ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2019 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 1,051
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,466
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,051
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,466
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,395
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 9403
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 295
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 369
Десятилетний индекс Хирша: 20
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2019 год: 291
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2019 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 7

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2021

Статьи журнала №1 2021

1. Подход к проектированию программного обеспечения систем управления искусственными сущностями [№1 за 2021 год]
Авторы: Виноградов Г.П. (wgp272ng@mail.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор), доктор технических наук; Конюхов И.А. (konuhov@cps.tver.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем» (заведующий отделом); Шепелев Г.А. (konuhov@cps.tver.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем» (инженер-программист);
Аннотация: Задачи интеллектуального управления искусственными сущностями (в том числе роботизированными комплексами) тесно связаны с проблемой принятия решений. Формальная теория выбора развивалась путем абстрагирования от субъективных факторов. Это привело к созданию нормативной теории принятия решений «идеальным» субъектом. Анализ подходов к построению систем управления роботизированными комплексами показал, что они не обладают способностью самостоятельно принимать решения. На практике разработчики продумывают возможные варианты поведения таких систем, и соответствующие алгоритмы закладываются в систему управления роботизированными комплексами. Как результат – такой объект не обладает свойством самодостаточного поведения, гарантирующего выполнение некоторой миссии, особенно в составе человеко-машинной системы. Требование интеллектуализации поведения заставляет пересмотреть логические и математические абстракции, положенные в основу построения их бортовых систем управления. Цель работы – обосновать подход к разработке ПО интеллектуальных систем управления роботизированными комплексами на базе теории паттернов. Разработать подход, обеспечивающий перенос эффективного опыта в систему управления роботизированными комплексами, совместимость теологического подхода и подхода, основанного на причинно-следственных связях, что важно при интеграции роботизированных комплексов и личного состава подразделений, показать, что закономерности отхода субъекта от идеального рационального выбора к субъективно рацио-нальному связаны с особенностями идентификации и понимания состояния внешнего окружения и свойств своих интересов. Внешние факторы связаны с обязательствами, которые принимает на се-бя агент. Внутренние факторы отражают интересы субъекта, индуцируемые его потребностями и этической системой, которой он придерживается. В работе использованы методы теории рефлексивных игр и теории информационного управления системами, обладающими волей и интеллектом. Показано, что выбор в условиях жесткого дефицита времени осуществляется на основе паттернов поведения, отражающих эффективный опыт. Паттерны образуют как информационную структуру представлений, так и множество возможных вариантов представлений. Оценки удовлетворенности текущей ситуацией выбора субъектом приводят к изменению структуры интересов субъекта, и он может ее выбирать. Разработана формальная модель паттерна поведения. Предложен подход к решению проблем идентификации и построения моделей паттернов, используя для этого четыре позиции обработки информации. Разработан метод логического вывода на паттернах. Приведены результаты программных решений идентификации паттерна поведения при использовании тренажерных систем нового поколения.
Abstract: The problems of intelligent control of artificial entities (including robotic complexes (RC)) are closely associated with the problem of decision-making. The formal decision theory was developed by abstracting from subjective fac-tors. This led to the development of a normative theory of decision - making by the "ideal" subject. Analysis of ap-proaches to the construction of RC control systems has shown that they do not have the property of independent de-cision-making. In practice, developers entertain possible behaviors of such systems, and the corresponding algo-rithms are embedded in the RС control system. As a result, such an object doesn’t have a self-sufficient behavior that guarantees the fulfillment of some mission, especially as part of a human-machine system. The demand for be-havior intellectualization forces us to reconsider the logical and mathematical abstractions underlying the construc-tion of their onboard control systems. The work objective is to substantiate the approach to software development of intelligent RC control systems based on the pattern theory. It is necessary to develop an approach that ensures the transfer of effective experience to the RC management system, the compatibility of the theological approach, and the causal approach, which is im-portant when integrating the RC and the personnel of the units. Show that the patterns of the subject's departure from the ideal rational choice to the subjectively rational are associated with the peculiarities of identification and under-standing of the state of the external environment and the properties of their interests. External factors are related to the obligations that the agent assumes. Internal factors reflect the interests of the subject, induced by his needs and the ethical system that he sticks to. The paper uses the methods of the theory of reflexive games and the theory of information management of sys-tems with will and intelligence. It is shown that the choice in conditions of severe time deficit is made based on behavior patterns that reflect ef-fective experience. Patterns form both the information structure of representations and the set of possible variants of representations. Assessments of contentment with the current situation of choice by the subject lead to a change in the structure of interests of the subject, and he can choose it. A formal model of the behavior pattern is developed. An approach to solving the problem of identification and construction of pattern models is proposed. For these pur-poses, four positions of information processing were used, and a method of logical inference on patterns was devel-oped. The results of software solutions for identifying the behavior pattern when using a new generation of training systems are presented.
