bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Application of generative adversarial networks in anomaly detection systems
Authors: Сычугов А.А. , Греков М.М.
Published: July 2024

На сегодняшний день важным инструментом безопасности является система обнаружения вторжений, основанная на сигнатурах известных атак, однако данный метод неэффективен против уязвимостей нулевого дня. Актуальным подходом для нейтрализации ранее неизвестных компьютерных атак и нового вредоносного программного обеспечения является применение систем обнаружения вторжений на основе аномалий. Для построения системы, позволяющей классифицировать поступающие на вход данные, можно использовать алгоритмы машинного обучения. В настоящий момент применение такой системы обнаружения аномалий в реальных условиях недостаточно эффективно, так как велика вероятность ошибки классификации из-за неравномерного распределения данных между классами. Также необходимо учитывать возможность применения злоумышленником состязательных атак для преодоления алгоритмов классификации, вследствие чего реальная атака может быть пропущена детектором. В связи с этим, в данной статье описана задача несбалансированности обучающего набора данных и неустойчивости к состязательным атакам злоумышленников при использовании системы обнаружения аномалий на основе нейронных сетей. В качестве решения предлагается применить алгоритм генеративных состязательных сетей для дополнения малочисленного класса атак сгенерированными образцами, что также позволяет сделать классификатор более устойчивым к состязательным атакам. Рассмотрен алгоритм обучения генератора и дискриминатора, а также приведено описание набора данных NSL-KDD, который предлагается использовать в качестве обучающего и тестового.

Today, intrusion detection system based on signatures of known attacks is an important security tool, but this method is ineffective against zero-day vulnerabilities. Anomaly-based intrusion detection systems are a relevant approach to neutralize previously unknown computer attacks and new malicious software. Machine learning algorithms can be used to build a system that can classify input data. At the moment, using this an anomaly detection system in real conditions is not effective enough, because there is a high probability of classification errors due to the non-uniform distribution of data between classes. It is also necessary to take into account the possibility of adversarial attacks used by an attacker to overcome classification algorithms, as a result of which a real attack can be missed by the detector. Thereat, this article describes the problem of imbalance in the training dataset and instability to adversarial attacks by intruders when using an anomaly detection system based on neural networks. As a solution, it is proposed to apply an algorithm of generative adversarial networks to supplement a small class of attacks with generated examples, which also makes the classifier more resistant to adversarial attacks. An algorithm for training the generator and discriminator is considered, and a description of the NSL-KDD dataset is given, which is proposed to be used as a training and test one.
Oncogenesis mathematical model in the concept of cancer stem cells
Authors: Гончарова А.Б. , Колпак Е.П. , Бучина Д.А.
Published: July 2024

В настоящее время онкологические заболевания носят распространенный характер, математическое моделирование их дает ответ на вопрос о продолжительности жизни человека при определенной терапии. В данной работе дается краткий анализ функциональной нагрузки стволовых раковых клеток в общей системе популяции раковых клеток. В том числе и в условиях иммунного ответа и внешнего воздействия (химиотерапия). С учетом изложенных в литературных источниках подходов моделирования роста новообразования и иммунной реакции на заболевание предлагается модель роста новообразования при иммунном ответе и химиотерапии. Математические модели новообразований, основанные на позициях клональной концепции (теории Бернета), в которых учитывается рост раковых (делящихся) клеток, ответ иммунной системы и лекарственная терапия, описываются задачей Коши для системы обыкновенных дифференциальных уравнений. На основе моделей определяется динамика роста опухоли. Модель четырех стадий заболевания основывается на распределении основных параметров, определяющих кинетику роста популяции делящихся клеток. С использованием статистического подхода дается оценка среднего времени достижения четырех стадий заболевания, продолжительности ремиссии после окончания лечения, дается оценка времени дожития при проведенном лечении и без лечения. Полученные теоретические результаты моделирования сопоставляются с реальными данными Популяционного ракового регистра России.

Oncological diseases are widespread at present time. Mathematical modeling for these diseases provides an answer to the question of a person's expectancy of life depending on a certain therapy. The paper provides a brief analysis of the functional load of cancer stem cells in the general system of the cancer cell population. This analysis includes consideration under conditions of an immune response and external influence (chemotherapy). The neoplasm growth modeling and the immune response to the disease, a model of the growth of a neoplasm during immune response and chemotherapy are proposed taking into account the approaches outlined in the literature. Mathematical models of neoplasms based on the positions of the clonal concept (Burnet's theory), which take into account the growth of cancer (dividing) cells, the response of the immune system, and drug therapy, these models are described by the Cauchy problem for a system of ordinary differential equations. The dynamics of tumor growth are determined based on the model. The model of disease stages is based on the distribution of the main parameters that determine the kinetics growth of the dividing cells population. An estimate is given of the average time to reach four stages of the disease and the duration of remission after the end of treatment using a statistical approach. The obtained theoretical results are compared with the data of the Russian Population Cancer Registry.
Development of a data indexing algorithm based on the CW-tree data structure using parallel computing
Authors: Шевский В.С.
Published: July 2024

