Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras
Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 275
Современные методы обеспечения целостности данных в протоколах управления киберфизических систем
Статья
В настоящее время остро стоит проблема создания методологического обеспечения безопасности киберфизических систем, в частности проектирования и реализации подсистем информационной безопасности. При этом ландшафт угроз и уязвимостей, характерных для применяемого в киберфизических системах широкого спектра аппаратных и программных технологий, чрезвычайно широк и сложен. В этом контексте безопасность протоколов прикладного уровня имеет первостепенное значение, поскольку эти протоколы лежат в основе взаимодействия между приложениями и службами, работающими на различных устройствах, а также в облачных инфраструктурах. В условиях постоянного взаимодействия исследуемых систем с реальной физической инфраструктурой актуальна проблема определения эффективных мер по обеспечению целостности передаваемых команд управления, поскольку нарушение выполняемых критически важных процессов может затрагивать жизнь и здоровье людей. Представлен обзор основных методов обеспечения целостности данных в протоколах управления киберфизических систем, а также обзор уязвимостей протоколов прикладного уровня, широко используемых в различных киберфизических системах. Рассмотрены классические методы обеспечения целостности и новые методы, в частности блокчейн, а также основные направления повышения эффективности протоколов обеспечения целостности данных в киберфизических системах. Анализ уязвимостей прикладного уровня проведен на примере наиболее популярных спецификаций MQTT, CoAP, AMQP, DDS, XMPP, а также их реализаций. Установлено, что несмотря на наличие во всех перечисленных протоколах базовых механизмов обеспечения безопасности, исследователи продолжают регулярно выявлять уязвимости в популярных реализациях, что зачастую ставит под угрозу сервисы критической инфраструктуры. В ходе подготовки обзора существующих методов обеспечения целостности данных для исследуемого класса систем были определены ключевые проблемы интеграции этих методов и способы их решения.
Бесплатно
Создание прогнозирующих моделей запахов для сред виртуальной реальности
Статья
In a sensory-rich environment, human experiences are shaped by the complex interplay of multiple senses. However, digital interactions predominantly engage visual and auditory modalities, leaving other sensory channels, such as olfaction, largely unutilized. Virtual Reality (VR) technology holds significant potential for addressing this limitation by incorporating a wider range of sensory inputs to create more immersive experiences. This study introduces a novel approach for integrating olfactory stimuli into VR environments through the development of predictive odor models, termed SPRF (Sensory Predictive Response Framework). The objective is to enhance the sensory dimension of VR by tailoring scent stimuli to specific content and context with the collection of information about the location of scent sources and their identification through features to serve to reproduce them in the space of the VR environment, thereby enriching user engagement and immersion. Additionally, the research investigates the influence of various scent-related factors on user perception and behavior in VR, aiming to develop predictive models optimized for olfactory integration. Empirical evaluations demonstrate that the SPRF model achieves superior performance, with an accuracy of 98.13%, significantly outperforming conventional models such as Convolutional Neural Networks (CNN, 79.46%), Long Short-Term Memory (LSTM, 80.37%), and Support Vector Machines (SVM, 85.24%). Additionally, SPRF delivers notable improvements in F1-scores (13.05%-21.38%) and accuracy (12.89%-18.67%) compared to these alternatives. These findings highlight the efficacy of SPRF in advancing olfactory integration within VR, offering actionable insights for the design of multisensory digital environments.
Бесплатно
Создание системы чат-ботов для анализа мнений англоязычных комментариев
Статья
Исследования чат-ботов значительно продвинулись за эти годы. Предприятия изучают, как улучшить производительность, принятие и внедрение этих инструментов, чтобы общаться с клиентами или внутренними командами через социальные сети. Кроме того, предприятия также хотят обращать внимание на качественные отзывы клиентов в социальных сетях о продуктах, доступных на рынке. Оттуда, пожалуйста, выберите новый метод для улучшения качества обслуживания своих продуктов, а затем отправьте его в издательские агентства для публикации на основе потребностей и оценки общества. Несмотря на то, что в последнее время было проведено множество исследований, не все из них затрагивают вопрос оценки мнений о системе чат-ботов. Основная цель исследования в этой статье — оценить человеческие комментарии на английском языке с помощью системы чат-ботов. Документы системы предварительно обрабатываются и сопоставляются мнения, чтобы предоставить заключения на основе комментариев на английском языке. Основанная на практических потребностях и социальных условиях, эта методология направлена на развитие контента чат-бота на основе взаимодействия с пользователем, что позволяет осуществлять циклический и контролируемый человеком процесс со следующими этапами оценки комментариев на английском языке. Сначала мы предварительно обрабатываем входные данные, собирая комментарии в социальных сетях, а затем наша система анализирует эти комментарии в соответствии с рейтингом просмотров по каждой затронутой теме. Наконец, данная система будет давать рейтинг и результат комментариев для каждого комментария, введенного в систему. Эксперименты показывают, что данный метод может повысить точность на 78,53% лучше, чем упомянутые методы.
