Авторитетность издания
ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№3
Ожидается:
13 Сентября 2024
Статьи журнала №2 2024
1. Вычисления обратных функций распределений: алгоритмы и программы [№2 за 2024 год]Авторы: Агамиров Л.В. (mmk@mati.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (профессор), доктор технических наук; Агамиров В.Л. (avl095@mail.ru) - Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (аналитик), кандидат технических наук; Вестяк В.А. (kaf311@mai.ru) - Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (зав. кафедрой), доктор физико-математических наук;
Аннотация: Точный расчет ряда функций распределения случайных переменных в прикладных задачах математической статистики вызывает существенные вычислительные трудности, обусловленные наличием бесконечных пределов интегрирования, необходимостью минимизации целевых функций и отсутствием удовлетворительных аппроксимаций. Для решения поставленных задач авторами данной статьи получены точные аналитические соотношения, позволяющие производить численное интегрирование функций распределения коэффициента вариации и нецентрального распределения Стьюдента, сводящееся к вычислению однократных интегралов. Обратные функции распределения определяются минимизацией на основе симплекс-метода Нелдера–Мида. Аналогично решается задача точного вычисления числовых характеристик порядковых статистик. Разработаны алгоритмы и программы на Javascript с открытым кодом для реализации указанных вычислительных задач. Расчеты иллюстрируются графиками и таблицами, в которых представлены результаты вычисления квантилей нецентрального t-распределения Стьюдента в диапазоне объемов выборки от 3 до 50, вероятностей от 0,01 до 0,99 и доверительных вероятностей 0,9, 0,95 и 0,99. Время расчета в полном диапазоне всех параметров составляет не более 10–15 секунд на компьютере средней производительности, точность расчета – порядка 10-5. Отмечается, что основные временные затраты составляет численное интегрирование в связи с наличием бесконечных пределов интегрирования, в то время как минимизация осуществляется довольно быстро (не более 20–30 итераций). В статье также представлены результаты вычислений квантилей относительных коэффициентов вариации для объемов выборки 3–10, генеральных коэффициентов вариации 0,05, 0,3, 0,5 и вероятностей в диапазоне от 0,01 до 0,99. Выполнены сравни-тельные расчеты числовых характеристик нормальных и вейбулловских порядковых статистик, полученных прямым интегрированием и соответствующими аппроксимациями. В рассматриваемых программах применяются лишь простейшие и достаточно точные аппроксимации стандартных распределений: нормального распределения, гамма-функции, неполной гамма-функции. Разработанные алгоритмы пригодны для широкого класса непрерывных распределений, обратные функции которых не имеют приемлемых аппроксимаций.
Abstract: In applied problems of mathematical statistics, the exact calculation of some distribution functions of random variables causes significant computational difficulties due to infinite integration limits, the need to minimize objective functions, and the lack of satisfactory approximations. To solve these problems, the authors of the paper have obtained exact analytical relations that allow numerical integration of the distribution functions of a variation coefficient and the non-central Student distribution, which are reduced to calculating single integrals. Inverse distribution functions are determined by minimization based on the Nelder–Mead simplex method. The problem of accurately calculating the numerical characteristics of order statistics is solved in a similar way. The paper describes the developed algorithms and open source JavaScript programs to implement these computational tasks. The calculations are illustrated by graphs and tables that present the results of calculating non-central Student t-distribution quantiles in a range of sample sizes from 3 to 50, probabilities from 0.01 to 0.99 and confidence probabilities of 0.9, 0.95 and 0.99. The calculation time in the full range of all parameters is no more than 10-15 seconds on an average-performance computer. The calculation accuracy is about 10-5. It is noted that the main time expenditure is numerical integration due existing infinite integration limits, while minimization is quick (no more than 20–30 iterations). The paper also presents calculations results of relative variation coefficient quantiles for sample sizes of 3–10, general variation coefficients of 0.05, 0.3 and 0.5 and probabilities in the range from 0.01 to 0.99. There are also comparative calculations of the numerical characteristics of normal and Weibull order statistics obtained by direct integration and corresponding approximations. The programs under consideration use only the simplest and fairly accurate approximations of standard distributions: normal distribution, gamma function, incomplete gamma function. It is noted that the developed algorithms are suitable for a wide class of continuous distributions with their inverse functions that have no acceptable approximations.
