На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2020 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,425
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,932
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,455
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,414
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 8847
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 165
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 255
Десятилетний индекс Хирша: 20
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2020 год: 165
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2020 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 4

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2020 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Марта 2021

Статьи из выпуска № 4 за 2019 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

21. Подходы к разработке и отладке симуляторов на основе QEMU с помощью высокоуровневого языка описания архитектур PPDL [№4 за 2019 год]
Авторы: Дроздов А.Ю., Фонин Ю.Н., Перов М.Н., Герасимов А.С.
Просмотров: 3381
В статье описывается подход к разработке и отладке симуляторов на базе бинарной трансляции QEMU (Quick EMUlator), основанный на использовании высокоуровневого языка описания архитектур PPDL (Processor and Periphery Description Language). Применение бинарной трансля-ции в симуляторах позволяет ускорить работу на несколько порядков относительно симуляторов-интерпретаторов инструкции, а использование именно QEMU предоставляет широкий спектр возможностей как для отладки ПО, так и для динамического анализа приложений. Поэтому симуля-торы на основе бинарной трансляции, в частности QEMU, представляют интерес для разработчиков как систем на кристалле уровня системы, так и встроенного ПО. Однако процесс разработки бинарных трансляторов более сложен и трудоемок, чем разработка симулятора-интерпретатора инструкций. В отличие от симулятора-интерпретатора для создания QEMU-симулятора инструкции моделируемого процессора необходимо описать в виде последовательности так называемых tcg-микроинструкций. Основная сложность заключается в отладке такого симулятора, поскольку последовательность tcg-инструкций не исполняется непо-средственно, а транслируется в двоичный код хост-машины. Поэтому в отличие от интерпретатора невозможно использовать стандартные средства отладки для локализации ошибок, допускаемых программистом при описании инструкций в виде tcg-кода. Упростить задачу разработки QEMU-симулятора можно с помощью языка описания архитектур PPDL. Компилятор PPDL автоматически генерирует как симулятор-интерпретатор, так и набор компонент для QEMU-симулятора. Симулятор-интерпретатор генерируется в виде исходного кода на С++, что дает возможность отладки PPDL-описания ядра с помощью стандартного отладчика С\С++, например gdb или Microsoft Visual Studio. После отладки с помощью интерпретатора PPDL-описания посредством компилятора PPDL можно сгенерировать tcg-описания инструкций для QEMU. Таким образом, использование PPDL позволяет избежать отладки симулятора на уровне tcg-кода и, как следствие, существенно ускорить и упростить процесс разработки.

22. Проектирование быстрой программной реализации специализированной нейросетевой архитектуры с разреженными связями [№4 за 2019 год]
Автор: Федоренко Ю.С.
Просмотров: 2274
Статья посвящена разработке быстрой программной реализации специализированной нейросетевой архитектуры. Конструирование признаков является важнейшим этапом в решении любой задачи машинного обучения. Алгоритмы ручного отбора признаков в настоящее время теряют свою популярность в ряде задач, уступая глубоким нейросетям. Однако применение глубоких моделей ограничено в задачах онлайнового (динамического) обучения, поскольку они не способ-ны обучаться в режиме реального времени. Кроме того, их использование в высоконагруженных системах затруднительно из-за вычислительной сложности. В одной из работ автором совместно с коллективом была предложена архитектура нейронной сети, позволяющая осуществлять автоматический подбор признаков и при этом обучаться в режиме реального времени. Однако специфическая разреженность связей в этой архитектуре затрудняет ее реализацию на базе стандартных библиотек для работы с глубокими нейросетями. Поэтому было принято решение сделать собственную реализацию предложенной архитектуры. В статье рассмотрены структуры данных и алгоритмы, разработанные при написании программной реализации. Подробно описан процесс обработки примеров с позиции программной си-стемы при предсказании и обучении модели. Для более полного описания особенностей реализа-ции системы приведены UML-диаграммы классов, последовательностей и активности. Проведены эксперименты по сравнению быстродействия созданной реализации и реализаций аналогичной нейросетевой архитектуры на базе библиотек для работы с глубокими нейросетями. Анализ показал, что разработанная реализация работает на порядок быстрее реализаций на базе фреймворков для глубокого обучения. Такое ускорение связано с тем, что она оптимизирована под конкретную нейросетевую архитектуру в отличие от библиотек, рассчитанных на работу с широким классом нейронных сетей. Также экспериментальный анализ показал, что разработанная реализация нейросети работает всего на 20–30 % медленнее, чем простая логистическая регрессия с хешированием признаков, что позволяет использовать ее в высоконагруженных системах.