Бесплатно
Способ количественного сравнения обфусцирующих преобразований
Статья
В работе рассматривается задача количественного сравнения эффективности и стойкости практически применяемых обфусцирующих преобразований программного кода. Предлагается способ нахождения эффективности и стойкости преобразований путем вычисления «понятности» соответственно обфусцированной и деобфусцированной версий программы. В качестве меры понятности программы предлагается использовать похожесть этой программы на аппроксимацию ее «самой понятной» версии. На основе предложенного способа построена модель оценки эффективности и стойкости, основными элементами которой являются: набор исследуемых обфусцирующих преобразований, функция похожести, способ аппроксимации самой понятной версии программы и деобфускатор. Для реализации этой модели 1) выбраны обфусцирующие преобразования, предоставляемые обфускатором Hikari; 2) методами машинного обучения по статическим характеристикам программ из наборов CoreUtils, PolyBench и HashCat построено 8 функций похожести; 3) в качестве аппроксимации самой понятной версии программы выбрана наименьшая по размеру версия программы, найденная среди версий, полученных с помощью опций оптимизации компиляторов GCC, Clang и AOCC; 4) построена и реализована схема деобфускации программ на основе оптимизирующего компилятора из состава LLVM. В работе экспериментально получены результаты оценки эффективности и стойкости для последовательностей преобразований длины один, два и три. Эти результаты показали согласованность с результатами независимых оценок эффективности и стойкости, полученных другими способами. В частности, получено, что наибольшую эффективность и стойкость демонстрируют последовательности преобразований, начинающиеся с преобразований графа потока управления, а наименьшей стойкостью и эффективностью – как правило, последовательности, не содержащие таких преобразований.
Бесплатно
Статья
Представлено сравнение дискретных скрытых марковских моделей и свёрточных нейронных сетей для классификации изображений. После разбивки изображений на части целесообразно получить векторы, которые представляют локальные визуальные структуры, одновременно определяющие изображения глобально через пространственную последовательность. С использованием методов кластеризации создается алфавит из указанных векторов, а затем конструируются последовательности символов, которые описывают статистические модели, соответствующие классам изображений. Скрытые марковские модели в сочетании с методами квантования могут обрабатывать шум и искажения в наблюдениях для решения проблем компьютерного зрения, таких как классификация изображений с изменением освещения и перспективы. Протестированы архитектуры, основанные на трех, шести и девяти скрытых состояниях, в пользу скорости обнаружения и низкого использования памяти. Также были протестированы два типа ансамблевых моделей. Точность предлагаемого метода была оценена с помощью общедоступных данных; полученные результаты оказались сравнимы с известными оценками при использовании тонко настроенных свёрточных нейронных сетей, но требовали значительно меньших вычислительных ресурсов. Результат представляет интерес при разработке мобильных роботов с вычислительными устройствами, имеющими ограниченное время автономной работы, но требующими способности обнаруживать и добавлять новые объекты в свои системы классификации.
Бесплатно
Сравнение и отбор ситуаций в системах вывода решений на прецедентах для «умной» фермы
Статья
Тенденция развития умных ферм направлена на их становление полностью автономными, роботизированными предприятиями. Перспективы интеллектуализации сельскохозяйственного производства и умных ферм, в частности, сегодня связываются с развитием технологий систем, применяемых для обнаружения, распознавания сложных производственных ситуаций и поиска эффективных решений в этих ситуациях. В статье рассмотрены вопросы создания ситуационных систем поддержки принятия решения на умных фермах с применением вывода решений на основе рассуждений по прецедентам (case-based reasoning). Для разработки таких систем требуется выполнение ряда нетривиальных задач, к которым относятся, прежде всего, задачи формализации представления ситуаций и построения на этой основе способов сравнения и отбора ситуаций в базах знаний. В данном исследовании умная ферма представлена как сложный технологический объект, состоящий из взаимосвязанных компонентов, которыми являются технологические подсистемы умной фермы, производимая продукция, объекты операционного окружения, а также отношения между ними. Для реализации алгоритмов ситуационного вывода решений на основе прецедентов предложено формализованное представление ситуации в виде мультивектора, который содержит информацию о состояниях этих компонентов. Это позволило разработать ряд моделей обучаемой функции схожести между ситуациями. Проведенные эксперименты показали работоспособность предложенных моделей, на основе чего разработана ансамблевая архитектура нейросети для сравнения ситуаций и их отбора из базы знаний в процессах вывода решений. Практический интерес представляет мониторинг состояния растений по их видео-, фото- изображениям, что позволяет обнаруживать нежелательные состояния растений (болезни), которые могут служить сигналом для активизации процесса поиска решений в базе знаний.