Ключевые слова: распределение Вейбулла, нормальное распределение, распределение порядковых статистик, точное распределение коэффициента вариации, нецентральное распределение Стьюдента, javascript, алгоритмы и программыKeywords: Weibull distribution, normal distribution, order statistics distribution, variation coefficient exact distribution, non-central Student distribution, javascript, algorithms and programs
Просмотров: 587
2. Глобальная оптимизация на основе гибридизации алгоритмов роя саранчи и колонии пауков [№2 за 2024 год]
Авторы: Родзин С.И. (srodzin@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (доцент, профессор), кандидат технических наук;
Аннотация: Перспективным решением задач глобальной оптимизации являются метаэвристики, инспирированные природой. Они представляют собой недетерминированные алгоритмы, исследующие пространство поиска решений, обучающиеся в процессе поиска, не привязанные к конкретной задаче, хотя и не гарантирующие точного решения. Целью данного исследования является разработка эффективного алгоритма для решения прикладных проблем глобальной оптимизации многомерных мультиэкстремальных функций, встречающихся в задачах вычислительной филогенетики, при проектировании электрических схем, расчетах инженерной безопасности зданий, калибровке моделей распространения радиосигналов и в других. Для достижения этой цели предложен гибридный алгоритм, моделирующий паттерны поведения роя саранчи и колонии пауков. Основное внимание уделено снижению вероятности преждевременной сходимости гибридного алгоритма, поддержке баланса между скоростью сходимости алгоритма и диверсификацией пространства поиска решений (интенсификация/диверсификация). Приводятся этапы модифицированных алгоритмов колонии пауков и роя саранчи, моделирующих различные паттерны их поведения, что позволяет снизить влияние очень хороших или плохих решений на процесс поиска. Гибридизация алгоритмов осуществляется путем их последовательной комбинации (препроцессор/постпроцессор). Алгоритм экспериментально протестирован на семи известных многомерных функциях. Результаты сопоставлены с конкурирующими алгоритмами роя частиц, дифференциальной эволюции, колонии пчел. Предлагаемый алгоритм обеспечивает лучшие результаты для всех рассмотренных функций. Проверка полученных результатов с использованием Т-критерия суммы рангов Уилкоксона для независимых выборок показала, что результаты по алгоритму являются статистически значимыми. Разработанное программное приложение предназначено для использования в рамках университетского курса по машинному обучению и биоинспирированной оптимизации, а также для решения широкого круга научно-прикладных задач поисковой оптимизации.
Abstract: A promising solution to global optimization problems are metaheuristics inspired by nature. They are non-deterministic algorithms that explore solution search space, learn in the search process; they are not tied to a specific task, although they do not guarantee accurate solutions. The purpose of this study is to develop an effective algorithm for solving applied problems of global optimization of multidimensional multi extreme functions in computational phylogenetics problems, in designing electrical circuits, calculations of building engineering safety, calibration of radio propagation models, and others. To achieve this goal, the authors of the paper propose a hybrid algorithm that simulates behavior patterns of a locust swarm and a spider colony. The paper focuses on the issue of reducing the probability of hybrid algorithm premature convergence, maintaining a balance between an algorithm convergence rate and the diversification of a solution search space (intensification/diversification). The paper presents the stages of modified algorithms for a spider colony and a locust swarm that model various patterns of their behavior, which reduces the effect of very good or bad decisions on the search process. The algorithms are hybridized by their sequential combination (preprocessor/postprocessor). The algorithm was tested on seven known multidimensional functions. The results were compared with competing algorithms for a particle swarm, a differential evolution, and a bee colony. The proposed algorithm provides the best results for all considered functions. Verification of the results obtained using the Wilcoxon sum of ranks T-test for independent samples showed that the algorithm results are statistically significant. The developed software application is intended for using in terms of a university course on machine learning and bioinspired optimization, as well as for solving a wide range of scientific and applied problems of search engine optimization.
Ключевые слова: критерий Уилкоксона, глобальный оптимум, агент, рой саранчи, колония пауков, паттерн поведения, интенсификация поиска, диверсификация поиска, тестовая функция, алгоритмKeywords: Wilcoxon test, global optimum, agent, locust swarm, spider colony, behavior pattern, search intensification, search diversification, test function, algorithm
Просмотров: 477
3. Представление экономической концепции кластера с помощью специализированной онтологии [№2 за 2024 год]
Авторы: Напольских Д.Л. (NapolskihDL@yandex.ru) - Поволжский государственный технологический университет (доцент), кандидат экономических наук;
Аннотация: Объектом исследования является специализированная онтология как форма представления экономической концепции кластера для применения в интеллектуальных системах, предметом – иерархия понятий (классов) онтологии домена «Кластеры» и структура отношений между ними. Методологический инструментарий исследования составляют онтологический язык OWL второй версии, редактор онтологий и фреймворк для построения баз знаний Protégé, программные инструменты работы с онтологиями. В статье предлагается структурная схема, отражающая соотношение применяемых в рамках исследования инструментов. Описана последовательность этапов разработки специализированной онтологии для представления экономической концепции: определение перечня основных классов понятий онтологии, формирование таксономической иерархии предметной онтологии, разработка структуры составных понятий, входящих в онтологию, определение отношений между элементами онтологии. Представлен перечень основных классов онтологии домена «Кластеры», разработана таксономическая иерархия кластеров и экономических систем кластерного типа. В ходе исследования проведена систематизация совокупности используемых в рамках онтологии отношений. Помимо стандартных для Protégé универсальных отношений между объектом и классом, а также между подклассом и классом, были выделены 17 типов отношений, необходимых для полного представления концепции кластера. Предлагаемая онтология домена «Кластеры» является основой для интеллектуального анализа различных данных о кластерах в рамках научно-исследовательских задач и при реализации кластерной политики. Представленные в работе результаты являются основой для дальнейших исследований процессов интеграции инновационных кластеров, цифровых платформ и экосистем в контексте проблем управления региональным развитием.