Ключевые слова: ртк, ситуация выбора, паттерн, нечеткое суждение, целеустремленные системы, принятие решений
Keywords: rc, choice situation, pattern, fuzzy judgment, purposeful systems, decision making
Просмотров: 387

2. Ментальные модели в проектировании поведения искусственных сущностей [№1 за 2021 год]
Авторы: Виноградов Г.П. (wgp272ng@mail.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Актуальность рассматриваемой в данной статье проблемы связана с необходимостью проектирования искусственных систем для выполнения некоторой миссии подобно человеку и при взаимодействии с ним. Анализ подходов к построению искусственных сущностей показал, что разработчики зачастую наделяют их своими паттернами поведения в силу специфики используемых ими понятий и концепций. В результате возникают разрывы между формальными моделями паттернов, предлагаемых разработчиками, и ожиданиями со стороны пользователей. Цель авторов статьи – обосновать подход к разработке ПО интеллектуальных систем управления поведением искусственных сущностей на базе теории паттернов, обеспечивающий разработку цифровых продуктов на основе паттернов поведения субъекта-лидера для систем управления искусственными сущностями, автоматизирующих выполнение задач миссии. В работе использованы методы теорий рефлексивных игр и информационного управления си-стемами, обладающими волей и интеллектом. На основе формальной модели паттерна поведения выделены десять составных элементов. Показано, что эти элементы образуют то, что можно назвать интеллектуальной цифровой машиной, предназначенной для автоматизации выполнения миссии в интересах субъекта-хозяина. Эти составные элементы присутствуют при выполнении миссии человеком, в том числе и у всех участников проекта по разработке искусственной сущности. Показано, что согласование представлений об архитектуре искусственной сущности путем обмена информацией при обсуждении позволяет определить наиболее эффективную модель паттерна поведения и всех ее составляющих для реализации в искусственной сущности. Согласование предложено проводить в форме игры путем проведения экспериментов по методу ТОТЕ (набор входных данных  воздействие  результат), используя пространственную и визуальную логику для интерпретации результатов. Обоснована возможная логика интерпретации. Кратко рассмотрены модели составных элементов паттерна поведения искусственной сущности, а также пример реализации подхода. Показано, что в условиях жесткого дефицита времени выбор на основе паттернов поведения позволяет реализовать эффективное поведение, не требующее значительных вычислительных ресурсов.
Abstract: The authors relate the immediacy of the problem considered in this paper to the need to design artifi-cial systems to perform a certain mission like a person and when interacting with him. The analysis of approaches to the construction of artificial objects has shown that developers often give artificial objects their own patterns of behavior because of the specifics of the concepts and con-cepts they use. As a result, there are gaps between the formal models of patterns offered by developers and the expectations of users. The aim of the authors is to justify an approach to the development of software for intelligent sys-tems for managing the behavior of artificial entities based on the theory of patterns and to propose an approach that provides the development of digital products based on the patterns of behavior of the subject-leader for artificial entity management systems that automate the implementation of mission problems. The work uses the methods of the theories of reflexive games and information management of sys-tems with willpower and intelligence. There are ten constituent elements based on a formal model of the behavior pattern. The work shows that these elements form what can be called an intelligent digital machine designed to automate the execution of a mission in the interests of the host subject. These components are present when a person performs a mission, including all participants in the project to develop an artificial entity. The authors show that the ideas adjustment about the architecture of an ar-tificial entity through the exchange of information during the discussion allows us to determine the most effective model of the behavior pattern and all its components for implementation in an artificial entity. The authors proposed to conduct matching as a game by conducting experiments using the TOTHE method (a set of input data  impact  result), using spatial and visual logic to interpret the results. The possible logic of interpretation is justified. The authors briefly considered the models of the constituent elements of the behavior pattern for an artificial entity. An example of the approach im-plementation is considered. The authors show that in conditions of severe time scarcity; the choice based on behavior patterns makes it possible to implement effective behavior that does not require sig-nificant computational resources.