23. Разработка импульсной нейронной сети с возможностью скоростного обучения для нейтрализации DDoS-атак [№4 за 2019 год]
Авторы: Пальчевский Е.В., Христодуло О.И.
Просмотров: 4026
Эффективное обеспечение доступности данных является одной из ключевых задач в области информационной безопасности. Зачастую доступность информации нарушают DDoS-атаки. Несовершенство современных методов защиты от атак внешним несанкционированным трафиком при-водит к тому, что многие компании, ресурсы которых имеют выход в сеть Интернет, сталкиваются с недоступностью собственных сервисов, предоставляющих различные услуги/информацию. Как следствие – финансовые потери компании от простоя оборудования. Для решения данной проблемы разработана импульсная (спайковая) нейронная сеть для защиты от атак внешним несанкционированным трафиком. Основными преимуществами разработанной спайковой нейронной сети являются высокая скорость самообучения и быстрое реагирование на DDoS-атаки (в том числе и на неизвестные). Разработан новый метод самообучения импульсной нейронной сети, в основу которого входит равномерная обработка спайков каждым нейроном. За счет этого нейронная сеть в кратчайшие сроки обучается, как следствие – быстро и эффективно отфильтровывает атаки внешним несанкционированным трафиком. Также проведено сравнение разработанной спайковой нейронной сети с аналогичными решениями по защите от DDoS-атак. В результате сравнения выявлено, что разработанная нейронная сеть более оптимизирована под высокие нагрузки и способна в кратчайшие сроки обнаружить и нейтрализовать DDoS-атаки. Проведена апробация разработанной импульсной нейронной сети в условиях простоя и в режиме защиты от DDoS-атак. В результате данного тестирования получены нагрузочные значения на ресурсы вычислительного кластера. Длительное тестирование импульсной нейронной сети показывает достаточно низкую нагрузку на центральный процессор, оперативную память и твердо-тельный накопитель при массивных DDoS-атаках. Таким образом, оптимальная нагрузка не только повышает доступность каждого физического сервера, но и предоставляет возможность параллельного запуска ресурсоемких вычислительных процессов без какого-либо нарушения функционирования рабочей среды. Тестирование проводилось на серверах вычислительного кластера, где импульсная нейронная сеть показала стабильную работу и эффективно защищала от DDoS-атак.

24. Реализация экспертной системы для оценки инновационности технических решений [№4 за 2019 год]
Авторы: Иванов В.К., Образцов И.В., Палюх Б.В.
Просмотров: 2604
Представлено возможное решение задачи алгоритмизации количественной оценки показателей инновационности технических изделий, изобретений, технологий. Введены понятия технологической новизны, востребованности и имплементируемости – составных частей критерия инновационности продукта. Предложены модель и алгоритм вычисления каждого из указанных показателей инновационности в условиях неполноты и неточности, а иногда и противоречивости исходной информации. В статье описывается разработанное специализированное ПО, которое является перспективным методологическим инструментом для использования интервальных оценок в соответствии с теорией свидетельств. Эти оценки применяются при анализе сложных многокомпонентных систем, агрегации больших объемов нечетких и неполных данных различной структуры. Представ-лены состав и структура мультиагентной экспертной системы, назначение которой – групповая обработка результатов измерений и оценок значений показателей инновационности объектов. Определяются активные элементы системы, их функциональность, роли, порядок взаимодействия, входные и выходные интерфейсы, общий алгоритм функционирования ПО. Описывается реализация программных модулей, приводится пример решения конкретной задачи по определению уровня инновационности технических изделий. Разработанные подход, модели, методика и ПО могут быть использованы в реализации технологии хранилища характеристик объектов, обладающих значительным инновационным потенциалом. Формализация исходных данных задачи существенно повышает адаптивность предложенных методов к различным предметным областям. Появляется возможность обработки данных различной природы, полученных в результате опроса экспертов, из поисковой системы или даже с измерительного устройства, что способствует повышению практической значимости представленной разработки.

