Архив номеров

В настоящее время распространение получает новый тип угроз информационной безопасности – скрытый майнинг, использующий вычислительные ресурсы пользователей через браузеры. Вредоносное программное обеспечение на основе файлов WebAssembly несанкционированно использует вычислительные ресурсы пользователей компьютерных систем. Существующие способы обнаружения «скрытых майнеров» в браузерной среде основаны: на алгоритмах динамического анализа, однако имеют ряд ограничений, например требуется, чтобы вредоносное программное обеспечение для скрытого майнинга работало в течение определенного периода времени, характеризуются большим количеством ложных срабатываний; алгоритмах работы расширений браузера, которые используют черные списки для предотвращения несанкционированного доступа к браузерной среде пользователей, однако злоумышленники часто меняют имена своих доменов и др. Актуальность использования специальных средств защиты от браузерных криптомайнеров не вызывает сомнений. Целью данного исследования является повышение уровня защищенности браузерной среды пользователей компьютерных систем. Достижение поставленной цели возможно путем решения главной задачи – своевременное автоматизированное обнаружение «скрытых майнеров» в браузерной среде и предотвращение несанкционированного майнинга. В статье описано программное обеспечение, которое не зависит от используемого браузера или операционной системы, устойчиво к попыткам обхода защиты со стороны злоумышленников и позволит пользователям достоверно распознавать «скрытых майнеров» и тем самым повысить уровень информационной безопасности компьютерной системы. В основу программного обеспечения заложены алгоритмы классификации, реализуемые на базе сверточной нейронной сети. Результаты исследования и экспериментальные данные показали, что в результате апробации программного обеспечения точность распознавания «скрытых майнеров» в браузерной среде составляет 91,37%.

В последнее десятилетие происходит активная цифровизация промышленного производства на основе бурно развивающихся информационных технологий, в том числе технологий искусственного интеллекта. Во многом это связано с развитием методов глубокого обучения и их применения в компьютерном зрении. С середины 2010-х сверточные нейронные сети демонстрируют исключительную эффективность при решении таких задач, как обнаружение, классификация и сегментация различных объектов. В результате методы компьютерного зрения начинают активно использоваться в задачах контроля качества сырья и готовой продукции. Все это относится к горнодобывающей промышленности. Однако в отечественной научной литературе практически отсутствуют систематические обзоры приложений компьютерного зрения в этой области. Настоящее исследование призвано восполнить этот пробел. В данной работе дается систематический обзор истории развития и современного состояния методов и технологий машинного зрения, применяемых в горнодобывающей промышленности для анализа твердых материалов, демонстрируются последние достижения в этой области и примеры их применения в горном деле. Авторы проанализировали 29 научных работ в области применения компьютерного зрения в горнодобывающей промышленности и классифицировали этапы развития технологий, начиная с середины 1980-х гг., когда компьютерное зрение использовалось без применения машинного обучения, и заканчивая современными исследованиями на основе использования глубоких сверточных нейронных сетей для решения задач классификации и сегментации. Приводится сравнение эффективности применяемых методов, обсуждаются их достоинства и недостатки, даются прогнозы развития методов компьютерного зрения в горнодобывающей промышленности на ближайшее будущее. Приведены примеры, показывающие, что использование сверточных нейронных сетей позволило перейти на качественно более высокий уровень в решении задач классификации и сегментации применительно к анализу объемов выпуска продукции горнодобывающей промышленности, гранулометрического состава, в том числе лещадности, угловатости и шероховатости, содержания пыли и глины, насыпной плотности и пустотности и др.

В настоящее время на глобальном и региональном (национальном) уровнях экспертным сообществом, а также государственными деятелями поставлена в приоритет задача практической реализации целей в области устойчивого развития (характеризующих динамику развития различных параметров социо-эколого- экономических систем). Достижение данных целей требует серьезной аналитической работы, опирающейся на глубокий и всесторонний анализ происходящих в различных сферах процессов, а также формирования соответствующей информационной платформы, включающей комплекс баз данных, адекватно описывающих изменения, происходящие в различных сферах жизнедеятельности государства. Однако на сегодня в российской практике данный инструмент практически отсутствует, что существенно затрудняет проведение качественного и количественно анализа, оценки и прогнозирования процессов адаптации регионов России (включая население, проживающее в них) к последствиям глобального изменения климата. Цель настоящего исследования заключается в формировании базы данных показателей, характеризующих процесс адаптации социо-эколого-экономических систем северных регионов Западной Сибири (ХМАО и ЯНАО) к глобальным климатическим изменениям. Проектируемая база данных должна стать основой создания открытого информационного ресурса для широкого круга пользователей при решении ими аналитических и прогностических задач, связанных с социально-экономической оценкой влияния на вечную мерзлоту глобального потепления климата. В результате нами была сформирована база, представляющая единое, периодически обновляемое хранилище, содержащее пространственно- временные наборы данных, характеризующие процессы и явления, с одной стороны, социо-эколого-экономической системы, с другой – климатических изменений.