Бесплатно
Статья
Повторная идентификация личности (Re-ID) имеет ключевую роль в системах интеллектуального видеонаблюдения, требуя точного распознавания людей с нескольких точек обзора камеры. Традиционные методы, основанные на метриках расстояния (евклидово и косинусное), сталкиваются с трудностями при обработке вариаций поз и случаев окклюзии, что ограничивает их эффективность. В данном исследовании рассматриваются модели глубокого метрического обучения, в частности сиамские и триплетные сети, для повышения точности повторной идентификации. Мы оцениваем эти методы на наборе данных Market-1501 с использованием кривых кумулятивной характеристики соответствия (CMC) и кумулятивной функции распределения (CDF). Результаты показывают, что триплетная сеть превосходит традиционные подходы на более высоких рангах, достигая точности 78,6% на Rank-5 и точности 93% на Rank-10, при этом демонстрируя низкую точность на Rank-1 (0,06%). Для сравнения, методы на основе евклидова и косинусного расстояний показывают низкую производительность на Rank-1 (2% и 0,30% соответственно), что подчеркивает их ограничения. Кроме того, включение архитектуры VGG16 улучшает извлечение признаков, повышая эффективность распознавания за счет улавливания мельчайших пространственных деталей. Данное сравнительное исследование показывает эффективность методов глубокого метрического обучения и подчеркивает его потенциал для практического применения в системах видеонаблюдения. Однако вычислительные требования глубоких сетей создают сложности для работы в реальном времени. Будущие исследования должны быть сосредоточены на оптимизации эффективности модели, снижении вычислительных затрат и тестировании в реальном времени.
Бесплатно
Сравнительное исследование моделированием протоколов маршрутизации OSPF и EIGRP
Статья
Компьютерные сети основаны на технологии, обеспечивающей техническую инфраструктуру, в которой протоколы маршрутизации используются для передачи пакетов через Интернет. Протоколы маршрутизации определяют, как маршрутизаторы взаимодействуют друг с другом путем распространения информации. Они используются для описания того, как маршрутизаторы взаимодействуют друг с другом, изучения доступных маршрутов, построения таблиц маршрутизации, принятия решений о маршрутизации и обмена информацией между соседями. Основная цель протоколов маршрутизации — определить наилучший маршрут от источника к месту назначения. Частный случай протокола маршрутизации, работающего в автономной системе, называется протоколом внутренней маршрутизации (IGP — Internal Gateway Protocol). В статье анализируется проблема правильного выбора протокола маршрутизации. Open Shortest Path First (OSPF) и Enhanced Internal Gateway Routing Protocol (EIGRP) считаются ведущими протоколами маршрутизации для приложений реального времени. Для этого их выбирают для изучения. Основной целью исследования является сравнение предложенных протоколов маршрутизации и их оценка на основе различных показателей производительности. Эта оценка осуществляется теоретически – путем анализа их характеристик и действия, и практически – посредством имитационных экспериментов. После изучения литературы определяются сценарии моделирования и количественные показатели, по которым сравнивается производительность протоколов. Во-первых, сетевая модель с OSPF разрабатывается и моделируется с помощью симулятора OPNET Modeler. Во-вторых, EIGRP реализован в том же сетевом сценарии, и выполняется новое моделирование. Реализация сценариев должна собрать необходимые результаты и проанализировать работу двух протоколов. Данные должны быть получены, а оценка и вывод должны быть сделаны в отношении определенных количественных показателей.
