ivdon3@bk.ru
Статья представляет собой обзорную работу, посвященную методам и технологиям, используемым при анализе уязвимостей в информационных системах. В статье описываются основные этапы проведения анализа уязвимостей, такие, как сбор информации о системе, сканирование системы на предмет уязвимости и анализ результатов сканирования. Также рассматриваются методы защиты от уязвимостей, такие, как регулярное обновление программного обеспечения, проведение анализа уязвимостей и разработка стратегии безопасности данных.
Ключевые слова: анализ уязвимостей, безопасность данных, угрозы информационной безопасности, защита от атак, информационная безопасность, компьютерная безопасность, риск безопасности, уязвимость сети, система безопасности, защита
Данная статья посвящена решению задачи исследования и обнаружения вредоносного ПО. Метод, реализованный в работе, позволяет динамически обнаруживать вредоносные программы для Android с помощью графов системных вызовов с использованием графовых нейронных сетей. Задача данной работы заключается в создании компьютерной модели для метода, разработанного с целью обнаружения и исследования вредоносного ПО. Исследования на этой теме имеют важность в математическом и программном моделировании, а также в применении алгоритмов управления системными вызовами на устройствах Android. Оригинальность данного направления заключается в постоянном совершенствовании подходов в борьбе с вредоносным ПО, а также в ограниченной информации об использовании компьютерной симуляции для исследования таких явлений и особенностей в мире.
Ключевые слова: системные вызовы, андроид, вирус, вредоносное ПО, нейронные сети, искусственный интеллект, нечеткая логика
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья посвящена рассмотрению актуальных вопросов, связанных с изучением возможности прогнозирования динамики фондовых рынков на основе нейросетевых моделей машинного обучения. Выделены перспективы применения нейросетевого подхода для построения инвестиционных прогнозов. Для решения задачи предсказания динамики изменения стоимости ценных бумаг рассмотрены проблемы обучения модели на данных, представленных в форме временных рядов, а также подход к преобразованию обучающих данных. Описан метод рекурсивного исключения признаков, использующийся для выявления наиболее значимых параметров, влияющих на изменения цен на фондовом рынке. Было проведено экспериментальное сравнение ряда нейронных сетей с целью выявления наиболее эффективного подхода к решению задачи прогнозирования динамики рынка. В качестве отдельного примера была рассмотрена реализация регрессии на основе радиально-базисной нейронной сети и представлена оценка качества модели.
Ключевые слова: фондовый рынок, прогноз, дневной срез, акции, нейронная сеть, машинное обучение, функция активации, радиально-базисная функция, кросс-валидация, временные ряды
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Одной из задач предварительной обработки данных является задача устранения пропусков в данных, т.е. задача импутирования. В работе предложены алгоритмы заполнения пропусков в данных на основе метода статистического имитационного моделирования. Предлагаемые алгоритмы заполнения пропусков включают этапы кластеризации данных по набору признаков, классификации объекта с пропуском, построения функции распределения для признака, имеющего пропуски по каждому кластеру, восстановления пропущенных значений методом обратной функции. Проведены вычислительные эксперименты на основе статистических данных социально-экономических показателей по субъектам РФ за 2022 год. Проведен анализ свойств предлагаемых алгоритмов импутирования в сравнении с известными методами. Показана эффективность предлагаемых алгоритмов.
Ключевые слова: алгоритм импутации, пропуски в данных, статистическое моделирование, метод обратной функции, имитационное моделирование данных
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной статье рассматривается вопрос особенностей измерения и прогнозирования изменений приземной напряженности электрического поля в атмосфере. Приводятся результаты измерений напряженности атмосферного электрического поля. Рассматриваются возможности прогнозирования изменений приземной напряженности электрического поля, включая использование численных моделей, а также использование результатов измерений как индикатора опасных явлений погоды. Обсуждаются перспективы использования прогнозирования вариаций приземной напряженности электрического поля для прогнозирования неблагоприятных погодных явлений и значимость мониторинга напряженности атмосферного электрического поля для понимания глобальных процессов изменения климата и влияния электрического поля на здоровье человека и окружающую среду. Подводятся некоторые итоги и отмечаются перспективы развития данной области исследований.
