bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Oil and gas well repair analysis technique based on data mining in management
Authors: Нургалиева З.Д. , Латыпова В.А. 
Published: July 2024

Одним из важнейших шагов для увеличения прибыли в нефтедобыче, наряду с инвестициями в оборудование, поиском и открытием новых месторождений, является аналитика. Эффективность добычи нефти и газа на существующих месторождениях можно повысить с помощью комплексного анализа существующего потока данных. Мониторинг добычи нефти и газа и профилактический ремонт скважин предполагают сбор и обработку данных о функционировании скважин. Этих данных не всегда достаточно для принятия точных решений по управлению ремонтами скважин. Ряд проблем нельзя выявить из-за скудности информации, в связи с чем снижается эффективность принимаемых решений. Мониторинг ремонта скважин с использованием интеллектуального анализа данных выполняет ряд функций. Во-первых, он определяет состояние критических условий ремонта скважины, для которых будет разработан план действий. Во-вторых, он предоставляет руководству обратную связь, определяя причины прошлых положительных и отрицательных результатов. В статье предлагается методика анализа ремонта нефтегазовых скважин при управлении на основе интеллектуального анализа данных с использованием поиска последовательных шаблонов ремонта. Методика апробирована в нефтегазовой компании ПАО «Газпром нефть» на данных по ремонту скважин месторождений сообщества «Газпромнефть-Ноябрьскнефтегаз».One of the most important steps to increase profits in oil production is not only investment in equipment, exploration and discovery of new fields, but also analytics. The efficiency of oil and gas production in existing fields can be improved through a comprehensive analysis of the existing data stream. Monitoring of oil and gas production and preventive maintenance of wells involve the collecting and processing of data on the functioning of wells. Such data are not always sufficient for making accurate decisions on well repair management. A number of problems cannot be identified due to the scarcity of information, and therefore the efficiency of the decisions is reduced. Well repair monitoring using data mining performs a number of functions. Firstly, it determines the status of critical well repair conditions for which an action plan will be developed. Secondly, it provides management with feedback by identifying the causes of past positive and negative results. The article proposes an oil and gas well repair analysis technique based on data mining with the aid of repair sequential pattern mining in management. The technique was tested in the oil and gas company Gazpromneft on oil and gas well repair data of Gazpromneft-Noyabrskneftegaz community field.
Support decision-making for analyzing the effectiveness of a website using Web Usage Mining methods
Authors: Кокорина А.И. , Петросов Д.А. , Зеленина А.Н. 
Published: July 2024

В современных реалиях одним из наиболее эффективных методов не только для поддержания работы своей организации или бизнеса, но и с целью развития является разработка собственного веб-сайта и его дальнейшее использование для коммуникации с пользователями и клиентами. Веб-сайт позволяет систематизировать всю информацию об организации, предоставляет возможность электронной коммерции, а также возможность общения как представителей организации и пользователей, так и самих пользователей между собой для обмена идеями или отзывами о продуктах и услугах. Таким образом, остро ставится вопрос о необходимости анализа эффективности самих веб-сайтов и принятии верного решения по их оптимизации и изменению дизайна, что позволит компании впоследствии достичь поставленные цели. В статье была реализована система поддержки принятия решений для анализа эффективности веб-сайта с применением методов Web Usage Mining. В качестве методов были выбраны статистические, позволяющие улучшать производительность веб-сайта на основе получаемой информации, модифицировать дизайн; и методы интеллектуального анализа данных, в частности, кластеризация и поиск ассоциативных правил, применяемые для персонализации информации и статей, а в случае продающих веб-сайтов – предложений для покупок, что значительно повысит лояльность пользователей и клиентов.
In the modern world, one of the most effective methods to maintain the functioning of an organization or business with a view to facilitating development is to design a website and then to employ it to communicate with users and customers. The website helps to systematize all information about the organization, provides a means of e-commerce and gives the opportunity for representatives of the organization and users to communicate with each other to exchange ideas or feedback on products or services. Thus, effectiveness analysis of the website and appropriate decision-making, regarding its optimization and changes to the design, which will allow the company subsequently to achieve its goals, becomes more relevant. In this article, a decision support system was implemented to analyze the effectiveness of a website using Web Usage Mining methods. Statistical methods, which enable performance improvement of the website based on the information received, were chosen as well as data mining methods, in particular, clustering and association rules that are utilized to personalize content and, in the case of selling websites, purchasing offers, which will significantly increase the loyalty of users and customers.
О подходе к прогнозированию показателей социально-экономического развития региона на основе косвенных показателей
Authors: Abbazov V.R. , Baluev V.A. , Burlutsky V.V. , Melnikov A.V. , Rusanov M.A. 
Published: July 2024

