Компьютерные науки и информатика. Рубрика в журнале - Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика
Одна из возможных реализаций модели менеджера паролей для ОС Андроид
Статья научная
Рассматривается одна из возможных реализаций модели менеджера паролей для операционной системы (далее ОС) Андроид. Работа является продолжением статьи по разработке программного менеджера паролей для ОС Андроид [13], изданной ранее. В данной работе производится выбор конкретных методов, алгоритмов, на основе которых необходимо реализовывать программное обеспечение, предложена модель приложения с учетом результатов, полученных в предыдущей работе [13], а также приведены рекомендации по защите информации при работе приложения для ОС Андроид.
Бесплатно
Опыт создания макета критической инфраструктуры организации
Статья научная
В статье описывается разработанный авторами лабораторный комплекс киберполигона для обучения навыкам отражения компьютерных атак специалистами информационных технологий. Основа лабораторного комплекса опирается на модель критической инфраструктуры объекта Росгвардии. Использование данного комплекса повлияет на интенсификацию и активизацию обучения в вопросах информационной безопасности за счет моделирования компьютерных атак и отработки реакций на них, а также визуализации данных процессов.
Бесплатно
Статья научная
Искусственный интеллект в современных реалиях играет ключевую роль в маркетинге в общем и, безусловно, в привлечении новых пользователей в социальных сетях, в частности. Нейронные сети и другие методы машинного обучения широко применяются в различных рекомендательных системах, однако, их применение для привлечения новых кли-ентов недостаточно проработано. Как известно, масштабирование любого бизнеса напрямую связано с увеличением числа новых клиентов, что обусловливает значимость изучения вопроса нейромаркетинга. Цель данного исследования – провести сравнительный анализ существующих российских и зарубежных сервисов для привлечения новых пользователей и определить эффективные методы, применяемые для этих целей.
Бесплатно
Статья научная
В данной статье предложена методика сравнения эмоциональной составляющей голосов спикеров, реально испытывающих эмоции, и тех, которые пытаются их воспроизвести. Методика предполагает использование в качестве классификаторов отношение частот локальных максимумов спектра звуковой волны. В данной работе исследовались 4 категории базовых эмоций: гнев, грусть, страх, радость. Для получения сравнительных характеристик в каждой категории исследовалось по 30 записей с "фальшивой" и "истинной" эмоцией – всего 240 записей. Был проведен статистический сравнительный анализ классификаторов и обнаружены существенные различия в данных для искренних эмоций и их имитации. Также, была спроектирована модель искусственной нейронной сети, на основе которой создана программа для распознавания эмоционального посыла, содержащегося в записях голоса человека. На обученной искусственной нейронной сети проведен эксперимент по определению эмоционального состояния спикера и истинности или фальшивости его эмоционального посыла. Тестирование звуковых файлов с различными эмоциями показало хорошие результаты как для распознавания самого эмоционального состояния говорящего, так и истинности его эмоционального посыла.
Бесплатно
Статья научная
На основе информационных технологий исследованы семантические поля для технических терминов промышленных предприятияй XVIII в. Анализ полей проведен по трем источникам, содержащим термины промышленного оборудования, путевым запискам руководителей Оренбургских научных отрядов. Исследование семантических полей осуществлено на основе информационной системы Семограф и программы визуальной аналитики "SciVi". На примере семантических полей Промышленное предприятие и Промышленное оборудование изучены связи между полями, объем и вес входящих в поле терминов. Данная статья является расширенной версией работы, представленной на конференции Математика и междисциплинарные исследования 2021.
Бесплатно
Профессор Леонид Нахимович Ясницкий. Двойной юбилей
Статья научная
В статье приводится биография профессора Л. Н. Ясницкого, описывается его научная деятельность и деятельность в сфере высшего образования.
Бесплатно
Статья научная
В работе рассматривается вопрос использования регрессионного анализа для разработки модели оценки опасности вредоносных утилит на автоматизированные системы. Исходными данными для моделирования являются результаты опроса высококвалифицированных специалистов в области обеспечения информационной безопасности. Для моделирования использовался пакет прикладных программ Excel и STATISTICA. Результаты моделирования верифицированы на тестовом наборе данных. Сформированная модель может быть использована специалистами, обеспечивающими информационную безопасность при обработке информации в автоматизированных системах специального назначения, от деструктивного воздействия ранее неизвестных вредоносных утилит.
