bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Hybrid intelligent intrusion detection system based on combining machine learning methods
Authors: Васильев В.И. , Вульфин А.М. , Гвоздев В.Е. , Шамсутдинов Р.Р. 
Published: July 2024

Статья посвящена проблеме обнаружения сетевых атак в системах промышленного Интернета вещей. Анализируется актуальность рассматриваемой проблемы, обусловленная высоким уровнем рисков безопасности в подобных системах. Рассмотрены различные алгоритмы обнаружения сетевых атак, отмечен возрастающий интерес к применению методов искусственного интеллекта для решения данного рода задач. Подчеркиваются преимущества комплексирования для этих целей различных алгоритмов искусственного интеллекта и методов машинного обучения в составе гибридных систем обнаружения атак. Предложен подход к построению гибридной интеллектуальной системы обнаружения атак (СОА), включающей в себя на нижнем уровне искусственную иммунную систему, отвечающую за выявление аномалий и неизвестных сетевых атак, выполняющей таким образом функцию предварительной фильтрации сетевого трафика, а также многоклассовый классификатор на верхнем уровне, определяющий класс атаки, обнаруженной на нижнем уровне системы. В качестве способов построения классификатора верхнего уровня рассматриваются нейронная сеть и случайный лес. Для обучения и оценки эффективности предложенной системы использован набор данных о сетевых соединениях NSL-KDD. Как показали эксперименты, наилучшие результаты достигаются путем объединения в составе гибридной СОА алгоритмов искусственной иммунной системы со случайным лесом.The article is devoted to the problem of detecting network attacks in Industrial Internet of Things systems. The topicality of the problem under consideration due to a high level of security risks in such systems is analyzed. Various algorithms of network attack detection are considered, and an increasing interest to applying methods of artificial intelligence for solving this kind of problems is noted. The advantages of combining various algorithms of artificial intelligence and methods of machine learning as a part of hybrid intrusion detection systems are underlined. The approach to design of hybrid intelligent intrusion detection system (IDS) is proposed, which includes at the lower level the artificial immune system, responsible for detection of anomalies and unknown network attacks, fulfilling so a function of preliminary network traffic filtration, and the multiclass classificator at the upper level, determining the class of the attack detected at the lower level of the system. The neural network and the random forest algorithm are considered as methods of constructing the classifier of the upper level. The training and efficiency estimation of the system proposed were carried out with use of the NSL-KDD dataset. As experiments showed, the best results were achieved by combination in hybrid IDS of the algorithms of artificial immune system and random forest.
Criteria for assessing quality of human-machine interface in a heterogeneous group of agricultural robots
Authors: Мотиенко А.И. , Ватаманюк И.В. , Савельев А.И. , Гузей Х.М. , Йокиш О. 
Published: July 2024

В статье рассматриваются существующие решения в области человеко-машинных интерфейсов для обеспечения группового взаимодействия наземных роботов и беспилотных летательных аппаратов при выполнении задач сельского хозяйства и точечного земледелия. На примере сценария автоматизированного точечного внесения удобрений на плантации колоновидных яблоньрассмотрены различные аспекты взаимодействия гетерогенных сельскохозяйственных роботов, а именно беспилотных летательных аппаратов и наземных мобильных платформ. Определены критерии оценки качества человеко-машинного интерфейса для постановки и выполнения групповых задач сельскохозяйственной робототехники. Выделены наиболее эффективные из них: среднее время, необходимое пользователю для решения задачи по методике KLM-GOMS, оценка сложности системы по методике Т. Комбера и Дж. Мэлтби, правильность выполнения задачи, частота успешного выполнения задачи, время выполнения задачи, степень осведомленности о ситуации, количество управляющих действий, точность диагностики ситуации, время обнаружения и диагностики ситуации, поведение контролируемого технологического параметра, рабочая нагрузка, функциональное состояние оператора. Полученные результаты могут быть использованы при разработке стратегий совместной деятельности гетерогенных сельскохозяйственных роботов, контролируемой с помощью интуитивно понятных человеко-машинных интерфейсов.
The paper discusses existing solutions in the field of human-machine interfaces to ensure group interaction of ground robots and unmanned aerial vehicles when performing tasks in agriculture and spot farming. Various aspects of heterogeneous agricultural robots’ interaction, namely, unmanned aerial vehicles and ground mobile platforms, are considered using the example of the automated point fertilization scenario on plantations of columnar apple trees. The criteria for assessing the quality of the human-machine interface for the formulation and implementation of agricultural robotics group tasks are determined. The most effective of them are highlighted: the average time required for a user to solve a problem using the KLM-GOMS method, an assessment of the system complexity by the method of T. Comber and J. Maltby, the correctness of the task, the frequency of successful completion of the task, the time it takes to complete the task, the degree of situation awareness, the number of control actions, the accuracy of the situation diagnosis, the time of detection and the situation diagnosis, the behavior of the controlled technological parameter, the workload, the functional state of the operator. The results obtained can be used to develop strategies for the joint activity of heterogeneous agricultural robots, controlled with the means of intuitive human-machine interfaces.
Comparison of clustering methods DBSCAN and modified WrapDBSCAN to find abnormal user movements in the mobile UBA system
Authors: Савенков П.А. 
Published: July 2024