Economic and social development requires constant modernization of the regional management system based on the system of key socio-economic indicators of the region's development and methods of their analysis and forecasting. The article proposes a comprehensive approach to forecasting based on the application of classical forecasting methods for existing time series of statistical indicators and by identifying and analyzing indirect semantically close indicators to a new indicator in the absence of the necessary time series for forecasting. The article provides a general methodology for obtaining a forecast and describes in detail the method for constructing a forecast estimate of the change dynamics in the estimated indicator as well as a description of the AutoML library with open source FEDOT, which was used to build forecasts. The issue of constructing and optimizing a combined forecast with the aid of automatic machine learning tools is considered. At the end of the article, the result of an experiment on predicting the indicators “Population of the subject of the Russian Federation” and “Life expectancy at birth” according to the proposed approaches and a comparison of the findings is presented. It can be concluded that the suggested approach to making a predictive assessment of the change dynamics in the estimated indicator by identifying indirect indicators can be applied to socio-economic indicators of the development of the region.
Экономическое и общественное развитие требует постоянной модернизации системы управления, основанной на системе ключевых социально-экономических показателей развития региона и методах их анализа и прогнозирования. В статье предлагается комплексный подход к построению прогноза как на основе применения классических методов для существующих временных рядов статистических показателей, так и посредством выявления и анализа косвенных, семантически близких к новому показателей, в случае отсутствия у него необходимого для прогноза временного ряда. Приведена общая методика получения прогноза и подробно описана методика построения прогнозной оценки динамики изменения расчетного показателя, а также приведено описание библиотеки AutoML с открытым исходным кодом FEDOT, которая использовалась для построения прогноза. Рассмотрен вопрос построения и оптимизации комбинированного прогноза на основе автоматических средств машинного обучения. В заключении представлен результат эксперимента по прогнозированию показателей «Население субъекта Российской Федерации» и «Ожидаемая продолжительность жизни при рождении» по предложенным подходам и сравнение полученных результатов. Сделан вывод, что предложенный подход к формированию прогнозной оценки динамики изменения расчетного показателя на основе выделения косвенных показателей может быть применен к социально-экономическим показателям развития региона.
Detection of information security threats using deep neural networks in computer networks in real time
Authors: Клюев С.Г. , Трунов Е.Е. 
Published: July 2024

В настоящее время вопрос обнаружения угроз безопасности информации в компьютерных сетях становится проблемой, когда речь заходит о предупреждении таких угроз в реальном времени. Растет количество абонентов практически любой компьютерной сети, а вместе с этим и количество угроз, которые могут привести к возникновению реальной опасности функционирования сети. В связи с этим требуется наличие современных механизмов, которые позволят своевременно, близко к реальному времени реагировать на возникающие угрозы безопасности информации. В данной работе проведен анализ возможных механизмов защиты от угроз нарушения безопасности в компьютерных сетях, и предложена методика реализации такой защиты с использованием нейронных сетей. Кроме того, реализован контрольный пример с обученной глубокой нейронной сетью, которая способна обнаруживать угрозы безопасности информации с высокой точностью и минимальными задержками. Материалы статьи представляют практическую ценность при внедрении такой нейронной сети в систему обнаружения вторжений. Предложенным в статье методом можно добиться близкого к реальному времени реагированию на угрозы нарушения безопасности информации и, как следствие, предотвратить возможные инциденты информационной безопасности.
Currently, the issue of detecting information security threats in computer networks is becoming a problem when it comes to preventing such threats in real time. The number of subscribers of almost any computer network is growing and so does the number of threats that can create a potential danger to the functioning of the network. In this regard, modern mechanisms that will help to respond to emerging information security threats in a timely manner are required. In this paper, the analysis of possible mechanisms of protection against security threats in computer networks is carried out and a methodology for implementing such protection using neural networks is proposed. In addition, a control example is implemented with a trained deep neural network which is able to detect information security threats with high accuracy and minimal delays. The materials of the article are of practical value when incorporating such a neural network into an intrusion detection system. By means of the method proposed in the article, it is possible to achieve a near-real-time response to information security threats and, as a result, prevent possible information security accidents.
Classification of random signals based on their doubly connected Markov models
Authors: Калинин М.Ю. , Чопоров О.Н. , Бонч-Бруевич А.М. 
Published: July 2024

