Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»

Понятно

Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology

cетевое издание
issn 2310-6018

отправить
статью

метаданные статей за последние 2 года

Модель и метод формирования состава команды проекта противодействия криминальным угрозам

2022. T.10. № 4. id 1239

Жирнов А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.39.4.004

В статье сформулирована задача формирования состава команды проекта противодействия криминальным угрозам, которую можно решать, используя методологию исследования операций как оптимизационную задачу о назначениях. Рассмотрен основной недостаток решения данной задачи с помощью классической задачи о назначениях – возможность оптимизации только по одному критерию. Рассмотрена проблема многокритериального выбора, перечислены известные методы многокритериальной оптимизации, указаны две основные группы данных методов. Рассмотрен один известный подход к решению задачи о назначениях с учетом множества критериев, путем их линейной аддитивной свертки в агрегированный критерий, указаны некоторые недостатки данного подхода. На основе указанного подхода автором был сформулирован вариант модели и метода решения многокритериальной задачи о назначениях, с некоторым нивелированием выявленных недостатков. В предложенном авторском подходе используется свертка критериев на основе отклонения от идеальной точки, с измерением расстояния в евклидовом пространстве. Указаны возможные ограничения в применении авторского варианта метода решения многокритериальной задачи о назначениях на практике, в связи с чем предложен специальный эвристический метод, позволяющий их нивелировать. Предложен алгоритм метода формирования состава команды проекта противодействия криминальным угрозам.

Ключевые слова: проект противодействия криминальным угрозам, задача о назначениях, многокритериальная задача о назначениях, команда проекта

Алгоритм детектирования источников вредоносных запросов в киберфизических системах

2022. T.10. № 3. id 1238

Исхакова А.О. Исхаков А.Ю. Богачева Д.Н. Молотов А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.020

Работа посвящена решению задачи алгоритмизации процессов управления безопасностью киберфизических систем с помощью детектирования вредоносных запросов от ряда других сопряженных систем, внутренних сервисов или действий человека. Актуальность работы обусловлена высокой степенью критичности защиты от возможной деградации сервисов в рамках осуществления атак на сложные комплексы, отвечающие за интеграцию вычислительных ресурсов в физические сущности. Особое внимание уделено атакам, направленным на отказ в обслуживании киберфизических систем посредством отправки http-flood на веб-интерфейсы управления. Предлагаемый алгоритм детектирования вредоносных запросов анализирует активность всех исследуемых компонентов веб-сервисов киберфизической системы. В работе применяется метод визуального анализа и обработки данных на основе представления в виде единого нормализованного набора. Сырые данные анализируемых запросов группируются специальным образом для детектирования того или иного отклонения как подозрения на угрозу. Приведены примеры изменения данных и реакции системы безопасности. Результаты эксперимента подтверждают, что предложенное алгоритмическое обеспечение позволяет добиться снижения ошибок первого и второго рода в сравнении с широко применяемыми регрессионными моделями в современных межсетевых экранах прикладного уровня.

Ключевые слова: информационная безопасность, вредоносные запросы, источники вредоносных запросов, безопасность киберфизических систем, анализ данных, угрозы, отказ в обслуживании, DDoS, URI, HTTP

Анализ возможностей построения рациональной структуры киберфизической системы

2023. T.11. № 1. id 1235

Аветисян Т.В. Львович Я.Е. Преображенский А.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.020

Анализ показывает, что киберфизические системы, вместе с кибербиологическими и киберсоциальными системами, в настоящее время рассматриваются как ключевые элементы в современных инфотелекоммуникационных системах. Концепция киберфизической системы базируется на том, что существует дуализм физической и кибернетической сред. За счет того, что комбинируется физическая, биологическая, социальная среда и в дальнейшем внедряется киберпространство, возникают значительные возможности для реализации самых различных функций. При этом появляются новые проблемы, например, связанные с моделированием процессов внутри подобных систем. Существует также проблема мониторинга внутри киберфизической системы, поскольку данные могут быть пропущены. Поэтому в данной статье была поставлена задача формирования такой структуры киберфизической системы, чтобы эффективность ее функционирования была как можно больше. После осуществленных исследований в работе была предложена процедура формирования рациональной структуры такой системы. Выбор компонентов в ней основывается на принципе их ранжирования относительно того, какое значение ценности с точки зрения системы. В работе были предложены два вида ограничений. Первые из них связаны с площадью рассматриваемой системы, а вторые связаны с применяемыми технологиями. На начальном этапе экспертами на основе информационной системы реализуется выбор компонентов киберфизической системы. В дальнейшем применяются две процедуры выбора. В качестве основного результата в работе предложена структурная схема, связанная с оптимальным выбором компонентов киберфизической системы.

Ключевые слова: киберфизическая система, структура, оптимизация, эксперт, информационная система

Методика оценки текущего состояния инженерной телекоммуникационной инфраструктуры сегмента сети связи специального назначения

2022. T.10. № 3. id 1234

Попов А.В. Канавин С.В. Гилев И.В. Хохлов Н.С. Удалов В.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.023

В статье предложена методика оценки текущего состояние инженерной и телекоммуникационной инфраструктуры сегмента сети связи специального назначения и проведена ее апробация на примере регионального сегмента интегрированной мультисервисной телекоммуникационной системы МВД России. Под региональным сегментом сети связи специального назначения понимается физическая или логическая зона, в которой предоставление доступа к ресурсам или отказ в данном доступе регулируются правилами доступа и механизмами контроля. Данная зона имеет четкую границу с другими сегментами. С учетом необходимости поддержания работоспособности состояния регионального сегмента сети связи специального назначения актуальной является задача оценки текущего состояния инженерной и телекоммуникационной инфраструктуры. В работе предложена последовательность действий, направленных на проведение аудита коммуникационных узлов всех уровней регионального сегмента, в том числе инженерной инфраструктуры, телекоммуникационного оборудования, каналов передачи данных. В качестве математического аппарата используются математические методы обработки экспертных оценок, сопряженных с определением значимости отдельных составляющих инженерной и телекоммуникационной инфраструктуры. Применяется метод анализа иерархий с привлечением групп экспертов для определения коэффициентов значимости факторов, учитываемых при расчете интегральных оценочных функций регионального сегмента сети связи специального назначения.