Abstract: The object of the research a specialized ontology as a form representing the economic concept of a cluster for using in intelligent systems. The subject of the research is the hierarchy of concepts (classes) of the “Clusters” domain ontology and the structure of relations between them. The methodological tools of the research are the second-version OWL ontological language, an ontology editor and the Protégé framework for building knowledge bases, software tools for working with ontologies. The paper proposes a block diagram describing the ratio of the tools used in the study. It also describes a sequence of development stages for a specialized ontology to present an economic concept: a definition of the list of ontology concept main classes; forming a taxonomic hierarchy of a subject ontology; developing the structure of composite concepts included in the ontology; a definition of relations between ontology elements. The paper presents a list of the main ontology classes of the “Clusters” domain, the developed taxonomic hierarchy of clusters and cluster-type economic systems. The study involved the arrangement of the relations used in terms of the ontology. In addition to the Protégé standard universal relations between an object and a class (IsA), as well as between a subclass and a class (AKO), the paper has identified 17 types of relations necessary for a complete representation of the cluster concept. The proposed ontology of the “Clusters” domain is the basis for the intellectual analysis of various data on clusters in terms of research tasks and cluster policy. The results presented in the paper are the basis for further studies of the integration processes for innovation clusters, digital platforms and ecosystems in the context of regional development management problems.
Ключевые слова: Web ontology language, protege, тезаурус, специализированная онтология, семантические технологии, граф знаний, цифровизация управления регионом, кластеризацияKeywords: Web ontology language, protege, thesaurus, specialized ontology, semantic technologies, knowledge graph, region management digitalization, clusterization
Просмотров: 493
4. Применение глубокого обучения в интерфейсах мозг–компьютер для распознавания движений [№2 за 2024 год]
Авторы: Павленко Д.В. (pavlenkoprog@gmail.com) - Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского (программист), Аспирант ; Татарис Ш.Э. (Tataris.shevkhie1@gmail.com) - Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского (лаборант); Овчаренко В.В. (rk_vladimir@mail.ru) - Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского (доцент, зав. лабораторией), кандидат математических наук;
Аннотация: Перспективными направлениями применения машинного обучения являются анализ электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и разработка нейроинтерфейсов, которые служат для помощи людям с ограниченными возможностями, а также в реабилитационных процедурах. Использование искусственных нейронных сетей позволяет значительно упростить разработку подобных устройств. Нейросети дают возможность автоматически выделять паттерны ЭЭГ, связанные с определенными состояниями, и проводить сложную обработку сигнала в режиме реального времени. Важным аспектом при создании нейроинтерфейсов является разработка программного обеспечения, способного детектировать и классифицировать движения пользователя. В рамках данного исследования решались задачи классификации паттернов сенсомоторных ритмов ЭЭГ, которые связаны с воображаемыми и реальными произвольными движениями верхних конечностей. Была разработана модель по аналогии с архитектурой модели EEGNet. Данная модель предназначена для анализа ЭЭГ в режиме реального времени с отечественного энцефалографа NVX52. Для этой цели были собраны два датасета с записями здоровых людей с использованием неполной международной схемы наложения электродов 10–10, которая включала в себя 32 канала. В ходе исследования удалось достичь точности классификации ряда воображаемых движений до 80 %, распознавания признаков реальных движений до 78 % и превысить показатели распознавания по сравнению с изначальной моделью более чем на 10 %. В перспективе планируется использование данной модели в коррекционных тренингах с применением комплекса, состоящего из неинвазивного интерфейса мозг–компьютер и экзоскелетов кистей рук. Такие комплексы используются в рамках мероприятий, направленных на реабилитацию детей, страдающих детским церебральным параличом.
