Разработан метод контроля и восстановления целостности данных в многомерных системах хранения. Предложенные конструкции контроля и восстановления целостности многомерных массивов данных основаны на агрегировании методов криптографии и помехоустойчивого кодирования. На основе представленных криптокодовых конструкций показана особенность комплексирования существующих методов, заключающаяся в повышении вероятности обеспечения целостности информации в условиях разрушающих воздействий злоумышленника и среды для многомерных систем хранения данных. Получены расчетные данные вероятности обнаружения и исправления возникающих в многомерных массивах данных ошибок, приводящих к нарушению их целостности, посредством разработанного метода.
Непрерывно-временные сети Петри (НВСП), где каждому переходу сети ставится в соответствие временной интервал его срабатывания, используются для моделирования сложных параллельных систем, критичных с точки зрения безопасности. В общем случае, пространство состояний НВСП бесконечно и несчетно и, следовательно, анализ их поведения довольно сложен. ‘Истинно параллельная’ семантика представляет поведение НВСП в виде набора действий, отношение причинной зависимости между которыми моделируется частичным порядком, а отношение параллелизма – отсутствием порядка. Такое представление является более приемлемым для изучения следующих свойств параллельных систем: отсутствие тупиков, ‘справедливость’ (fairness), максимальный параллелизм и т.д. В статье вводятся и исследуются семантики шага (множества параллельных действий) и частичного порядка (множества упорядоченных по причине и параллельных действий) в контексте НВСП, поведение которых определяется слабой временной стратегией (т.е. ход модельного времени не ограничен срабатыванием переходов сети) и устойчиво атомарной техникой сброса часов (т.е. при сбросе часов срабатывание переходов сети рассматривается как атомарное действие).
Предложены шесть методов бинаризации алгоритма стаи ласточек для решения задачи отбора признаков по методу обертки. Эффективность выбранных подмножеств признаков оценивается двумя классификаторами: нечетким классификатором и классификатором на основе k-ближайших соседей. При поиске оптимального подмножества признаков учитывались количество признаков и точность классификации. Разработанные алгоритмы протестированы на наборах данных из репозитория KEEL. Для статистической оценки методов бинаризации использовался двухфакторный дисперсионный анализ Фридмана для связных выборок. Лучшие способности к отбору признаков показал гибридный метод, основанный на методе модифицированных алгебраических операций и введенной нами операции MERGE. Лучшая точность классификации получена с использованием метода V-образной функции трансформации.
Здесь дается описание алгоритмов и программного обеспечения для двух новых методов решения полиномиальных уравнений, основанных на построении выпуклого многоугольника. Первый метод позволяет находить приближенные корни многочлена с помощью многоугольника Адамара. Второй метод позволяет находить ветви алгебраической кривой вблизи ее особой точки и вблизи бесконечности с помощью многоугольника Ньютона и строить эскизы вещественных алгебраических кривых на плоскости. Указаны соответствующие геометрии и алгоритмы компьютерной алгебры, которые позволяют анализировать любые сложные случаи.
За последние годы популярность языка Go значительно возросла. Вместе с тем в настоящее время для языка Go существуют только легковесные статические анализаторы. Мы восполнили этот пробел, адаптировав статический анализатор Svace для поиска ошибок в программах на языке Go. Нами был реализован межпроцедурный и межмодульный статический анализатор имеющий чувствительность к потоку и путям. Для оценки результатов использовалось 10 проектов с открытым исходным кодом. 16 оцениваемых детекторов выдали 6817 предупреждений с 76 срабатываний.
