSE=0,00288 и MSE=0,00001) показала лучшую производительность, хотя обе модели достаточно удовлетворительны. Делается вывод, что модель ANN, прогнозирующая риск, может давать точные результаты до тех пор, пока обучающие данные учитывают все мыслимые условия.
Бесплатно
Оценка состояния агента с динамикой стохастического характера с помощью рекуррентных фильтров
Статья
В работе представлен метод оценки состояния агента многоагентной биологической системы по зашумленным измерениям с помощью рекуррентных фильтров. Рассмотрена проблема масштабируемости существующих подходов к регистрации поведения лабораторных грызунов и отсутствия единого математического описания. Приведено математическое описание агента биологической системы как нелинейной дискретной стохастической системы в пространстве состояний и постановка задачи оценки его состояния. Представлено решение поставленной задачи на примере ключевых точек крысы линии Wistar, которые измеряются с помощью предварительно обученного детектора. В работе предлагается использовать полносвязную нейронную сеть для параметризации неизвестной динамики системы. Для сравнительного анализа выбраны фильтр частиц (последовательный метод Монте-Карло) и ансцентный фильтр Калмана. Сравнение методов производилось на собранном и подготовленном наборе данных, который содержит изображения с разрешением 1060×548 и разметку скелетных точек крысы. Представленные результаты экспериментов по сравнению методов оценки состояния показывают высокую эффективность предложенного метода и его преимущество перед аналитическим описанием нелинейной динамики системы. Среди сравниваемых подходов минимальную среднюю ошибку 6,4 пикселей показала двойная оценка вектора состояния и параметров нейронной сети с помощью двух ансцентных фильтров Калмана. Однако для практического применения в реальном времени больше подходит один фильтр с предварительно обученной нейронной сетью. В таких условиях ансцентный фильтр Калмана показал лучшие результаты по точности, чем фильтр частиц (средняя ошибка 8,1 пикселя против 12,0 пикселей). Результаты работы могут быть использованы для решения задачи автоматической регистрации поведения крыс линии Wistar с помощью параметризации функций, связывающих векторы состояния с выходными векторами индивидуального и группового поведения.
Бесплатно
Статья
Реализация концепции умного города (smart city) подразумевает переход от традиционных компьютерных сетей, имеющих четкий информационный периметр, к распределенным сетям нового поколения. Для распределенных подсистем умного города свойственны реконфигурируемая сетевая топологии, открытость, мобильность узлов и построение защиты информации на базе распределенных реестров данных, что открывает новые возможности для злоумышленников. Ситуация осложняется тем, что скорость создания новых цифровых инфраструктур превосходит скорость разработки средств защиты, отвечающих актуальным вызовам. Учитывая специфические свойства объекта защиты, динамику развития угроз безопасности и ограниченный выбор защитных механизмов, для поддержания высокого уровня защищенности систем умного города необходимо проводить непрерывную оценку эффективности защиты и ее перенастройку. В результате анализа существующих решений по оценке эффективности систем обеспечения информационной безопасности установлено, что они работают в проактивном режиме и не учитывают высокую динамику системы «угрозы-защиты» в системах умного города. В статье представлена построенная модель оценки эффективности обеспечения информационной безопасности, базирующая на нелинейной динамической модели конкуренции за влияние на функционирование информационной инфраструктуры. Для поддержания устойчивого состояния системы умного города необходимо выполнение критерия о соотношении скоростей обнаружения и развития компьютерной атаки в инфраструктуре. На разработанном экспериментальном макете эмулированы сценарии развития компьютерных атак «эксплуатация уязвимости ПО», «распределенный отказ в обслуживании», «черная дыра» и «атака большинства» на примере интеллектуальной транспортной сети VANET в инфраструктуре умного города при использовании различных конфигураций системы защиты. В ходе сравнительного эксперимента разных конфигураций системы защиты сети VANET показано, что пример комплекса, реализующего обнаружение атак с помощью сверточной нейросети, динамическую маршрутизацию на базе муравьиного алгоритма и протокол Hashgraph с внедренной моделью доверия, удовлетворяет критерию устойчивости. Применение предложенной модели оценки позволяет обоснованно контролировать и динамически регулировать конфигурацию системы защиты.
Бесплатно
Памяти Александрова Виктора Васильевича
Статья
10 сентября 2024 г. исполнилось 85 лет со дня рождения Виктора Васильевича Александрова, блестящего ученого, заслуженного деятеля науки Российской Федерации, доктора технических наук, профессора.