Ключевые слова: ситуация выбора, паттерн, нечеткое суждение, целеустремленные системы, принятие решений
Keywords: choice situation, pattern, fuzzy judgment, purposeful systems, decision-making
Просмотров: 335

3. Алгоритмы паттернов интеллектуального узла в составе беспроводной сенсорной сети [№1 за 2021 год]
Авторы: Виноградов Г.П. (wgp272ng@mail.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор), доктор технических наук; Емцев А.С. (emcev@cps.tver.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем» (инженер-программист); Федотов И.С. (twlucifer@gmail.com) - НИИ «Центрпрограммсистем» (инженер-программист);
Аннотация: Одной из тенденций в области развития современных вооружений является «связывание» от-дельных образцов с определенной степенью автономии в комплекс с использованием, как правило, беспроводных сенсорных сетей. Область применения таких комплексов – неопределенные и плохо формализуемые среды. Достичь их желаемой эффективности возможно, главным образом, путем совершенствования интеллектуальной составляющей системы управления комплексом в целом и отдельным узлом в частности. Однако следует отметить, что подавляющее число исследований в этой области остается лишь на теоретическом уровне. Существует разрыв между примитивными моделями поведения искусственных сущностей, например, в роевой робототехнике, моделями их взаимодействия и ожиданиями со стороны практики. Ситуация усугубляется требованиями скрытности, миниатюризации, малого энергопотребления. Цель данного исследования – представить подход к разработке ПО интеллектуальных систем управления отдельным узлом сети, обладающим заданной степенью автономии при выполнении задач. Предложить в условиях ограничений по энергопотреблению и быстродействию сравнительно простые алгоритмы для придания узлу сети свойства интеллектуального поведения, обеспечить способность к изучению обстановки и принятию решений как самостоятельно с учетом получаемых от других устройств сети данных, так и в составе группы. В работе использованы методы теории нечетких множеств, теории построения нечетких моде-лей и сетей, а также подходы и алгоритмы построения бортовых интеллектуальных систем управления. Показано, что требуемые алгоритмы можно разработать, если выявить классы типовых ситуаций и успешные способы действия в реальных условиях. На этой основе появляется возможность разработки формальных моделей поведения (паттернов) для реализации в системе управления уз-лом. Предложена двухуровневая структура интеллектуальной системы управления сетью. Верхний уровень, реализуемый оператором, соответствует таким свойствам, как выживание, безопасность, выполнение обязательств согласно миссии, накопление и корректировка базы знаний в виде эффективных паттернов поведения. Объектом управления для нее является сеть, рассматриваемая как некая функциональная система. Она осуществляет расчет текущих показателей удельной ценности по результатам и эффективности в момент t, расчет и реализацию способа действия (поведения) в момент t согласно заданному паттерну поведения, мониторинг результатов реализации паттерна поведения.
Abstract: One of the trends in the development of modern weapons is the "linking" of individual samples with a certain degree of autonomy into a complex using, as a rule, wireless sensor networks. The scope of such complexes is uncertain and poorly formalized environments. It is possible to achieve their desired efficiency mainly by improving the intellectual component of the management system of the complex as a whole and the individual node in particular. However, it should be noted that the vast majority of research in this area remains only at the theoretical level. There is a gap be-tween the primitive models of artificial entities’ behavior, for example, in swarm robotics, models of their interaction, and expectations from the practice. The situation is aggravated by the secrecy re-quirements, miniaturization, and low energy con- sumption. This paper presents an approach to the development of software for intelligent control systems for a separate network node that has a given degree of autonomy when performing problems. To offer rela-tively simple algorithms in the conditions of restrictions on power consumption and speed for giving the network node the properties of intelligent behavior, to provide the ability to study the situation and decide both independently, considering the data received from other network devices, and as part of a group. There are methods of the fuzzy sets theory, the theory of building fuzzy models and networks, and approaches and algorithms for building on-board intelligent control systems in this work. The work shows that the class identification of typical situations and successful action methods in actual conditions contribute to the development of the required algorithms. On this basis, it becomes possible to develop formal behavior models (patterns) for implementation in the node management system. The authors propose a two-level structure of an intelligent network management system. The upper level, implemented by the operator, corresponds to such properties as survival, safety, the fulfillment of mission obligations, accumulation, and adjustment of the knowledge base as effective behavior pat-terns. The object of control for it is the network, considered as a functional system. It calculates the current indicators of specific value based on the results and effectiveness at time t, calculates and im-plements the method of action (behavior) at time t according to a given behavior pattern, and monitors the results of implementing the behavior pattern.