Цель данного научного исследования состояла в разработке алгоритма индексирования данных с использованием технологий параллельных вычислений, применение которого приводило бы к уменьшению времени на обработку запросов к базе данных. В ходе исследования был разработан алгоритм индексирования данных на основе специальной структуры хранения данных на базе дерева, получившей название CW-tree (Constantly-Wide tree). Проход по CW-tree в соответствии с предлагаемым алгоритмом индексирования осуществляется в асинхронном режиме, что достигается благодаря использованию дополнительных стартовых вершин. Как показало тестирование, по сравнению с существующими аналогами алгоритмов индексирования предложенный алгоритм на основе CW-tree обладает преимуществами, главным из которых является полное распараллеливание поиска данных как на верхнем уровне, так и на уровне листьев дерева. Для установления эффекта от использования алгоритма CW-tree было проведено сравнительное исследование, а именно: чтение данных с применением B-tree, которое широко используется практически во всех современных системах управления базами данных, и чтение данных с применением предложенного CW-tree. В ходе исследования запросы к базе данных строились таким образом, чтобы проводился поиск по определенному ключу, устанавливалось, какой подход быстрее обработает некоторое число запросов поиска. Результаты проведенного тестирования показали, что на поиск данных в CW-tree затрачивается значительно меньше времени, чем на поиск в B-tree.

The purpose of this scientific research was to develop an algorithm for data indexing using parallel computing technologies, the use of which would lead to a decrease in the time for processing queries to the database. As part of the study, an algorithm for data indexing was developed based on a specific tree-based data storage structure called CW-tree (Constantly Wide tree). The CW-tree traversal under the proposed indexing algorithm is carried out in an asynchronous mode, which is achieved using additional start vertices. Testing has shown that, in comparison with existing analogs of indexing algorithms, the proposed algorithm based on the CW-tree has advantages. The main advantage is the complete parallelization of data retrieval both at the top level and at the level of the tree leaves. To establish the effect of using the CW-tree algorithm, a comparative study was carried out, namely: reading data using the B-tree, which is widely used in almost all modern database management systems, and reading data using the proposed CW-tree. In the course of the study, queries to the database were built in such a way that a search was carried out for a specific key, it was established which approach would process a certain number of search queries faster. Testing results suggest that searching for data in the CW-tree takes much less time than search in the B-tree.
Technology for executing retrieval queries to a database based on the CW-tree data indexing method
Authors: Шевский В.С. , Шичкина Ю.А.
Published: July 2024

На сегодняшний день в информационных технологиях наблюдается тенденция к многократному увеличению объемов хранимых данных. Наращивание объемов данных обусловлено глобальной цифровизацией различных сфер жизнедеятельности человека, распространения использования датчиков мониторинга, диагностирования и управления различными объектами. Несмотря на растущие объемы, по-прежнему требуется обработка данных. Методы обработки включают важный этап поиска, скорость выполнения которого сказывается на эффективности всей обработки. Поэтому разработки в области ускоренного поиска необходимых данных для интеллектуального анализа в различных базах данных являются актуальными. В данной статье предлагается разработанный авторами алгоритм на основе структуры данных CW-tree, который позволяет индексировать данные, максимально используя возможности вычислительной системы в условиях многопоточной обработки запросов. Структура данных CW-tree, также предложенная авторами, содержит два уровня: уровень ветвей, который предназначен для поиска вершины по заданному в запросе пользователем условию, и уровень листьев, который предназначен для хранения данных. В настоящей работе описан метод прохода по уровню листьев CW-tree при выполнении поискового запроса к базе данных. Также приведены результаты тестирования предложенного метода на тестовой базе данных, результаты сравнительного анализа выполнения поисковых запросов к базе данных, основанной на структуре CW-tree, и базе данных под управлением СУБД MySQL.

There is a tendency to multiplying the volume of stored data in information technology today. The increase in data volumes is due to the global digitalization of various spheres of human life, the expansion of using sensors for monitoring, diagnosing, and controlling diverse objects. Despite the growing volumes, data still needs to be processed. Processing methods include an important retrieval step which speed affects the efficiency of the entire processing. Therefore, developments in the field of accelerated retrieval for the necessary data for mining in various databases are relevant. This article proposes an algorithm developed by the authors based on the CW-tree data structure. It allows data to be indexed by maximizing the capabilities of a computing system in conditions of multithreaded query processing. The CW-tree data structure, also proposed by the authors, contains two levels. The branch level is designed to retrieve a vertex according to a user-specified query. The leaf level is used to store data. This paper describes a method for traversing the CW-tree leaf-level when executing a retrieval query to the database. Test results of the proposed method on a test database are also given, the results of a comparative analysis of the execution of retrieval queries to a database based on the CW-tree structure and a database controlled by the MySQL DBMS are presented. Keywords: database management systems, tree algorithms, data indexing, multithreading, database query optimization, CW-tree.
Cyber Threat Intelligence Data Management System
Authors: Вульфин А.М.
Published: July 2024