Ключевые слова: аудит регионального сегмента сети связи, каналы передачи, мониторинг телекоммуникационного оборудования, методика оценки, экспертные оценки, телекоммуникационная и инженерная инфраструктура

Оптимизация ресурсного обеспечения при заданном горизонте планирования процесса развития организационной системы с использованием визуально-экспертного моделирования

2022. T.10. № 3. id 1231

Львович А.И. Преображенский А.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.015

В статье рассматривается комплекс задач управления ресурсным обеспечением развития организационной системы при заданном горизонте планирования. Для их решения предлагается интегрировать в рамках единой алгоритмической схемы визуально-экспертное и оптимизационное моделирование. Первая задача нацелена на определение значимости мониторируемых показателей функционирования организационной системы при реализации процесса ее развития. Для решения предложена визуализация исходных данных, позволяющая ускорить и повысить точность экспертных оценок при выборе структуры прогностической модели. Данная задача направлена на эффективную обработку данных мониторингового оценивания с применением приемов визуализации. Вторая задача является задачей многоальтернативной оптимизации, использующей результаты решения первой задачи и обеспечивающей распределение интегрального объема ресурсного обеспечения на повышение уровня наиболее значимых для развития показателей. Третья задача характеризует управленческие решения по распределению ресурсного обеспечения между временными интервалами при заданном горизонте планирования. Показано, что сочетание визуально-экспертного и оптимизационного моделирования позволяет найти оптимальное распределение, в большей мере соответствующее реальному функционированию организационной системы, чем в случае применения традиционного метода многошагового процесса принятия оптимальных решений. Решение перечисленных задач объединено в рамках алгоритмической схемы, каждая процедура которой включает определенные действия по визуализации данных, прогнозированию, экспертизе и принятию оптимальных решений.

Ключевые слова: организационная система, управление, ресурсное обеспечение, развитие, визуализация, прогнозирование, экспертное оценивание, оптимизация

Разработка матрицы для SWOT-анализа на основе ключевых параметров и критериев, учитывающих особенности управления медицинской организацией

2022. T.10. № 3. id 1229

Акулова А.Д. Коровин Е.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.030

В статье дается характеристика методу стратегического планирования – SWOT-анализу, позволяющему детально изучить набор параметров как внутренней среды рассматриваемого учреждения, так и внешней окружающей среды, оказывающей наиболее сильное влияние на ее функционирование, и на основании которых принимаются управленческие решения, направленные на качественное и количественное улучшение показателей деятельности. Особенности системы управления и функционирования медицинской организации проанализированы с помощью ключевого показателя качества – годовой статистической отчетности, отражающей результаты работы деятельности учреждения по основным направлениям перед вышестоящими государственными органами, имеющими полномочия в сфере охраны здоровья населения. Проведен анализ состава форм учетно-аналитических регистров и статистических показателей, применен метод системной динамики в разрезе выделенных управленческих процессов для выявления оптимального набора параметров внутренней и внешней среды, позволяющих разработать SWOT-матрицу, подходящую для качественного оценивания функционирования амбулаторно-поликлинических учреждений. Выявлены критерии, ряд факторов и акторов, оказывающих наибольшее влияние на механизм управления с помощью построения дерева целей. Разработанная SWOT-матрица на основе набора ключевых параметров и критериев является универсальным средством стратегического планирования и может применяться на практике при проведении SWOT-анализа организаций в медицинской сфере различных регионов.

Ключевые слова: медицинская организация, SWOT-анализ, учетно-аналитические регистры, дерево целей, системная динамика, параметры, внутренняя среда, внешняя среда, статистическая отчетность

Метод ресурсосберегающего планирования распределенных вычислений в туманной вычислительной среде

2022. T.10. № 3. id 1228

Клименко А.Б.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.019

Вопросы организации распределенных вычислений в туманных вычислительных средах актуальны в настоящее время по причине циркулирующих по глобальным сетям возрастающих объемов данных. Исследования, проводимые в рамках разработки новых моделей, методов и технических средств концепции «туманных» вычислений, охватывают широкий круг тематик, включая разделение ресурсов, планирование вычислений, аутентификацию пользователей и безопасность хранения данных. Также представлены работы, посвященные вопросам расхода ресурсов, а именно, продлению сроков службы туманных устройств, которые оказывают существенное влияние на стоимость эксплуатации систем. В рамках данной статьи решение проблемы ресурсосбережения в указанном аспекте связано с обоснованным распределением вычислительной нагрузки по узлам туманного слоя, что влияет на такие показатели устройств, как вероятность безотказной работы, гамма-процентная наработка на отказ и средний остаточный ресурс вычислительного устройства. Предложен метод оценки целесообразности размещения на узлах вычислительной нагрузки в рамках «жадной» стратегии, а также метод выбора узлов для размещения нагрузки. Объединение этих методов составляет метод планирования распределенных вычислений в туманном слое сети с оптимизацией по критерию ресурсосбережения. Проведенный эксперимент демонстрирует целесообразность использования разработанного метода, а также позволяет выбрать область дальнейших исследований.

Ключевые слова: ресурсосбережение, планирование вычислений, туманные вычисления,

Идентификация автора исходного кода программы на основе неоднородных данных для решения задач кибербезопасности

2022. T.10. № 3. id 1227

Романов А.С. Куртукова А.В. Шелупанов А.А. Федотова А.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.016

Статья посвящена идентификации автора неоднородного исходного кода программы на основе гибридной нейронной сети. Решения данной проблемы особенно актуальны для областей информационной безопасности, образовательного процесса и защиты авторского права. В статье представлен анализ современных методов решения поставленной задачи. Авторами предлагается собственная методика на основе гибридной нейронной сети, зарекомендовавшей себя в ранних исследованиях, направленных на оценку эффективности данного подхода в простых и сложных случаях. Данная работа включает в себя эксперименты по ранее не рассмотренным случаям идентификации автора исходного кода на основе неоднородных данных. Рассматриваются случаи, актуальные для корпоративной разработки. Среди них анализ исходных кодов, представленных в виде коммитов, и обучение модели на наборах данных, включающих в себя два и более языка программирования. Также исследовано набирающее популярность направление определения авторства искусственно сгенерированного исходного кода. Для каждого случая сформирован набор данных и проведен эксперимент. Оценка эффективности авторской методики для всех трех сложных случаев осуществлена при помощи перекрестной проверки по 10 блокам. Средняя точность для смешанных наборов данных составила 87 % для двух языков программирования и 76 % для трех и более языков, соответственно. Точность методики для решения задачи определения авторства искусственно сгенерированных исходных кодов в среднем составила 81,5 %. Идентификация автора исходного кода программы на основе коммитов осуществлялась с точностью 84 %. Эксперименты показали, что во всех трех случаях эффективность методики может быть повышена путем использования больших объемов обучающих данных.

