ivdon3@bk.ru
В статье описывается эксперимент по составлению обучающей выборки, обучению и тестированию модели нейронной сети системы компьютерного зрения для распознавания прогаров защитной трубы на установке непрерывной разливки стали. Рассматривается вопрос обоснованности аугментации данных для обучения. Анализируются полученные результаты.
Ключевые слова: компьютерное зрение, детекция объектов, датасет, аугментация, сталеплавильное производство, непрерывный разлив стали, прогар защитной трубы
В данной статье рассматривается проблема разработки Android-приложений в защищенных, изолированных от сети средах, где отсутствует прямое подключение к интернету. Основная цель — разработка надежного метода непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) Android-артефактов в этих условиях. Предложенное решение методологически интегрирует контейнеризацию Docker для обеспечения стандартизированной среды сборки с Nexus Repository Manager для создания полного локального зеркала всех внешних зависимостей, таких как зависимости от Google Maven. Этот локальный кэш репозитория затем становится доступным внутри изолированной сети через настроенный прокси-сервер nginx. Реализованная система успешно обеспечивает полный и автоматизированный конвейер сборки Android, полностью исключая необходимость внешнего доступа во время компиляции. Результаты демонстрируют значительное повышение безопасности за счет снижения рисков, связанных с общедоступными репозиториями, а также обеспечения стабильности сборки, воспроизводимости и защиты от сбоев в вышестоящих системах. В заключение, этот подход предоставляет практичную и надежную основу для безопасной разработки мобильных приложений в высокозащищенных или ограниченных корпоративных сетевых инфраструктурах.
Ключевые слова: docker, контейнеризация, android, flutter, ci/cd, nginx, проксирование, сетевая изолированность, сборка приложений
Проектирование автоматизированных систем управления физической защитой объектов является одним из востребованных направлений в сфере разработки отечественных программных продуктов. В статье представлены архитектура программно-аппаратной системы, оценка средств разработки, необходимых для реализации веб-приложения на базе операционной системы Astra Linux, и описание эксперимента по созданию прототипа системы. Для построения системы использовались следующие инструменты: фреймворк Angular – для клиентского слоя, фреймворк FastAPI, библиотека SQLAlchemy, протокол WebSocket – для серверного слоя, объектно-реляционная система управления базами данных PostgreSQL – для организации хранения данных. Результатом работы стала система управления техническими средствами, демонстрирующая взаимодействие с устройствами и базой данных. Реализованный прототип послужит основой для разработки программно-аппаратного комплекса физической защиты объекта.
Ключевые слова: отечественная операционная система, веб-приложение, средства разработки, система управления, база данных, датчик, мониторинг
В статье рассматривается проблема отбора признаков при обучении моделей машинного обучения в задаче идентификации поддельных (фишинговых) веб-сайтов. В качестве решения предлагается набор из ряда ключевых метрик: эффективность, надёжность, отказоустойчивость и скорость извлечения. Подобный подход к оцениванию позволяет ранжировать признаки по категориям с последующим отбором для обучения моделей машинного обучения, в зависимости от специфики предметной области и ограничений.
Ключевые слова: метод оценивания признаков, модель машинного обучения, идентификация фишинговых веб-сайтов, метрика, эффективность, надёжность, отказоустойчивость, скорость извлечения
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Предложен гибридный метод к подавлению спекл-шума радиолокационных изображений (РЛИ), основанный на комбинации вейвлет-преобразования и архитектуры нейронной сети (НС) U-Net с усилением низкочастотных компонент (НЧК) в высокочастотных субполосах. Вейвлет-преоброзование осуществляет декомпозицию РЛИ на частотные субполосы, что позволяет локализовать шум преимущественно в высокочастотных компонентах. Для их обработки используется нейросеть U-Net, эффективность которой обусловлена симметричной структурой с пропускными связями, позволяющими точно сохранять и восстанавливать важные детали изображения. Кроме того, усиление НЧК в высокочастотных диапазонах для повышения отношения сигнал-шум позволяет НС точнее отделять информативные структуры сигнала от шума. Комбинированный подход демонстрирует высокую эффективность подавления спекл-шума при минимальных потерях структурной информации.