25. Управление состояниями промышленных технологий на основе критерия риска [№4 за 2019 год]
Авторы: Бакасов С.Р., Санаева Г.Н., Богатиков В.Н.
Просмотров: 1938
Работа посвящена исследованию концептуальной постановки задачи управления состояниями промышленных технологий. Рассмотрено управление потенциально опасной технологией селективной очистки хвостовых газов производства неконцентрированной азотной кислоты. Это является приложением идеи управления состояниями. В данном приложении управление состояниями тесно связано с управлением безопасностью промышленных систем. Одной из проблем синтеза систем управления безопасностью промышленных технологий является наличие неопределенности в знаниях о физико-химических процессах, а также неопределенности, связанной с влиянием случайных возмущений. Это порождает необходимость разработки новых методов синтеза систем управления технологической безопасностью, а также совершенствования существующих систем. Перспективным подходом для такого рода динамических процессов, протекающих в слабоструктурированных и плохо формализуемых средах, являются методы реализации механизмов целеполагания и пересмотра критериев качества управления. Эти методы базируются на фундаментальных знаниях. Различного типа дефекты находят отражение в переменных состояния технологических процессов. Нарушения могут порождаться дефектами систем управления, технологического оборудования, в самом технологическом процессе. Все-возможные повреждения в технологической системе (несоответствие требованиям исходных материалов, несоблюдение требований нормативно-технических документов, человеческий фактор) приводят к сходным результатам. Это говорит о сложности как проведения процедуры диагноза, так и формирования критериев оценки состояний. С точки зрения управления система обеспечения технологической безопасности является в настоящее время многоуровневой иерархически организованной технологической системой. Основная цель таких систем – своевременное обнаружение неисправностей и принятие мер по устранению их первопричин. В работе рассматривается многоуровневая организация системы обеспечения технологической безопасности. В качестве приложения к предложенному подходу рассматривается многоуровневая организация системы обеспечения технологической безопасности процесса селективной очистки газов производства слабой азотной кислоты. Предложены основной критерий управления технологий – критерий риска ведения технологического процесса и импульсная модель критерия. Управление строится на основе управления с предсказанием. Применение разработанной системы позволило не только повысить экономические показатели, но и уменьшить загрязнение воздушного бассейна.

26. Эволюция и особенности гиперконвергентных инфраструктур [№4 за 2019 год]
Автор: Лисецкий Ю.М.
Просмотров: 4052
Статья посвящена гиперковергентным инфраструктурам, которые в настоящее время весьма востребованы предприятиями и организациями для построения гибкой ИТ-инфраструктуры об-лачного уровня, не используя для этого публичные ресурсы, а размещая оборудование в собственных центрах обработки данных или в частных облаках. Рассмотрены эволюция гиперконвергентных инфраструктур, их особенности и преимущества. Появление гиперконвергентных инфраструктур является закономерным этапом развития ИТ-инфраструктур и следующим логическим шагом от конвергентных инфраструктур. Концепция конвергентных инфраструктур предполагает комбинирование нескольких инфраструктурных компонентов в предварительно интегрированный комплекс с помощью связующего ПО. Эта кон-цепция, в свою очередь, является развитием традиционных подходов к построению ИТ-инфраструктуры. Гиперконвергентные инфраструкутры развивают концепцию конвергентных структур, добавляя в нее понятие модульности. Благодаря этому все необходимые виртуализиро-ванные вычислительные ресурсы, сетевые системы и системы хранения данных работают автономно внутри отдельных модулей, которые представляют собой готовые виртуализированные вычислительные ресурсы. Они, как правило, объединяются в группы, чтобы обеспечить отказо-устойчивость, высокую производительность и гибкость в создании ресурсных пулов. Одна из основных причин актуальности гиперконвергентных инфраструкутр заключается в том, что не все организации и предприятия для снижения затрат на построение собственной ИТ-инфраструктуры готовы перевести свои сервисы и приложения в публичное облако, хотя многие из них заинтересованы в реализации преимуществ облачных технологий в собственной инфраструктуре, а гиперконвергентные инфраструктуры дают возможность это сделать. Они являются альтернативой аренды облачных сервисов у сторонних компаний-провайдеров услуг, так как с их помощью стало возможным развертывание собственных частных облаков, которыми полностью распоряжаются организации и предприятия. Поэтому гиперконвергентная инфраструктура стала доминирующей аппаратной платформой для размещения частных облаков, виртуальных рабочих мест и сред разработки новых приложений.

← Предыдущая | 1 | 2 | 3