Бесплатно
Сравнительный анализ выявления слухов в социальных сетях с использованием различных классификаторов
Статья
По мере того, как число пользователей социальных сетей растет, создание и распространение информации увеличиваются каждый день в огромных масштабах. Люди могут делиться своими идеями и мнениями на этих платформах. Сайт микроблогов в социальных сетях, таких как Facebook или Twitter, является предпочтительным средством обсуждения любого важного события, и информация передается немедленно. Это приводит к быстрому распространению слухов и распространению неточной информации, что вызывает у людей беспокойство. Поэтому важно оценить и подтвердить уровень достоверности такой информации. Из-за сложности текста автоматическое обнаружение слухов на ранних стадиях затруднительно. В данном исследовании используются различные методы NLP для извлечения информации из твитов, а затем применяются различные модели машинного обучения, чтобы определить, является ли информация слухом. Классификация выполняется с использованием трех классификаторов, таких как SVC (Support Vector Classifier), Gradient Boosting и классификаторы Naive Bayes для пяти различных событий из набора данных PHEME. Существуют некоторые недостатки: ограниченная обработка несбалансированных данных, трудность улавливания сложных лингвистических шаблонов, отсутствие интерпретируемости, сложности с обработкой больших пространств признаков и нечувствительность к порядку слов и контексту при использовании вышеуказанных классификаторов. Подход суммирования используется для преодоления вышеуказанных недостатков, при котором выходные данные комбинированных классификаторов представляют собой ансамбль с LSTM. Была проанализирована производительность моделей. Экспериментальные результаты показывают, что ансамблевая модель дает эффективные результаты по сравнению с другими классификаторами с точностью 93,59%.
Бесплатно
Статья
В качестве маркера, характеризующего загрязнение воздуха в приземном слое атмосферы современных городов, часто используется уровень концентрации твердых частиц диаметром 2.5 микрона и меньше (Particulate Matter, PM2.5). В работе обсуждается практика применения для измерения концентрации PM2.5 в условиях городской среды относительно дешевого оптического датчика, входящего в состав станции CityAir. В статье предложена статистически обоснованная корректировка получаемых станциями CityAir первичных данных о значениях концентрации взвешенных частиц PM2.5 в приземном слое атмосферы г. Красноярска. Для построения регрессионных моделей эталонными считались измерения, получаемые от анализаторов E-BAM, расположенных на тех же постах наблюдения, что и корректируемые датчики. Для анализа использовались первичные данные 1) с 9 автоматизированных постов наблюдения краевой ведомственной информационно-аналитической системы данных о состоянии окружающей среды Красноярского края (КВИАС); 2) с 21-й станции CityAir системы мониторинга Красноярского научного центра СО РАН. В работе продемонстрировано, что при корректировке показаний датчиков необходимо учитывать метеорологические показатели. Кроме того, показано, что коэффициенты регрессии существенно зависят от сезона. Проведено сравнение методов обучения с учителем для решения задачи корректировки показаний недорогих датчиков. Дополнительная информация по результатам анализа данных, не вошедшая в текст статьи, размещена на электронном ресурсе https://asm.krasn.ru/.
Бесплатно
Статья
В данной работе представлен инновационный подход к кластеризации и маршрутизации в подводных беспроводных сенсорных сетях (ПБСС), основанный на модифицированном Лувенском алгоритме учитывающим расстояния между узлами, вероятности успешной передачи сообщений и текущий уровень энергии сенсоров. Класс задач, для которых используется указанный подход – гибридные подводные акустические беспроводные сенсорные сети с мобильным (надводным или подводным) шлюзом. Предложенный метод реализует механизм динамической рекластеризации сети на основе мониторинга энергетических ресурсов узлов, что позволяет перераспределять роли сенсоров в сети (обыкновенных и референсных) и обеспечивать адаптацию сети к изменениям внешней среды и состоянию сенсоров. Разработанный алгоритм нацелен на повышение энергоэффективности, минимизацию потерь данных и сокращение числа ретрансляций при передаче сообщений в условиях ограниченной пропускной способности гидроакустического канала связи. MAC-уровень базируется на TDMA протоколе, исключающем возможность коллизий за счёт использования независимых временных слотов для сенсоров. Динамическая модель решает ключевые задачи управления ресурсами ПБСС: снижает энергозатраты, повышает надёжность передачи данных, уменьшает длительность передачи сообщений и продлевает срок автономной работы сети. Модель учитывает пространственную трёхмерную структуру размещения сенсоров и оптимизирует размещение референсных узлов, предотвращая перегрузку и появление «узких мест» в сети. Целью работы является построение топологии, минимизирующей энергопотребление и потери сообщений при эффективной маршрутизации данных к мобильному шлюзу. Гибкость и адаптивность предложенного подхода делает его применимым в реальных подводных задачах мониторинга окружающей среды и исследованиях мирового океана. Модифицированный Лувенский алгоритм с введенным порогом кластеризации оказался эффективным инструментом, обеспечивающим детальный анализ влияния проектных параметров на основные функциональные характеристики ПБСС. Сочетание модифицированного Лувенского алгоритма и модифицированного метода Дейкстры в рамках предложенной имитационной стохастической модели позволяет создавать устойчивую, адаптивную и энергоэффективную кластерную архитектуру сети.