В данной статье рассматривается проблема повышения оперативности распространения информации о новых угрозах. Традиционные методы обмена информацией об инцидентах информационной безопасности (ИБ) практически не масштабируемы и с ростом числа инцидентов перестают справляться со своей задачей. Существенно возрастает нагрузка на специалистов, занимающихся мониторингом состояния информационной системы, а эффективность их работы снижается. Целью исследования является повышение эффективности центра мониторинга и реагирования на инциденты информационной безопасности за счет развертывания программной платформы управления данными киберразведки. Объект исследования – центр мониторинга и реагирования на инциденты ИБ, предмет исследования – система управления данными киберразведки. Проанализированы подходы к реализации киберразведки в составе центра мониторинга и реагирования на инциденты ИБ, выполнен обзор функциональных возможностей существующих решений, разработан план развертывания платформы киберразведки в составе центра мониторинга и реагирования на инциденты ИБ организации. Основные этапы развертывания включают подготовительную работу, установку, настройку и тестирование платформы. Эффективность функционирования центра мониторинга и реагирования на инциденты ИБ после внедрения платформы выросла на 41,7 %, а уровень зрелости повысился с «начального» до «базового». Ключевые слова:киберразведка, центр мониторинга и реагирования на инциденты ИБ, платформа киберразведки, система управления данными киберразведки.

This article discusses the problem of increasing the speed of disseminating information about new threats. Traditional methods of sharing information about information security (IS) incidents are practically not scalable, and as the number of incidents grows, they fail to cope with their task. The workload of specialists involved in monitoring the state of the information system increases significantly, and the effectiveness of their work decreases. The research aim is the information security incident monitoring and response center efficiency improvement by deploying a software platform for cyber intelligence data management. The object of the study is the IS incident monitoring and response center, the subject of the study is the cyber intelligence data management system. The approaches to the realization of cyber intelligence as a part of IS incident monitoring and response center were analyzed, the functional capabilities of existing solutions were reviewed. The plan for deployment of cyber intelligence platform as a part of an organization IS incident monitoring and response center was developed. The main stages of deployment include preparatory work, installation, configuration, and testing of the platform. After implementing the platform, the performance of the IS incident monitoring and response center increased by 41.7 percent, and the level of maturity increased from " initial " to "basic." Keywords: cyber intelligence, IS incident monitoring and response center, cyber intelligence platform, Cyber Intelligence Data Management System
Passportization of refueling operations to monitor the state of equipment in the NPP core
Authors: Абидова Е.А. , Лапкис А.А. , Ожерельев В.Д. , Чернов А.В.
Published: July 2024

Работа направлена на повышение безопасности АЭС за счет контроля перегрузки топливных кассет, осуществляемой перегрузочной машиной. Показана необходимость разработки системы контроля, предупреждающей сбои при выполнении перегрузочных операций. Утверждается, что разработка системы обязана предваряться этапом наблюдения и систематизации токовых характеристик объекта в процессе неоднократного выполнения операций с различными перегружаемыми изделиями. Упрощение процедуры мониторинга достигается за счет использования сигналов питающей сети, регистрируемых в процессе работы приводов машины. Представлена схема регистрации диагностических сигналов. Описаны подходы к обработке и анализу сигналов. Предлагаемый подход опробован в период перегрузочной кампании на Ростовской АЭС. По сигналам питающей сети, зарегистрированным в процессе перегрузки, продемонстрирована возможность паспортизации перегрузочных операций. С целью кластеризации к параметрам тока применяется метод главных компонент. Разработанные диагностические паспорта могут быть использованы как эталонные при последующем мониторинге перегрузки. Показано, что сигналы, соответствующие приводу захвата рабочей штанги (ЗРШ), могут быть использованы для контроля усилий перегрузочной машины при извлечении топлива. Таким образом, в работе обосновывается перспективность системы контроля процесса перегрузки на основе регистрации и анализа тока, потребляемого приводами перегрузочной машины.