Ключевые слова: авторство, исходный код, коммиты, генерация, нейронная сеть

Алгоритм формирования базы уязвимостей и выбор архитектуры нейронной сети для их обработки

2022. T.10. № 3. id 1226

Соболевская Е.Ю. Шевченко И.Д. Алексеев С.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.025

В статье рассматривается необходимость алгоритма для формирования базы уязвимости информационной системы и выбор архитектуры нейронной сети. Приведено описание существующих систем и критериев оценки уязвимостей, группы метрик. Проанализированы базы уязвимостей и выявлены расхождения в оценке уязвимостей, преимущества и недостатки. В работе выделены и исследованы следующие архитектуры: feed forward neural network, generative adversarial network, autoencoder, recurrent neural network without long short-term memory, recurrent neural network with long short-term memory, многослойный перцептрон Румельхарта, liquid state machine, Boltzmann machine. Представлен предварительный анализ архитектур нейронных сетей с учетом значимых параметров для дальнейшего использования в сфере информационной безопасности и классификации уязвимостей. Исходя из полученных результатов, в ходе исследования параметров нейронных сетей выделены feed forward neural network, recurrent neural network with long short-term memory и generative adversarial network. Предложен альтернативный способ формирования базы уязвимостей с использованием нейронных сетей. В результате предложен алгоритм формирования базы уязвимостей и предложен способ его автоматизации при помощи нейронной сети. Решение позволит нейронной сети постоянно получать актуальные данные для обучения, вследствие чего база уязвимостей будет пополняться с максимально возможной скоростью, что сделает ее наиболее полной, достоверной и актуальной из всех существующих баз уязвимостей.

Ключевые слова: уязвимости, нейронные сети, архитектура нейронной сети, алгоритм, угроза

Концепция агентной модели прогнозирования общего состояния здоровья пациента в процессе старения

2022. T.10. № 4. id 1225

Лисовенко А.С. Лимановская О.В. Гаврилов И.В. Мещанинов В.Н. Мякотных В.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.39.4.007

Агентное моделирование активно применяется для моделирования здоровья человека. Главными преимуществами применения агентно-ориентированного подхода в этом направлении является возможность реализации модульного подхода по отношению к здоровью и учет индивидуальных показателей пациента. В статье представлена концепция гибкой и расширяемой агентной модели пациента, которая выполняет долгосрочное прогнозирование состояния пациента на основе кратковременных тестовых оказываемых на него воздействий, в том числе геропрофилактических, и на основе прогнозирования реакции пациента на воздействия с целью профилактики будущих возможных заболеваний при учете как календарного, так и биологического возраста. Все взаимодействия агентов модели сводятся к оценке эффективности борьбы со старением в виде вычисляемого биовозраста, который характеризует степень снижения функциональных возможностей организма. В рамках концепции в модели выделяются центральные агенты «Пациент», «Процесс старения» и «Воздействие», а также ряд агентов нижнего уровня, связанных с агентом «Пациент». Агенты нижнего уровня отвечают за моделирование физиологических процессов систем организма или болезней, как, например, хроническому заболеванию выделяется свой агент, который оказывает влияние на состояние пациента при моделировании. Типы агентов модели являются расширяемыми, что дает возможность развития данного концепта модели. В работе представлено апробирование концепта агентной модели для выявления эффективности воздействия на пациента на основе оценки изменения БВ до и после проведенной геропрофилактической терапии.

Ключевые слова: агентное моделирование, здоровье пациента, геропрофилактическое воздействие, прогнозирование эффективности лечения, биовозраст

Исследование и моделирование организационной культуры региональных конкурентоспособных машиностроительных предприятий

2022. T.10. № 3. id 1224

Родионова В.О. Федоркова Н.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.008

Статья посвящена моделированию организационной культуры на основе экспериментального исследования с использованием анкетирования и экспертного априорного ранжирования. Рассмотрено влияние организационной культуры на конкурентоспособность предприятия. Метод априорного ранжирования позволяет объективно оценить субъективные мнения экспертов и сформировать модель ранговой упорядоченности факторов, наиболее существенно характеризующих региональные машиностроительные предприятия. Полученные результаты исследования для наглядности представляются на гистограмме ранжирования. Эксперты делятся на две группы: руководители и рабочие, по мнению которых определяются ранги социальных и экономических факторов. На основе исследования определяются факторы, наиболее существенно характеризующие данное предприятие. В результате исследования проводится анализ организационной культуры. Кроме моделирования системы организационной культуры предприятия проведено исследование, направленное на выявление качеств руководителей. В результате исследования оценено состояние и определены пути совершенствования организационной культуры региональных машиностроительных конкурентоспособных предприятий. Получена сравнительная характеристика влияния социально-экономических факторов на организационную культуру двух предприятий региона. По полученным выводам, характеризующим организационную культуру двух машиностроительных конкурентоспособных предприятий по основным параметрам, составлены характеристики организационной культуры с позиции руководства и работников предприятий. Приводится вывод по анализу диагностики состояния организационной культуры и предложен ряд мер по усовершенствованию организационной культуры. Была получена характеристика организационной культуры по предложенным базовым параметрам с позиций руководства и работников предприятий.