Ключевые слова: искусственный интеллект, сенсор, беспроводная сеть, модель развития
Keywords: artificial intelligence, sensor, wireless network, development model
Просмотров: 306

4. Применение принципа целенаправленного поведения в когнитивной системе управления радиолокационной станцией [№1 за 2021 год]
Автор: Непряев А.А. (nepryaev@cps.tver.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем» (главный специалист);
Аннотация: Применение когнитивных технологий в радиолокации является быстро развивающейся обла-стью, обладающей множеством возможностей для инноваций. Существенным препятствием в этой дисциплине является отсутствие общего понимания того, как следует спроектировать архитектуру системы управления многофункциональной радиолокационной станцией, чтобы включить многочисленные петли обратной связи, обеспечивающие проявление познания. В радиолокационном сообществе до сих пор нет точного определения того, что отличает адаптивную систему от когнитивной. Целью данной работы являются расширение и обоснование списка элементов и качественных характеристик, которые должны присутствовать в радиолокационной системе для того, чтобы она классифицировалась как когнитивная. Предлагается применение метакогнитивного подхода для разработки модели целенаправленного поведения, которая выбирает наиболее выгодную стратегию и управляет когнитивными процессами, участвующими в обучении. Выбор действий, основанный на восприятии окружающей среды, является основной характеристикой когнитивной системы. В конечном счете процесс выбора действия приводит к задаче оптимизации, когда желательно выбрать действие с максимальным вознаграждением, которое определяется степенью схожести текущих внутреннего и внешнего состояний с целевым. Исходя из того, что радиолокационные системы не должны однозначно классифицироваться как когнитивные или некогнитивные, их следует оценивать по степени выраженности когнитивных функций. В статье предлагается градация когнитивных систем по принципу целенаправленного поведения элементов системы управления. Обоснована необходимость учета способности системы функционировать в режиме реального времени и вычислительной мощности как признака, определяющего степень выраженности ее когнитивных способностей.
Abstract: The application of cognitive technologies in radar is a rapidly developing area with many opportunities for innovation. A significant obstruction in this discipline is the lack of a common understanding of how the architecture of a multi-function radar control system should be designed to include multiple feedback loops that enable the manifestation of cognition. In the radar community, there is still no pre-cise definition of what distinguishes an adaptive system from a cognitive one. This work is intended to expand and substantiate the list of elements and qualitative characteristics that must be present in a radar system in order for it to be classified as cognitive. The author suggests the use of a metacognitive approach to developing a model of purposeful behavior that selects the most profitable strategy and controls the cognitive processes involved in learning. The action selection based on the perception of the environment is the fundamental characteristic of the cognitive system. Finally, the choosing process leads to the optimization problem, when it is de-sirable to choose the action with the maximum reward. This is determined by the degree of similarity of the current internal and external states with the target one. This is based on the principle that radar sys-tems should not be classified as cognitive or non-cognitive, but should be evaluated by the degree of severity of cognitive functions. The author suggests a gradation of cognitive systems based on the prin-ciple of purposeful behavior of control system elements. The article substantiates the need to consider the ability of the system to function in actual time and computing power as a sign that determines the degree of expression of its cognitive abilities.
Ключевые слова: когнитивная система, адаптивность, целенаправленное поведение, реальное время, радар
Keywords: cognitive system, adaptability, purposeful behavior, real time, radar
Просмотров: 292

5. Автоматизация задач повседневной деятельности как направление модернизации комплекса средств автоматизации морской спасательной операции [№1 за 2021 год]
Авторы: Карпов А.В. (KarpovAV@cps.tver.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем» (зав. отделением), кандидат технических наук; Сахаров А.А. (karpovav@cps.tver.ru) - Служба поисковых и аварийно-спасательных работ ВМФ (зам. начальника – главный инженер), кандидат технических наук;
Аннотация: Положительный опыт применения комплекса средств автоматизации морской спасательной операции, накопленный в ходе проведения поисковых и аварийно-спасательных работ на море, подтвердил правильность технических решений, заложенных в основу комплекса, и позволил определить подходы к его дальнейшему совершенствованию и модернизации. В статье сформулированы основные организационно-технические подходы к модернизации комплекса средств автоматизации морской спасательной операции: гибридный метод разработки специального ПО комплекса, способы формирования функциональных требований к модернизированному комплексу, обобщенный перечень сведений, накапливаемых и поддерживаемых комплексом в актуальном состоянии, основные принципы организации информационного взаимодействия между комплексами, распределенными между органами управления ВМФ разного уровня.
Abstract: The Armed Forces of the Russian Federation have phased in a marine rescue operation automation suite (MROAS) in August 2014. The suite is designed to automate the activities of specialists of the Navy search and rescue service during their daily activities, as well as when making decisions on search and rescue operations for emergency situations on Navy ships and vessels. The paper presents modern approaches to automating day-to-day tasks solved by specialists of the Navy search and rescue service: a hybrid method for developing special software, methods of forming functional requirements for a modernized MROAS, a generalized list of information that the suite ac-cumulates and keeps up to date, the basic principles of organizing information interaction between the suites distributed among the Navy command and control bodies at different levels.