The work is focused on increasing the relatability of nuclear power plants by monitoring the overloading of fuel cartridges carried out by the refueling machine. The necessity of developing a control system that prevents failures during reloading operations is shown. It is argued that the development of the system must be preceded by the stage of observation and systematization of the current characteristics of the object in the process of repeated operations with various overloaded products. Simplification of the monitoring procedure is achieved using the current signals consumed by the machine drives during operation. The scheme of registration of diagnostic signals is presented. Approaches to signal processing and analysis are described. The proposed approach was tested during the refueling campaign at the Rostov NPP. Based on the current signals registered during the overload process, the possibility of creating passports of overloading operations has been demonstrated. For clustering, the principal component method is applied to the current parameters. The developed passports can be used as a reference pattern for subsequent overload monitoring. It is shown that the signals corresponding to the main driving stem can be used to control the efforts of the refueling machine when removing fuel. Thus, the paper grounds the prospects of the control system for the reloading process based on the registration and analysis of the current consumed by the drives of the refueling machine.
Mathematical modeling of bubble cap trays in rectification processes
Authors: Голованчиков А.Б. , Прохоренко Н.А. , Черикова К.В.
Published: July 2024

В данной статье описана разработанная конструкция колпачковой тарелки, в которой колпачок выполнен с помощью конической пружины, что позволяет под действием восходящего потока газа и нисходящего потока жидкости приводить в колебательный динамический режим. Это, в свою очередь, позволяет интенсифицировать процесс массопереноса, а значит и повышает производительность. Приведено математическое моделирование расчета упругости и частоты колебаний конической пружины. Показано, как резонансные частоты заставляют колпачок колебаться с высокой амплитудой, что интенсифицирует тепломассообменные процессы между жидкостью и газами (паром), и таким образом увеличивают производительность. Кроме того, раскачивание колпачков на конической пружине под действием выходящих из прорезей колпачков паровой (газовой) фазы также способствует разрушению пограничного слоя и увеличивает скорость тепло- и массопереноса, что дополнительно способствует росту производительности. Приводится пример расчета вышеназванных параметров и моделирования по типовым и комбинированным моделям: ячеечной, однопараметрической диффузионной и с последовательным соединением зон вытеснения и смешения. Разработанная конструкция может найти применение в химической, нефтехимической, газовой, пищевой, фармацевтической, энергетической и других отраслях промышленности, а также в экологических процессах разделения растворов и газов в процессах ректификации, абсорбции, экстракции и промывки газов.

The developed design of a bubble cap tray is described, in which the cap is made with the help of a conical spring, which will allow, under the action of an ascending gas flow and a descending liquid flow, to bring it into an oscillatory dynamic mode. It will allow intensifying the process of mass transfer, and therefore will increase productivity. Mathematical modeling of calculation of elasticity and vibration frequency of a conical spring is presented. It is shown that resonant frequencies cause the cap to vibrate with a high amplitude, which intensifies heat and mass transfer processes between liquid and gases (steam) and increases productivity. Caps rocking on the conical spring under the action of the caps of the vapor (gas) phase emerging from the slots also contributes to the destruction of the boundary layer and increases the rate of heat and mass transfer, which additionally contributes to an increase in productivity. The calculation of the above parameters and modeling according to standard and combined models is given: cell, one-parameter diffusion, and a series connection of zones of displacement and mixing. The developed design can find application in chemical, petrochemical, gas, food, pharmaceutical, energy, and other industries, as well as in ecological processes of solute partitioning of and gases in the processes of rectification, absorption, extraction, and washing of gases.
Thematic Analysis of Text Information Based on Frequency Characteristics
Authors: Меняйлов Д.В. , Преображенский А.П. , Чопорова Е.И.
Published: July 2024

В настоящее время происходит активное развитие методов, связанных с исследованием текстовых массивов. При этом подобные подходы нацелены либо на то, чтобы измерять пространственные характеристики в текстовых массивах, таких как длины строк, размеры шрифтов и т. п., либо на рассмотрение общелингвистических задач, в которых изучаются смыслонесущие единицы, такие как предложения, фразы и др. Во втором классе задач перспективным можно считать использование частотного анализа. В работе дан анализ подходов, которые могут при этом использоваться. Авторами составлен алгоритм обработки текста на естественном языке. Созданный в работе программным образом алгоритм реализуется с помощью Python, Jupyter Notebook, WordCloud, NLTK. При обработке текстовый массив разбивается на слова, после чего происходит формирование списка токенов. Даны рекомендации по удалению союзов, предлогов и других частей речи, чтобы осуществлять полноценный анализ тематики. Показаны основные этапы алгоритма частотного анализа текста, которые заключаются в том, что выгружаются данные, производится первичная обработка текстовых массивов, осуществляется процесс замены слов, проводится оценка статистических данных, убираются лишние слова, осуществляется визуальное представление. В статье продемонстрирован пример фрагментов программного кода, описывающих работу ключевых этапов алгоритма.