Ключевые слова: организационная культура, экспертное оценивание, ранжирование, моделирование, анализ, конкурентоспособность

Метод проектирования и приращений при решении задач линейного программирования

2022. T.10. № 3. id 1223

Ганичева А.В. Ганичев А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.022

В настоящее время проблема выбора оптимального решения является одной из самых важных и актуальных проблем в промышленности, экономике, сельском хозяйстве и военной сфере. Для решения многих прикладных задач оптимизации применяются методы и подходы теории линейного программирования. Основной метод линейного программирования – симплекс-метод – характеризуется большим объемом вычислительных действий и процедур. Поэтому для решения данной проблемы используются модификации основного метода, обладающие более высокой алгоритмической эффективностью. В данной статье разработан новый метод решения задач линейного программирования. Меньшая, чем у симплекс-метода, алгоритмическая сложность обеспечивается рассмотрением класса задач с полностью ограниченными областями допустимых решений. Новый метод обоснован результатами, анонсированными в доказанных утверждениях. Реализация метода описана двумя алгоритмами: 1) поиск квазиоптимального решения с помощью анализа координат проекций на гиперплоскости (алгоритм проектирования); 2) поиск оптимального решения путем задания приращений ограничениям (алгоритм приращений). Для пояснения работы алгоритмов рассмотрены конкретные числовые примеры. Оценка алгоритмической сложности разработанного метода осуществляется подсчетом количества использованных арифметических операций. Получены формульные выражения для расчета сложности вычислений.

Ключевые слова: алгоритм, переменная, гиперплоскость, проекция, неравенство, итерация, число операций, вычислительная сложность

Классификация случайных сигналов на основе их двухсвязных марковских моделей

2022. T.10. № 3. id 1222

Калинин М.Ю. Чопоров О.Н. Бонч-Бруевич А.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.017

В работе рассматривается задача выявления принадлежности наблюдаемого сигнала к одному из заранее выбранных классов, являющаяся актуальной в теории распознавания образов, кластеризации, статистических решений, технической диагностики и ряде других направлений науки и техники. В качестве модели сигнала используется его двухсвязная марковская модель (сложная цепь Маркова), базирующаяся на трехмерных плотностях вероятностей моделируемых случайных процессов. Рассмотрена методика формирования моделей классов по известным вероятностным характеристикам или по классифицированной обучающей выборке отсчетов. В рамках байесовского подхода определены апостериорные вероятности принадлежности наблюдаемой выборки отсчетов сигнала каждому из классов. Предложен оптимальный алгоритм классификации сигнала, разработан алгоритм принятия решения, сформированы решающие статистики, зависящие от наблюдаемой выборки отсчетов и матриц переходных вероятностей анализируемых классов, позволяющие принимать решение с заданной достоверностью, в том числе на основе вальдовской процедуры, рассмотрены их свойства. Проведено статистическое имитационное моделирование алгоритма классификации, подтверждающее его эффективность. Результаты исследований могут использоваться в различных системах и устройствах выявления состояния объектов по порождаемым ими случайным сигналам, например, в аппаратуре технической диагностики.

Ключевые слова: сигнал, классификация, марковская модель, вальдовская процедура, решающие статистики

Планирование маршрутов судов через акватории с интенсивным движением на основе ретроспективных данных

2022. T.10. № 3. id 1221

Гриняк В.М. Девятисильный А.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.014

Статья посвящена задаче планирования маршрута перехода морского судна. При плавании в условиях интенсивного трафика судоводители должны придерживаться некоторой схемы движения, принятой на конкретной акватории. Эта схема может существовать в том числе и неформально, являясь обобщением коллективного судоводительского опыта. В этом случае представляется продуктивным планирование маршрута на основе данных о движении других судов, находившихся на акватории ранее (та же самая идея лежит в основе методов задач «больших данных»). В работах, опубликованных ранее, такое планирование маршрута основывалось на кластерном анализе ретроспективных данных о движении судов, что предполагало разбиение акватории на участки и выделение в них характерных значений скоростей и курсов. Проблемой такого подхода был выбор параметров разбиения, которые нужно было задавать для каждой конкретной акватории отдельно. В настоящей работе предложен другой подход, когда граф возможных маршрутов включает в себя выборку траекторий отдельных судов, реализованных на выбранной акватории ранее. В статье рассматривается способ построения такого графа возможных маршрутов, делается оценка числа его вершин и ребер, даются рекомендации по выбору метода поиска кратчайшего пути на этом графе. Обсуждается возможный метод интерполяции пропущенных данных, требуемых для построения графа, основанный на идее сочетания прямолинейных и маневренных участков движения судов. Приводятся примеры планирования маршрутов на ряде реальных акваторий: Владивосток, Токийский залив, Сангарский пролив.

Ключевые слова: безопасность судовождения, планирование маршрута, большие данные, автоматическая идентификационная система, алгоритмы на графах, кратчайший путь

Математическая модель стационарного переноса ионов соли в сечении канала при равновесии

2022. T.10. № 3. id 1219

Чубырь Н.О. Коваленко А.В. Уртенов М.Х. Гудза И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.009

Равновесие на межфазных границах во многом определяет процессы переноса и поэтому ее исследование является важной задачей. В работе предлагается математическая модель задачи стационарного переноса ионов соли при наступлении равновесия, а именно при нулевом токе, в сечении канала обессоливания, образованного анионообменной и катионообменной мембраной, в виде краевой задачи для систем уравнений Нернста-Планка и Пуассона в потенциостатическом режиме. Получено численное и асимптотическое решение этой краевой задачи. Проведено сравнение численного и асимптотического решения, показывающее их совпадения с хорошей точностью. Полученное асимптотическое решение позволяет провести исчерпывающий анализ состояния равновесия в зависимости от начальной концентрации, скачка потенциалов, свойств ионообменных мембран и установить основные закономерности переноса. Показано, что стационарное состояние процесса переноса ионов соли через сечение канала совпадает с равновесным. Установлены расположение и размеры областей пространственного заряда и электронейтральности. Получена зависимость напряженности электрического поля и концентраций от скачка потенциала и граничных значений концентраций катионов и анионов. Результаты работы могут быть использованы для определения оптимальных режимов работы электродиализных аппаратов очистки воды.