Abstract: The promising areas of machine learning application are electroencephalogram (EEG) analysis and development of neural interfaces that serve to help people with disabilities, as well as in rehabilitation procedures. Artificial neural networks make it possible to significantly simplify the development of such devices. Neural networks enable automatic identification of EEG patterns associated with certain states and complex signal processing in real time. One of the important aspects in creating neural interfaces is developing software capable of detecting and classifying user movements. Within the framework of this study, the authors solved the tasks of classifying patterns of EEG sensorimotor rhythms, which are associated with imaginary and real voluntary movements of the upper extremities. The developed model is similar to the EEGNet model architecture. This model is designed for real-time EEG analysis using a domestic NVX52 encephalograph. For this purpose, the authors of the paper have collected two datasets with records of healthy people using an incomplete international 10-10 electrode overlay scheme, which included 32 channels. During the study, the authors achieved the accuracy of classifying a number of imaginary movements up to 80 %, the accuracy of recognizing signs of real movements up to 78 % and exceeded recognition rates by more than 10 % compared to the original model. In the future, it is planned to use this model in correctional trainings using a complex consisting of a non-invasive brain-computer interface and hand exoskeletons. Such complexes are used as a part of rehabilitation measures aimed at the rehabilitation of children suffering from cerebral palsy.
Ключевые слова: детский церебральный паралич, сенсомоторный ритм, сверточная нейронная сеть, глубокое обучение, ЭЭГ, нейроинтерфейс, интерфейс мозг–компьютерKeywords: , sensory-motor rhythm, convolutional neural network, deep learning, EEG, neurointerface, brain-computer interface
Просмотров: 537
5. Сравнительный анализ методов сжатия табличных данных [№2 за 2024 год]
Авторы: Гарев К.В. (garev.kv@gmail.com, kv@garev.ru) - ФБГУ «Российский центр научной информации», Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (начальник управления, научный сотрудник);
Аннотация: В работе проанализированы методы компрессии табличных данных, используемых в рамках функционирования платформы «Инфраструктура научно-исследовательских данных» (Платформа ИНИД). Оператором платформы является Российский центр научной информации. Основная цель исследования – выявление наиболее оптимальных методик сжатия данных, способных быть интегрированными в структуру Платформы ИНИД для доработки функционала по обмену и управлению научными данными. В ходе работы проведен тщательный анализ пяти наиболее популярных методов сжатия данных, доступных для реализации с использованием программных средств Python: Deflate (gzip), LZMA, Bzip2, Brotli и Snappy. Для каждой из рассмотренных технологий сжатия выявлены их преимущества и недостатки с учетом специфики обработки табличных данных, в том числе коэффициента сжатия, скорости обработки и степени сохранности информации. Результаты данного исследования могут использоваться в практике обмена, хранения, обработки и анализа табличных данных в рамках Платформы ИНИД. Особое внимание уделено анализу преимуществ и недостатков каждого из методов сжатия. Это позволяет сформировать рекомендации по выбору наиболее подходящих технологий, соответствующих строгим требованиям к производительности, эффективности сжатия и надежности сохранности данных. Важным аспектом исследования является фокусировка на возможности оптимизации процессов внутри Платформы ИНИД, что направлено на повышение ее эффективности как инструмента в области работы с научными данными. Кроме того, данная работа способствует углублению понимания потенциала применения современных методов сжатия данных в контексте практик обмена научными данными, открывая перспективу для дальнейших исследований и разработок в этой области.
Abstract: This paper presents a comparative analysis of table data compression methods used within in terms of the Research Data Infrastructure platform (RDI Platform) operated by the Russian Center for Science Information. The main purpose of the study was to identify the most optimal data compression methods that can be integrated into the RDI Platform structure to enhance the functionality of data exchange and management. The author of the study has carried out a thorough analysis of the five most popular data compression methods available for implementation using the following Python software tools: Deflate (gzip), LZMA, Bzip2, Brotli, and Snappy. The author has analyzed advantages and disadvantages of each considered compression technology, taking into account the specifics of table data processing, including compression ratio, processing speed, and the degree of information preservation. The results of this study can contribute to the practice of exchanging, storing, processing, and analyzing table data in terms of the RDI Platform. The author paid particular attention to analyzing the advantages and disadvantages of each compression method, which allowed forming recommendations for choosing the most suitable technologies that meet strict requirements for performance, compression efficiency, and data preservation reliability. An important aspect of the study is focusing on the possibilities of optimizing processes within the RDI Platform, which increases its efficiency as a tool in the field of working with scientific data. Moreover, this work helps deepen the understanding of the potential application of modern data compression methods in terms of scientific data exchange practice; it opens prospects for further research and development in this area.