Ключевые слова: поиск и спасание на море, система поддержки принятия решения, автоматизация системы поисково-спасательного обеспечения вмф, кса мсо, комплекс средств автоматизации морской спасательной операции
Keywords: search and rescue at sea, decision-making support system, automation of the navy search and rescue system, marine rescue operation automation suite, marine rescue operation automation suite
Просмотров: 262

6. Метод проверки тренажерных моделей на адекватность [№1 за 2021 год]
Авторы: Ильин В.А. (komandor.99@mail.ru) - Санкт-Петербургский филиал НИИ «Центрпрограммсистем» (профессор, старший научный сотрудник НИЛ), доктор военных наук; Кирюшов Н.П. (vikil.45@yandex.ru) - Военный институт (дополнительного профессионального образования) ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия» (доцент, профессор кафедры вооружения), кандидат технических наук;
Аннотация: В статье обоснована необходимость оценки качества имитационных моделей тренажерных си-стем и их адекватности реальным системам, описан метод оценки адекватности имитационных моделей. Имитационная модель должна обеспечивать требуемую точность и достоверность моделирования процессов. Достоверность результатов моделирования предполагает, что модель отвечает некоторым специфическим требованиям, позволяющим оценить ее качество. Оценка качества модели предполагает проверку на соответствие целям моделирования. В общем случае оценка свойств модели включает оценку ее адекватности, точности результатов моделирования (погрешности имитации), устойчивости результатов имитации исследуемых процессов, а также исследование чувствительности модели. Оценка адекватности модели отражает степень ее соответствия реальной системе. Алгоритм проверки адекватности модели состоит в сравнении выходов (откликов) модели и реальной си-стемы при одинаковых значениях входов. При этом используются статистические методы проверки гипотез, например, по t-критерию Стьюдента. Точность моделирования оценивается путем определения оценок математического ожидания и дисперсии отклонения компонент вектора откликов. Устойчивость результатов моделирования оценивается дисперсией значений отклика. Чувствительность имитационной модели означает степень изменения выходных параметров модели или откликов в зависимости от входящих характеристик. Методика оценки адекватности моделей включает этапы выбора критерия адекватности имитационной модели предмету исследования, производства измерений значений откликов реальной системы и имитационной модели, вычислительный этап с оценкой адекватности имитационной модели реальным системам, определение адекватности имитационной модели.
Abstract: The paper substantiates the necessity of assessing the quality of simulated models of trainer systems and their adequacy to actual systems and describes a method for evaluating the adequacy of simulation models. The simulated model must provide the required accuracy and reliability of the process simulation. The simulation validity assumes that the model meets some specific requirements that allow us to test its quality. The model quality analysis involves testing for compliance with the modeling goals. In general, the evaluation of the model properties includes the model adequacy assessment, the simulation results’ ac-curacy (simulation error), the stability of the simulation results of the studied processes, and the study of the model sensitivity. The model adequacy assessment reflects its compliance degree with the actual system. The algo-rithm for the model adequacy checking comprises comparing the outputs (responses) of the model and the actual system with the same input values. Here, statistical methods are used to test hypotheses, for example, by the t-Student criterion. The path of determining the estimates of the mathematical expectation and variance of the deviation of the components of the response vector tests the accuracy of the simulation. The variance of the flow values tests the stability of the simulation results. The simulated model sensitivity refers to the degree to which the model's output parameters or re-sponses change depending on the input characteristics. Methods of assessing the adequacy of the models include the steps of selection criterion of the va-lidity of the simulation model to the subject of the study, the production of measurements of the re-sponse values of the real system and the simulation model, the computational stage with the assessment of the adequacy of the simulation model to real systems, the determination of the adequacy of the simulation model. The evaluation method for assessing the models' adequacy includes the selecting stages the criteri-on for the adequacy of the simulation model to the subject of research, making measurements of the re-sponse values of the real system and the simulation model, the computational stage with the assessment of the adequacy of the simulation model to actual systems, determining the adequacy of the simulation model.