Ключевые слова: малый параметр, асимптотическое решение, сечение канала обессоливания, электромембранные системы, численное решение, сингулярно-возмущенные задачи

Применение искусственной нейронной сети в задаче тепловой диагностики печатного узла бортового устройства контроля разбега самолета

2022. T.10. № 3. id 1218

Увайсов С.У. Черноверская В.В. Данг Н.В. Туан Н.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.012

Техническая диагностика и контроль радиоэлектронного устройства являются неотъемлемой частью его жизненного цикла, поскольку позволяют оценить не только техническое состояние узлов и модулей в текущий момент времени, но также дают возможность выявить скрытые дефекты, возникшие в процессе производства или эксплуатации устройства, и сделать прогноз об остаточном ресурсе изделия. Можно сказать, что в процессе технического диагностирования осуществляется оценка надежностных показателей исследуемого устройства и степень соответствия заложенного и реализуемого функционала, что неразрывно связано с качественной характеристикой изделия. Современные радиоэлектронные устройства, характеризующиеся высокой схемотехнической, конструктивной и технологической сложностью, требуют дополнительной проработки существующих методов диагностики и поиска новых подходов, позволяющих повысить разрешающую способность, достоверность и эффективность диагностических процедур. В последнее время в этой сфере наряду с традиционными, проверенными на практике методами, активно используются достижения из области искусственного интеллекта, машинного обучения, аппарата нейронных сетей. Кроме этого, применение моделирования и вычислительного эксперимента в конструкторском проектировании позволили на ранних этапах разработки, еще до изготовления опытного образца, объединить проектные и диагностические процедуры, провести разноплановые исследования виртуального двойника устройства и своевременно внести необходимые изменения, предупредив тем самым проявление негативных эффектов в готовом изделии. В статье приведены результаты исследования, направленного на создание тепловой модели проектируемого узла и разработку искусственной нейронной сети для распознавания конструктивных дефектов устройства по его тепловому полю. В ходе исследования активно применялись специализированные системы автоматизированного проектирования, включающие средства инженерного анализа и расчетов, а также высокоуровневый язык программирования Python. Результаты исследования имеют практическую направленность и могут использоваться разработчиками радиоэлектронных устройств с целью достижения высоких показателей надежности и эксплуатационных характеристик изделия на всех стадиях его жизненного цикла.

Ключевые слова: радиоэлектронное устройство, бортовое устройство, контроль динамики разбега самолета, тепловой режим, тепловое моделирование, искусственная нейронная сеть, база неисправностей, система автоматизированного проектирования, техническая диагностика

Модифицированный генетический алгоритм построения расписания проекта

2022. T.10. № 3. id 1214

Коротков В.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.007

В работе описывается модифицированный генетический алгоритм решения задачи составления расписания выполнения проекта с учетом ресурсных ограничений. Актуальность исследования обусловлена обширной распространенностью проектной формы организации деятельности и крайне высокой вычислительной сложностью рассматриваемой задачи, что требует дальнейшего улучшения существующих эвристических алгоритмов для возможности эффективного планирования крупных проектов. Имеющиеся генетические алгоритмы основаны на методах кодирования порядка работ и реализациях генетических операторов, которые слабо учитывают особенности задачи. В связи с этим предлагается использование альтернативного метода кодирования и соответствующего оператора кроссовера, которые, в отличие от классических подходов, позволяют вычленять в качестве наследуемых признаков относительные, а не абсолютные положения работ. В работе рассматриваются основные свойства подобного кодирования, представимого в виде квадратных булевых матриц. Представлен оператор отображения, позволяющий привести булевы матрицы к каноническому строчному виду. Было проведено сравнение полученного генетического алгоритма и классических реализаций на тестовой выборке задач. Предложенные подходы продемонстрировали потенциальную эффективность, особенно при планировании крупных проектов. Результаты работы могут представлять практическую ценность при разработке систем поддержки принятия решений в проектном менеджменте.

Ключевые слова: генетический алгоритм, оператор кроссовера, планирование проекта, комбинаторная оптимизация, теория расписаний

Влияние коронавирусной инфекции на социально-экономические показатели региона

2022. T.10. № 3. id 1213

Печерина А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.028

Новая коронавирусная инфекция (COVID-19), возникшая в городе Ухань в Китае в начале декабря 2019 года, быстро распространилась почти во всех странах мира и стала шоком для мировой экономики. В статье освещаются важнейшие проблемы, которые обусловлены пандемией коронавируса. Автором рассматривается влияние новой коронавирусной инфекции Covid-19 на некоторые социально-экономические показатели отдельного региона Российской Федерации, а также Российской Федерации в целом. Для этого была разработана аналитическая процедура на бесплатной платформе для анализа данных с открытым исходным кодом Knime Analytics Platform, которая, в свою очередь, значительно упростила обработку данных и визуализацию результатов. Платформа позволяет разрабатывать воспроизводимые и масштабируемые рабочие процессы, интегрируя широкий спектр инструментов анализа. В основу анализа легли данные, извлеченные с сайта Центра пространственно-временных инноваций университета Гарвард (NSF Spatiotemporal Innovation Center), и статистические данные, извлеченные с сайта Федеральной службы государственной статистики. Полученные данные были визуализированы и сделаны выводы о зависимости роста заболеваемости новой коронавирусной инфекцией Covid-19 и стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг для межрегиональных сопоставлений покупательной способности населения.