Ключевые слова: сравнительный анализ, Snappy, Brotli, bzip2, LZMA, Deflate, алгоритмы сжатия, методы сжатияKeywords: comparative analysis, Snappy, Brotli, Bzip2, LZMA, Deflate, compression algorithms, compression methods
Просмотров: 372
6. Применение алгоритмов сжатия информации для задачи когнитивного отображения проектного пространства многослойных экранов защиты от радиации [№2 за 2024 год]
Авторы: Зинченко Л.А. (lyudmillaa@mail.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (профессор), доктор технических наук; Казаков В.В. (kazakov.VADIM.2012@yandex.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (студент); Карышев Б.В. (boris.karyshev@gmail.com) - МГТУ им. Н.Э. Баумана (студент);
Аннотация: В статье рассмотрены особенности применения алгоритмов снижения размерности в задачах проектирования многослойных радиационно стойких экранов защиты электронной аппаратуры для использования в космическом пространстве. Алгоритмы проецируют исследуемые данные о многослойных защитных экранах из пространства с высокой размерностью в пространство с низкой размерностью. При этом сохраняется семантика данных, что позволяет визуализировать большие наборы информации высокой размерности и многократно упрощает пользовательский визуальный анализ, а также применение некоторых алгоритмов и подходов в автоматизированном режиме. В статье рассмотрено применение следующих алгоритмов снижения размерности: анализ главных компонент (PCA), анализ ядра главных компонент (KernelPCA), стохастическое вложение соседей с t-распределением (t-SNE), равномерное приближение и проекция (UMAP), автоэнкодер (AE), вариационный автоэнкодер (VAE). В случае нейросетевых архитектур сжатия представлены предлагаемые архитектуры сетей, используемые в расчетах и тестировании. По предложенной методике исследована целесообразность комбинации нескольких алгоритмов снижения размерности, применяемых по цепочке. На основании проведенного исследования сделан вывод о результативности применения указанных алгоритмов, а также их комбинации для последующей обработки или визуализации. Кратко рассмотрено программное обеспечение, реализующее один из предложенных подходов в анализе и обработке информации о многослойных радиационно стойких экранах защиты электронной аппаратуры для использования в космическом пространстве. В результате сделан выбор в пользу алгоритма UMAP. Для анализа конфигураций с достаточно большим количеством параметров рекомендуется использовать алгоритм t-SNE с предварительным сжатием алгоритмом UMAP, который упрощает исходный набор данных, улучшая результат работы t-SNE.
Abstract: The paper focuses on dimensional reduction algorithm application in the problems of designing multilayer radiation shields for protecting electronic equipment in outer space. The considered algorithms project the studied data on multilayer shields from high-dimensional space into low-dimensional space with preservation of data semantics, which allows visualizing large sets of high-dimensional information and simplifies user visual analysis, as well as application of some algorithms and approaches in an automated mode. The paper analyses the application of the following dimensionality reduction algorithms: principal component analysis (PCA), kernel principal component analysis (KernelPCA), stochastic neighbour embedding with t-distribution (t-SNE), uniform approximation and projection (UMAP), autoencoder (AE), variational autoencoder (VAE). In terms of neural network compression architectures, the paper presents network architectures used in computation and testing. Moreover, according to the proposed methodology, the authors of the paper investigate feasibility of combining several dimensionality reduction algorithms applied along the chain. Based on the conducted research the authors make a conclusion about the efficiency of the mentioned algorithms, as well as their combination for further processing or visualization. There is a brief description of the software that implements one of the proposed approaches in analyzing and processing information about multilayer radiation shields for electronic equipment used in outer space. On the basis of the conducted research it is recommended to use the UMAP algorithm. To analyze configurations with a sufficiently large number of parameters, it is recommended to use the t-SNE algorithm with precompression by the UMAP algorithm, which simplifies the initial data set, thus improving the result of t-SNE.