Бесплатно
Статья научная
Предложено решение задачи параметрической адаптации системы управления сервопривода поворотного испытательного стенда под текущий момент инерции полезной нагрузки (объекта испытаний). Определение текущего момента инерции полезной нагрузки основано на реализации обратной связи от датчика тока обмоток сервомотора при воспроизведении движения с постоянным угловым ускорением. Динамическое изменение моментов инерции полезной нагрузки компенсируется адаптивными алгоритмами перенастройки этой системы, что приводит к сохранению и поддержанию заданных параметров качества управления движением. В работе проведено исследование частотных характеристик контура управления скоростью вращения планшайбы поворотного испытательного стенда при различных значениях моментов инерции полезной нагрузки, установленной на планшайбе стенда, с целью определения зависимости характеристик контура от значения текущего момента инерции полезной нагрузки.
Бесплатно
Рекомендации по разработке менеджеров паролей для ОС Андроид
Статья научная
Рассматриваются существующие менеджеры паролей в операционной системе (далее ОС) Андроид: функционал, возможности, проблемы применения. За предмет исследования взяты как платные, так и бесплатные версии менеджеров паролей, как с открытым исходным кодом, так и с закрытым. В результате проведенного анализа делаются выводы и приводятся рекомендации о необходимости или внедрения дополнительных функций в существующие решения, или разработку нового менеджера паролей с исключенными проблемами.
Бесплатно
Решение задачи навигации АНПА на ОС реального времени
Статья научная
Работа посвящена вопросу определения координат и углов ориентации автономного необитаемого подводного аппарата (АНПА) относительно стационарной посадочной платформы с использованием высокочастотной гидроакустической системы ближнего радиуса действия. На АНПА располагаются приемные антенны, которые размещаются в кормовой и носовой части аппарата, а также излучатели, устанавливаемые по краям платформы и осуществляющие ненаправленное излучение тонального сигнала. Задача приведения предполагает приближение к платформе, что сопряжено с формированием зон с различной акустической видимостью излучателей станции приемными элементами аппарата. Определены три основные зоны акустической видимости. Первая зона характеризуется приемом сигналов от всех маяков и является наиболее информативной. Вторая зона соответствует частичному сокращению числа наблюдаемых маяков. Третья зона (посадка на платформу) определяется существенным сокращением числа наблюдаемых маяков и, как следствие, затрудняет решение задачи относительного позиционирования. Учитывая маневрирование АНПА, решение задачи относительной навигации должно выполняться в режиме реального времени совместно с выполнением других задач, что в свою очередь накладывает ограничения по доступным ресурсам вычислительного модуля аппарата. В работе приводится математическая постановка задачи относительной навигации. Предлагается двухэтапный алгоритм поиска решения. На первом этапе определяется окрестность координат и углов ориентации АНПА, на втором выполняется решение задачи относительной навигации с использованием ограничений и начальных условий, полученных на первом этапе. В работе предлагается выполнение первого этапа на основе предварительно обученной нейронной сети, описан выбор архитектуры сети, подход по реализации алгоритма под ОС реального времени, приведены результаты имитационного моделирования.
Бесплатно
Решение задачи расстановки обнаружителей для охраны периметра градиентным методом
Статья научная
Работа посвящена математическим аспектам создания современной охранной системы. Разработан метод численного решения задачи оптимизации расстановки обнаружителей с целью противодействия прорыву защищаемого периметра. Защищаемый периметр представляет собой отрезок на плоскости, который пытается за заданное время пересечь уклоняющийся от обнаружения подвижный объект. Данный объект рассматривается как материальная точка, управляемая с целью минимизации функционала риска обнаружения по первичному гидроакустическому полю. Задача формализуется как задача максимина, обнаружители следует расставить в допустимой области таким образом, чтобы минимально возможное значение функционала подвижного объекта было наибольшим. Для решения авторами был разработан программный комплекс на языке C++. В работе приводятся результаты численного моделирования, полученные с использованием градиентного метода и решения крае-вой задачи принципа максимума Л.С. Понтрягина для нахождения локально опти-мальных траекторий во вспомогательной задаче поиска пути подвижным объектом. Краевая задача решалась методом стрельбы, соответствующие задачи Коши изначально формировались заданием значений параметров пристрелки на сетке в пространстве их возможных значений, и интегрировались численно методом Рунге–Кутты с автоматическим выбором шага. Далее значения параметров пристрелки уточнялись модифицированным методом Ньютона. В результате численного моделирования расстановки пяти сенсоров оказалось, что выгоднее всего расставлять их таким образом, чтобы первые шесть лучших локально оптимальных траекторий уклоняющегося объекта совпадали по функционалу.