Ключевые слова: электрическое поле, приземный слой атмосферы, измерения, методы, прогнозирование, моделирование вариаций напряженности поля
1.6.18 - Науки об атмосфере и климате , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье обсуждается использование теории графов для расчета расположения элементов и путей прокладки информационных кабелей в распределенной системе управления. Описывается, как использование теории графов может помочь повысить эффективность работы системы, снизить затраты на обслуживание и увеличить надежность и безопасность. В статье приводятся общие принципы использования теории графов для решения задач, связанных с расположением элементов и путей прокладки информационных кабелей в распределенных системах управления. Авторы заключают, что использование теории графов является мощным инструментом для решения задач, связанных с распределенными системами управления, и может быть эффективно применено для повышения эффективности работы системы, снижения затрат и увеличения надежности и безопасности.
Ключевые слова: теория графов, распределенная система управления, Python, Matplotlib, оптимизация производственных процессов, автоматический анализ, система управления, информационный кабель, автоматизация
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Разработка программного обеспечения, а именно CRM-системы (Customer Relationship Management) для повышения эффективности работы компании, вне зависимости от сферы, является наиболее эффективным решением для бизнеса в части организационно-управленческой деятельности. Важным аспектом успешной реализации и внедрения системы в компанию, является принцип разработки и построения архитектуры системы на серверном уровне. Существует несколько подходов в части применения средств разработки для настройки функциональности в системах, однако не всегда конечный результат удовлетворяет бизнес-потребность клиента. Корректность работы системы основана на важном факторе – дальнейшая поддержка существующего кода, данное требование актуально для любого проекта и зависит от изначально выбранного метода разработки системы и качества выполненных задач программистами.
Ключевые слова: CRM-система, BPM, hardcode, разработка, гибкая настройка
В данной статье рассматриваются вопросы практической реализации системы суверенной личности на базе технологии распределенного децентрализованного реестра данных, так же известного как блокчейн. Приводится реализация системы, основанная на механизме достижения консенсуса Proof of Stake (PoS), обеспечивающая ряд преимуществ по сравнению с альтернативными реализациями, описанными в литературе. Приводятся результаты измерения производительности системы в сравнении с известными реализациями на базе Proof of Work (PoW), подтверждающие высокую эффективность предложенного решения.
Ключевые слова: децентрализация, ориентация на пользователя, шифрование на основе личности, блокчейн, система суверенной личности
В данной статье рассматривается прогнозирование собираемости платежей в отделениях почтовой связи с учетом сезонности и применением машинного обучения. Разработан алгоритм построения расчетной модели, которая предоставляет возможность для аналитиков почты РФ делать помесячный прогноз собираемости платежей для каждого УФПС (Управление федеральной почтовой связи) с учетом сезонности. Данная модель позволяет выявлять отклонения от нормы в вопросах, касающихся собираемости платежей и более точно корректировать повышение тарифов на услуги. Данная информационная система реализована в виде веб-сайта с помощью фреймворка ASP.NET Core и библиотеки для машинного обучения ML.NET.
Ключевые слова: математическое моделирование, прогнозирование с учетом сезонности, собираемость платежей, машинное обучение, нейронная сеть
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассмотрены общие сведения об онтологиях, включая понятие, формальную модель, процесс разработки, а также примеры использования. В качестве области применения онтологий рассмотрена сфера образования и, в частности, рассмотрен вариант применения онтологий в обучающих системах по информационной безопасности.
Ключевые слова: биометрия, знания, информационная безопасность, модель представления знаний, обучающая система, обучение, онтология, онтологическая модель, OWL, RDF
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В статье рассматриваются корреляционные методы идентификации изображений. Разработан алгоритм метода «редкой сетки».
