8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

5-я Международная научно-техническая конференция «Современные сетевые технологии»

5-я Международная научно-техническая конференция «Современные сетевые технологии» «Modern Network Technologies (MoNeTec-2024)»

29-31 октября 2024 

https://monetec.ru

Подробнее

XXI Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2023)

Журнал "Прикладная информатика" выступил партнером XXI Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2023), прошедшей с 16 по 20 октября 2023 года в филиале Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске, организованной Российской ассоциацией искусственного интеллекта (РАИИ). Подробнее

Поздравляем профессора И.З. Мухаметзянова с изданием научной монографии в международном издательстве SPRINGER!


Поздравляем уважаемого автора и рецензента журнала «Прикладная Информатика», профессора И.З. Мухаметзянова, Уфимский государственный нефтяной технический университет, с изданием научной монографии в международном издательстве SPRINGER в серии International Series in Operations Research & Management Science! Подробнее
  Журнал входит в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий,
  рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертационных
  исследований.

DVCompute++ Simulator: декомпозиция для дискретно-событийного моделирования

Автор статьи: Сорокин Д. Э.
В статье представлен метод декомпозиции дискретно-событийных моделей на основе авторской разработки ­DVCompute++ Simulator, которая является коллекцией общецелевых программных библиотек для создания и запуска имитационных моделей на языке C++. Целью исследования было найти способ, которым можно было бы разбить произвольную модель на части, потом части модели – на еще меньшие компоненты и так далее, получив в результате некоторую иерархию вложенных подмоделей, каждую из которых можно было бы рассматривать изолированно как самостоятельную сущность. Такие подмодели можно создавать уже сейчас в коде на языке C++, а в перспективе возможно будет задавать графически через диаграммы или через некоторое текстовое описание на специализированном языке моделирования, причем такие подмодели можно использовать повторно, что роднит их с ­ТЭБами из ­GPSS ­STUDIO. Указанные способы создания подмоделей можно сочетать в любом порядке на любом уровне вложенности иерархии, причем эту работу могут выполнять несколько специалистов разной квалификации. Более того, в статье показано, как излагаемый метод декомпозиции может быть распространен и на случай распределенного моделирования, которое также поддерживается в ­DVCompute++ Simulator. Все это стало возможным благодаря использованию приемов функционального программирования, где имитационная модель рассматривается как композиция вычислений. Тогда декомпозицию модели можно рассматривать как разбиение вычислений на части, которые можно соединять между собой подобно сборке в конструкторе. Основную роль играют два вида вычислений – блоки, аналогичные блокам языка ­GPSS, и вычисления дискретных сигналов по аналогии с реактивным программированием. Предлагаемый метод декомпозиции дискретно-событийных моделей иллюстрируется диаграммами подмоделей и соответствующим им программным кодом на языке С++.

Алгоритм выявления угроз информационной безопасности в распределенных мультисервисных сетях органов государственного управления

Представлены результаты исследований, целью которых была разработка алгоритма выявления угроз информационной безопасности в распределенных мультисервисных сетях, обеспечивающих информационное взаимодействие региональных органов государственного управления, а также их коммуникацию с населением региона. Актуальность темы исследований обусловлена значительным ростом кибератак различных видов на вычислительные сети органов государственной власти и необходимостью повышать уровень защищенности этих сетей за счет интеллектуализации методов борьбы с угрозами информационной безопасности. В основе алгоритма лежит применение методов машинного обучения для анализа входящего трафика с целью выявления событий, влияющих на состояние информационной безопасности органов государственной власти. Алгоритм предусматривает препроцессинг входного трафика, в результате которого формируется набор изображений (сигнатур), получаемых на основе бинарных файлов Wasm, а затем запускается классификатор изображений. Он содержит последовательное включение глубоких нейронных сетей – сверточной нейронной сети для классификации сигнатур и рекуррентной сети, которая обрабатывает последовательности, получаемые на выходе сверточной сети. Особенности формирования сигнатур в предлагаемом алгоритме, а также последовательностей на входе в рекуррентную сеть дают возможность получать результирующую оценку информационной безопасности с учетом предыстории текущего ее состояния. Выход рекуррентной сети агрегируется с результатом сравнения актуальных сигнатур с имеющимися в базе данных. Агрегация выполняется системой нечеткого вывода второго типа, использующей импликацию по алгоритму Мамдани, которая и вырабатывает итоговую оценку угроз информационной безопасности. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный алгоритм, проведены эксперименты на синтетическом наборе данных, которые показали работоспособность алгоритма, подтвердили целесообразность его дальнейшего совершенствования.