Currently, there is a development of methods related to the study of text arrays. In doing so, they aim to either measure their spatial characteristics, such as line lengths, font sizes, and more, or for consideration of general linguistic problems, in which the study of meaning-bearing units, such as sentences, phrases, and others, is carried out. In the second class of tasks, the use of frequency analysis can be considered promising. The paper analyzes the approaches that can be used in this case. The authors in the article developed an algorithm for processing text in a natural language. The algorithm created in the work is programmatically implemented using Python, Jupyter Notebook, WordCloud, NLTK. During processing, the text array is split into words, after which a list of tokens is formed. Recommendations are given for removing conjunctions, prepositions, and other parts of speech to carry out a comprehensive analysis of the topic. The main stages of the text frequency analysis algorithm are demonstrated. The data are unloaded, the primary processing of text arrays is carried out, after which the process of replacing words is carried out, the statistical data is evaluated, unnecessary words are removed, and a visual presentation is carried out. The main stages of the algorithm have also been demonstrated based on fragments of the program code.
Optimization modeling of the investment process for the development of the civil aviation sectoral organizational system
Authors: Борзова А.С. , Иванов Д.В.
Published: July 2024

В статье рассматривается формализованный подход к управлению инвестиционными процессами развития отраслевой организационной системы с применением методов моделирования и оптимизации. Проблемная ориентированность указанных методов определяется особенностями исследуемого процесса в отраслевой организационной системе гражданской авиации. В качестве базовой модели взаимодействия управляющего центра и объектов организационной системы в процессе инвестирования направлений программы развития отрасли предлагается агентно-игровая модель. Показана необходимость последовательного решения двух оптимизационных задач при централизованном управлении инвестиционным процессом. Для игровой задачи, связанной с формированием множества объектов, включенных в ресурсное обеспечение по определенным направлениям программы развития, построена оптимизационная модель булевого программирования. Вторая задача, направленная на агентно-игровое согласование интересов управляющего центра и объектов организационной системы при реализации инвестиционных ресурсов, формализована с целью оптимального поиска множества стратегии управляющего центра на множестве ключевых показателей развития отрасли. Алгоритмизация принятия управленческих решений на основе перечисленных задач оптимизации основана на интеграции алгоритмов рандомизированного поиска, генетического алгоритма с адаптивной мутацией, популяционного алгоритма роя частиц.

The article discusses formalized approach to investment processes managing for the advancing of a sectoral organizational system using modeling and optimization methods. The problem orientation of these methods is determined by the process peculiarities under research in the civil aviation sectoral organizational system. An agent-game model is proposed as a basic model of interaction between the control center and the objects of the organizational system in the investing process spheres of the industry development program. We discussed the sequential solution necessity of two optimization problems with the investment process centralized management. It's formalized an optimization model of Boolean programming for the game problem associated with the set formation of objects included in the resource support for certain development program areas. Then was shown the second task, namely interests agent-game coordination between the control center and the entity of organizational system in investment resource implementation to optimally search for control center strategies set with a set of industry development key indicators. Algorithmizing of making management decisions based on the listed optimization problems is based on the federation of randomized search algorithms, a genetic algorithm with adaptive mutation, and a population particle swarm algorithm. Keywords:sectoral organizational system, investment process, centralized management, agent-game modeling, optimization.
Intellectual decision-making support algorithm on the securities portfolio formation based on the swarm intelligence
Authors: Кондратьева О.В.
Published: July 2024

В статье рассматривается вопрос необходимости интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении процессом формирования портфеля ценных бумаг. Современные системы для поддержки принятия решений инвесторов основаны на классической теории управления портфелем ценных бумаг и предполагают выполнение требования об эффективности рынка, но современный фондовый рынок как отечественный, так и мировой, не может соответствовать данному условию. Возникает необходимость разработки новых методов и моделей для принятия эффективных решений при управлении портфелем ценных бумаг. Для поиска оптимального портфеля используется модифицированный метод роя частиц и исследуются его преимущества, среди которых сокращение количества вычислений целевой функции на 34 % и более. Предлагаемый алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений позволяет инвестору сделать выбор по трем аспектам: по способу определения параметров модели, по модели для оценки финансового риска и по долевой структуре оптимального портфеля. База знаний объединяет базу моделей и базу прецедентов, а база правил содержит, в том числе агрегированные по всем прецедентам показатели эффективности модели оценки финансового риска. Рост базы прецедентов позволяет повысить достоверность оценки эффективности меры риска и сформировать (или адаптировать) продукционные правила.

