bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Optimal planning of the cargo transportation process
Authors: Смоленцева Т.Е. , Свищев А.В. 
Published: July 2024

Целью работы является выявление факторов, обеспечивающих оптимальное планирование процесса грузоперевозок с последующим формированием логистической структуры данного процесса. Для решения этой задачи выявлены основные факторы, которые обеспечат техническую оснащенность, использование различных видов транспорта и определением пропускной способности транспорта, учет производственных процессов. На основе теории массового обслуживания разработан алгоритм формирования структуры процесса организации оптимального планирования доставки грузов, с определением значения пропускной способности, а также затраты на этот процесс, позволяющий в случае временной задержки принимать эффективное управленческое решение по обеспечению этого процесса. В процессе анализа планирования грузоперевозок лицо принимающее решение должен учитывать: время, затрачиваемое на выполнение всех процессы на этапе осуществления подготовительных работ с последующей реализацией шагов направленных на оснащение пунктов приемки и отправления грузов. Рассмотренная в работе структура процесса организации оптимального планирования доставки грузов, позволяет определить основные факторы, участвующие при формировании плана грузоперевозок. Ключевые слова: грузовые перевозки, оптимальное планирование, график работы транспортных средств, пропускная способность, объемы перевозок груза, система управления цепями поставок.
The purpose of this work is to identify the factors that ensure optimal planning of the cargo transportation process with the subsequent formation of the logistics structure of this process. To solve this problem, the main factors that will ensure technical equipment, the use of various types of transport and the determination of transport capacity, accounting for production processes are identified. Based on the theory of Queuing, an algorithm for forming the structure of the process of organizing optimal planning of cargo delivery, with determining the value of throughput, as well as the costs of this process, is developed, which allows in the event of a time delay to make an effective management decision to ensure this process. In the process of analyzing cargo transportation planning, the decision-maker must take into account: the time spent on completing all the processes at the stage of preparatory work, followed by the implementation of steps aimed at equipping the points of acceptance and departure of goods. The structure of the process of organizing optimal planning of cargo delivery considered in this paper allows us to determine the main factors involved in the formation of a cargo transportation plan.
Malware detection system based on machine learning technology
Authors: Выборнова О.Н. , Пидченко И.А. 
Published: July 2024

Непрерывный рост числа вредоносных программ делает актуальной задачу их обнаружения: классификации программ на вредоносные и безопасные. В связи с этим, данное исследование посвящено разработке системы обнаружения вредоносного программного обеспечения на основе машинного обучения, а именно, обучения искусственной нейронной сети с учителем. В ходе исследования проведен анализ структуры исполняемых PE-файлов операционной системы Windows, выбраны характеристики из PE-файлов для формирования обучающего множества, а также выбраны и обоснованы топология (четырехуровневый персептрон) и параметры антивирусной нейронной сети. Для создания и обучения модели использовалась библиотека Keras. При формировании обучающего множества применялась база данных безопасного и вредоносного программного обеспечения Ember. Выполнено обучение и проверка адекватности обучения разработанной модели распознавания вредоносного кода. Результаты обучения предложенной в рамках исследования антивирусной нейронной сети показали высокую точность обнаружения вредоносных программ и отсутствие эффекта переобучения, что свидетельствует о хороших перспективах применения модели. Хотя экспериментальная модель нейронной сети пока не способна полностью заменить антивирусные сканеры, материалы статьи представляют практическую ценность для задач классификации программ на вредоносные и безопасные.
The continuous growth in the number of malicious programs makes the task of their detection urgent: classifying programs into malicious and safe. In this regard, this study is devoted to the development of a malware detection system based on machine learning, namely, training an artificial neural network with a teacher. In the course of the study, we analyzed the structure of Portable Executable files of the Windows operating system, selected characteristics from PE-files to form a training set, and also selected and substantiated the topology (four-level perceptron) and parameters of the antivirus neural network. The Keras library was used to create and train the model. The Ember dataset of safe and malicious software was used to form the training set. We have trained and verified the adequacy of training for the developed malicious code recognition model. The training results of the anti-virus neural network proposed in the study showed a high accuracy of malware detection and the absence of the overtraining effect, which indicates good prospects for using the model. Although the experimental model of a neural network is not able to fully replace the anti-virus scanners, the materials of the article are of practical value for the tasks of classifying programs into malicious and safe.
Method for formation of criterial assessments of morphological signs of technical systems
Authors: Коробкин Д.М. 
Published: July 2024

