Информационные технологии стали все больше применяется в различных сферах будь то документооборот или платежные системы. Одной из наиболее популярных и перспективных технологий являются криптовалюты. Так как они требуют обеспечение безопасности и надежности данных в системе, то большинство из них используют блокчейн и сложные криптографические протоколы, например протоколы доказательства с нулевым разглашением (ZKP). Поэтому важным аспектом для достижения безопасности данных систем является верификация, так как с помощью неё можно оценить устойчивость системы к различным атакам, а также её соответствие требования безопасности. В данной работе будет рассмотрено как само понятие верификации, так и методы для её осуществления. А также проведено сравнение методов для выявления подходящего для протоколов доказательства с нулевым разглашением. И в результате чего сделан вывод о том, что необходим комплексный подход к верификации, так как выбор только одного метода не может покрыть все потенциальные уязвимости. В связи с чем необходимо применять на различных этапах проектирование системы различные методы верификации.

Ключевые слова: криптовалюта, блокчейн, верификация, формальный метод, статический анализ, динамический метод, протокол доказательства с нулевым разглашением

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В статье рассматривается разработка моделирования  пространственного распространения эпидемий для повышения качества и точности выполнения противоэпидемической  с применением комбинированной имитационной модели на основе стохастической компартментной модели и вероятностного клеточного автомата. Распространение эпидемии является пространственно-распределённой динамической системой, для описания пространственно-временного поведения которой возможно применение моделей класса клеточных автоматов. Клеточные автоматы (КА) являются дискретными динамическими системами, представляющая собой совокупность одинаковых клеток, одинаковым образом соединенных между собой. Все клетки образуют, так называемую, решетку клеточного автомата. Решетки могут быть разных типов, отличаясь как по размерности, так и по форме клеток. Каждая клетка является конечным автоматом, состояния которого определяются состояниями соседних клеток. Клетки могут располагаться на одномерной прямой, плоскости или  в многомерном пространстве

Ключевые слова: Клеточные автоматы, имитационное моделирование, математическая модель, эпидемическая заболевания, модель холера, динамическая система, Anylogic

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

Описаны принципы применения аудиовизуальной стимуляции для терапии гипертонической болезни. Предложено для повышения эффективности терапии использовать обратную связь по состоянию больного, которая управляет частотой аудиовизуальных стимулов в зависимости от величины артериального давления и вегетативного индекса.

Ключевые слова: гипертоническая болезнь, нейросенсорная терапия, обратная связь, вегетативный индекс, артериальное давление, частота аудиовизуальных стимулов

05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения

  В статье рассмотрены главные проблемы схемотехнического моделирования.  Рассмотрена проблема решения  плохо обусловленных систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) большой размерности. Приведен разработанный модифицированный алгоритм решения СЛАУ. Описан  гибридный эволюционный  алгоритм решения систем линейных алгебраических уравнений на основе предложенного модифицированного метода.  Приведены результаты экспериментального исследования и сравнения разработанного алгоритма с  алгоритмами на основе традиционных методов решения СЛАУ, которые подтверждают преимущества предложенного  гибридного эволюционного алгоритма.   

Ключевые слова: Генетические операторы; эволюционный алгоритм; система линейных алгебраических уравнений; системы автоматизированного проектирования.

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Сведения об авторах выпуска №4 (часть 1), 2012

Ключевые слова: авторы

В статье рассматривается проблема эффективного прогнозирования потребления электроэнергии для множества объектов, в автоматическом режиме. Предлагается подход к автоматизации процесса прогнозирования основанный на CRISP-DM. Рассматриваются методы вычислительного интеллекта для предварительной обработки данных – заполнение пропусков и идентификация выбросов, методы построения и настройки моделей прогнозирования. В качестве вычислительного базиса используются коннективистские модели на основе нейронных сетей и конструктивных нейронных сетей. Показана архитектура системы, реализующая механизмы вычислительного интеллекта и представлены результаты испытания.
Ключевые слова: Потребление электроэнергии, автоматизация прогнозирования, вычислительный интеллект, идентификация выбросов, коннективистские модели.

Ключевые слова:

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье рассматривается задача идентификации теплодинамики систем на базе сенсорных сетей, таких как произвольное здание. Дается ее проблематика: рассматриваются слабые места современных интеллектуальных систем на базе сенсорных сетей, существенно ограничивающие их потенциал и повышающие вычислительные затраты. Дается описание нового подхода к построению интеллектуальных автоматических систем управления на базе сенсорных сетей, основанного на методах нечеткого моделирования. Особенность подхода заключается в сохранении высоких показателей эффективности моделирования с уменьшением количества узлов сенсорной системы. В качестве примера реализации методики, рассматриваются результаты анализа экспериментальной имитационной модели термодинамики тестового пространства. Показаны преимущества полученного решения по отношению к существующими коммерческими решениями данной задачи. Проведены испытания методики и показана ее эффективность.
Ключевые слова: интеллектуальные системы управления, сенсорная сеть, анализ данных, нечеткое моделирование, нечеткая классификация, функция принадлежности.

Ключевые слова:

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Сведения об авторах выпуска №2 за 2012 год

Ключевые слова: авторы