Ключевые слова: спекл-шум, шумоподавление, вейвлет-преобразование, частотная субполоса, U-Net, нейронная сеть
В статье представлена гибридная нейронная сеть оценки массы автомобиля и продольного/поперечного уклонов дороги, объединяющая квадратнокорневой сигма-точечный фильтр Калмана и нейросетевую модель на базе энкодера трансформера с использованием перекрёстного внимания к остаткам оценивания. Предложенный подход сочетает физическую интерпретируемость фильтра с высокой аппроксимационной способностью нейросети. Для обеспечения внедрения на встраиваемых электронных блоках управления модель была упрощена с помощью преобразования знаний в компактную сеть долгой краткосрочной памяти. Результаты экспериментов в различных сценариях показали снижение средней ошибки более чем на 25 % при вычислительной задержке менее 0,3 мс.
Ключевые слова: оценка состояния транспортного средства, оценка уклона дороги, оценка массы автомобиля, нейросеть типа трансформер, перекрёстное внимание, адаптивная фильтрация, дистилляция знаний, квадратнокорневой сигма-точечный фильтр Калмана
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья посвящена методу формализации индикаторов компрометации (IoC) с использованием байесовского подхода для осуществления их классификации и ранжирования на основе вероятностного вывода. Проблема детектирования вредоносных индикаторов из большого объема данных, находящихся в различного рода источниках информации по угрозам, является критически важной для оценки современных систем кибербезопасности. Традиционные эвристические подходы, основанные на простом агрегировании или экспертной оценке IoC, не обеспечивают достаточную формализацию и дальнейшее ранжирование их достоверности о принадлежности к той или иной вредоносной кампании из-за неполноты и неопределённости поступающей информации из различных источников.
Предложенная модель основывается на теореме Байеса и позволяет последовательно обновлять апостериорную вероятность принадлежности индикатора к вредоносной кампании при получении информации от нескольких независимых источников. Ключевыми преимуществами метода являются: формализация процесса принятия решений; учёт различной надёжности источников через параметры истинно-положительных и ложно-положительных срабатываний; возможность установления порогового значения вероятности для автоматической классификации.
В работе представлена математическая постановка задачи, обоснование выбора параметров модели на основе эмпирических данных, описание алгоритма последовательного байесовского обновления. Экспериментальная проверка проведена на выборке из 520 реальных индикаторов компрометации, полученных из открытых источников информации по угрозам. Кроме того, представлены сравнительные результаты оценок байесовской модели и метода простого голосования: точность классификации – 0.84 против 0.71, полнота – 0.79 против 0.64, F1-мера – 0.81 против 0.67. Представленная модель позволяет снизить долю ложноположительных срабатываний на 30-35%.
Ключевые слова: системный анализ, статистические данные, математическая оценка тренда, прогнозная оценка, доверительный интервал, метод прогнозных границ
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Интеграция искусственного интеллекта в мобильные устройства сопряжена с серьезными проблемами, особенно по причинам ограниченности доступных ресурсов и требований к обработке данных в режиме реального времени. В статье рассматриваются современные подходы к сокращению вычислительных затрат и ресурсов в системах для подвижных объектов с искусственным интеллектом, включая оптимизацию моделей, и стратегии распределения вычислений для мобильных платформ с ограниченными ресурсами.
Ключевые слова: искусственный интеллект, подвижные объекты, легковесные модели, периферийные модели, аппаратное ускорение, дистилляция знаний, квантование
1.2.1 - Искусственный интеллект и машинное обучение , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются современные подходы к прогнозированию и обнаружению лесных пожаров с использованием технологий машинного обучения и данных дистанционного зондирования. Особое внимание уделено применению алгоритмов компьютерного зрения, таких как сверточные нейронные сети и трансформеры, для детекции и сегментации очагов возгорания на снимках с беспилотных летательных аппаратов. Отмечается высокая эффективность гибридных архитектур и легковесных моделей для работы в реальном времени.
Ключевые слова: лесные пожары, прогнозирование, беспилотные летательные аппараты, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, трансформеры, сегментация изображений
Рассматривается способ применения математического анализа и машинного обучения для организации предиктивного обслуживания электрического мотора на примере электродвигателя АИМУ 112 МВ6 У1. Предложена комплексная методика диагностики технического состояния электродвигателя на основе анализа вибрационных сигналов, регистрируемых трехосевым акселерометром, которая может быть адаптирована для мониторинга состояния различных типов вращающегося оборудования в промышленных условиях.