Ключевые слова: идентификация изображений, алгоритм, распознавание, раскрой, эталонный кадр, корреляции элементов, поиск минимума
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В статье рассматриваются разработанные авторами методы и подходы для рекомендательной системы, которые направлены на повышение качества реабилитации пациента во время выполнения дыхательных тренировок. С целью описания тренировок, был разработан собственный язык для конкретной предметной области, а также его грамматика и синтаксический анализатор. Благодаря данному языку можно построить дерево, описывающее конкретную тренировку пациента. К полученному дереву применяются два основных метода, рассматриваемых в статье: «Метод для анализа проблемных участков в ходе прохождения тренировок пациентами» и «Метод нечеткого поиска схожих участков в тренировке». С помощью данных методов в работе предлагается анализировать проблемные участки тренировок пациентов во время реабилитации и искать похожие затруднительные участки пациента для подбора похожих упражнений с целью поддержания уровня разнообразности заданий и вовлечения пациента в процесс.
Ключевые слова: рекомендательная система, система управления обучением, реабилитация, медицина, дыхательная тренировка, маркерная система, предметно-ориентированный язык, расстояние Левенштейна
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе представлено описание процедуры проведения конкурса регрессионных моделей на основе статистических данных для Восточно-Сибирской железной дороги. При этом предполагается построение множества аддитивных альтернативных вариантов модели с последующим выбором лучшего варианта на основе привлечения ряда критериев адекватности. В качестве выходной переменной модели выделена выгрузка вагонов, а входными переменными являются: средний вес брутто грузового поезда, случаи отказов технических средств 1 – 2 категории эксплуатационного характера, рабочий парк грузовых вагонов. Реализация конкурса моделей позволила построить свыше двухсот альтернативных вариантов, из которых была выбрана лучшая альтернатива при помощи методов многокритериального выбора, основанных в данном случае на непрерывном критерии согласованности поведения.
Ключевые слова: железнодорожный транспорт, математическая модель, регрессионный анализ, метод наименьших квадратов, конкурс моделей, критерии адекватности, многокритериальный выбор
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Поисковая оптимизация позволяет сайту выходить в поисковых системах на более высокие позиции в поисковой выдаче. Путем множества манипуляций по работе с сайтом можно добиться хороших результатов в повышении конверсии сайтов. Современные системы по всевозможному анализу данных с помощью нейронных сетей могут сильно усовершенствовать работу над этой оптимизацией.
Ключевые слова: продвижение сайтов, поисковая оптимизация, нейронные сети, оптимизация кода, сверточные нейронные сети
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В статье рассмотрено применение методов машинного зрения для встраиваемых систем с применением современных микроконтроллеров. Описаны методы машинного обучения, которые используют в встроенных системах для решения задач распознавания, а также модели нейронных сетей. Предложено использование обученных моделей для решения задач распознавания изображений в встроенных системах. Проведено сравнение архитектур нейронных сетей YOLOv3 и R-CNN. Рассмотрена аппаратная платформа Jetson TX2. Представлены результаты сравнения скорости вычисления для различных режимов устройства.
Ключевые слова: машинное зрение, нейронные сети, искусственный интеллект, встраиваемые системы, распознавание образов, YOLO, R-CNN, Jetson, Tensorflow
В статье рассмотрен подход к оценке коэффициента использования штатной аппаратуры системы управления на испытательном стенде. Показана актуальность задачи оценки на этапе проектирования испытательного стенда и приведено описание метода для решения данной задачи. Предложенные подходы могут быть применены как на этапе создания испытательного стенда, так и при модернизации существующей позиции.