Цель работы заключается в разработке метода формирования критериальных оценок морфологических признаков технических систем на основе анализа тенденций, выявленных в патентном массиве. Одним из распространенных способов генерации новых технических решений или усовершенствования функциональной структуры технической системы является процедура морфологического синтеза. Для оценки нового синтезированного технического решения актуальным подходом является применение критериальных оценок составляющих его морфологических признаков (технических функций элементов системы). В результате применения методов извлечения технических функций в формате DGH («Действие» - «Объект» - «Ограничение») из русскоязычных патентов и в формате SAO («Субъект» - «Действие» - «Объект») из англоязычных патентов формируется терм-документная матрица. Содержимое терм-документной матрицы модернизируется на основе разработанного алгоритма сравнения технических функций, использующего статистический анализ патентного массива с помощью технологии Word2Vec (выявление контекстных синонимов). Разработан метод формирования критериальных оценок технических функций на основе патентных трендов, выявленных посредством кластеризации патентного массива на основе терм-документной матрицы. Сформирован метод определения критериальной оценки значимости технической функции в будущем временном периоде посредством прогнозирования временных рядов на базе метода ARIMA.
The purpose of the study is to develop a method for the formation of criterion assessments of morphological features of technical systems based on the analysis of trends identified in the patent array. One of the common ways to generate new technical solutions or improve the functional structure of a technical system is the procedure of morphological synthesis. To evaluate a new synthesized technical solution, an urgent approach is the use of criterion assessments of its constituent morphological features (technical functions of system elements). As a result of the application of methods for extracting technical functions in the DGH format ("Action" - "Object" - "Restriction") from Russian-language patents and in the SAO format ("Subject" - "Action" - "Object"), a term document is formed from English-language patents. the matrix. The content of the term-document matrix is ​​modernized on the basis of the developed algorithm for comparing technical functions, using statistical analysis of the patent array using Word2Vec technology (identifying contextual synonyms). A method for the formation of criterion estimates of technical functions based on patent trends identified by clustering a patent array based on a term document matrix has been developed. A method for determining the criteria-based assessment of the significance of a technical function in the future time period by means of forecasting time series based on the ARIMA method has been formed.
Using of machine learning methods in prescribing hypertension therapy
Authors: Фирюлина М.А. , Каширина И.Л. , Гафанович Е.Я. 
Published: July 2024