Ключевые слова: предиктивное обслуживание, электродвигатель, вибрационный анализ, машинное обучение, нейронные сети, диагностика неисправностей, акселерометр, классификация состояний
В статье проведен анализ текущего состояния процесса контроля при управлении полётом космических аппаратов (КА). Представлено состояние технологий контроля, применяемых в настоящее время при управлении полётом современных КА. Выявлены недостатки процесса контроля, которые усиливаются в процессе развития космической техники. Для устранения недостатков предлагается использование новых интеллектуальных методов, которые за счет повышения автоматизации процесса контроля полета КА повысят надежность и оперативность управления. Рассмотрены перспективные методы повышения надежности контроля КА с использованием технологий искусственного интеллекта, в частности искусственных нейронных сетей (ИНС).
Проведен анализ научных публикаций, посвященных применению ИНС в космической технике, приведены примеры применения ИНС в задачах управления полётом, диагностики и обработки данных. Рассмотрены преимущества и ограничения использования нейронных сетей в космической технике.
Ключевые слова: управление полётом, контроль, анализ состояния, телеметрическая информация, нейронные сети
Статья представляет собой системное исследование информационных потоков в связке «приложение–СУБД» и предлагает комплексную модель защиты от SQL-инъекций, основанную на многоуровневом анализе. В рамках системного анализа рассматривается полный цикл обработки запроса, что позволяет преодолеть фрагментарность существующих подходов. Проанализированы ограничения существующих методов, основанных на сигнатурном анализе, машинном обучении и синтаксической проверке. Для повышения надежности и точности детектирования предложен новый комбинированный метод, интегрирующий статический синтаксический анализ абстрактных синтаксических деревьев (AST) запросов с динамическим поведенческим анализом сессий. Ключевой особенностью синтаксического модуля является применение коэффициента Жаккара для оценки структурного сходства путей в AST, что обеспечивает эффективное выявление полиморфных инъекций. Поведенческий модуль анализирует временные и статистические паттерны последовательности запросов, что позволяет обнаруживать сложные time-based атаки. Предложенный метод демонстрирует практическую значимость для защиты современных информационных систем.
Ключевые слова: SQL-инъекции, системный анализ, машинное обучение, синтаксический анализ, абстрактное синтаксическое дерево, поведенческий анализ, коэффициент Жаккара, полиморфные атаки, time-based атаки
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В статье описывается метод фильтрации спекл-шума изображений, полученных с помощью радаров с синтезированной апертурой на основе вейвлет-преобразования и нелокального усреднения. Предложенный метод основан на использовании пространственно-частотного представления изображения и анализа сходства локальных структур вейвлет-коэффициентов в субполосах. Результаты экспериментов показывают, что разработанный метод превосходит некоторые известные методы по таким метрикам, как среднеквадратичная ошибка, пиковое отношение сигнал-шум и индекс структурного сходства, а также по субъективной визуальной оценке. Метод обеспечивает эффективную фильтрацию спекла при сохранении мелких деталей, контрастных границ и корректном восстановлении яркости фона без возникновения заметных артефактов.
Ключевые слова: радиолокационное изображение, радар с синтезированной апертурой, спекл-шум, фильтрация изображений, вейвлет-преобразование, пороговая обработка, метод нелокального усреднения
2.2.14 - Антенны, СВЧ-устройства и их технологии , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Предлагается алгоритм моделирования гладких гистерезисных нелинейностей, с учётом коэффициента наклона k и уровня насыщения c. Разработанная модель обеспечивает точность, и удобство настройки при сохранении интуитивно понятных физических параметров петли гистерезиса, что делает её эффективной для практического применения в задачах анализа и синтеза нелинейных систем управления.
Ключевые слова: однозначные нелинейности, гистерезис, систем автоматического управления, люфт с насыщением, неоднозначные нелинейности, алгоритм, моделирование систем автоматического управления, реле, статическая характеристика, аппроксимация
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе предлагается модифицированный метод параметрического синтеза нелинейных систем автоматического управления с неоднозначными нелинейностями на основе обобщённого метода Галеркина. Для исключения необходимости определения точек переключения переходный процесс аппроксимируется двумя участками: полиномом до времени tп.п. и постоянным значением после него. Это позволяет получить рекуррентные формулы для интегралов Bqi, упростить расчёты и сохранить абсолютную устойчивость системы.