Алгоритм стеганографической защиты информации в видеофайлах на основе диффузионно-вероятностной модели с шумоподавлением

Представлены результаты исследования, целью которых являлась разработка алгоритма стеганографии для сокрытия текстовых сообщений в видеофайлах. В основе алгоритма лежит применение диффузионно-вероятностной модели с шумоподавлением, которая реализуется глубокой искусственной нейронной сетью. Алгоритм состоит из двух частей – для передающей и принимающей сообщение сторон. На передающей стороне осуществляется синтез рукописных изображений символов (сигнатур) строки скрываемого сообщения, выравнивание их частотности; применение к сигнатурам прямой диффузии, в результате чего генерируется зашумленное изображение, осаждаемое в видеостегоконтейнер. На приемной стороне проводится извлечение сигнатур из видеоконтента, обратная диффузия для получения сигнатур рукописных символов строки, которые распознаются с помощью сверточной нейронной сети. Новизна исследования заключается в оригинальном разработанном алгоритме стеганографической защиты информации в видеофайлах, а также в модифицированном способе осаждения сигнатур на основе метода замены наименее значащих битов. Способ заключается в побитовом внедрении байтов, характеризующих уровень яркости пикселей в сигнатуре, в одни и те же разряды яркости синего цвета в последовательности из восьми кадров видеостегоконтейнера. Такой способ позволил значительно уменьшить видимые изменения, вносимые в видеоконтент при замене не младших, а средних значащих битов в стегоконтейнере. Это, в свою очередь, обеспечивает большую устойчивость к атакам сжатия при передаче информации по стегоканалу. Практическая значимость результатов исследования состоит в разработанном программном обеспечении, с помощью которого было проведено апробирование алгоритма стеганографической защиты информации в видеофайлах, показавшее высокие значения пикового отношения «сигнал – шум» и индекса структурного сходства изображений при встраивании информации в средние разряды байтов, задающих яркость пикселей стегоконтейнера.

Алгоритмы формирования моделей эффективного бизнеса

Решение задач эффективного ведения бизнеса связано с разнообразием текущих целей, стоящих перед ним, и, как следствие, требует построения соответствующих моделей эффективного бизнеса. В статье сформулированы две задачи ведения бизнеса, которые, помимо их общей целевой установки – повышение эффективности бизнеса, имеют разные текущие цели. Для построения моделей, отвечающих поставленным задачам, в статье обоснован и предложен критерий эффективности, а также разработаны Алгоритм 1 и Алгоритм 2, позволившие построить модели ведения эффективного бизнеса, учитывающие различие его текущих целей. Авторами разработан многоэтапный Алгоритм 1 формирования отдельных наборов направлений повышения эффективности, используемых для решения поставленных задач. Алгоритм 2, реализуемый на каждом этапе Алгоритма 1, разработан авторами с применением метода оптимальности Парето, однако дополнен учетом особенностей и целей текущих задач, поставленных перед бизнесом. Использование данных алгоритмов позволило построить модели эффективного бизнеса, обеспечивающие получение экономического эффекта, не только заложенного в каждое направление повышения эффективности, но и дополнительного его прироста, обусловленного свойствами разработанных алгоритмов.

Анализ и тестирование алгоритмов нейросетевой TCP/IP маршрутизации пакетов в частных виртуальных туннелях

К одной из наиболее важных составляющих сети Интернет относятся системы контроля и управления трафиком. С целью достижения бесперебойного информационно-коммуникационного взаимодействия организация процесса непрерывно видоизменяется, охватывая не только отдельные подсети, но и сетевые архитектуры вида p2p. В число доминирующих направлений совершенствования сетевой структуры входят технологии 5G, IoT и сети ­SDN, однако их внедрение в практику оставляет без удовлетворительного решения вопрос обеспечения информационной безопасности сетей, построенных на их основе. Существующие топологии развертки виртуального туннеля и компоненты интеллектуального распределения трафика обеспечивают лишь частичное решение, в частности в виде задач управления доступом на основе трафика пользователя и обеспечения безопасности за счет выделенных пользовательских сертификатов. Особое значение развертка туннеля имеет в тех случаях, когда необходимо обеспечить согласованность и координацию работы сложных социально-экономических систем, примером которых может служить информационно-коммуникационный обмен между участниками научно-промышленных кластеров, формируемых для реализации проектов создания инновационных продуктов. Однако существующим решениям сопутствуют недостатки в виде необходимости приобретения лицензии для полнофункционального доступа к программному продукту и специализированной настройки клиент-серверной аутентификации, обеспечивающей безопасный доступ к удаленному сетевому маршруту. Предлагаемый авторами подход на основе нейросетевого распределения трафика между клиентами частной выделенной сети позволяет отмеченные недостатки устранить. На этом принципе создана и проверена посредством модульного тестирования многомодульная система интеллектуальной маршрутизации пакетов. Представлен анализ эффективности применения обученной модели распределения сетевых адресов в сравнении с использованием ­DHCP-сервера на основе пакета isc-dhcp-server, распространяемого в качестве службы dhcpd.