The article discusses the need for intelligent support for decision-making when managing the securities portfolio forming process. Modern systems for making investors' decisions are based on the classical portfolio management theory and supposed the market efficiency requirement fulfillment. However, the nowadays stock market, both domestic and global, cannot satisfy this condition. For effective decisions, it is necessary to use new methods and models of portfolio management. A modified particle swarm method is used to find the optimal portfolio. Its advantages are investigated, among which are the number reduction of objective function computations by 34% or more. The proposed algorithm for intelligent decision support makes it possible to choose according to three aspects: the determining the model parameters method, the financial risk assessment model, and the optimal portfolio structure. The knowledge base contains a database and a precedents base. The rule base includes indicators of the financial risk assessment model effectiveness aggregated for all precedents. The growth of the precedents base makes it possible to increase the authenticity of the risk measure efficiency assessment and makes it possible to form (or adapt) production rules.
Preliminary assessment of the probability of making the right decision in automated control systems
Authors: Малышев В.А. , Никитенко Ю.В. , Машков В.Г.
Published: July 2024

Ежедневно человек сталкивается с огромным количеством принятия решений как в профессиональной сфере, так и в обиходе. Принятие решения может протекать непосредственно либо вызывать сложные раздумья, требующие получения какой-либо дополнительной информации или же действие может осуществляться в ограниченном ее объеме с минимальным располагаемым временным интервалом. В профессиональной сфере любому руководителю как лицу, принимающему решение, крайне необходима предварительная оценка вероятности принятия правильного решения. Оценка решения по его последствиям обычно не вызывает затруднений, а вот осуществить оценку правильности решения до его реализации несравненно труднее. Однако психология управления предлагает использовать вполне определенные признаки правильного решения. Ключевыми из них являются обоснованность, своевременность, непротиворечивость, конкретность. Проведенное моделирование процесса принятия решения по представленным критериям для проверки правильности вывода свидетельствует об адекватности описания процедуры принятия решения и возможности его применения как при оценке субъективного решения, так и при автоматизированном принятии решения в системах управления. Особое внимание обращено на возможность применения представленного подхода в автоматизированных системах управления военного назначения при выработке предложений в решение командира, когда требуется предварительная оценка всех альтернатив.

Every day a person is faced with many decisions made both in the professional sphere and in everyday life. Decision-making can take place directly or cause complex thoughts that require obtaining any additional information. The action can also be carried out in a limited amount with a minimum available time interval. In the professional sphere, for any manager as a decision-maker, it is essential to make a preliminary assessment of the probability of making the right decision. Evaluating a decision based on its consequences is usually not difficult. But it is much more complex to determine the correctness of a decision before it is implemented. However, management psychology suggests using well-defined signs of the right decision. The key ones are validity, timeliness, consistency, and concreteness. The conducted modeling of the decision-making process according to the given criteria for verifying the correctness of the conclusion indicates the adequacy of the description of the decision-making procedure and the possibility of its application, both in the assessment of a subjective decision and in automated decision-making in control systems. It is particularly worth paying attention to the limitations of applying the presented approach in Automated Control Systems for military purposes when developing proposals for the commander's decision when a preliminary assessment of all alternatives is required.
Detection of defects in faulty elements of power lines using neural networks of YOLO
Authors: Астапова М.А. , Уздяев М.Ю.
Published: July 2024

В настоящее время визуальная диагностика состояния элементов линий электропередач (ЛЭП) является сложной и трудоемкой процедурой. В целях повышения эффективности и снижения трудозатрат этой процедуры наиболее перспективным является применение беспилотных летательных аппаратов, оборудованных системами компьютерного зрения, выполняющих автоматическую детекцию поврежденных элементов ЛЭП. Для повышения качества детекции поврежденных участков ЛЭП системами компьютерного зрения наиболее перспективно применение современных глубоких нейросетевых архитектур. Однако, вопрос применения таких архитектур в обозначенной задаче недостаточно освещен в современных исследованиях. Особо остро стоит вопрос сравнения различных нейронных сетей и выявления значимых различий в их результатах. Данная статья посвящена сравнительному анализу современных нейросетевых детекторов YOLOv3 и YOLOv4, а также их сокращенных версий (YOLOv3-tiny и YOLOv4-tiny) в задаче детекции дефектов ЛЭП. Приводятся результаты обучения этих детекторов на наборе данных CPLID, а также статистическое сравнение результатов YOLOv3 и YOLOv4 посредством процедуры кросс-валидации. Детекторами были показаны высокие результаты точности детекции (mAP@0,50=0,97±0,03; mAP@0,75=0,78±0,04), а также статистически значимые различия в этих результатах. Сравнительный анализ результатов показал, что применение более простой нейронной сети YOLOv3 является более перспективным в задаче детекции дефектов ЛЭП.