Бесплатно
Статья
Основная тенденция, присущая современным исследованиям в области обнаружения атак на биометрическое предъявление, заключается в том, что в большинстве работ применяется субъектонезависимый подход. Тем не менее, существует ряд исследований, свидетельствующих о перспективности применения субъектозависимого подхода, который подразумевает использование информации о предполагаемой личности субъекта для увеличения точности обнаружения спуфинга. В связи с этим, цель данной работы – реализация субъектозависимого метода обнаружения атак на биометрическое предъявление в системах распознавания диктора на основе обнаружения аномалий, а также его экспериментальная оценка применительно к задаче обнаружения синтезированной речи и преобразованного голоса. Для извлечения признаков используются искусственные нейронные сети, предобученные для задач обнаружения атак на биометрическое предъявление, распознавания диктора и распознавания звуковых паттернов. В качестве классификаторов применяется ряд моделей обнаружения аномалий, каждая из которых обучается на подлинных данных целевого диктора. Экспериментальная оценка предложенного метода с использованием набора данных ASVspoof 2019 LA показывает, что лучшая субъектозависимая система обнаружения атак на биометрическое предъявление, использующая нейронную сеть, предобученную для распознавания дикторов, обеспечивает EER (Equal Error Rate, равный процент ошибок) равный 4.74%. Данный результат свидетельствует о том, что признаки, извлечённые сетями, предобученными для распознавания диктора, содержат полезную информацию для обнаружения атак на биометрическое предъявление. Кроме того, предложенный метод позволил увеличить точность трёх базовых систем ОАБП, предназначенных для обнаружения синтезированного голоса. При проведении экспериментов с двумя базовыми системами на наборе данных ASVspoof 2019 LA улучшение EER составило 7.1% и 9.2%, а min t-DCF – 4.6%, относительно исходного результата. При проведении экспериментов с третьей базовой системой на наборе данных ASVspoof 2021 LA улучшение EER составило 3.9% относительно исходного результата с незначительным улучшением min t-DCF.
Бесплатно
Сходимость по норме динамики коллективного поведения в рефлексивной модели олигополии с лидерами
Статья
Рассматривается модель олигополии с произвольным числом рациональных агентов, рефлексирующих по Курно или Штакельбергу, в условиях неполной информации для классического случая линейных функций издержек и спроса. Исследуется проблема достижения равновесия на основе математического моделирования процессов принятия агентами решений. Работы в этом направлении являются актуальными ввиду значимости понимания процессов, происходящих на реальных рынках, и сближения с ними теоретических моделей. В рамках динамической модели рефлексивного коллективного поведения каждый агент в каждый момент времени корректирует свой объем выпуска, делая шаг в направлении выпуска, максимизирующего его прибыль при ожидаемом выборе конкурентов. Допустимая величина шага задается диапазоном. В данной статье ставится и решается задача поиска диапазонов допустимых шагов агентов, которые формулируются как условия, гарантирующие сходимость динамики к равновесию. Новизну исследования определяет использование в качестве критерия сходимости динамики нормы матрицы перехода погрешностей от t-го к (t+1)-му моменту времени. Показано, что динамика сходится, если норма меньше единицы, начиная с некоторого момента времени, и невыполнение этого критерия особенно проявляет себя при разнонаправленном выборе, когда одни агенты выбирают «большие» шаги движения к своим текущим целям, другие, наоборот, – «малые» шаги. Невыполнение критерия также усиливается с ростом рынка. Установлены общие условия на диапазоны сходимости динамики для произвольного числа агентов и предложен метод построения максимальных таких диапазонов, что также составляет новизну исследования. Представлены результаты решения указанных задач для частных случаев олигополии, которые являются наиболее широко распространенными на практике.