Ключевые слова: система автоматического управления, испытательный стенд, анализ процесса отработки, экспериментальная отработка, штатная аппаратура, программный комплекс централизованного управления, коэффициент использования аппаратуры
Описывается разработка системы поддержки принятия решений для оценки модного образа человека. Это осуществляется на основе выделения набора визуальных атрибутов с изображения и сравнения этого набора с «модными» паттернами. Модные паттерны задаются самим пользователем. Это образы, которые определяются в системе как эталонные. В данной работе приводится обзор методов принятия решений, анализируется актуальность систем принятия решений в разных сферах общества. Рассматривается алгоритм программы и инструменты, с помощью которых осуществляется сначала предобработка изображения, потом выделяются визуальные атрибуты. Приводится способ принятия решений для разных типов атрибутов. Рассматривается сравнение цветов в нотации HSL.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений, методы принятия решений, машинное обучение, Python, обучение модели, образ, мода, информационно-аналитическая система, метод k-средних
В статье рассматривается разработанная модель для распознавания бренда одежды по изображению. Модель не только прогнозирует тип и бренд одежды, но также может определять их схожесть. На первоначальном этапе был собран набор данных, содержащий изображения одежд различных брендов общим объемом 9000 изображений. В данной работе использовалась архитектура нейронной сети ViT (Vision Transformer) - модель для работы с изображениями, которая была представлена специалистами из Google Brain. В качестве представителя архитектуры трансформеров выступила модель vit-base-patch16-224. Перед обучением все изображения были преобразованы в черно-белый вид, а также была использована аугментация данных: поворот изображения на случайный угол, зеркальное преобразование. Все фотографии были нормализованы – координаты пикселей приведены к промежутку [0,1].
Ключевые слова: нейронная сеть, модель, машинное обучение, Vision Transformer, индустрия моды, предсказание бренда одежды, предсказание типа одежды, определение схожести брендов
Предмет исследования. Исследовано влияние интенсивности источника света и направления его луча на процесс распознавание объектов сенсорами машинного зрения - камер видимого спектра и систем обнаружения света и определения дальности (Light Detection And Ranging, LiDAR). Учтены такие факторы как интенсивность света, его траектория и угол луча относительно горизонта. Метод. Решение задачи анализа способности сенсоров машинного зрения к распознаванию ArUco-маркера в условиях различных уровней освещенности построено на эмпирических методах исследования. Основные результаты. Во время распознавания объектов камерой машинного зрения при высоком уровне освещенности произошло искажение светового потока на матрице камеры. Также были обнаружены ошибки в работе LiDAR. Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы для разработки средств снижения уровня влияния высокого уровня освещенности света на способность распознавания объектов сенсорами машинного зрения.
Ключевые слова: машинное зрение, LiDAR, влияние света, эмпирическое исследование
2.2.6 - Оптические и оптико-электронные приборы и комплексы , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Рассмотрены программные средства анализа структуры металлических материалов, включая чёрные и цветные металлы. Представлены методы обработки изображений для выделения границ и сегментации структурных элементов на поверхности металла. Описана разработанная программа на Python, применяющая алгоритмы водораздела и поиска белых и черных зёрен для сегментации изображений металлов. Программа выполняет анализ размеров и формы зёрен, а результаты предоставляются визуально и для последующего использования. Этот инструмент имеет ключевое значение для контроля качества и оптимизации свойств металлических материалов.
Ключевые слова: программное средство, металл, количественный обсчет микроструктуры, программа для ЭВМ, язык программирования Python
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.6.1 - Металловедение и термическая обработка металлов и сплавов
Крупные промышленные предприятия можно сравнить со сложной динамической системой, в которой постоянно требуется принимать управленческие решения. Одним из основных решений управления, от которого зависят основные показатели деятельности предприятия, является процесс управления планированием производства продукции. В процессе организации принятия решений могут применяться информационные системы, в основе которых используются математические и эвристические методы расчетов.
Ключевые слова: планирование производства, распределение ресурсов, Канбан
В статье выполнен анализ времени проведения испытаний системы управления на испытательном стенде, выделены компоненты времени проведения испытаний, приведен порядок расчета для типового испытательного стенда. Полученные результаты могут быть использованы для оценки времени проведения испытаний систем управления на этапе проектирования испытательных стендов.