Currently, visual state diagnostics of power transmission lines (PTL) elements is a complex and time-consuming procedure. In order to increase the efficiency and reduce the labor costs of this undertaking, the most promising measure is the use of unmanned aerial vehicles equipped with computer vision systems that automatically detect damaged elements of power lines. For the purposes of improving the detection quality of power lines damaged areas by computer vision systems, the application of modern deep neural network architectures would be most effective. However, the problem of utilizing such architectures in the aforementioned task is not sufficiently covered in modern research. The issue of comparing various neural networks and identifying substantial differences in their results is especially acute. This article is devoted to a comparative analysis of modern neural network detectors YOLOv3 and YOLOv4 as well as their reduced versions (YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny) in terms of detecting power transmission line defects. The results of training these detectors on the CPLID dataset are presented along with statistical comparison of the YOLOv3 and YOLOv4 results by means of the cross-validation procedure. The detectors displayed high rates of detection accuracy (mAP @ 0.50 = 0.97 ± 0.03; mAP @ 0.75 = 0.78 ± 0.04) and statistically significant distinctions in these results. A comparative analysis of the findings has revealed that the employment of a simpler neural network YOLOv3 has more potential when applied to detection of power transmission line defects.
Hardware resource use intellectualization of data centers providing cloud-computing services
Authors: Метелкин Я.В. , Маковий К.А.
Published: July 2024

В настоящее время набирает популярность технология облачных вычислений – технология, в рамках которой компьютерные ресурсы центра обработки данных предоставляются пользователю по сети как онлайн-сервис. Спрос стимулирует рост количества и размеров центров обработки данных, оказывающих данные услуги. Пандемия стала причиной перехода многих сервисов в режим онлайн. Многие организации подчеркнули для себя эффективность удаленной работы, в связи с чем выросла распространенность дистанционного обучения. Таким образом, возникает необходимость оптимизации работы ИТ-инфраструктуры поставщиков облачных услуг в целях повышения ее экономичности и экологичности (соответствие концепции Green computing) при сохранении заранее определенного уровня качества обслуживания. Одной из ключевых проблем оказания услуг облачных технологий является оптимальное распределение виртуальных машин на физических серверах. Данной проблемой занимались многие исследователи, и в этой работе проведен анализ существующих подходов к ее решению. Все они основаны на анализе текущей рабочей нагрузки с последующей корректировкой распределения виртуальных машин. В работе предлагается интеллектуализация использования аппаратных ресурсов центра обработки данных, которая заключается в превентивном управлении аппаратными платформами, размещении виртуальных машин, основанном на прогнозировании рабочей нагрузки в будущем. Для апробации предлагаемого подхода использованы возможности фреймворка CloudSim.

Nowadays, cloud computing technology is gaining popularity. That is a technology in which the computer resources of a data center are provided for a user over a network as an online service. Demand stimulates the growth in the number and size of data centers that deliver these services. The pandemic has led to the transition of many services to online mode. Many organizations have noted the effectiveness of remote work and, therefore, the prevalence of distance learning is growing. Thus, there is a need to optimize the operation of service providers’ IT infrastructure in order to increase its cost-effectiveness and environmental friendliness (compliance with the Green computing concept) while maintaining a predetermined level of service quality. One of the key challenges of providing cloud services is the optimal distribution of virtual machines on physical servers. This problem has been studied by many researchers, and in this article the analysis of the existing approaches to its solution is carried out. All of them are based on the current workload examination and then adjusting the allocation of virtual machines. This paper proposes hardware resource use intellectualization of a datacenter, which involves proactive management of hardware platforms, placement of virtual machines, based on the prediction of the workload in the future. To test the outlined approach, we used the capabilities of the CloudSim framework.
Implementation of the method for dynamic content matching of learning and game scenarios in an adaptive learning game
Authors: Хайров А.В. , Шабалина О.А. , Катаев А.В.
Published: July 2024

В работе описан метод адаптации процесса обучения в адаптивных ролевых обучающих играх, основанный на динамическом контентном согласовании нелинейных обучающего и игрового сценариев. Обучающий сценарий и сопоставленный ему игровой сценарий представляются структурно-упорядоченными пространствами. Механизм динамического контентного согласования нелинейных обучающего и игрового сценариев, реализованный в игре, основан на активации предопределенных игровых событий в зависимости от выбранного игроком развития игрового сюжета. Каждому видимому и невидимому объекту игрового мира назначаются триггеры в соответствии с построенным пространством знаний. При попадании персонажа в игровую ситуацию, привязанную к области действия триггера, активизируется и вызывается система диалоговых окон для выполнения задания, составленного этой игровой ситуацией. Игрок динамически строит свой игровой сценарий в зависимости от выбора стратегии освоения пространства знаний и выполнения соответствующих игровых заданий, при этом реализованный в игре метод динамического контентного согласования обеспечивает освоение всего пространства при любой стратегии, формируемой игроком. Описан способ реализации метода в обучающей ролевой игре Камми для изучения объектно-ориентированного программирования и языка С++.