Одной из актуальных проблем в имеющихся системах анализа поведения является извлечение признаков аномальной активности деятельности пользователей из больших массивов входных данных. Проблема, решаемая в данном исследовании, основана на невозможности поиска аномальной активности пользователей по их перемещениям в связи с высокой вариативностью входных данных. Целью исследования является разработка модифицированного метода плотностной кластеризации для применения в мобильной системе поведенческого анализа с использованием методов и алгоритмов машинного обучения для нахождения отклонений в поведении пользователей по их перемещениям. В статье осуществляется сравнительный анализ методов плотностной кластеризации, применяемых в разрабатываемом программном комплексе поиска аномалий в поведенческих биометрических характеристиках пользователей системы. Осуществляется сглаживающая интерполяция входных данных. Описывается результат поиска аномалий модифицированным методом пространственной кластеризации с различными входными параметрами и осуществляется сравнение результатов с базовым методом. Благодаря использованию разработанного метода пространственной кластеризации достигнуто повышение качества анализа аномальной активности в деятельности пользователей по их перемещениям. Нахождение отклонений в собранных данных обеспечит своевременное реагирование администратора системы на отклонения от поведенческого профиля пользователя.
One of the urgent problems in the existing systems of behavior analysis is the extraction of signs of anomalous activity of user activity from large arrays of input data.The problem solved in this study is based on the impossibility of searching for anomalous activity of users by their movements, due to the high variability of the input data. The aim of the study is to develop a modified density clustering method for application in a mobile system of behavioral analysis using machine learning methods and algorithms to find deviations in user behavior based on their movements. This article provides a comparative analysis of the density clustering methods used in the developed software package for searching for anomalies in the behavioral biometric characteristics of system users. Smoothing interpolation of the input data is performed. The results of searching for anomalies by the modified method of spatial clustering with different input parameters are described and the results are compared with the basic method. Thanks to the use of the developed method of spatial clustering, an increase in the quality of the analysis of anomalous activity in the activities of users on their movements has been achieved. Finding deviations in the collected data will ensure a timely response of the system administrator to deviations from the user's behavioral profile.
Failure correlation as a basis for applying the Markov model for software testing
Authors: Зозуля М.М. , Кравец О.Я. 
Published: July 2024

Анализ существующих результатов исследований тестирования отказов, сбоев программного обеспечения во время тестирования должен учитывать актуальность программного обеспечения для тестирования отказов с использованием цепей Маркова с правом тестирования модели, разработку многоцелевого алгоритма оценки заданной цепи Маркова с правильной стратегией тестирования на основе отказов, связанных со стратегией перехода состояния на основе матрицы весов многоцелевого теста. Целью исследования является разработка набора оптимизирующих стратегий тестирования отказов программного обеспечения на основе учета корреляции связанных отказов и управляемых цепей Маркова. В данной работе на основе модели тестирования контролируемой цепи Маркова, основанной на корреляционных отказах, предложена модель тестирования контролируемой цепи Маркова, в основном для решения проблемы тестирования программного обеспечения в ситуации взаимосвязи отказов программного обеспечения. Связь между программными модулями определяется количественно для расчета многоцелевой матрицы переноса и оценки взаимосвязи связанных отказов. В интегрированной среде разработки Java Eclipse загружается CDT проекта с открытым исходным кодом, для реализации которого используется Java, а в среде Eclipse используются процедуры модульного тестирования с использованием JUNIT для разработки. Результаты эксперимента показывают, что предложенная стратегия по сравнению со стратегией тестирования управляемой цепи Маркова может значительно сократить количество тестовых случаев и повысить скорость обнаружения отказов.The analysis of existing research results of testing failures, software failures during testing should take into account the relevance of software for testing failures using Markov chains with the right to test the model, the development of a multi-purpose algorithm for evaluating a given Markov chain with the correct testing strategy based on failures associated with a state transition strategy based on a matrix of weights of a multi-purpose test. The study aims to develop a set of optimizing software failure testing strategies based on the related failures correlation and controlled Markov chains. In this paper, based on the Markov controlled chain testing model based on correlation failures, a Markov model is proposed, mainly to solve the problem of software testing in a situation of software failures interconnection. The relationship between software modules is quantified to calculate a multi-purpose transfer matrix and assess the interrelationship of associated failures. In the Eclipse Java Integrated Development Environment, the CDT of an open-source project is loaded, for which Java is used for implementation, and in the Eclipse environment, unit testing procedures are used using JUNIT for development. The results show that this strategy, compared with the Markov controlled chain testing strategy, can significantly reduce the number of test cases and increase the speed of failure detection.
Neural network denoising in polygon meshes
Authors: Ротова О.М. , Пивоварова Н.В. 
Published: July 2024