Одним из ключевых факторов роста ВВП страны является воспроизводимый капитал, который закладывает основу для производства продуктов, работ и услуг. Соответственно, изучение состояния, структуры и динамики доминирующей составляющей, основных фондов является одной из приоритетных задач статистики и эконометрики. Отсюда вытекает цель проводимого исследования, которая заключается в оценке прогнозных возможностей эконометрических моделей. Для достижения поставленной цели был использован пул математико-статистических и эконометрических методов, в частности табличный и графический, пул описательных статистик, корреляционно-регрессионный, адаптивного моделирования. В качестве основных результатов можно назвать: анализ структуры инвестиций не обнаружил новых или скрытых закономерностей, так, инвестиции направляются на модернизацию или обновление капиталоемких направлений – это здания, сооружения и земля (около 40% от всего объема инвестиций), основными отраслями является промышленность и транспорт; визуальный анализ динамики временного ряда инвестиций в основной капитал показал наличие долговременной, сезонной и ситуационной составляющей; построение 6 эконометрических моделей, отражающих сложную динамику рассматриваемого макропоказателя, позволило выделить две, относящиеся к группе адаптивных моделей; прогноз по наилучшим моделям, сделанный на IV квартал 2022 года, полностью согласуется с имеющимися сведениями за I и II кварталы 2022 года; таким образом, наилучшие прогнозные возможности в отношении сложной динамики инвестиций в российский основной капитал наблюдаются в трехпараметрической модели экспоненциального сглаживания и SARIMA(1,0,0)(1,1,0) [4]. Полученные результаты в ходе проведенного исследования будут полезны ученым, занимающимся моделированием и прогнозированием сложно структурируемых временных рядов.

В статье рассматривается актуальная проблема, связанная с организацией управления интеллектуальным мобильным роботом, функционирующим в коллективе роботов. Показано, что система управления роботами в условиях чрезвычайных ситуации должна быть представлена как сложная адаптивная система, построенная на принципах самоорганизации мультиагентных систем (МАС). Введены основные понятия и определения, предложены содержательная и формальная постановки задачи планирования деятельности мобильного робота. Разработана эволюционно-симулятивная модель интеллектуального планирования поведения робота в условиях неопределенности, основу которой составляет комплекс взаимосвязанных имитационных моделей расчета издержек завышения, занижения, а также их рисков. Предложены алгоритмы планирования, обеспечивающие реализацию следующих способов самоорганизации робота: управления в условиях ограниченного лимита наиболее дефицитного ресурса (например, энергии аккумуляторной батареи); взаимодействия с другими роботами, использующими информационные продукты (ИП) (сообщения); управления роботом из центра; покупки и продажи ИП; принятия решений о подчинении и поддержке связей между роботами. Рассмотрены примеры описания вариантов поведения роботов (скорость передвижения, оснащения фото, видео и средствами взятия проб, лимит энергии), классификация событий (пожар, ДТП, нарушения правопорядка, чрезвычайные ситуации, подозрительный объект). Проведен расчет простейшего варианта поведения робота, связанного с необходимостью выбора скорости движение и качества фотографирования при минимальном расходовании энергии. Все необходимые расчеты вычислительных алгоритмов можно провести в оперативной памяти компьютера робота, достаточно оперативно и не затратно с вычислительной точки зрения.