Ключевые слова: параметрический синтез, нелинейные системы автоматического управления, обобщенный метод Галёркина, неоднозначные нелинейности, гистерезис, точки переключения, полиномиальная аппроксимация, импульсные системы автоматического управления
В работе исследуется задача снижения вероятности развития аварийных ситуаций с участием беспилотных авиационных систем. Аварии рассматриваются как результат сочетания
относительно неопасных по отдельности событий. Причинно-следственные связи описываются
деревьями отказов, где корневой вершиной является авария, а листьями — базовые события, промежуточные узлы отражают их комбинации. Сценарии аварий соответствуют минимальным сечениям дерева отказов. Для определения способов предупреждения аварий рассматриваются пути успешного функционирования. Каждый такой путь представляет собой множество вершин, имеющее непустые пересечения со всеми минимальными сечениями. Предполагаем, что предотвращение всех событий, входящих в путь успешного функционирования, делает невозможным развитие аварийных сценариев.
Также в работе учитывается, что одно и то же полетное задание может выполняться по маршрутам различной сложности. Сложность маршрута влияет на оценки затрат при проведении мероприятий по предупреждению событий, составляющие аварийные комбинации.
В модельном примере описывается оценка сложности двух маршрутов, приводится таблица затрат на парирование базовых событий, а также выбор целесообразного варианта пути успешного функционирования для предупреждения аварии. Предложенная методика направлена на снижение вероятности реализации аварийных комбинаций событий до допустимого значения при соблюдении эксплуатационных ограничений и целевых условий полетного задания.
Ключевые слова: беспилотная авиационная система, аварийная комбинация событий, дерево отказов, сложность маршрутов, логико-вероятностный анализ безопасности
В статье анализируются ограничения автономного использования фильтров Калмана в сложных динамических системах и систематизируются современные достижения в области интеграции методов глубокого обучения. Исследуются практические аспекты комбинированного применения глубокого обучения и фильтров Калмана, демонстрирующие повышение точности и надежности решений в условиях динамических изменений, зашумленности и сложных средовых факторов. В заключении формулируются перспективные направления развития методов многосенсорного слияния данных.
Ключевые слова: глубокое обучение, интегрированная навигация, слияние данных с нескольких источников, фильтр Калмана, расширенный фильтр Калмана
В статье рассматриваются современные методы защиты персональной информации клиентов банков на основе дифференциальной анонимизации данных с использованием доверительных нейронных сетей. Приводится обзор нормативно-правовой базы, анализ технологических подходов и описание разработанной многоуровневой модели анонимизации, сочетающей криптографические и машинно-обучающие методы. Особое внимание уделено вопросам балансировки между сохранением полезности данных и минимизацией риска раскрытия личности клиента.
Ключевые слова: дифференциальная анонимизация, доверительная нейронная сеть, персональные данные, банковские технологии, защита информации, кибербезопасность
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Представлен воспроизводимый метод автономного определения координат площадок базовых станций сетей подвижной радиосвязи четвертого поколения и параметров их секторов, основанный исключительно на полевых наблюдениях модема без использования временной задержки и методов оценки углов прихода сигнала. Подход сочетает робастное выделение информативного «ядра» измерений, взвешенную минимизацию расстояний и агрегирование на уровне площадки, обеспечивая устойчивые оценки в условиях городской застройки. Экспериментальная проверка в реальной сцене демонстрирует значимое снижение ошибки локализации по сравнению с базовыми центроидными и медианными методами, что подтверждает практическую применимость предложенного решения.
Ключевые слова: LTE, позиционирование, локализация, базовая станция, координата площадки, мощность сигнала, угловое распределение, секторизация, оптимизация, наблюдение, геометрическая медиана, полевая запись, метод минимизации, радиосигнал
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Работа сравнивает применение рекуррентных сетей и моделей на основе архитектуры трансформеров для решения задачи предсказания времени завершения бизнес-процесса. Модели по определению моделируют последовательность исполнения действий и способны учитывать множество атрибутов в определении целевых характеристик. Для сравнения были использованы рекуррентная модель долгой краткосрочной памяти и трансформер-энкодер собственной архитектуры, работа которых была опробована на открыто представленных реальных данных из логов службы поддержки. Обучение и тестирование моделей проводилось с помощью языка Python с помощью библиотек pandas, numpy, torch с одинаковой для обеих моделей подготовкой данных, формированием префиксов и разбиением по времени. Сравнение в результате экспериментов по средней абсолютной ошибке показало преимущество энкодера-трансформера; по среднеквадратичному отклонению зафиксирована примерно одинаковая точность моделей с незначительно большей точностью модели-транфсормера.