В работе рассматривается задача выявления принадлежности наблюдаемого сигнала к одному из заранее выбранных классов, являющаяся актуальной в теории распознавания образов, кластеризации, статистических решений, технической диагностики и ряде других направлений науки и техники. В качестве модели сигнала используется его двухсвязная марковская модель (сложная цепь Маркова), базирующаяся на трехмерных плотностях вероятностей моделируемых случайных процессов. Рассмотрена методика формирования моделей классов по известным вероятностным характеристикам или по классифицированной обучающей выборке отсчетов. В рамках байесовского подхода определены апостериорные вероятности принадлежности наблюдаемой выборки отсчетов сигнала каждому из классов. Предложен оптимальный алгоритм классификации сигнала, разработан алгоритм принятия решения, сформированы решающие статистики, зависящие от наблюдаемой выборки отсчетов и матриц переходных вероятностей анализируемых классов, позволяющие принимать решение с заданной достоверностью, в том числе на основе вальдовской процедуры, рассмотрены их свойства. Проведено статистическое имитационное моделирование алгоритма классификации, подтверждающее его эффективность. Результаты исследований могут использоваться в различных системах и устройствах выявления состояния объектов по порождаемым ими случайным сигналам, например, в аппаратуре технической диагностики.
The article considers the problem of identifying the pre-selected class of an observed signal. This appears to be a relevant issue in the theory of pattern recognition, clustering, statistical decisions, technical diagnostics, and a number of other areas of science and technology. As a signal model, its doubly connected Markov model (complex Markov chain) is used based on three-dimensional probability densities of simulated random processes. The technique for forming class models according to known probabilistic characteristics or according to a classified training sample of samples is regarded. As a part of the Bayesian approach, the posterior probabilities that determine the affiliation of the observed sample of signal samples with each class are defined. An optimal signal classification algorithm is proposed, a decision-making algorithm is developed, decisive statistics are formed that depend on the observed sample of samples and matrices of transition probabilities of the analyzed classes, providing means for decision-making with a given reliability and based on the Wald procedure; their properties are also examined. Statistical simulation of the classification algorithm has been carried out, which confirms its effectiveness. The research results can be used in various systems and devices for detecting objects according to the random signals generated by them, for example, in technical diagnostics equipment.
Algorithm for detecting sources of malicious requests in cyber-physical systems
Authors: Исхакова А.О. , Исхаков А.Ю. , Богачева Д.Н. , Молотов А.А. 
Published: July 2024

Работа посвящена решению задачи алгоритмизации процессов управления безопасностью киберфизических систем с помощью детектирования вредоносных запросов от ряда других сопряженных систем, внутренних сервисов или действий человека. Актуальность работы обусловлена высокой степенью критичности защиты от возможной деградации сервисов в рамках осуществления атак на сложные комплексы, отвечающие за интеграцию вычислительных ресурсов в физические сущности. Особое внимание уделено атакам, направленным на отказ в обслуживании киберфизических систем посредством отправки http-flood на веб-интерфейсы управления. Предлагаемый алгоритм детектирования вредоносных запросов анализирует активность всех исследуемых компонентов веб-сервисов киберфизической системы. В работе применяется метод визуального анализа и обработки данных на основе представления в виде единого нормализованного набора. Сырые данные анализируемых запросов группируются специальным образом для детектирования того или иного отклонения как подозрения на угрозу. Приведены примеры изменения данных и реакции системы безопасности. Результаты эксперимента подтверждают, что предложенное алгоритмическое обеспечение позволяет добиться снижения ошибок первого и второго рода в сравнении с широко применяемыми регрессионными моделями в современных межсетевых экранах прикладного уровня.
The paper is devoted to solving the problem of algorithmic security management processes of cyber-physical systems by detecting malicious requests from a number of other associated systems, internal services or human actions. The relevance of the research is due to the high degree of criticality of protection against possible degradation of services as part of the implementation of attacks on compound complex systems responsible for the integration of computing resources into physical entities. The authors focus on denial-of-service attacks on cyber-physical systems by sending http-flood to web management interfaces. The proposed algorithm for detecting malicious requests analyzes the activity of all investigated components of cyber-physical system web services. The research employs the method of visual analysis and data processing based on the representation as a single normalized set. Raw data of the analyzed queries is grouped in a specific way to detect a particular deviation as a suspected threat. Examples of data changes and security system responses are given. Experimental results confirm that the suggested algorithmic software achieves first- and second-order error reduction compared to commonly used regression models in modern application-level firewalls.
Model and method of forming the project team for countering criminal threats
Authors: Жирнов А.А. 
Published: July 2024