Бесплатно
Статья научная
Работа посвящена анализу ключевого методологического сдвига в количественной оценке поведения био-объектов: перехода от классификации отдельных поведенческих актов к анализу их динамической структуры. Постановка проблемы заключается в наличии методологического разрыва: традиционные методы трекинга упрощают поведение до траектории центра масс, а современные алгоритмы глубокого обучения, обеспечивая высокую точность распознавания поз, часто игнорируют временной контекст и являются вычислительно затратными "черными ящиками". Цель работы – анализ существующих подходов к видеообработке и обоснование гибридной методологии, объединяющей детализацию нейросетевого анализа с системным подходом к динамике. Задачи включают обзор методов от ручного аннотирования до трансформерных архитектур и выявление их ограничений в задачах долгосрочного прогнозирования. Методы исследования базируются на сравнительном анализе алгоритмов компьютерного зрения, глубокого обучения и стохастического моделирования в контексте обработки видеоданных экспериментов с лабораторными животными. Основные результаты показывают, что нейросети оптимизированы преимущественно для локальной классификации. В работе предложена методологическая основа, интегрирующая классификацию на уровне кадров с построением интерпретируемых стохастических моделей (матриц вероятностей переходов). Главные выводы свидетельствуют о том, что использование марковских представлений в дискретных пространствах состояний позволяет эффективно выявлять устойчивые поведенческие режимы (аттракторы) и аномалии, создавая надежную базу для систем поддержки принятия решений без избыточных вычислительных мощностей.
Бесплатно
Сравнительная оценка методов кластеризации в работе с большими данными
Статья обзорная
В работе рассмотрена проблематика использования методов кластерного анализа в задачах обработки, анализа и хранения структурированных и неструктурированных данных большого объема и проведена оценка целесообразности их применения при различных аспектах работы с Big Data. Целью работы является выявление наиболее предпочтительных из распространенных алгоритмов кластеризации данных. Для этого была поставлена задача проведения сравнительной оценки следующих популярных алгоритмов: иерархической кластеризации, k-means, DBSCAN, OPTICS и CURE. Рассмотрены алгоритмическая сложность методов и устойчивость алгоритмов к шумам и выбросам, также обозначены потенциальные возможности визуализации их результатов и сферы народнохозяйственного применения. Сделаны выводы о преимуществах и недостатках каждого представленного алгоритма при их использовании в сфере Big Data и о наиболее предпочтительных методах кластерного анализа при различных аспектах работы с большими данными.
Бесплатно
Статья обзорная
Статья посвящена исследованию перспективных направлений проектирования рекомендательной системы для сервиса предзаказа и доставки RapiDo с акцентом на методы глубокого обучения и проблемы моделей на холодном старте. Авторами проанализированы существующие типы рекомендательных систем, их особенности в сервисах предзаказа и доставки и аспекты недостаточной эффективности современных моделей, связанной с отсутствием учета контекста заказа, индивидуальных предпочтений пользователей, неактуальностью используемых данных и отсутствием обратной связи. В статье рассмотрены основные типы рекомендательных систем, используемых крупнейшими российскими платформами доставки и сведения о пользователе, которые сервисы используют при построении своих рекомендательных моделей, а также выделены ключевые направления проектирования рекомендательной системы RapiDo, учитывая необходимость работы с ограниченными данными на ранних стадиях. Особое внимание авторы уделяют архитектурам рекомендательных моделей, основанным на методах глубокого обучения, рассматривая более десятка наиболее популярных вариантов. Анализируются перспективные подходы, включая адаптивное обучение на основе обратной связи пользователей, коллаборативную фильтрацию с использованием демографических данных и гибридные механизмы, комбинирующие различные методы для улучшения точности и стабильности предсказаний. Статья представляет первые результаты исследования и подчеркивает важность интеграции глубокого обучения в систему рекомендаций RapiDo для достижения высокой точности модели и решения проблемы недостатка данных на ранних стадиях.
Бесплатно