Ключевые слова: проецирование, алгоритмы снижения размерности, сжатие данных, когнитивная визуализацияKeywords: projection, dimensionality reduction, data compression, cognitive visualization
Просмотров: 349
7. Сегментация файлов неисполняемых форматов для выявления угроз нарушения информационной безопасности, реализуемых в форме эксплоитов [№2 за 2024 год]
Авторы: Архипов А.Н. (diskpart111@mail.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (ассистент кафедры); Кондаков С.Е. (sergeikondakov@list.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: В статье описана прикладная задача сегментации файлов неисполняемых форматов с целью выявления угроз нарушения информационной безопасности, реализуемых в форме эксплоитов (вредоносного кода). Актуальность исследования обусловлена необходимостью решения научной задачи выявления эксплоитов, в том числе тех, для которых применялись технологии обфускации, и повышения эффективности подсистемы антивирусной защиты информации за счет повышения чувствительности и специфичности выявления эксплоитов. Цель авторов исследования – создание алгоритма сегментации файлов неисполняемых форматов, позволяющего представить их в виде блоков (фрагментов), обеспечивающих максимальную вероятность вхождения в их состав элементов эксплоита. Сегментация файлов неисполняемых форматов применяется для обеспечения возможности последующего углубленного анализа не всего файла целиком, а его фрагментов на наличие вредоносного кода. Предметом исследования является множество методов, методик, моделей, алгоритмов сегментации файлов неисполняемых форматов с целью выявления угроз нарушения информационной безопасности, реализуемых в форме эксплоитов (вредоносного кода). В работе применяются научные методы анализа, измерения и сравнения. Авторами данной статьи разработан алгоритм сегментации, который позволяет представить файл неисполняемого формата в виде блоков оптимальных размеров, необходимых для выявления в их составе элементов эксплоита. Алгоритм базируется на математической модели эксплоита, внедренного в файл неисполняемого формата, разработанной авторами и математически описывающей структуру, составные элементы и показатели, характеризующие его. Предлагаемый алгоритм может использоваться для создания новых методов, методик, моделей, алгоритмов и средств, направленных на повышение эффективности защиты информации от воздействия вредоносного кода, распространяемого в форме эксплоитов, в том числе созданных с применением технологий обфускации (запутывания) программного кода.
Abstract: The paper solves the applied task of segmenting non-executable files in order to identify information security threats implemented in the form of exploits (malicious code). The relevance of the study is due to the need to solve the scientific problem of detecting exploits, including those undergoing obfuscation technologies, as well as and to increase the effectiveness of the anti-virus information protection subsystem by increasing the sensitivity and specificity of detecting exploits. The aim of the work is to develop an algorithm for segmenting non-executable files, which allows presenting them in the form of blocks (fragments) that ensure the maximum probability entering exploit elements into their composition. Segmentation of non-executable files enables subsequent in-depth analysis of not the entire file, but its fragments for the malicious code. The subject of the study is a variety of methods, techniques, models, algorithms for segmenting non-executable files in order to identify information security threats implemented in the form of exploits (malicious code). The research uses scientific methods of analysis, measurement and comparison. The authors of the paper have developed a segmentation algorithm that allows presenting a non-executable file in the form of blocks (fragments) of optimal sizes necessary to identify exploit elements in their composition. The proposed algorithm is based on an exploit mathematical model embedded in a non-executable file. The model was developed by the authors and mathematically describes the structure, constituent elements and indicators that characterize the algorithm. The proposed algorithm can be used to create new methods, techniques, models, algorithms and tools aimed at improving the effectiveness of protecting information from the effects of malicious code distributed in the form of exploits, including those created using program code obfuscation (obfuscation) technologies.
Ключевые слова: вредоносный код, компьютерный вирус, антивирусная защита информации, технологии обфускации, алгоритм сегментации, выявление эксплоитов, система защиты информации, компьютерная атакаKeywords: malware, computer virus, anti-virus information protection, obfuscation technologies, segmentation algorithm, exploit detection, information security system, computer attack
Просмотров: 454
8. Реализация программного комплекса психодиагностики с обратной связью на основе компьютерного зрения [№2 за 2024 год]
Авторы: Иващенко А.В. (anton-ivashenko@yandex.ru) - Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет) (профессор), доктор технических наук; Александрова М.В. (margarita.alexandrowa@mail.ru) - Компания «Открытый код» (руководитель проектов); Жейков Д.С. (d.s.zhejkov@samsmu.ru) - Самарский государственный медицинский университет (преподаватель); Мазанкина Е.В. (e.v.mazankina@samsmu.ru) - Самарский государственный медицинский университет (директор Центра психологии Самарского государственного университета); Захарова Е.В. (e.v.zakharova@samsmu.ru) - Самарский государственный медицинский университет (доцент, зав. кафедрой), доктор психологических наук; Колсанов А.В. (avkolsanov@mail.ru) - Самарский государственный медицинский университет (профессор), доктор математических наук;
Аннотация: В статье представлен программный комплекс психодиагностики, позволяющий учитывать вовлеченность респондентов при прохождении тестов. Предметом исследования является управление глубиной погружения пользователей интерактивных пользовательских интерфейсов. Предлагается формальная модель иммерсивной среды, предназначенная для реализации системы управления погружением пользователя в процессы человеко-компьютерного взаимодействия путем мониторинга и контроля выполняемых действий в ответ на возникающие события. В качестве таких событий могут рассматриваться воздействия на пользователя в реальном мире, а также аудиовизуальные стимулы, формируемые в иммерсивной среде автоматически. Ответное поведение должно включать цепочки действий, автоматически фиксируемые средствами компьютерного зрения и окулографии. Разработанный программный комплекс психологической диагностики и медицинской реабилитации позволяет в отличие от аналогов реализовать обратную связь по мониторингу и контролю вовлеченности пациентов. Для этого в состав системы входит подсистема компьютерного зрения, включающая видеокамеру и программное обеспечение видеоконтроля двигательной активности пациента. Программное обеспечение отслеживает общий объем мимических движений, движений головы, а также идентифицирует текущее эмоциональное состояние с помощью искусственной нейронной сети. Для обеспечения высокой вовлеченности пользователя предусмотрена персонификация пользовательского интерфейса и тестов. Практическая значимость работы состоит в реализации мониторинга вовлеченности пациентов при прохождении психологического тестирования и использования этой информации для персонификации медицинских услуг. Анализ вовлеченности пользователей программного комплекса психологической диагностики позволяет дополнить результаты психологического тестирования и адаптировать последовательность и содержание тестов, сохраняя интерес пользователя и снижая влияние внешних раздражителей.