Вероятностное прогнозирование «иррациональных» решений на основе смысловой композиции контекстов

Автор статьи: Суров И. А.
Поведенческое прогнозирование затруднено сложностью мышления человека, выходящего за рамки классической рациональности. В статье представлено решение этой проблемы для простейшей ситуации иррационального поведения, в которой одно и то же двухвариантное решение принимается в трех различных контекстах. Субъективные смыслы контекстов по отношению к базисному решению при этом кодируются кубитными состояниями, заимствованными из квантовой теории. Тройка таких состояний связана суперпозиционным отношением, описывающим смысловую композицию контекстов в мышлении субъекта. Полученные соотношения дополняют классическую вероятностную модель нелинейным интерференционным фактором, описывающим «иррациональную», эмоционально-смысловую сторону мышления. Эта модель построена для 24 различных постановок классических экспериментов «дилемма заключенного» и «двухэтапная игра» по наблюдению поведенческой иррациональности. Показано, что для рассмотренных постановок фазовые параметры кубитных состояний находятся в узких диапазонах значений, соответствующих определенным процессно-смысловым секторам пространства кубитных состояний. Экстраполяция полученных фазовых соотношений на новые эксперименты позволила использовать построенную модель в предсказательном режиме. Эта возможность проверена на задаче прогнозирования вероятности базисного решения в одном из контекстов на основании вероятностей того же решения в двух других контекстах. Для указанных экспериментов точность такого прогноза составила 9 и 11% соответственно. Разработанные принципы применимы для моделирования решений с большим числом контекстов и поведенческих альтернатив. Благодаря формализации нового вида эмоционально-смысловых закономерностей естественного мышления модели представленного типа могут быть использованы в том числе для совершенствования существующих систем социально-экономической аналитики и прогнозирования.

Гибридная интеллектуальная система машинного обучения для моделирования процессов обработки фосфатного рудного сырья

Представлены результаты исследования, целью которого являлось создание интеллектуальной системы машинного обучения для моделирования процессов агломерации шихты при обработке фосфатного рудного сырья. Актуальность исследования обоснована необходимостью совершенствования информационного обеспечения процессов управления технологическими системами в условиях цифровой трансформации производственной среды, проводимой в рамках четвертой промышленной революции и характеризуемой массовым внедрением индустриального Интернета вещей, что приводит к лавинообразному увеличению объемов технологических данных. Их обработка современными методами анализа, в том числе методами искусственного интеллекта, способна повысить качество принимаемых решений и обеспечить конкурентные преимущества. Научную новизну результатов исследования составляет структура предложенной гибридной интеллектуальной системы машинного обучения для моделирования процессов обработки фосфатного рудного сырья, в основе которой лежит совместное применение динамической модели агломерационного процесса в среде Simulink и глубокой нейронной сети. Архитектура нейронной сети разработана с учетом специфики математического описания процесса агломерации и включает входные полносвязные слои, принимающие результаты измерений переменных технологического процесса, а также рекуррентный слой, обрабатывающий объеденную последовательность с выходов полносвязных слоев. Интеграция Simulink-модели и глубокой нейронной сети делает возможным быструю адаптацию интеллектуальной системы под конкретную агломерационную машину за счет применения двухэтапной процедуры машинного обучения: сначала на имитационной модели Simulink, а затем на реальном объекте. Учитывая значительную инерционность процессов, сопровождающих агломерацию, такой подход обеспечивает оперативное изменение настройки гибридной интеллектуальной системы машинного обучения под новый состав сырья и технологические параметры. Разработана программа, предоставляющая удобный графический интерфейс для подготовки и применения интеллектуальной системы, а проведенные имитационные эксперименты показали, что процесс ее дообучения под новые технологические параметры проходит значительно быстрее первичного обучения при сохранении высокой точности получаемых результатов моделирования.

Диагностика неисправностей синхронных генераторов путем компьютерного моделирования внешнего магнитного поля

Автор статьи: Баловнев Д. И.
В настоящее время разработка неинвазивных методов диагностики электрических машин, и особенно генераторов как основных производителей электрической энергии, с помощью датчиков фиксации магнитного поля является актуальной научно-технической задачей. Для решения этой задачи проведены исследования по разработке метода поиска неисправностей синхронного генератора путем анализа внешнего магнитного поля. В статье рассматриваются основные вопросы компьютерного моделирования внешнего магнитного поля в системе FEMM 4.2 для поиска неисправностей. Приводятся математические выражения для создания компьютерной модели синхронного генератора в двумерном пространстве, на базе которых формируется численное решение внешнего магнитного поля с использованием метода конечных элементов. При моделировании учтены особенности конструкции синхронного генератора. Определены основные этапы работы в системе FEMM 4.2. Геометрическая модель синхронного генератора импортируется из системы автоматизированного проектирования. Физические свойства всех элементов модели определяются конструкционными материалами синхронного генератора и внешнего пространства. Управляющая программа, созданная на основе алгоритма, представленного в статье, позволяет выполнить моделирование вращения индуктора синхронного генератора, автоматизировать расчеты электромагнитного поля и вывод результатов. Приведен пример использования компьютерной модели синхронного генератора для поиска неисправностей путем исследования внешнего магнитного поля. По результатам численного решения внешнего магнитного поля проведен гармонический анализ магнитной индукции исправного синхронного генератора. В статье показано, что диагностическим признаком статического эксцентриситета индуктора синхронного генератора является появление четных гармоник в спектре магнитной индукции внешнего магнитного поля. На основании полученных результатов определена зависимость роста четных гармоник от величины смещения индуктора синхронного генератора.