Ключевые слова: анализ данных, data mining, covid-19, коронавирусная инфекция, социально-экономические показатели

Обнаружение угроз безопасности информации с использованием глубоких нейронных сетей в компьютерных сетях в режиме реального времени

2022. T.10. № 3. id 1212

Трунов Е.Е. Клюев С.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.011

В настоящее время вопрос обнаружения угроз безопасности информации в компьютерных сетях становится проблемой, когда речь заходит о предупреждении таких угроз в реальном времени. Растет количество абонентов практически любой компьютерной сети, а вместе с этим и количество угроз, которые могут привести к возникновению реальной опасности функционирования сети. В связи с этим требуется наличие современных механизмов, которые позволят своевременно, близко к реальному времени реагировать на возникающие угрозы безопасности информации. В данной работе проведен анализ возможных механизмов защиты от угроз нарушения безопасности в компьютерных сетях, и предложена методика реализации такой защиты с использованием нейронных сетей. Кроме того, реализован контрольный пример с обученной глубокой нейронной сетью, которая способна обнаруживать угрозы безопасности информации с высокой точностью и минимальными задержками. Материалы статьи представляют практическую ценность при внедрении такой нейронной сети в систему обнаружения вторжений. Предложенным в статье методом можно добиться близкого к реальному времени реагированию на угрозы нарушения безопасности информации и, как следствие, предотвратить возможные инциденты информационной безопасности.

Ключевые слова: компьютерная сеть, нейронная сеть, угроза нарушения безопасности, глубокое обучение, механизм защиты

Ансамблирование методов обнаружения выбросов при подготовке обучающей выборки данных

2022. T.10. № 3. id 1210

Дорофеев В.С. Волосатова Т.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.013

Большинство методов машинного обучения показывают наибольшую эффективность при работе с данными, удовлетворяющими нормальному распределению. С другой стороны, обучающая выборка часто содержит «выбросы» различной природы, способные значи-тельно снизить точность методов машинного обучения. Таким образом, в любой задаче машинного обучения возникает проблема обнаружения выбросов. В статье приведена классификация основных типов выбросов. Рассмотрены различные методы обнаружения одномерных выбросов: метод, использующий критерий Граббса; метод Z-оценки; метод надежной Z-оценки (RZ-оценки); метод межквартильного размаха (IQR); метод процен-тильного уплотнения (Winsorization). Выполнено сравнение методов обнаружения одно-мерных выбросов. Для автоматизированного обнаружения выбросов предложен ансамбле-вый метод, объединяющий различные методы обнаружения одномерных выбросов. Ан-самблирование позволяет настроить автоматизированную процедуру обнаружения выбро-сов по правилу требуемой строгости. Предложенный метод применен для анализа и обна-ружения выбросов в данных по продажам товаров в период акции в крупной розничной сети. Показана возможность применения ансамблирования методов обнаружения выбро-сов для стратификации обучающей выборки. При этом абсолютная и относительная ошибка прогнозирования итоговой модели была снижена на 5 % по сравнению с исходной.

Ключевые слова: выбросы, машинное обучение, обучающая выборка, ансамблирование, метод Z-оценки, метод межквартильного размаха

Планирование маршрута перехода судна с учетом параметров ледовой обстановки

2022. T.10. № 3. id 1209

Гриняк В.М. Акмайкин Д.А. Иваненко Ю.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.006

Статья посвящена проблеме безопасного движения судна в ледовых условиях. Рассматривается задача планирования маршрута как оптимизации воздействия льда на судно по мере его движения с учетом вида льда и ледового класса судна. Источником данных о ледовой обстановке по маршруту могут являться специальные информационные сервисы, работающие на основе спутникового мониторинга, сообщений судов и полярных станций и предоставляющие информацию о состоянии ледового покрова в табличном или графическом виде. В статье приводятся модельные представления задачи планирования маршрута, отмечается сложность ее непосредственного решения. Предлагается традиционное для судовождения упрощение задачи – ее сведение к поиску кратчайшего пути на взвешенном графе. Обсуждаются возможные подходы к формированию множества вершин и ребер графа, определению веса ребер графа. Даются рекомендации по уменьшению вычислительной сложности задачи. Работа сопровождается расчетами маршрутов судов на основе данных о ледовой обстановке в районе Охотского моря. Из приведенных примеров видно, что траектория судна формируется таким образом, чтобы минимизировать движение судна по покрытым льдом участкам. По результатам расчетов маршрутов в различной ледовой обстановке сделан вывод о возможности решения задачи рассматриваемым способом.

Ключевые слова: безопасность судовождения, планирование маршрута, ледовая обстановка, ледовый класс судна, алгоритмы на графах, кратчайший путь

Синтез управления когнитивно-конструктивными процессами в человеко-технико-природных системах

2022. T.10. № 3. id 1208

Бельтюков А.П. Маслов С.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.005

В статье рассматриваются проблемы синтеза эмоционально-ориентированного управления когнитивно-конструктивными процессами в человеко-техническо-природных системах с учетом влияния разнородных иллюзий и заблуждений. Представлена общая постановка задачи, предложены логические модели, отражающие поставленную задачу. Для решения задач выявлен фундаментальный базис синтеза различных факторов, к которым относятся эмоции, иллюзии и заблуждения. Это делается для преодоления возникающих противоречий, решения проблем с учетом положительных и отрицательных сторон перечисленных факторов, а также формирования адекватной среды и средств познавательной и конструктивной деятельности с учетом специфики сложных систем, включающих человека, технику и природные объекты. Создаются основы для новой систематизации факторов и адекватных средств познавательно-конструктивной деятельности, которые учитывают влияние эмоций, иллюзий и заблуждений. Рассматриваются индивидуальные и коллективные характеристики интеллектуальных и информационных ресурсов, особенности объективной и субъективной сторон синтеза управления. Создаются новые абстрактные и конкретные модели, совершенствующие познавательную и конструктивную деятельность, формирование и использование знаний для решаемых задач.