Abstract: The paper presents psychological diagnostic software that considers the involvement of respondents when taking tests. The research focuses on managing the depth of user immersion in terms of interactive user interfaces. The paper proposes a formal model of an immersive environment intended to implement a system for managing user immersion into human-computer interaction processes by monitoring and controlling the actions performed in response to emerging events. Such events are effects on a user in the real world, as well as audiovisual stimuli generated automatically in an immersive environment. Response behavior includes action chains automatically recorded by computer vision and oculography means. Unlike analogues, the developed software package for psychological diagnostics and medical rehabilitation allows implementing feedback on monitoring and control of patient involvement. For this purpose, the system includes a computer vision subsystem with a video camera and software for video monitoring of patient’s motor activity. The software tracks the total volume of facial movements, head movements, and also identifies the current emotional state using an artificial neural network. The user interface and tests are personalized to ensure high user involvement. The practical significance of the work is monitoring the involvement of patients when undergoing psychological testing and using this information to personalize medical services. Analysis of involvement of psychological diagnostic software package users makes it possible to supplement psychological testing results and adapt the sequence and content of tests while maintaining user’s interest and reducing the influence of external factors.
Ключевые слова: акцентная визуализация, иммерсивная реальность, пользовательские интерфейсы, автоматизация психологического тестирования, человеко-компьютерное взаимодействиеKeywords: accented visualization, immersive reality, user interfaces, automation of psychological testing, human-computer interaction
Просмотров: 472
9. Автоматическая генерация заданий по результатам анализа использования их банка в интеллектуальной обучающей системе [№2 за 2024 год]
Авторы: Сычев О.А. (oasychev@gmal.com) - Волгоградский государственный технический университет, (доцент), кандидат технических наук; Прокудин А.А. (prokudin@vstu.ru) - Волгоградский государственный технический университет, (аспирант); Денисов М.Е. (denisov@vstu.ru) - Волгоградский государственный технический университет, (аспирант);
Аннотация: Развитие методов генерации учебных заданий и их классификации для применения в учебном процессе позволило реализовать интеллектуальную обучающую систему, способную при необходимости автоматически генерировать задания в фоновом режиме. В статье описана архитектура интеллектуальной обучающей системы с фоновой генерацией заданий, рассмотрена система CompPrehension, реализующая этот принцип. Для решения проблемы использовались методы символьного искусственного интеллекта и онтологических рассуждений, объектно-ориентированного проектирования и программирования, а также системного анализа. В работе представлены основные функциональные элементы таких компонентов системы, как тренажер, банк заданий, генератор заданий и домен (предметная область), а также их взаимодействие с БД для хранения заданий и с машинами вывода для их решения. Апробация подхода на банке заданий по определению порядка выполнения операторов в выражении показала способность системы избирательно пополнять несбалансированный банк, исходя из его состава и истории запросов на поиск заданий в нем. Менее чем за пять суток было сгенерировано несколько тысяч заданий на каждый концепт с недостаточным числом заданий. Это дает низкую вероятность получения одинаковых заданий даже при одновременном тестировании сотен студентов. Результаты исследования имеют практическую значимость для учебных заведений, стремящихся совершенствовать обучающий процесс.