Представлены результаты исследований по разработке структуры интеллектуальной модели управления рисками нарушения характеристик электромеханических устройств в многостадийной системе переработки рудного сырья. Такие устройства задействованы на всех циклах технологического процесса, поэтому оценка указанного риска для них является актуальной задачей. Предложен метод оценки рисков, в основе которых лежит оценка времени полезного использования оборудования, выполняемого на основе прогноза характеристик глубокой рекуррентной нейронной сетью с дальнейшим обобщением получаемых результатов оценки в блоке нечеткого вывода. Применялись рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью, являющиеся одним из самых мощных аппаратов решения задач регрессии временных рядов, в том числе прогнозирования их значений на длительные интервалы. Применение глубоких нейронных сетей для прогноза характеристик электромеханических устройств позволило получить высокую точность прогноза, что, в свою очередь, позволило применить относительно менее точный рекуррентный метод наименьших квадратов для итерационного процесса оценки времени полезного использования оборудования. Такой подход дал возможность построить вычислительный процесс оценки с постоянным ее уточнением по мере поступления новых результатов измерений характеристик электромеханических устройств. Представлены результаты модельного эксперимента с программной реализацией предложенного метода, выполненной в среде MatLab 2021a, которые показали согласованность работы программных модулей и получение результата оценки риска, согласующегося с предполагаемой динамикой его изменения.

В статье средствами динамического имитационного моделирования MatLab произведено исследование систем возбуждения мощных синхронных генераторов стационарных дизель-генераторных установок, являющихся основными источниками аварийного электроснабжения атомных станций. Использована оптимальная по структурной сложности математическая модель синхронной машины в относительных единицах и ортогональной синхронной системе координат. Осуществлено комплексное моделирование дизель-генераторных установок с воспроизведением как динамики работы системы автоматического регулировании возбуждения синхронного генератора, так и системы управления дизельным двигателем. При моделировании учтены особенности пуска дизель-генератора для разгона синхронной машины, ее начального возбуждения от аккумуляторной батареи. Особый акцент сделан на исследование режимов самовозбуждения через трансформатор, подключенный к статорной цепи генератора, и тиристорный выпрямитель с обмоткой возбуждения в качестве нагрузки, а также на исследование параллельной работы с энергосистемой. В итоге промоделированы процессы пуска дизель-генераторной установки в режиме холостого хода, эффективного самовозбуждения, автономной работы генератора на холостом ходу, приложения нагрузки к генератору вплоть до значений допустимой перегрузки. Показана работа всех каналов системы управления, в том числе недоступных на практике сигналов регуляторов системы автоматического регулирования и механических переменных. Доказана адекватность разработанной модели сопоставлением с реальным физическим экспериментом при опробовании дизель-генератора на атомной станции. Продемонстрирована возможность использования разработанной в MatLab модели как виртуального полигона для испытаний дизель-генераторной установки и компьютерного тренажера для профильного инженерного персонала атомной станции

Представлен подход к оценке и прогнозированию показателей качества жизни населения в регионе, основанный на концепции системной динамики. Разработана математическая модель, представляющая собой систему нелинейных, неоднородных, разнотемповых дифференциальных уравнений, в состав которых входят системные переменные и внешние факторы. Построен орграф причинно-следственных связей между системными переменными и внешними факторами. В качестве системных переменных в модели используются показатели социально-экономического развития региона: валовой региональный продукт, ожидаемая продолжительность жизни при рождении, численность населения, среднедушевые денежные доходы на душу населения, уровень регистрируемой безработицы, коэффициент рождаемости, доля населения с доходом ниже величины прожиточного минимума, вес организаций, использующих персональные компьютеры. Обоснован выбор внешних факторов и функциональных зависимостей в разработанной модели. Выполнена проверка адекватности разработанной математической модели с использованием ретроспективных данных и расчета относительной погрешности. Представлен интерфейс авторского программного приложения Prognoz_2, разработанного в среде GUIDE MatLab, используемого для проведения вычислительных экспериментов. Рассмотрен пример практической реализации разработанного подхода к оценке качества жизни в Саратовской и Самарской областях. Показаны результаты проведенного вычислительного эксперимента по анализу и прогнозированию качества жизни на временном интервале [2022;2026] лет в рамках реализации трех сценариев. В качестве начальных условий при проведении расчетов использовались нормированные относительно 2010 года значения системных переменных в 2021 году. Разработанное математическое обеспечение может использоваться для формирования сценариев социально-экономического развития региона. Модели и алгоритмы могут применяться в составе информационно-советующей системы для принятия ЛПР решений на различных уровнях управления.