Ключевые слова: предиктивный мониторинг, журнал событий, машинное обучение, трансформер-энкодер, нейронные сети, подготовка данных, регрессионная модель, нормализация, паддинг, рекуррентная сеть, архитектура модели
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматривается проблема определения ключевых точек на трёхмерных поверхностях физических объектов, необходимых для установки или фиксации элементов в инженерных и медицинских приложениях. Показано, что прямое определение таких точек на реальных объектах затруднено ограниченным доступом, вариативностью геометрии и требованием высокой точности, вследствие чего применяется анализ на основе цифровых 3D-моделей, учитывающих как внешнюю, так и внутреннюю структуру. Предложен интерпретируемый подход к многокритериальной оценке пригодности точек, основанный на нечётко-логическом выводе, позволяющий согласовывать жёсткие ограничения и предпочтительные критерии, характерные для различных предметных областей. Методологическая база исследования включает системный анализ литературы, интеграцию экспертных знаний и математическую формализацию многокритериального выбора. Особое внимание уделено вопросам объяснимости и переносимости решений, что критично для медицинских приложений (анатомические ориентиры) и инженерных/робототехнических задач (геометрические и технологические ориентиры). Показано, что разработанная модель формирует тепловые карты пригодности и позволяет автоматически выявлять набор допустимых точек, согласованный с экспертными разметками и требованиями безопасности.
Ключевые слова: поиск ключевых точек, нечёткий-логический вывод, экспертная система поддержки принятия решений
В работе рассматривается подробная математическая модель части автопилота летательного аппарата вертолетного типа, реализованная в среде моделирования Matlab/Simulink. Путем компьютерной имитации рассмотрено поведение системы без применения законов управления, подтверждающее необходимость коррекции. Для сравнения качества работы регуляторов рассматривается сравнение нечеткого логического регулятора пропорционально-дифференциального типа с линейным и нелинейным законами управления.
Ключевые слова: вертолет, управление высотой, нечеткий логический регулятор, система автоматического управления, безопасность полета
Представлены два подхода к взвешиванию вершин в корневых деревьях иерархических классификаторов, характеризующих предметные области различных информационно-поисковых систем. Рассматривается весовые характеристики в зависимости от положения вершин в корневом дереве – от уровня, глубины, количества непосредственно подчиненных (клана «сыновей») вершин и количества подчиненных по иерархии листовых вершин. Иллюстрируются особенности взвешивания вершин корневого дерева на основе взвешенного суммирования уровневого, глубинного, кланового и листового веса вершин, и на основе иерархически-аддитивного суммирования листовых весовых характеристик.
Ключевые слова: информационно-поисковые системы, иерархические тематические классификаторы, иерархические рубрикаторы, тематическое индексирование, взвешивание вершин корневого дерева, уровневая весовая характеристика вершины, глубинная весовая характеристика вершины
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.8 - Информатика и информационные процессы
В статье представлен анализ качества работы сервисов для оценки оригинальности текста «антиплагиат» на примере сгенерированных нейронной сетью текстов. Для анализа были использован три сервиса для оценки оригинальности и тексты, сгенерированные тремя различными нейронными сетями.
Ключевые слова: оригинальность текста, антиплагиат, нейронные сети, анализ текста, заимствования
Предлагается комплексный метод системного анализа и обработки финансовой информации без предварительного обучения по пяти взаимодополняющим таксономиям (жанр, тип события, тональность, уровень влияния, временность) с одновременным извлечением сущностей. Метод основан на ансамбле из трех специализированных инструкций для локальной модели искусственного интеллекта с адаптированным алгоритмом мажоритарного голосования и двухуровневым механизмом объяснимых отказов. Протокол валидирован сравнительным тестированием 14 локальных моделей на 100 экспертно размеченных единицах информации, при этом модель достигла 90 % точности обработки. Система реализует принципы самосогласованности и селективной классификации, воспроизводится на стандартном оборудовании и не требует обучения на размеченных данных.
Ключевые слова: системный анализ, классификация без предварительного обучения, обработка финансовой информации, ансамблевые методы, мажоритарное голосование, селективная классификация, модели искусственного интеллекта, объяснимые отказы, оптимизация, статистический метод