Бесплатно
Теоретико-информационное представление виртуализации сетевого канала перехвата
Статья
Сложнейшей задачей защищенных телекоммуникационных систем, использующих симметричное шифрование, в связи с необходимостью предварительной и ресурсоемкой организации секретных каналов доставки ключей сетевым корреспондентам, является управление ключами. Альтернативой выступают методы формирования ключей по открытым каналам связи. В теории информации показано, что эти методы реализуются при условии превышения информационной скорости канала корреспондентов над скоростью канала перехвата нарушителя. Актуализируется поиск методов, обеспечивающих получение информационного преимущества корреспондентов. Цель заключается в определении теоретико-информационных условий формирования виртуальных сети и канала перехвата, для которых обеспечивается лучшее у корреспондентов отношение информационных скоростей по сравнению с отношением исходных сети и канала перехвата. В работе предлагается модель передачи информации, включающая модель связности и метод передачи информации для асимптотических длин кодовых слов. Модель включает трех корреспондентов и отличается введением идеального широковещательного канала в дополнение к широковещательному каналу с ошибками. В модели введен источник «зашумляющей» информации, которая передается по каналу с ошибками, поэтому передача кодовых слов с использованием известного метода случайного кодирования производится по каналу без ошибок. Для асимптотических длин кодовых слов все действия корреспондентов по обработке и передаче информации в модели сведены в предлагаемый метод передачи информации. Использование метода корреспондентами в рамках модели передачи позволяет одновременно сформировать для них новый виртуальный широковещательный канал с информационной скоростью, как и в первоначальном канале с ошибками, а для нарушителя новый виртуальный широковещательный канал перехвата со скоростью меньшей информационной скорости первоначального канала перехвата. Теоретико-информационные условия ухудшения канала перехвата доказывается в утверждении. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности использования последних для оценки информационной эффективности открытого сетевого формирования ключей в предложенной модели передачи информации, а также в развитии известных научных достижений открытого ключевого согласования. Предлагаемая модель передачи может быть полезной для проведения исследований систем управления ключами и защиты информации, передаваемой по открытым каналам. Дальнейшие исследования связаны с теоретико-информационной оценкой сетевой ключевой пропускной способности, представляющей собой потенциальную теоретико-информационную скорость формирования сетевого ключа.
Бесплатно
Теоретические аспекты формирования сигнальных конструкций сложной структуры
Статья
Приемо-передающие тракты современных систем радиосвязи строятся на основе открытой структуры, обеспечивающей иерархическое разграничение доступа к предоставляемым телекоммуникационным услугам. Однако такой подход не исключает возможность доступа к передаваемому контенту со стороны несанкционированных пользователей. Скрытие информации методами криптографической защиты в такой ситуации только активизирует дополнительный интерес к передаче, поэтому наиболее прагматичным решением является использование сигналов сложной структуры, существенно затрудняющих или даже исключающих извлечение из них информации сторонними пользователями. Проблема регламентирования селекции доступа при разработке и проектировании элементов радиосистем является достаточно многогранной и обладает высокой степенью сложности. Одно из направлений решения задач данной предметной области базируется на известных подходах расширения базы сигналов, однако алгоритмы их практической реализации получены без учета ограничений на выделенный ресурс и без учета самого факта применения этих алгоритмов. На основе теории систем и общей теории связи разработан подход к формированию сигнальных конструкций сложной структуры, обеспечивающий повышение свойств их структурной скрытности по отношению к несанкционированным пользователям. При этом были уточнены известные решения на физическом уровне сигнальных пространств, что позволило формализовать процедуры формирования радиосигналов, обладающими заданными свойствами. Обоснован метод формализации функции отображения пространства сигналов на основе выделения стохастических свойств псевдослучайных последовательностей, что позволило обеспечить неопределенность их структуры при несанкционированной обработке. Апробация предлагаемого подхода приведена на примере формирования сигналов квадратурной модуляции с учетом последующего анализа их свойств с различных позиций легитимных и нелегитимных пользователей. Полученные результаты подтверждают возникшую неопределенность при нелегитимной обработке при незначительном ухудшении свойств помехоустойчивости систем радиосвязи. В целом это позволяет сделать вывод об адекватности теоретических решений. В качестве примера представлены констеляционные диаграммы сигналов на выходе квадратурного приемника. Представленная в работе совокупность предлагаемых технических решений определяет новизну данного подхода. Решаемая научная задача относится к классу задач синтеза сигналов сложных структур.