Одной из актуальных проблем при создании 3D-моделей с помощью систем трехмерного сканирования является автоматическая обработка для устранения шума, полученного из-за использования сканирующих устройств недостаточной точности. Целью исследования является разработка полностью автоматического подхода для решения задачи устранения в полигональных сетках, полученных после трехмерного сканирования. Ведущим методом к решению данной проблемы является использование нейронных сетей, позволяющих произвести все процессы по обработке полигональных сеток автоматически. В статье представлены обзор и сравнительный анализ существующих методов устранения шума в полигональных сетках. Сформулирована математическая постановка задачи устранения шума. Приведено описание используемых алгоритмов для подготовки данных для обучения нейронной сети. Использованы метод фильтрации полигональных сеток с помощью билатерального фильтра, метод главных компонент для понижения размерности данных, алгоритм кластеризации k-средних, алгоритм обновления позиций вершин по обновленным нормалям граней. Описываются детали реализации полносвязной нейронной сети прямого распространения. Представляются результаты исследования. Проводится анализ полученных результатов с помощью метрик качества расстояния Хаусдорфа и среднего значения угла между нормалями полигональных сеток с шумом и без шума.
One of the most important problems of creating 3D models with the aid of three-dimensional scanning systems is automatic processing to eliminate noise obtained due to the application of scanning devices with insufficient accuracy. The aim of the study is to develop a fully automatic approach for solving the problem of denoising in polygon meshes acquired after three-dimensional scanning. The principal method to overcome this is the application of neural networks that allow processing of polygon meshes to be performed automatically. The article presents an overview and comparative analysis of existing methods of denoising in polygon meshes. The mathematical formulation of noise elimination problem is provided. The description of the algorithms used to prepare data for neural network training is given. The method of polygon meshes filtering by the means of a bilateral filter, the method of principal components for reducing the dimension of data, the k-means clustering algorithm, the algorithm for updating vertex positions by updated face normals are employed. Details of a fully connected feedforward neural network implementation are described. The results of the study are outlined. The analysis of the findings is carried out utilizing the quality metrics of the Hausdorff distance and the average value of the angle between the normals of polygon meshes with and without noise.
Optimization of a supply chain digital thread in the practice of managing organizational systems
Authors: Муха В.В. 
Published: July 2024

В статье рассматривается подход, основанный на использовании методов моделирования, оптимизации и экспертного оценивания при формировании цифровой нити логистических цепочек в практике управления организационными системами. Показано, что цифровая нить должна обеспечить, с одной стороны, перемещение материальных потоков в рамках логистической цепочки, а с другой – обмен информационными потоками при взаимодействии цифровых платформ управляющего центра и объектов организационной системы. Задача заключается в принятии управленческого решения о необходимости модернизации эксплуатируемой системы цифрового управления логистическим процессом в сравнении с результатами многовариантного моделирования и оптимизации структуры цифровой нити. В первую очередь, осуществляется модельная оценка показателей эффективности информационного обмена в случае базовых структур взаимодействия цифровых платформ управляющего центра и объектов, образующих логистическую цепочку: централизованной и децентрализованной. С целью расширения возможностей экспертного оценивания нового варианта цифрового управления логистическим процессом осуществляется имитационное моделирование процессов перемещения материальных потоков и обмена данными для оптимизации трехуровневой кластерной структуры цифровой нити. Все эти этапы принятия управленческого решения объединены в структурную схему выбора эффективного варианта реализации цифровой нити логистических цепочек.The article discusses an approach based on the use of methods for modeling, optimization and expert assessment in the development of a supply chain digital thread in the practice of managing organizational systems. It is shown that a digital thread needs to ensure, on the one hand, the movement of material flows within the supply chain and, on the other hand, the exchange of information flows during the interaction of the control center digital platforms and objects of the organizational system. The task is to make a managerial decision regarding the necessity to modernize the operating system of the logistics process digital control in comparison with the results of multivariate modeling and optimization of the digital thread structure. First of all, a model assessment of information exchange efficiency indicators is carried out in the case of basic structures of interaction between digital platforms of the control center and objects that form the supply chain: centralized and decentralized. In order to expand the expert evaluation possibilities of the new version of the logistics process digital management, simulation of the material flows movement processes and data exchange is undertaken to optimize the three-level cluster structure of the digital thread. All these stages of making a managerial decision are combined into a structural scheme for choosing an effective option for implementing a digital thread of supply chains.
Development of a steganalysis system for digital images based on a neural network classifier
Authors: Минайчев А.А. , Мезенцев А.О. , Яндашевская Э.А. 
Published: July 2024