Ключевые слова: адекватность модели, учебная задача, тренажер, реальная система, натурный эксперимент, моделирование, критерий стьюдента, качество модели, имитационная модель, эффективность
Keywords: model adequacy, training problem, simulator, actual system, field experiment, modeling, student's criterion, model quality, simulation model, effectively
Просмотров: 319

7. Оценка качества тренажерных средств [№1 за 2021 год]
Авторы: Ильин В.А. (komandor.99@mail.ru) - Санкт-Петербургский филиал НИИ «Центрпрограммсистем» (профессор, старший научный сотрудник НИЛ), доктор военных наук; Пахомов Е.С. (komandor.99@mail.ru) - Военный институт дополнительного профессионального образования ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия» (доцент, зам. начальника института), кандидат военных наук;
Аннотация: Использование учебно-тренировочных средств требует оценки их эффективности для достижения целей обучения и подготовки. Эффективность тренажерных средств может быть определена только в процессе их использования по назначению, что не всегда возможно, то есть можно говорить только об эффективности подготовки с использованием тренажерных средств. Авторы статьи предлагают оценивать эффективность тренажеров и тренажерных комплексов через систему показателей их качеств. Критерием качества тренажерных средств может быть их способность реализовать программы обучения и подготовки. В соответствии с содержанием и структурой образовательного процесса, типом автономных тренажеров и тренажеров в составе тренажерных комплексов, этапов их жизненного цикла, условий эксплуатации в статье предлагается выделить четыре группы показателей качеств: дидактические, функциональные, технические и экономические, устанавливаются их взаимосвязи и методы оценки. Через показатели дидактических качеств можно оценить соответствие учебно-тренировочных средств требованиям образовательного процесса, его структуре и содержанию. Показатели функциональных качеств позволяют оценить возможности учебно-тренировочных средств по реализации дидактических требований образовательных программ. Показатели технических качеств оценивают характеристики учебно-тренировочных средств, обеспечивающие использование их в образовательном процессе. Экономические показатели отражают затраты на основных стадиях жизненного цикла учебно-тренировочных средств. Предлагаемая система качеств учебно-тренировочных средств наряду с системой оценки эффективности подготовки с их использованием позволяет обосновать целесообразность создания тренажерных средств, оптимизировать их структуру в зависимости от требований и задач подготовки.
Abstract: Using training tools requires an assessment of their effectiveness to achieve the goals of training and training. The effectiveness of training equipment can be determined only in the process of their intend-ed use, which is not always possible; we can only talk about the effectiveness of training using training equipment. The authors of the paper propose to test the effectiveness of simulators and training complexes through a system of indicators of their qualities. The quality criteria of training equipment can be their ability to implement training and training programs. In accordance with the content and structure of the educational process, the type of autonomous simulators and simulators as part of training complexes, the stages of their life cycle, and operating conditions, the paper proposes four groups of quality indi-cators: didactic, functional, technical, and economic, and establishes their relationships and evaluation methods. Through the indicators of didactic qualities, it is possible to assess the compliance of educational and training tools with the requirements of the educational process, its structure, and content. Indica-tors of functional qualities allow us to evaluate the capabilities of training tools for implementing the didactic requirements of educational programs. Indicators of technical qualities evaluate the character-istics of training tools that ensure their use in the educational process. Economic indicators allow us to estimate the costs at the primary stages of the life cycle of training equipment. Economic indicators allow us to estimate the costs at the primary stages of the life cycle of training equipment. The proposed system of qualities of training equipment, along with a system for evaluating the effectiveness of training with their use, allows us to justify the feasibility of creating training equipment, optimize their structure depending on the requirements and problems of training.
Ключевые слова: эффективность, дидактика, качество, компетенции, критерий эффективности, образовательный процесс, требования, тренажер, тренажерный комплекс, учебно-тренировочные средства, функции, боевая подготовка
Keywords: effectively, didactics, quality, the competence, efficiency criterion, educational process, requirements, simulator, training set, training facilities, functions, combat training
Просмотров: 333

8. Оценка эффективности тренажерной подготовки методом целевого управления [№1 за 2021 год]
Авторы: Ильин В.А. (komandor.99@mail.ru) - Санкт-Петербургский филиал НИИ «Центрпрограммсистем» (профессор, старший научный сотрудник НИЛ), доктор военных наук; Савватеев А.С. (vikil.45@yandex.ru) - Военный институт (дополнительного профессионального образования) ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия» (доцент, профессор кафедры боевого применения оружия), кандидат военных наук;
Аннотация: Широкое использование в образовательном процессе учебных заведений и в системе боевой подготовки тренажерных средств определяет актуальность разработки методов обоснования тренажерных средств, оценки их эффективности и эффективности тренажерной подготовки. Одним из таких методов может быть метод целевого управления, предлагаемый в настоящей статье и ранее не использовавшийся в этой предметной области. Метод целевого управления подготовкой предполагает определение целей подготовки и требований к ее средствам, структуры и содержания, а также оценки результатов подготовки. В статье обоснован выбор различных тренажеров и методов оценки эффективности подготовки для разных категорий обучающихся. Исходя из функций деятельности обучающихся предложены и обоснованы классификация деятельности обучаемых операторов и их разделение на три категории, три уровня. В соответствии с принятой классификацией определяются требования к тренажерным средствам и организации тренажерной подготовки. В организацию тренажерной подготовки на основе метода целевого управления положены методы формирования заданий обучающимся в соответствии с целями подготовки и оценка ее результатов, в том числе автоматизация оценки подготовки. Предлагается следующий порядок разработки математического обеспечения автоматизации оценки подготовки: выбор контролируемых параметров и разработка целевой функции, разработка параметров и шкал оценок упражнения, разработка текстов и алгоритма предъявления рекомендаций. Метод целевого управления для оценки эффективности тренажерной подготовки выработан на основе более чем десятилетнего опыта использования тренажеров в образовательном процессе и личного участия авторов в их создании и использовании.