Бесплатно
Статья
Интерфейс мозг-компьютер представляет собой сложную систему, позволяющую управлять внешними электронными устройствами с помощью активности головного мозга. Эта система включает в себя несколько элементов – устройство считывания сигналов активности головного мозга, аппаратно-программный комплекс, выполняющий обработку и анализ этих сигналов, а также объект управления. Основную сложность представляет разработка методов и алгоритмов, способных правильно распознавать и предсказывать намерения человека, который использует этот интерфейс, чтобы обеспечить решение задач управления. В данной работе описывается математическая постановка задачи управления транспортным средством и предложенная алгоритмическая структура разработанной системы управления. Описываются методы предобработки сигналов ЭЭГ, их анализа, принятия решений о выдаче сигнала управления, описывается структура программной реализации этих методов, а также результаты экспериментальной проверки работоспособности системы. Для классификации сигналов ЭЭГ используются методы машинного обучения. Предложен новый метод классификации в машинном обучении – метод нечетких почти ближайших соседей, являющийся модификацией классического метода k-ближайших соседей и снижающий зависимость решения от выбора параметра k. Алгоритмы обработки сигналов ЭЭГ и управления реализованы на языке программирования Python. В качестве объекта управления рассматривается инвалидное кресло с дистанционным управлением, а в качестве задачи управления – поворот кресла вправо или влево. Для экспериментальной проверки работоспособности разработанной модели и алгоритмов всего было проведено более 15 испытаний c 5 испытуемыми в общей сложности. Разработанный и описанный в данной статье подход и его программная реализация в ходе испытаний продемонстрировали эффективность в задачах управления поворотом инвалидного кресла. Также было уделено особое внимание ресурсоёмкости программной реализации. Методы и алгоритмы были реализованы с учётом требований, возникающих при выполнении вычислений на малопроизводительных устройствах с ограниченным количеством памяти.
Бесплатно
Статья
Время активного существования орбитальных средств на геостационарной орбите, к которым относятся стационарные искусственные спутники Земли различного назначения, может составлять более 15 лет. Вместе с тем в современных условиях наращивания орбитальной группировки возрастает и количество объектов космического мусора, в том числе и на геостационарной орбите: завершившие активное существование спутники, которые по каким-либо причинам не были переведены на орбиту захоронения; осколки спутников, образованные в результате столкновения с метеорами или аварий. Это повышает вероятность столкновения с ними рабочих спутников. Перечисленные факторы обусловливают необходимость рассматривать задачу удержания стационарных искусственных спутников Земли в окрестности точки стояния в условиях недопущения столкновения с объектами космического мусора, при этом затраты рабочего тела не должны существенно возрастать. При проектировании новых космических аппаратов, особенно с большими сроками эксплуатации, особое внимание уделяется рациональному размещению двигателей. Предполагается, что спутники оснащаются несколькими двигателями коррекции, которые позволяют создавать управляющие ускорения только в нескольких направлениях, не меняя ориентации самого спутника. То есть при решении задачи считается, что коррекции параметров орбиты спутника не влияют на его ориентацию. Это условие является жестким ограничением в синтезе управления спутником. В рассматриваемом методическом подходе в качестве функционала от управления задаются затраты рабочего тела, необходимые для совершения очередной коррекции, после которой на интервале глубины прогноза не будет опасных удалений от точки стояния и сближений. Это позволяет избежать ситуаций, когда решение об управлении принимается уже после выхода стационарного спутника за пределы окрестности точки стояния, и прежде всего, сближения с объектами космического мусора на расстояние, меньшее порогового. Представлены результаты моделирования, которые говорят об эффективности предложенных решений. Важным преимуществом является рассмотрение движения стационарного спутника не только относительно точки стояния, но и нескольких других объектов, как управляемых, так и неуправляемых, которые находятся в ее окрестности. При этом количество объектов может быть любым.
Бесплатно
Статья
Обнаружение аномалий на видео с помощью компьютерного зрения все еще нуждается в совершенствовании, особенно при распознавании изображений с необычными движениями или объектами. Современные подходы в основном сосредоточены на методах реконструкции и прогнозирования, а обнаружение аномалий на видео без наблюдения сталкивается с трудностями из-за отсутствия достаточного количества помеченных аномалий, что снижает точность. В этой статье представлена новая структура под названием усовершенствованная UNET (I-UNET), разработанная для противодействия переобучению путем удовлетворения потребности в сложных моделях, которые могут извлекать малозаметную информацию из аномалий на видео. Видеошум можно устранить путем предварительной обработки кадров фильтром Винера. Более того, система использует сверточные слои долго-кратковременной памяти (ConvLSTM) для плавной интеграции временных и пространственных данных в свои части энкодера и декодера, улучшая точность идентификации аномалий. Последующая обработка осуществляется с использованием техники каскадного скользящего окна (CSWT) для идентификации аномальных кадров и генерации оценок аномалии. По сравнению с базовыми подходами, экспериментальные результаты на наборах данных UCF, UCSDped1 и UCSDped2 демонстрируют заметные улучшения производительности, с точностью 99%, площадью под кривой (AUC) 90,8% и равным уровнем ошибок (EER) 10,9%. Это исследование предоставляет надежную и точную структуру для обнаружения аномалий на видео с наивысшим уровнем точности.