В работе строится вычислительно эффективная реализация алгоритма Брейди расчета быстрого преобразования Хафа (БПХ) на отечественном сопроцессоре СРСА, входящем в состав системы-на-кристалле 1890ВМ9Я “КОМДИВ128-М”. Показывается, что БПХ находит широкое применение в задачах анализа изображений, от зрительных систем беспилотного транспорта до вычислительной рентгеновской томографии. Приводится и анализируется с точки зрения низкоуровневой имплементации классическая рекурсивная реализация БПХ. Впервые рассматривается более эффективный нерекурсивный вариант алгоритма, для которого проводится анализ нагрузки на вычислители и память сопроцессора, а также экспериментальные замеры производительности. Показывается, что теоретически возможная производительность нерекурсивного алгоритма на СРСА составляет 800 Мопс, при этом максимально достижимая на практике производительность составила 470 Мопс, а максимальное полученное экспериментально значение оказалось 406 Мопс. При этом загрузка вычислителей сопроцессора достигла 18%. Таким образом, несмотря на относительно малое число арифметических операций в методе, использование сопроцессора оказывается целесообразным.
В 2020 пандемия коронавируса затронула миллиарды людей по всему свету и заставила пересмотреть отношение к системам здравоохранения и к методам, используемым в современной медицине. Ввиду высокой нагрузки на радиологов и врачей появилась необходимость автоматических систем выявления патологий на медицинских исследованиях. Множество работ, посвященных работе с КТ-снимками пациентов с Covid-19, предполагают внедрение в системы медицинской помощи. Но улучшение по “классическим” метрикам вроде mAP или IoU по всем исследованиям не всегда отображает улучшение модели с точки зрения врачей. В данной работе было предложено считать метрики, усредняя не по всем исследованиям, а по группам в зависимости от размера патологий, а также оценивать количество ложноположительных участков найденных вне легких, поскольку наличие таких участков очень негативно оценивается врачами. Так же был предложен метод, улучшающий сегментацию патологий легких и плеврального выпота, с учетом замечаний, которые были высказаны выше.
Статья посвящена исследованию возможности автоматического выявления информационных кампаний в условиях отсутствия априорных знаний о факте проведения, целях, затрагиваемых объектах и целевой аудитории. В статье предлагается общая модель информационной кампании, а также выделяются признаки проведения скрытых информационных кампаний. Модель подходит для описания информационных кампаний как в социальных медиа, так и в традиционных СМИ, в том числе за пределами сети Интернет. На основе описанных признаков предложен метод обнаружения информационных кампаний, позволяющий решать задачу в автоматическом режиме. Для подтверждения работоспособности метода было проведено экспериментальное исследование на данных, собранных из социальных медиа. Мы привлекли экспертов в смежных областях для разметки сообщений и создания тестового корпуса. С целью анализа сложности задачи мы оценили степень их согласия. Результаты анализа подтвердили первоначальную гипотезу, что даже для профессионалов, задача обнаружения скрытых информационных кампаний является нетривиальной. Тем не менее, используя метод голосования, мы построили тестовую коллекцию на которой провели исследование отдельных признаков, а также сравнения предложенного метода с отдельными ответами экспертов. Результат экспериментов подтвердил перспективность предложенного подхода к решению задачи обнаружения информационных кампаний.
Задача классификации источников данных, обладающих высокой энтропией, в области информационной безопасности занимает одну из ключевых позиций. В настоящее время существуют способы классификации зашифрованных и сжатых последовательностей, которые в основном используют цифровые сигнатуры или служебную информацию в случае ее передачи. В работе проведен анализ исследований в области классификации зашифрованных и сжатых данных и разработана модель зашифрованных и сжатых последовательностей. Практические эксперименты свидетельствуют о высокой точности предложенного подхода и позволяют сделать вывод об улучшении существующих методов классификации зашифрованных и сжатых данных. Предложенный способ может быть внедрен в системы защиты данных от утечек либо в корпоративные системы электронной почты для анализа отправляемых за контролируемый периметр организации вложений.
Облачные инфраструктуры Amazon Web Services и Microsoft Azure поддерживают взаимодействие c IoT-устройствами (устройствами интернета вещей) по протоколу MQTT. Однако, интерфейс IoT-инфраструктуры несколько отличается, и разработка программного обеспечения для устройства, которое могло бы работать с обеими инфраструктурами, требует учета этих особенностей.