Abstract: The extensive use of educational processes of educational institutions and in the system of combat training determines the relevance of the development of methods for justifying training equipment, evaluating their effectiveness and the effectiveness of training provides. One of these methods may be the target management method, proposed in this paper and not previously used in this subject area. The method of targeted training management involves determining the goals of training and the re-quirements for its means, the structure, and content of training, and testing the results of training. The paper justifies the choice of different categories of students of different simulators and meth-ods for evaluating the effectiveness of training for different students’ categories. Based on the func-tions of the students' activities, the authors propose and justify the activity classification of the trained operators and their division into three categories, three levels. Under the accepted classification, the authors define the requirements for training equipment and the organization of training equipment. Methods of forming assignments for students under the objectives of training and evaluation of its re-sults, including automation of training assessment, are fundamental in the organization of simulator training based on the method of target management. The paper suggests the following procedure for the development of mathematical software automate the assessment of the preparation: the choice of control parameters and the objective function devel-opment, the parameters and rating scales exercises development, the drafting of the algorithm and pro-vide recommendations. The target management method for evaluating the effectiveness of simulator training is developed because of over ten years of experience in using simulators in the educational process and the authors’ personal participation in their creation and use.
Ключевые слова: информационная модель, целевое управление, целевая функция, учебно-познавательная деятельность, упражнение, тренажер, подготовка, оценка, оператор, обучение, навык, метод, эффективность
Keywords: information model, target management, objective function, educational and cognitive activity, exercise, simulator, training, estimation, operator, the training, skill, the method, effectively
Просмотров: 366

9. Использование энтропийных характеристик сетевого трафика для определения его аномальности [№1 за 2021 год]
Автор: Ефимов А.Ю. (efimovay@cps.tver.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем» (зав. отделом);
Аннотация: Количество и масштабы сетевых компьютерных атак (вторжений) постоянно растут, что делает высокоактуальной задачу их оперативного обнаружения. Для этого применяются системы обнаружения вторжений уровня сети, опирающиеся на два подхода – обнаружение злоупотреблений и обнаружение аномалий, причем второй подход видится более перспективным в условиях постоянного появления новых и модифицированных видов вторжений. Основными объектами примене-ния техник обнаружения аномалий являются атаки массового характера (DoS- и DDoS-атаки, сканирования, распространение вирусов-червей и т.п.), которые трудно обнаружить другими (например, сигнатурными) методами, так как в их основе часто лежат штатные сетевые взаимодействия. Метод анализа энтропии для обнаружения аномалий сетевого трафика по сравнению со многими другими методами характеризуется достаточно простой реализацией и скоростью работы. Применение метода основано на общем предположении, что аномальный трафик более упорядочен или структурирован, чем обычный трафик, в одних параметрах и более хаотичен в других, что проявляется в виде снижения или роста энтропии этих параметров. Данная статья посвящена определению характера влияния атак на энтропию таких параметров трафика, как IP-адреса источника и назначения, а также порт назначения, рассматривая в качестве объектов DoS- и DDoS-атаки нескольких разновидностей. Описывается подход к определению энтропии (с использованием энтропии Шеннона). Приведены результаты проведенного автором моделирования, наглядно демонстрирующие неоднозначность влияния атак на энтропийные характеристики. Показана явная зависимость характера влияния (снижение или рост) от таких факторов, как источник, цель, мощность атаки, а также распределение нормального трафика. Сделаны выводы о возможности эффективного обнаружения аномалий, соответствующих DoS- и DDoS-атакам, путем анализа энтропии параметров сетевого трафика, но только при условии проведения данного анализа с учетом распределения нормального трафика и объемных характеристик нормального и суммарного трафиков.