Ключевые слова: эмоционально-ориентированное управление, синтез, человеко-техническо-природная система, когнитивно-конструктивный процесс, эмоции, иллюзии, заблуждения

Применение фрактального исчисления для анализа результатов ассоциативно-вербального эксперимента

2022. T.10. № 3. id 1206

Баринов В.Р. Филиппович Ю.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.018

В работе обосновывается гипотеза об использовании фрактальных исчислений для обработки результатов ассоциативно-вербального эксперимента. Результаты ассоциативно-вербальных экспериментов представляют собой неструктурированные данные, имеющие большой объем. Актуальность исследования обусловлена тем, что существующие методы обработки результатов ассоциативно-вербальных экспериментов не могут быть унифицированы ввиду того, что получаемые данные имеют значительные различия в форматах. В свою очередь это ограничивает возможности создания и применения типовых алгоритмов обработки данных для различных ассоциативно-вербальных экспериментов. Одной из основных проблем компьютерной лингвистики является неоднородность иерархических структур, описывающих сознание человека и его речь, а также их постоянное видоизменение. Одним из возможных решений данной проблемы может стать использование метода фрактальных исчислений, с помощью которого можно создать модель языкового сознания, имеющего не только сложную собственную структуру, но находящуюся в постоянном взаимодействии с другими структурами реального мира. Ведущими российскими учеными обоснованы способы и методы решения аналогичных задач с неструктурированными данными в других предметных областях научного знания, что проанализировано в данной статье. На основе представленных исследований ученых приводится сравнительный анализ существующих моделей фракталов для решения задач в различных областях деятельности, а также выдвигается гипотеза о возможности применения данного метода для его использования в модели языкового сознания.

Ключевые слова: фрактал, исчисление, ассоциативно-вербальный эксперимент, искусственный интеллект, большие данные, языковое сознание, информационный поиск

Методы идентификации пользователей информационно-телекоммуникационной среды на основе анализа атрибутов учетных записей

2022. T.10. № 3. id 1203

Романов А.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.002

Актуальность исследования обусловлена проблемой роста числа неустановленных лиц, совершивших преступления в сети Интернет и не только. В связи с этим, данная статья направлена на раскрытие способов установления лиц путем идентификации пользователей виртуального пространства, с целью привлечения последних к уголовной ответственности. Совершенствование информационных технологий и развитие услуг в информационно-телекоммуникационном пространстве представляют возможность анализа многочисленных данных, в том числе оставленных пользователями о себе в социальных сетях. Таким образом, ведущими методами к исследованию поставленной проблемы являются техники определения сходства буквенно-символьных объектов, созданных пользователями в атрибутах профилей социальных сетей. В настоящей статье представлен возможный алгоритм действий, направленный на деанонимизацию личности преступника. Разработка и применение методов идентификации пользователей в виртуальном пространстве позволят комплексно рассмотреть имеющуюся проблему и решить одну из основных задач, поставленных перед органами внутренних дел, связанную с раскрытием преступлений и привлечением виновных лиц к уголовной ответственности. Материалы статьи могут представлять практическую ценность для органов внутренних дел в разрезе повышения эффективности и результативности правоохранительной деятельности.

Ключевые слова: идентификация пользователя, интернет, анализ данных, социальные сети, преступления

О подходе к прогнозированию показателей социально-экономического развития региона на основе косвенных показателей

2022. T.10. № 3. id 1202

Русанов М.А. Аббазов В.Р. Балуев В.А. Бурлуцкий В.В. Мельников А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.004

Экономическое и общественное развитие требует постоянной модернизации системы управления, основанной на системе ключевых социально-экономических показателей развития региона и методах их анализа и прогнозирования. В статье предлагается комплексный подход к построению прогноза как на основе применения классических методов для существующих временных рядов статистических показателей, так и посредством выявления и анализа косвенных, семантически близких к новому показателей, в случае отсутствия у него необходимого для прогноза временного ряда. Приведена общая методика получения прогноза и подробно описана методика построения прогнозной оценки динамики изменения расчетного показателя, а также приведено описание библиотеки AutoML с открытым исходным кодом FEDOT, которая использовалась для построения прогноза. Рассмотрен вопрос построения и оптимизации комбинированного прогноза на основе автоматических средств машинного обучения. В заключении представлен результат эксперимента по прогнозированию показателей «Население субъекта Российской Федерации» и «Ожидаемая продолжительность жизни при рождении» по предложенным подходам и сравнение полученных результатов. Сделан вывод, что предложенный подход к формированию прогнозной оценки динамики изменения расчетного показателя на основе выделения косвенных показателей может быть применен к социально-экономическим показателям развития региона.

Ключевые слова: социально-экономические показатели, прогнозирование, неполнота, autoML, показатель деятельности высших должностных лиц

Разработка метода определения доминирующего типа дыхания человека на базе технологий компьютерного зрения, системы захвата движения и машинного обучения

2022. T.10. № 4. id 1200

Зубков А.В. Донская А.Р. Бушенева С.Н. Орлова Ю.А. Рыбчиц Г.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.39.4.016

В исследовании поднимается проблема отсутствия методов для определения доминирующего типа дыхания, которые можно использовать при реализации программных продуктов, способствующих сопровождению пациентов с дыхательной недостаточностью и их реабилитации на этапе стационарного и амбулаторного лечения. Уже существующие методы либо слишком трудозатраты в реализации из-за слишком большого числа маркеров, используемых систем захвата движения, либо экономически невыгодны из-за стоимости самого оборудования, либо разработаны только в исследовательских целях и не применимы в клинической практике. В связи с этим данная статья направлена на разработку метода определения типа дыхания, который впоследствии можно было бы применить для автоматизированной реабилитации пациентов с дыхательной недостаточностью. В рамках исследования были применены методы компьютерного зрения и машинного обучения, а также методы, базирующиеся на технологиях захвата движения. В статье представлены методы, позволяющие определять положение маркеров в пространстве, и впоследствии анализировать тип дыхания человека (грудной, брюшной, смешанный) в режиме реального времени по полученным данным на базе маркеров системы захвата движения. Материалы статьи представляют практическую ценность для области медицинской реабилитации пациентов с дыхательной недостаточностью и возможность оптимизации трудовых процессов, т. е. сокращение трудовых и временных затрат врачей-реабилитологов.