Бесплатно
Статья
Повторная идентификация людей (ReID) играет ключевую роль в современном видеонаблюдении, обеспечивая непрерывное отслеживание людей по различным камерам видеонаблюдения и повышая эффективность систем общественной безопасности. Однако повторная идентификация людей на реальных записях камер видеонаблюдения сопряжена с определенными трудностями, включая изменения углов обзора камеры, вариации освещения, частичные окклюзии и схожий внешний вид людей. В этой статье мы предлагаем надежную структуру глубокого обучения, которая использует сверточные нейронные сети (CNNs) с настраиваемой функцией потери триплетов для преодоления этих препятствий и повышения точности повторной идентификации. Система разработана таким образом, чтобы генерировать уникальные векторные представления признаков для отдельных людей, что позволяет точно различать их даже в сложных условиях окружающей среды. Чтобы подтвердить правильность нашего подхода, мы проводим обширные оценки на эталонных наборах данных ReID, достигая передовых результатов как по точности, так и по скорости обработки. Эффективность нашей модели оценивается с использованием ключевых метрик, включая кумулятивную характеристику соответствия (CMC) и среднюю точность (mAP), что демонстрирует ее надежность в различных сценариях наблюдения. По сравнению с существующими методами, наш подход неизменно превосходит их как по точности, так и по масштабируемости, что делает его пригодным для интеграции в крупномасштабные системы видеонаблюдения. Кроме того, мы обсуждаем практические аспекты по внедрению моделей ReID на основе ИИ в инфраструктуру видеонаблюдения, включая масштабируемость системы, возможности работы в режиме реального времени и вопросы конфиденциальности. Совершенствуя методы повторной идентификации людей, эта работа не только вносит вклад в область интеллектуального наблюдения, но и обеспечивает основу для повышения общественной безопасности в реальных приложениях с помощью автоматизированных и надежных возможностей отслеживания.
Бесплатно
Унифицированная речеподобная помеха для средств активной защиты речевой информации
Статья
Рассматривается возможность создания речеподобной помехи для средств виброакустической защиты речевой информации на основе таблиц слогов и слов русского языка. Обосновывается выбор направлений исследований и условий проведения эксперимента: синтез звуковых файлов путем случайной выборки элементов речи из базы данных, исследование спектров синтезированных помех, алгоритм создания помехи типа «речевой хор», исследование автокорреляционных функций синтезированных РП-помех, а также их плотности распределения вероятностей. Показано, что спектральные и статистические характеристики синтезированных речеподобных помех типа «речевой хор» из пяти голосов близки к аналогичным характеристикам реальных речевых сигналов. При этом речевой хор формировался путем усреднения мгновенных значений временных реализаций звуковых файлов. Показано, что спектральная плотность мощности речеподобной помехи типа «речевой хор» практически не изменяется при числе усредняемых «голосов» начиная с пяти. Плотность распределения вероятностей значения речеподобной помехи при увеличении числа голосов в «речевом хоре» приближается к нормальному закону (в отличие от реального речевого сигнала, чья плотность вероятности близка к распределению Лапласа). Оценка автокорреляционной функции показала интервал корреляции в несколько миллисекунд. Проведенные артикуляционные испытания разборчивости речи при использовании синтезированных речеподобных помех с различными отношениями «сигнал/шум» показали возможность снижения интегрального уровня помехи на 12-15 дБ по сравнению с шумоподобной помехой. Построены зависимости словесной разборчивости от интегрального отношения «сигнал/помеха» на основе полиномиальной и кусочно-линейной аппроксимации. Проведена предварительная оценка возможного влияния речеподобных помех на психоэмоциональное состояние человека. Обсуждается направление дальнейших исследований по повышению эффективности алгоритмов формирования речеподобных помех.
Бесплатно