В статье сформулирована задача формирования состава команды проекта противодействия криминальным угрозам, которую можно решать, используя методологию исследования операций как оптимизационную задачу о назначениях. Рассмотрен основной недостаток решения данной задачи с помощью классической задачи о назначениях – возможность оптимизации только по одному критерию. Рассмотрена проблема многокритериального выбора, перечислены известные методы многокритериальной оптимизации, указаны две основные группы данных методов. Рассмотрен один известный подход к решению задачи о назначениях с учетом множества критериев, путем их линейной аддитивной свертки в агрегированный критерий, указаны некоторые недостатки данного подхода. На основе указанного подхода автором был сформулирован вариант модели и метода решения многокритериальной задачи о назначениях, с некоторым нивелированием выявленных недостатков. В предложенном авторском подходе используется свертка критериев на основе отклонения от идеальной точки, с измерением расстояния в евклидовом пространстве. Указаны возможные ограничения в применении авторского варианта метода решения многокритериальной задачи о назначениях на практике, в связи с чем предложен специальный эвристический метод, позволяющий их нивелировать. Предложен алгоритм метода формирования состава команды проекта противодействия криминальным угрозам.
The article defines the task of forming the project team for countering criminal threats, which can be solved using the methodology of operations research as an optimization assignment problem. The main drawback of using the classical assignment problem to solve this problem is considered – the possibility of optimization by one criterion only. The problem of multi-criteria selection is regarded. Major methods of multi-criteria optimization are listed. Two main groups of these methods are specified. One of them is examined with reference to a set of criteria by their linear additive convolution into super criteria. Some disadvantages of this approach are indicated. Based on this approach, the author formulated a variation of the model and the method for solving the multi-criteria assignment problem with some leveling of the identified shortcomings. The proposed author's approach employs the convolution of criteria by deviating from the ideal point with the measurement of distance in Euclidean space. Possible limitations to the application of the author's version of the method for solving the multi-criteria assignment problem in practice are indicated for which reason a special heuristic method is suggested that helps to level them. The algorithm of the method for forming the project team for countering criminal threats is given.
Development of a method for determining the dominant type of human breathing pattern based on computer vision technologies, motion capture systems and machine learning
Authors: Зубков А.В. , Донская А.Р. , Бушенева С.Н. , Орлова Ю.А. , Рыбчиц Г.М. 
Published: July 2024

В исследовании поднимается проблема отсутствия методов для определения доминирующего типа дыхания, которые можно использовать при реализации программных продуктов, способствующих сопровождению пациентов с дыхательной недостаточностью и их реабилитации на этапе стационарного и амбулаторного лечения. Уже существующие методы либо слишком трудозатраты в реализации из-за слишком большого числа маркеров, используемых систем захвата движения, либо экономически невыгодны из-за стоимости самого оборудования, либо разработаны только в исследовательских целях и не применимы в клинической практике. В связи с этим данная статья направлена на разработку метода определения типа дыхания, который впоследствии можно было бы применить для автоматизированной реабилитации пациентов с дыхательной недостаточностью. В рамках исследования были применены методы компьютерного зрения и машинного обучения, а также методы, базирующиеся на технологиях захвата движения. В статье представлены методы, позволяющие определять положение маркеров в пространстве, и впоследствии анализировать тип дыхания человека (грудной, брюшной, смешанный) в режиме реального времени по полученным данным на базе маркеров системы захвата движения. Материалы статьи представляют практическую ценность для области медицинской реабилитации пациентов с дыхательной недостаточностью и дают возможность оптимизации трудовых процессов, т. е. сокращение трудовых и временных затрат врачей-реабилитологов.
The study raises the problem of the absence of methods for determining the dominant type of breathing pattern that can be used in the implementation of software products that contribute to the support of patients with respiratory insufficiency and their rehabilitation at the stage of inpatient and outpatient treatment. Existing methods are either too labor-intensive to implement due to the excessive amount of markers utilized by motion capture systems or economically unprofitable due to the cost of the equipment itself or developed only for research purposes and are not applicable in clinical practice. In this regard, this article is aimed at developing a method for determining the type of breathing, which could later be employed for automated rehabilitation of patients with respiratory insufficiency. As part of the study, computer vision and machine learning methods were applied as well as methods based on motion capture technologies. The article presents methods for determining the position of markers in space and analyzing the type of human breathing (thoracic, abdominal, mixed) in real time based on the data obtained by means of motion capture system markers. The materials of the article are of practical value in the field of medical rehabilitation of patients with respiratory insufficiency; they make it possible to optimize labor processes within the field of medical rehabilitation, i.e. reducing labor and time costs of rehabilitologists.