Ключевые слова: компьютерное зрение, нейронные сети, системы захвата движения, системы реабилитации пациентов, детектирование типов дыхания

Модифицированная нейронная сеть Элмана с динамическим показателем обучения для отслеживания и прогнозирования движения неголономного трехколесного мобильного робота

2022. T.10. № 3. id 1199

Березина В.А. Мезенцева О.С. Мезенцев Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.003

В статье предлагается отслеживать и прогнозировать траекторию движения автономного неголономного трехколесного мобильного робота с помощью модифицированной нейронной сети Элмана. Предлагается алгоритм расчета показателя обучения нейронной сети, который способствует повышению эффективности и скорости обучения, а также снижает количество итераций, необходимых для обучения. Модифицированный алгоритм Элмана с динамическим показателем обучения сравнивается с классической нейронной сетью Элмана и PSO-алгоритмом. Обучение нейронной сети оценивается по двум критериям: количество итераций, необходимых для обучения, и среднее время обучения. Помимо этого, проверяется отклонение от заданной траектории движения: движения по прямой, по квадрату и по окружности для каждого алгоритма. Результаты моделирования показали, что модифицированная нейронная сеть Элмана с динамическим показателем обучения эффективнее (в среднем, на 32,4 %) и быстрее (в среднем, на 66,4 %) справляется с задачей обучения и имеет наименьшее отклонение от заданной траектории движения. Относительная погрешность измерений варьируется в диапазоне от 7,8 % до 20,2 % при 95 % уровне надежности и пяти испытаниях для каждой группы измерений.

Ключевые слова: рекуррентная нейронная сеть, нейронная сеть Элмана, показатель обучения, неголономный трехколесный робот, прогнозирование траектории движения

Моделирование системы искусственного интеллекта для опережающего выявления аварийных ситуаций на жизненно важных объектах

2022. T.10. № 3. id 1197

Боровской И.Г. Шельмина Е.А. Афанасьева И.Г. Матолыгин А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.001

В статье приводятся результаты моделирования системы искусственного интеллекта для опережающего выявления нежелательных ситуаций различного характера на объектах, представляющих важнейшее народнохозяйственное значение. В качестве такого объекта можно указать трубопроводный транспорт или любую другую производственную систему, в которой проводится непрерывный мониторинг параметров работоспособности ответственных узлов и механизмов. Данная модель может быть применена в работе различных нефтегазодобывающих компаний. Результаты моделирования и последующей разработки информационной системы предоставят базу для промышленной реализации высокоэффективных систем обнаружения и предотвращения аварийных ситуаций на основе нейросетевого анализа непрерывно получаемых потоковых данных. В рамках проводимого исследования проанализирована возможность применения для рассматриваемой задачи современных архитектур нейросетей, а именно: сверточных нейросетей – TCN, нейронных сетей прямого распространения – MLP, рекуррентных нейронных сетей – LSTM. Предложено для LSTM отказаться от функции активации, что крайне важно для данной задачи, потому что позволяет обеспечить нейросеть «долговременной памятью» о хранимых значениях. Кроме того, выполнено перекрестное сравнение скорости снижения ошибок при обучении сетей для обнаружения архитектуры, способной к «самообучению». Все модели были протестированы с использованием обучающих данных со скважин «Восточный купол». Для всех моделей было получено приемлемое совпадение тестовых и экстраполяционных данных.

Ключевые слова: искусственный интеллект, временной ряд, искусственная нейронная сеть, чрезвычайная ситуация, архитектура нейросетей, сверточные нейросети, нейронные сети прямого распространения, рекуррентные нейронные сети

Разработка системы стегоанализа цифровых изображений на основе нейросетевого классификатора

2022. T.10. № 2. id 1196

Минайчев А.А. Мезенцев А.О. Яндашевская Э.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.020

В статье рассматривается подход к реализации системы стеганографического анализа цифровых изображений на основе нейросетевого классификатора, которая используется в рамках комплексной системы мониторинга событий информационной безопасности корпоративных инфокоммуникационных систем. В качестве базовой структуры нейросетевого классификатора предлагается использование модифицированного варианта сверточной нейронной сети, модуль преобработки которой реализует гистограммный метод анализа цвето-яркостных характеристик цифровых изображений. Для автоматизации процесса обучения нейросетевого классификатора в структуру разрабатываемой системы предлагается ввести модуль массовой генерации стегоконтейнеров с заранее заданными значениями типа и размера цифрового изображения, а также размера полезной нагрузки. На основе разработанной структуры системы стегоанализа цифровых изображений был спланирован и проведен факторный эксперимент по оцениванию качества функционирования предложенного нейросетевого классификатора в сравнении с известными решениями бинарных статистических классификаторов. Особенностью проведенного эксперимента является выбор в качестве метрики оценивания качества классификации площади под кривой ошибок (AUC ROC). Результаты эксперимента продемонстрировали возможность применения нейросетевых классификаторов для решения задач стегоанализа, в частности, применительно к их реализации в перспективных средствах защиты информации.

Ключевые слова: цифровая стеганография, цифровые изображения, сверточная нейронная сеть, бинарная классификация, стеганографический контейнер, точность классификации

Поддержка принятия решений при анализе эффективности веб-сайта с применением методов Web Usage Mining

2022. T.10. № 2. id 1191

Зеленина А.Н. Кокорина А.И. Петросов Д.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.019

В современных реалиях одним из наиболее эффективных методов не только для поддержания работы своей организации или бизнеса, но и с целью развития является разработка собственного веб-сайта и его дальнейшее использование для коммуникации с пользователями и клиентами. Веб-сайт позволяет систематизировать всю информацию об организации, предоставляет возможность электронной коммерции, а также возможность общения как представителей организации и пользователей, так и самих пользователей между собой для обмена идеями или отзывами о продуктах и услугах. Таким образом, остро ставится вопрос о необходимости анализа эффективности самих веб-сайтов и принятии верного решения по их оптимизации и изменению дизайна, что позволит компании впоследствии достичь поставленные цели. В статье была реализована система поддержки принятия решений для анализа эффективности веб-сайта с применением методов Web Usage Mining. В качестве методов были выбраны статистические, позволяющие улучшать производительность веб-сайта на основе получаемой информации, модифицировать дизайн; и методы интеллектуального анализа данных, в частности, кластеризация и поиск ассоциативных правил, применяемые для персонализации информации и статей, а в случае продающих веб-сайтов – предложений для покупок, что значительно повысит лояльность пользователей и клиентов.

Ключевые слова: система поддержки принятия решений, web Usage Mining, веб-сайт, лог-файл, машинное обучение, кластеризация, поиск ассоциативных правил