Несмотря появление новых современных препаратов, показатели смертности от гипертонической болезни остаются высокими. Эта проблема, в частности, обусловлена тем, что для эффективного лечения этого заболевания необходима комбинация нескольких групп препаратов. Целью данного исследования является разработка моделей автоматизированного подбора препаратов для лечения гипертонии на основе индивидуальных характеристик пациента, а также оценки эффективности назначенного лечения на основе имеющихся клинических показателей пациентов и предполагаемой комбинации препаратов. Исходная выборка данных содержит деперсонифицированную информацию о 262 пациентах кардиологического стационара по 66 клиническим показателям. Было рассмотрено 6 групп препаратов: БАБ, И-АПФ\АРА, БКК группы нифедипина, БКК группы верапамила, диуретики, препараты центрального действия. Методы машинного обучения использовались для выявления детерминант, способствующих успеху медикаментозного лечения гипертонии для данной выборки пациентов. В ходе исследования для достижения поставленной цели было построено несколько моделей машинного обучения для решения задач классификации и регрессии. Наибольшую точность показали модели градиентного бустинга XGBOOST – для задачи классификации и CATBOOST – для задачи регрессии. По результатам исследования можно сделать выводы, какие клинические показатели наиболее значимы для эффективного лечения каждым из рассматриваемых препаратов.Despite the emergence of new modern medicines, mortality rates from essential hypertension remain high. This problem is since a combination of several groups of medicines is required to effectively treat this disease. The aim of this study is to develop models for the automated selection of medicines for the treatment of hypertension based on the individual characteristics of the patient, as well as to assess the effectiveness of the prescribed treatment based on the available clinical indicators of patients and the proposed combination of drugs. The original dataset contains depersonalized information on 262 patients of the cardiological hospital for 66 clinical parameters. Six groups of drugs were considered: BAB, I-ACE\ARA, CCB of the nifedipine group, CCC of the verapamil group, diuretics, centrally acting medicines. Machine learning techniques have been used to identify determinants that contribute to the success of drug treatment for hypertension in each sample of patients. During the study, to achieve this goal, several machine learning models were built to solve classification and regression problems. The highest accuracy was shown by the gradient boosting models XGBOOST for the classification problem and CATBOOST for the regression problem. Based on the results of the study, it can be concluded which clinical indicators are most significant for effective treatment with each of the medicines under consideration. Keywords: machine learning, gradient boosting, decision trees, random forest, arterial hypertension, arterial pressure.
Consensus building algorithm for distributed data processing systems based on distributed registry technology
Authors: Тороев А.С. , Сизоненко А.Б. 
Published: July 2024

В работе обоснована необходимость применения технологии распределённых реестров с целью её последующего внедрения в распределённые системы обработки данных (далее – РСОД). С целью адаптации РСОД любого типа к данной технологи предложен и описан алгоритм достижения консенсуса между её узлами с целью конечной согласованности о записи данных в распределённый реестр. В качестве прототипов предложены такие алгоритмы достижения консенсуса как «BFT-DPoS» и «PoI», используемые в криптовалютных системах. Данные алгоритмы достижения консенсуса были выбраны в виду высокой производительности и низкой ресурсозатратности при их исполнении. Для получения недетерминированного результата при определении «узла-регистратора победителя» предложен механизм «назначения» вместо механизма «соревнования». С целью реализации механизма «назначения» проведён анализ известных методов принятия решений при оценке критериев для каждого кандидата. Обосновано, что метод анализа иерархий является наиболее эффективным методом для РСОД с динамически изменяемой архитектурой сети. Для численной оценки «весовых коэффициентов» узлов-регистраторов, являющихся кандидатами в «узлы-регистраторы победители» с целью получения их итогового рейтинга, разработана соответствующая методика их расчёта на основе выше сказанного метода.
The paper substantiates the need to use distributed registry technology for its subsequent implementation in distributed data processing systems (hereinafter referred to as DDPS). In order to adapt any type of DDPS to this technology, an algorithm for achieving consensus between its nodes is proposed and described in order to achieve final consistency on writing data to a distributed registry. Such consensus-building algorithms as "BFT-DPoS" and "PoI" used in cryptocurrency systems are proposed as prototypes. These consensus algorithms were chosen because of their high performance and low resource consumption. To obtain a nondeterministic result when determining the "winner Registrar node", the "assignment" mechanism is proposed instead of the "competition" mechanism. In order to implement the "appointment" mechanism, the analysis of known decision-making methods for evaluating the criteria for each candidate was carried out. It is proved that the hierarchy analysis method is the most effective method for DDPS with a dynamically changing network architecture. For numerical evaluation of the "weight coefficients" of Registrar nodes that are candidates for the "winning Registrar nodes" in order to obtain their final rating, a corresponding method for calculating them has been developed based on the above method.
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.