Бесплатно
Памяти Пономарёва Валентина Михайловича
Статья
1 сентября 2024 года исполнилось 100 лет со дня рождения Валентина Михайловича Пономарева, доктора технических наук, профессора, создателя и первого директора Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук, выдающегося ученого, талантливого педагога, организатора, руководителя и участника крупнейших фундаментальных и прикладных исследований в области теории оптимального управления, создания и повышения эффективности систем управления крылатых и баллистических ракет, космических аппаратов и маневрирующих головных частей, развития вычислительных систем и сетей, автоматизированных систем научных исследований и интегрированных автоматизированных производственных систем, результаты которых явились важным вкладом в отечественную и мировую науку, экономику и образование страны, ее безопасность и развитие международных научных связей.
Бесплатно
Статья
Спектральный анализ сигналов используется как один из основных методов исследования систем и объектов различной физической природы. В условиях статистической неопределенности сигналы подвергаются случайным изменениям и зашумлениям. Анализ таких сигналов приводит к необходимости оценивания спектральной плотности мощности (СПМ). На практике для её оценивания широко используется периодограммный метод. Основу цифровых алгоритмов, реализующих этот метод, составляет дискретное преобразование Фурье. В этих алгоритмах операции цифрового умножения являются массовыми операциями. Применение оконных функций ведет к увеличению числа этих операций. Операции умножения относятся к наиболее трудоемким операциям. Они являются доминирующим фактором при определении вычислительных возможностей алгоритма и определяют его мультипликативную сложность. В статье рассматривается задача снижения мультипликативной сложности вычисления периодограммной оценки СПМ с применением оконных функций. Задача решается на основе использования бинарно-знакового стохастического квантования для преобразования сигнала в цифровую форму. Такое двухуровневое квантование сигналов осуществляется без систематической погрешности. На основе теории дискретно-событийного моделирования, результат бинарно-знакового стохастического квантования во времени рассматривается как хронологическая последовательность существенных событий, определяемых сменой его значений. Использование дискретно-событийной модели для результата бинарно-знакового стохастического квантования обеспечило аналитическое вычисление операций интегрирования при переходе от аналоговой формы периодограммной оценки СПМ к математическим процедурам ее вычисления в дискретном виде. Эти процедуры стали основой для разработки цифрового алгоритма. Основными вычислительными операциями алгоритма являются арифметические операции сложения и вычитания. Уменьшение количества операций умножения снижает общую вычислительную трудоемкость оценивания СПМ. С целью исследования работы алгоритма были проведены численные эксперименты. Они осуществлялись на основе имитационного моделирования дискретно-событийной процедуры бинарно-знакового стохастического квантования. В качестве примера приведены результаты вычисления оценок СПМ с применением ряда наиболее известных оконных функций. Полученные результаты свидетельствуют, что использование разработанного алгоритма позволяет вычислять периодограммные оценки СПМ с высокой точностью и частотным разрешением в условиях присутствия аддитивного белого шума при низком отношении сигнал/шум. Практическая реализация алгоритма осуществлена в виде функционально самостоятельного программного модуля. Данный модуль может использоваться как отдельный компонент в составе комплексного метрологически значимого программного обеспечения для оперативного анализа частотного состава сложных сигналов.
Бесплатно
Перформативная платформа и ее применение для высокотехнологичного образовательного сообщества
Статья
В этой статье используется всеохватывающая концепция сообществ для выражения социальных контекстов, в которых осуществляется человеческое творчество и происходит обучение. С появлением цифровых технологий эти социальные контексты, сообщества, в которых мы задействованы, радикально меняются. Новый ландшафт, созданный цифровыми технологиями, характеризуется новыми качествами, новыми возможностями для действий сообществ. Термин onlife заимствован из Манифеста Onlife и используется для обозначения сообществ нового типа, созданных современными цифровыми технологиями - сообществ onlife. Представлены принципы проектирования, направленные на развитие таких сообществ и поддержку их членов. Эти принципы составляют основу, которая подчеркивает концепцию перформативности, то есть то, что знания основаны на деятельности человека и действиях, выполняемых в определенных социальных контекстах, а не на развитии концептуальных представлений. Чтобы продемонстрировать использование структуры и соответствующих принципов, в статье представлено, как их можно использовать для анализа, оценки и переформулирования конкретной системы, относя ее к творчеству и обучению в области культурного наследия (преподавание и изучение истории). Одним из наиболее значительных результатов является принятие принципов, которые облегчают вовлечение студентов в учебный процесс, переходя от роли конечного пользователя к роли эксперта-пользователя при поддержке так называемых maieuta-дизайнеров. Результатом этого процесса является использование изученного программного обеспечения не только для потребления готового контента, но и для создания нового, сгенерированного студентами контента, предлагающего студентам новые возможности для обучения. Как показывает оценка, эти новые возможности обучения позволяют студентам развивать более глубокое понимание изучаемых тем.
Бесплатно