Abstract: An educational process includes two feedback loops: learner feedback directs actual learning for a given individual (small loop), while teacher feedback about the quality of the bank of learning problems (big loop) allows improving a learning process in time, increasing the number of assignments which are often used repeatedly and so learners can share solutions. Automating the big feedback loop is an important step in developing intelligent tutoring systems, which grants course authors relief from routine work on creating and enhancing learning assignment banks. Modern advances in methods of learning assignment generation and their classification for using in a learning process allows implementing an intelligent tutoring system, which can generate new learning assignments in the background mode if necessary. The paper describes the architecture of an intelligent tutoring system with background learning assignment generation and the CompPrehension system, which implements the mentioned architecture. We describe all major functional system components: a training aid, a learning assignment bank, an assignment generator, a domain; and their interaction with the assignment database and external semantic reasoners for solving learning assignments. Practical evaluation of the described approach showed that the system can selectively improve the initial unbalanced learning assignment bank, taking into account the history of assignment requests. In less than 5 days, the system has generated several thousand additional learning assignments for each concept with low learning assignment count. This gives low probability of receiving the same assignments even when testing hundreds of students. The study results are significant for educational institutions seeking to improve the learning process.
Ключевые слова: банк заданий, CompPrehension, разработка обучающих систем, дистанционное обучение, генерация вопросов, интеллектуальные обучающие системыKeywords: learning assignment bank, CompPrehension, learning system development, distance education, question generation, intelligent tutoring systems
Просмотров: 525
10. Инжиниринг цифрового тренажера для обучения операторов формования листового стекла [№2 за 2024 год]
Авторы: Мешалкин В.П. (clogist@muctr.ru) - РХТУ им. Д.И. Менделеева, г. Москва, доктор технических наук; Чистякова Т.Б. (-) - Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет) (профессор, зав. кафедрой систем автоматизированного проектирования и управления), доктор технических наук; Петров Д.Ю. (iac_sstu@mail.ru) - Саратовский государственный технический университет им. Ю.А. Гагарина (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: статье проведен анализ формования листового стекла флоат-методом, определены виды нештатных ситуаций технологического процесса. Выполнен кластерный анализ множества нештатных ситуаций, каждая из которых описана как теоретико-множественная модель. Для упрощения интерфейса цифрового тренажера разработаны модели бизнес-процессов для обучения и аттестации операторов. На основе анализа существующих бизнес-процессов предприятия в нотации BPMN 2.0 разработаны логико-информационные модели перспективных бизнес-процессов Разработка тестов и Аттестация сотрудников. При разработке архитектуры, режимов функционирования и программно-информационного обеспечения цифрового тренажера использована методика model-based system engineering, реализованная в среде визуального моделирования IBM Rhapsody на основе нотаций UML и SysML. Разработаны диаграммы вариантов использования и диаграммы классов цифрового тренажера с использованием языка UML, а также структура БД системы обучения, включающая критерии группировки ситуаций, характеристики ситуаций, функции пользователей системы, и структура ПО. Реализованы основные функции – обучение и тестирование операторов, ведение БД персонала цифрового тренажера, составление отчетов по результатам тестирования, редактирование БД по аварийным ситуациям на основе предварительного анализа опыта технологов и операторов. Цифровой тренажер разработан на языке PascalABC, для записи результатов использована текстовая БД. Разработан пользовательский интерфейс цифрового тренажера.
Abstract: The paper analyzes flat glass forming by a float method and determines the types of abnormal technological process situations. It shows a cluster analysis of many emergency situations; each situation is described as a set-theoretic model. To simplify a digital simulator interface, there are developed business process models for operator training and certification. The paper shows logical and information models of promising business processes Test development and Employee certification developed in BPMN 2.0 notation based on the analysis of existing business processes of an enterprise. When developing the architecture and modes of operation and software and information support of the digital simulator, the authors used a model-based system engineering methodology implemented in the IBM Rhapsody visual modeling environment based on UML and SysML notations. The authors developed use case diagrams and class diagrams of the digital simulator using the UML language, a software structure, as well as a training system database structure that includes criteria for grouping situations, situation characteristics, functions of system users. The main implemented functions are the following: training and testing of operators; maintaining a database of digital simulator personnel; compiling reports on test results; editing an emergency database based on a preliminary analysis of technologists’ and operators’ experience. The digital simulator is designed in the PascalABC language, the results are recorded in a text database. The user interface of the digital simulator has been also developed.
Ключевые слова: нештатная ситуация, диаграмма классов, диаграмма вариантов использования, оператор, формование листового стекла, бизнес-процесс, обучение, цифровой тренажерKeywords: emergency situation, class diagram, use case diagram, operator, business process of forming flat glass, business-process, the training, digital simulator
Просмотров: 460
| 1 | 2 | Следующая → ►