The paper describes a method for adapting the educational process in adaptive role-playing learning games using dynamic content matching of nonlinear learning and game scenarios. The training scenario and the game scenario, associated with it, are represented by structurally ordered spaces. The mechanism of dynamic content matching of nonlinear training and game scenarios implemented in the game is based on the activation of predefined game events in relation to the plot path chosen by the player. Triggers are assigned to each visible and invisible object of the game world in conformity with the constructed knowledge space. When a character enters a game situation tied to the trigger's scope, a system of dialog boxes is enabled to complete the objective, set by this game situation. The player dynamically builds their game scenario depending on the choice of a strategy for mastering the knowledge space and performing the corresponding game tasks while the method of dynamic content matching, executed in the game, ensures the development of the entire space in terms of any strategy formed by the player. The means of the method employment in the Cammi learning role-playing game for studying object-oriented programming and the C++ language is defined.
Analysis of methods for machine learning system security
Authors: Чекмарев М.А. , Клюев С.Г. , Бобров Н.Д.
Published: July 2024

Применение систем машинного обучения является эффективным способом решения задач, оперирующих с большими объемами данных, что способствует их повсеместному внедрению в различные сферы деятельности. Вместе с тем, в настоящее время такие системы уязвимы перед злонамеренными манипуляциями, которые могут привести к нарушению целостности и конфиденциальности, что подтверждается внесением данных угроз Федеральной службой по техническому и экспертному контролю (ФСТЭК России) в Банк данных угроз безопасности информации в декабре 2020 года. В этих условиях обеспечение безопасного применения систем машинного обучения на всех этапах жизненного цикла является важной задачей. Этим обусловлена актуальность исследования. В статье рассмотрены существующие методы обеспечения безопасности, предлагаемые различными исследователями и описанные в научной литературе, их недостатки и перспективы дальнейшего применения. В связи с этим данная обзорная статья направлена на определение проблем исследования в области обеспечения безопасности систем машинного обучения с целью дальнейшей разработки технических и научных решений по данному вопросу. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов по информационной безопасности и разработчиков систем машинного обучения.

The employment of machine learning systems is an effective way to achieve goals, operating with large amounts of data, which contributes to their widespread implementation in various fields of activity. At the same time, such systems are currently vulnerable to malicious manipulations that can lead to a violation of integrity and confidentiality, which is confirmed by the fact that these threats were included in the Information Security Threats Databank by the Federal Service for Technical and Expert Control (FSTEC) in December 2020. Under these conditions, ensuring the safe use of machine learning systems at all stages of the life cycle is an important task. This explains the relevance of the study. The paper discusses the existing security methods, proposed by various researchers and described in the scientific literature, their shortcomings, and prospects for further application. In this respect, this review article aims to identify research issues, relating to machine learning system security, with a view to subsequent development of technical and scientific solutions, regarding the matter. The materials of the article are of practical value for information security specialists and developers of machine learning systems.
Model with latent parameters for step-by-step procedure for evaluating learning outcomes
Authors: Братищенко В.В.
Published: July 2024

Актуальность работы обусловлена важностью исследования результатов обучения для повышения качества учебного процесса. Для этого предлагается модель оценки знаний в виде последовательности заданий. Вероятность успешного выполнения задания зависит от латентных параметров: подготовленности обучающегося и трудности задания. Модель аналогична Partial Credit Model, применяемой в Item Response Theory для анализа результатов тестирования. На основе метода максимального правдоподобия разработана процедура оценки параметров численными методами по оценкам обучающихся. Обоснована сходимость процедуры оценивания. Предложены проверки адекватности модели с применением дисперсионного анализа, корреляционного анализа, критериев Infit и Outfit на основе хи-квадрат распределения. Для оценки полезности модели предлагается использовать коэффициент детерминации. Приведены сведения о применении модели для анализа массива оценок студентов академической группы. По итогам анализа модель прошла проверки адекватности и позволила существенно уточнить характеристики итогов обучения и процедур оценивания знаний. Для повышения точности моделирования предлагается использовать оценки текущей успеваемости. Практическая ценность предложенной модели заключается в выявлении процедур оценивания с характеристиками, существенно отличающимися от средних, для дальнейшего содержательного анализа и улучшения.

The relevance of the research is due to the importance of studying learning outcomes to improve the quality of educational process. For this, a knowledge assessment model is proposed in the form of a task sequence. The probability of successful completion of the task depends on the latent parameters: the ability of the student and the difficulty of the task. The model is similar to the Partial Credit Model used in Item Response Theory to analyze test results. In reliance on the maximum likelihood method, a procedure has been developed for estimating parameters by numerical methods according to students' grades. The convergence of the estimation procedure has been substantiated. Adequacy verification of the model by the means of variance analysis, correlation analysis, Infit and Outfit criteria, based on the chi-square distribution, is put forward. To evaluate the usefulness of the model, it is suggested to utilize the coefficient of determination. Information on the application of the model for the analysis of students’ grade array in the academic group is given. Following on from the results of the analysis, the model passed the adequacy tests and made it possible to significantly clarify the characteristics of the learning outcomes and knowledge assessment procedures. To enhance the accuracy of modeling, it is recommended to employ grades of current academic performance. The practical value of the model lies in the identification of assessment procedures with characteristics that differ notably from the average for further meaningful analysis and upgrade.