Ключевые слова: система автоматического управления, ракетно-космическая техника, испытательный стенд, анализ процесса отработки, экспериментальная отработка, время проведения испытаний
В данной работе рассмотрено значение транспортных сетей для развития экономики страны. Определено, что при этом на функционирование транспортных сетей влияет огромное количество разнородных факторов. В этом случае для оптимизации перевозочных процессов необходимо заранее обладать информацией о состоянии дорожной сети. Эффективным инструментом представления данных подобного рода являются геоинформационные системы, которые позволяют хранить и обрабатывать пространственные и связанные с ними атрибутивные данные. Автором предложена методика геоинформационного картографирования дорожных условий с помощью открытого проекта OSM. Openstreetmap обеспечивает доступ к актуальной географической информации, а также программные инструменты для обработки данных. В работе определены тип и уровни повреждений дорожного полотна, разработан геоинформационный проект, в котором отражены основные типы повреждений дорожного полотна участка улично-дорожной сети.
Ключевые слова: геоинформационная система, геоинформационное картографирование, дорожная сеть, OpenStreetMap
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.9.1 - Транспортные и транспортно- технологические системы страны, ее регионов и городов, организация производства на транспорте
поддержание оптимальной возрастной структуры лесного фонда является важным фактором в использовании лесных ресурсов. Цель данного исследования состояла в анализе возрастной структуры лесного фонда эксплуатационных лесов Республики Карелия. Для этого для 17 центральных лесничеств региона исследования были собраны данные о возрастной структуре лесного фонда по группам пород. Источниками данных являлись документы лесного планирования. Результаты исследования показали, что в Республике Карелия преобладают хвойные леса. Лиственные породы деревьев более широко представлены в южной части исследуемого региона. Лиственные и хвойные леса имеют разную возрастную структуру. Преобладают молодняки, спелые и перестойные насаждения. При этом молодняки преимущественно представлены лесами хвойных пород. Небольшая доля приспевающих древостоев является одной из фундаментальных проблем исследуемого региона, так как способствует сдерживанию увеличения объемов лесозаготовок.
Ключевые слова: лесные ресурсы, лесозаготовки, возрастная структура, хвойные породы, лиственные породы, приспевающие леса
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 4.1.6 - Лесоведение, лесоводство, лесные культуры, агролесомелиорация, озеленение, лесная пирология и таксация
Обзор методов существующих неисправностей синхронных электродвигателей и методов их обнаружения. Классификация и анализ существующих методов, их применимость при обнаружении неисправностей, преимущество и недостатки. Рассмотрены и описаны три класса возможных неисправностей синхронного электродвигателя с постоянными магнитами: электрические неисправности, механические неисправности, размагничивание. В статье рассматриваются три класса методов диагностики неисправностей: на основе построения математической модели реального электродвигателя и моделирования его ошибок, на основе обработки сигналов, поступающих с датчиков и интеллектуальные методы на основе обработки собранных данных посредством искусственного интеллекта. Рассмотрены следующие методы обнаружения ошибок на основе моделирования: обнаружение на основе модели электрической принципиальной схемы, на основе аналитической модели, на основе цифровой имитационной модели. Рассмотрены следующие методы частотно-временного анализа получаемых сигналов с датчиков: анализ с использованием быстрого преобразования Фурье, кратковременного преобразования Фурье, Вейвлет-преобразования, преобразования Гильберта-Хуанга, распределения Вигнера-Вилля. Рассмотрены следующие интеллектуальные методы диагностики: диагностика с применением свёрточных нейронных сетей, рекурентных нейронных сетей, методом опорных векторов, нечеткой логикой и разряженным представлением.
Ключевые слова: синхронный двигатель с постоянными магнитами, неисправности электродвигателя, моделирование, быстрое преобразование Фурье, Вейвлет-преобразование, преобразование Гильберта-Хуанга, распределение Вигнера-Вилля нейронные сети, нечеткая логика