Abstract: The number and scale of network computer attacks (intrusions) are constantly growing, which makes the problem of their prompt detection highly relevant. For this, network-level intrusion detection sys-tems are used, based on two approaches – abuse detection and anomaly detection, and the second ap-proach is more promising in the face of the constant appearance of new and modified types of intru-sions. The main objects of application of anomaly detection techniques are mass attacks (DoS- and DDoS attacks, scanning, spreading of worm viruses, etc.), which are difficult to detect by other (for ex-ample, signature-based) methods, since they are often based on regular network interactions. The entropy analysis method for detecting network traffic anomalies, compared to many other methods, is characterized by sufficient simplicity of implementation and speed of operation. The appli-cation of the method is based on the general assumption that abnormal traffic is more ordered or struc-tured than normal traffic in some parameters and more chaotic in others, which manifests itself as a de-crease or increase in the entropy of these parameters. This paper is devoted to determining the nature of the impact of attacks on the entropy of such traf-fic parameters as the source and destination IP addresses, as well as the destination port, considering several types of DoS- and DDoS attacks as objects. The author describes an approach to determining entropy (using Shannon entropy). The paper presents the results of the author's model, which reveal the ambiguity of the impact of attacks on entropy characteristics. The results show a clear dependence of such inpact (decrease or increase) depends on factors such as the source, target, attack power, and dis-tribution of normal traffic. Conclusions are made about the possibility of effective detection of anomalies corresponding to DoS and DDoS attacks by analyzing the entropy of network traffic parameters, but only if this analysis is carried out taking into account the distribution of normal traffic and the volumetric characteristics of normal and total traffic.
Ключевые слова: обнаружение вторжений, компьютерная атака, обнаружение аномалий, анализ энтропии, сетевой трафик, атака отказа в обслуживании, распределенная атака отказа в обслуживании
Keywords: intrusion detection, computer attack, anomaly detection, entropy analysis, network traffic, denial of service attack, distributed denial of service attack
Просмотров: 333

10. Обнаружение аномалий сетевого трафика методом глубокого обучения [№1 за 2021 год]
Авторы: Зуев В.Н. (zvn_tver@mail.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем», Тверской государственный технический университет (зав. лабораторией), Аспирант ;
Аннотация: В статье рассматривается применение машинного обучения для обнаружения аномалий в сетевом трафике. В качестве инструмента используются искусственные нейронные сети глубокого обучения. Исследуется эффективность использования нейронных сетей глубокого обучения с использованием набора данных NSL-KDD. Главная особенность этого набора данных – несбалансированность классов. Описывается метод эффективного использования целевой функции для обучения нейронной сети методом обратного распространения ошибки на несбалансированных примерах. Применение данного алгоритма сопряжено с рядом сложностей, главная из которых – обеспечение приемлемой способности к обобщению нейронной сети. Способность к обобщению полученных знаний является одним из важнейших свойств нейронной сети и заключается в генерации нейронной сетью ожидаемых значений на данных, непосредственно не участвующих в процессе обучения. Однако использование зашумленных и ошибочных данных может привести к переобучению и снижению способности к обобщению обученной нейронной сети. Предложенный метод позволяет более эффективно рассчитывать значение целевой функции, лежащей в основе алгоритма обратного распространения ошибки. Он хорошо подходит для использования неоднородных выборок при обучении нейронных сетей данных, а также учета при обучении априорной информации о ценности отдельных примеров. В статье приведен алгоритм работы данного метода. Его использование позволяет повысить точность работы нейронной сети для задач классификации и аппроксимации. Экспериментальные результаты показали, что данный метод хорошо подходит для выявления аномалий в сетевом трафике.
Abstract: The paper discusses the machine learning application for detecting anomalies in network traffic. Artifi-cial neural networks of deep learning are used as a tool. In this paper, the NSL-KDD data set is ana-lyzed and used to study the effectiveness of deep learning neural networks in detecting anomalies in network traffic patterns. The most important aspects of this dataset are the imbalanced class distribu-tion. The paper describes the method of effective usage of objective functions backpropagation algo-rithms in order to train the neural network on imbalanced samples. Using the backpropagation algo-rithm is connected with many difficulties. The major problem is the ability to generalize the neural network. The ability to generalize is the most important characteristic of a neural network. It is mean that trained on studying data neural network is capable to produce output value by using unknown da-ta. However, using for training noisy data decreases the ability to generalize the neural network. The proposed method makes it possible to more efficiently calculate the value of the aim function, which is the basis of the error back-propagation algorithm. The method is well fit for the heterogeneous sample and can use priority information about the sample’s significance. The pepper described an algo-rithm of the method. Using this method will improve the accuracy of the neural network for classifica-tion and regression problems. The experimental result shows that it well suits the designed method for network anomaly detec-tions.
Ключевые слова: пк «ребус-сов», машинное обучение, нейронная сеть, обнаружение аномалий, аномалии сетевого трафика, глубокое обучение, компьютерная атака, обнаружение вторжений
Keywords: pc "rebus-sov", machine learning, neural network, anomaly detection, network traffic anomalies, deep learning, computer attack, intrusion detection
Просмотров: 334

| 1 | 2 | 3 | Следующая →