В статье рассматривается подход к реализации системы стеганографического анализа цифровых изображений на основе нейросетевого классификатора, которая используется в рамках комплексной системы мониторинга событий информационной безопасности корпоративных инфокоммуникационных систем. В качестве базовой структуры нейросетевого классификатора предлагается использование модифицированного варианта сверточной нейронной сети, модуль преобработки которой реализует гистограммный метод анализа цвето-яркостных характеристик цифровых изображений. Для автоматизации процесса обучения нейросетевого классификатора в структуру разрабатываемой системы предлагается ввести модуль массовой генерации стегоконтейнеров с заранее заданными значениями типа и размера цифрового изображения, а также размера полезной нагрузки. На основе разработанной структуры системы стегоанализа цифровых изображений был спланирован и проведен факторный эксперимент по оцениванию качества функционирования предложенного нейросетевого классификатора в сравнении с известными решениями бинарных статистических классификаторов. Особенностью проведенного эксперимента является выбор в качестве метрики оценивания качества классификации площади под кривой ошибок (AUC ROC). Результаты эксперимента продемонстрировали возможность применения нейросетевых классификаторов для решения задач стегоанализа, в частности, применительно к их реализации в перспективных средствах защиты информации.
The article discusses an approach to the implementation of a system for steganographic analysis of digital images based on a neural network classifier. It is used as a part of an integrated system for monitoring information security events of corporate infocommunication systems. As a basic structure for the neural network classifier, it is proposed to use a modified version of the convolutional neural network. Its preprocessing module implements the histogram method for analyzing the color and brightness characteristics of digital images. To automate the learning process of the neural network classifier, it is suggested to introduce a module for mass generation of stegocontainers with predefined values for the type and size of a digital image as well as for the size of the payload into the structure of the system being developed. Based on the developed structure of the steganalysis system for digital images, a factorial experiment was planned and conducted to evaluate the quality of the described neural network classifier in comparison with the known solutions of binary statistical classifiers. The choice of the area under the error curve (AUC ROC) as a metric for assessing the quality of classification is the main feature of the experiment. The results show that it is possible to use neural network classifiers to solve steganalysis problems, including their implementation in advanced information security tools.
Generation of genre musical compositions according to the emotional state of a person
Authors: Никитин Н.А. , Орлова Ю.А. , Розалиев В.Л. 
Published: July 2024

Данная работа направлена на исследование и разработку математического и программного обеспечения для автоматизации и поддержки технического творчества путем автоматизированной генерации музыкальных произведений различных жанров, основанных на эмоциональном состоянии человека (пользователя). В основе работы лежит метод генерации музыкального материала с использованием искусственных нейронных сетей. Для генерации музыки была выбрана рекуррентная нейронная сеть с долгой краткосрочной памятью (LSTM), поскольку именно такой тип сетей позволяет учитывать иерархичность и созависимость музыкальных данных. Работа содержит подробное описание процесса сбора обучающих данных, процесса обучения сети, ее использование для генерации музыки, а также описание архитектуры сети. Кроме этого, дается описание обобщенного метода получения эмоционального состояния человека путем анализа изображения с использованием принципов теста Люшера. Для синтеза звуков по готовому музыкальному материалу в работе используется метод сэмплинга. Именно этот метод позволяет получить звучание музыкальных инструментов, приближенное к реалистичному, также данный метод сравнительно прост в реализации. Также статья включает описание процесса проектирования и разработки программного обеспечения для подтверждения описанных алгоритмов и методов, а именно веб-сайта для генерации музыкальной композиции путем анализа изображения.
The aim of this article is research and development of algorithms and software for automation and support of technical creativity process by automated generation of musical compositions of different genres, based on the emotional state of a person. It relies on the method of generating musical material with the aid of artificial neural networks. To generate music, a recurrent neural network with long-short term memory is chosen because this is the type of neural networks that helps to take into account the hierarchy and codependency of musical data. The paper contains a detailed description of training data collection process, the process of neural network training, its use for generating musical compositions as well as an illustration of the network architecture. In addition, it outlines a generalized method for obtaining the emotional state of a person by analyzing an image by utilizing the principles of the Luscher test. For the synthesis of sounds with the help of the prefabricated musical material, the sampling method is applied. It is this method that makes it possible to emulate the realistic sound of musical instruments, which is also relatively easy to implement. Furthermore, the article includes a description of the software design and development process with a view to confirming the algorithms and methods under review, namely a website for generation musical composition by analyzing an image.