«Системы и средства информатики»
Том 35, Выпуск 3, 2025г.

Оглавление | Об авторах

Аннотации и ключевые слова

Реализация функциональности синхронных триггеров в самосинхронном базисе

• Ю. Г. Дьяченко  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, diaura@mail.ru
• Л. П. Плеханов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, lplekhanov@inbox.ru
• Н. В. Морозов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, NMorozov@ipiran.ru
• Д. Ю. Степченков  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, stepchenkov@mail.ru
• Г. А. Орлов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, Orlov.jaja@gmail.com
• Д. Ю. Дьяченко   Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, diaden87@gmail.com

Аннотация: Статья рассматривает вопросы разработки самосинхронных (СС) триггеров -а основе исходного описания функционирования их синхронных аналогов на поведенческом уровне. Анализируются опции синхронных триггеров и их соответствие особенностям поведения СС-триггеров. Предлагается метод преобразования синхронного поведенческого описания триггера в СС- аналог с учетом специфики работы СС-схем. Асинхронные сброс и установка синхронного триггера остаются асинхронными и в СС-аналоге, они не индицируются. Синхронные сброс и установка преобразуются в СС-сброс и СС- установку соответственно. Их успешное завершение индицируется. Показано, что СС-сброс и СС-установку целесообразно реализовывать с помощью предварительного микширования сигналов сброса и установки с информационным входом триггера. Подстановка СС-триггера вместо синхронного прототипа осуществляется с использованием шаблонов, обеспечивающих адекватность замены, оптимальность аппаратной реализации и самосинхронность результирующей схемы.

Ключевые слова: самосинхронные схемы; триггер; Verilog-описание; диапазон работоспособности; регистр; элементная база; робототехническая система

Особенности практической реализации метода аугментации малых объектов на основе сетей сверхвысокого разрешения

• П. О. Архипов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, arpaul@mail.ru
• С. Л. Филиппских  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, philippsl@mail.ru
• М. В. Цуканов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, tsukanov.m.v@yandex.ru

Аннотация: Рассмотрены ограничения современных методов аугментации данных при работе с изображениями, полученными с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в условиях высокой плотности и малого размера объектов. Предложен специализированный метод контекстной аугментации малых объектов (Contextual Small-Object Augmentation, CSOA), ориентированный на интеллектуальное размещение визуально улучшенных объектов в релевантные зоны изображения с сохранением пространственного реализма. В частности, рассмотрен модуль аугментации данных, основанный на применении сетей сверхвысокого разрешения для повышения качества визуального восприятия малых объектов. Для этого были выбраны несколько нейросетевых моделей сверхвысокого разрешения: RCAN, Real-ESRGAN и SwinIR. Проведена оценка их влияния на точность детектирования и классификации объектов моделью SSD MobileNet V2 FPNLite 320 х 320, обученной на различных версиях эталонного датасета VisDrone. Результаты детектирования сравнивались с моделью, обученной на базовом датасете, в соответствии с протоколом оценки библиотеки COCO Evaluation Metrics. Экспериментальные исследования показали, что применение сетей сверхвысокого разрешения в задаче аугментации значительно повышает точность детектирования малых объектов. При этом сохраняется вычислительная эффективность исходной модели.

Ключевые слова: детектирование объектов; классификация объектов; транс- формер; сверточная нейронная сеть; генеративно-состязательная сеть; аугментация данных

Нейросетевой байесовский синтез многомерной линейной стохастической системы

• И. Н. Синицын  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, sinitsin@dol.ru
• В. И. Синицын  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, vsinitsin@ipiran.ru
• Э. Р. Корепанов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, ekorepanov@ipiran.ru
• Т. Д. Конашенкова  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, tkonashenkova64@mail.ru

Аннотация: Разработан новый метод синтеза оптимальной многомерной линейной стохастической системы (СтС) по байесовскому критерию (БК), основанному на количественной оценке ошибки оценки выходного стохастического процесса (СтП). Стохастическая система описывается уравнениями В. С. Пугачёва для входного и выходного СтП. В состав векторного входного СтП входит полезный сигнал и аддитивная многомерная нормально распределенная помеха с нулевым математическим ожиданием и известной матрицей ковариационных функций. Случайная помеха не зависит от вектора случайных параметров полезного сигнала. Распределение вектора случайных параметров задано. Построена модель БК-оптимальной оценки выходного СтП на основе вейвлет-канонического разложения (ВЛКР) случайной помехи и вейвлет-разложения входного СтП. Для нахождения неизвестных параметров модели оптимальной оценки выходного СтП разработана архитектура многослойной вейвлет-нейронной сети (ВНС). Обучение ВНС с учителем осуществляется методом обратного распространения ошибки. Получены формулы для математического ожидания, второго начального момента и ковариационной матрицы ошибки БК-оптимальной оценки выходного СтП. Приведен иллюстративный пример.

Ключевые слова: байесовский критерий; вейвлет; вейвлет-нейронная сеть; каноническое разложение; ковариационная матрица; ковариационная функция; моделирование; оптимальная оценка; стохастическая система; стохастический процесс; функция потерь

Типовые модели системы наблюдения для задач отслеживания и навигации беспилотных движущихся объектов

• И. В. Урюпин  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, uryupin93@yandex.ru

Аннотация: Решение навигационных задач посредством фильтрации состояния стохастической динамической системы по косвенным наблюдениям основывается на двух равных по важности моделях. Первая - это модель движения объекта, положение которого требуется оценить. Вторая - это модель наблюдений, особенности которой диктует разнообразие применяемых измерительных средств. В статье дано систематическое изложение вариантов второй модели. Система наблюдений формируется в рамках типового некооперативного сценария, когда за объектом ведет наблюдение независимый комплекс внешних измерителей. Измеряемые в этом сценарии физические величины - это углы направлений (азимут, или пеленг, и возвышение) и дальность. Но воздействие на результаты измерений внешних неконтролируемых факторов, формируемых средой, в которой происходит движение-наблюдение, может быть весьма разнообразным. В статье предлагаются несколько типовых вариантов описания такого воздействия. Первый, стандартный, предполагает простые аддитивные ошибки наблюдений. Во втором эта модель усложняется предположением о коррелированности ошибок измерений с текущим состоянием движущегося объекта. Придает этому варианту физический смысл измерение дальности. В обоих случаях предполагается устойчивое (без сбоев) функционирование комплекса наблюдения. Третий вариант основан на известной модели переключающихся каналов наблюдения и позволяет гибко моделировать выходы из строя части измерителей как кратковременные, так и длительные. Наконец, финальный вариант учитывает особенности использования сонаров - акустических сенсоров, т. е. движение в водной среде. Для иллюстрации разницы в рассмотренных моделях приведены расчеты с использованием оценки положения по прямым измерениям, на которую не влияет модель движения.

Ключевые слова: навигация; отслеживание цели; беспилотные аппараты; стохастическая динамическая система наблюдения; аддитивные возмущения; коррелированные шумы; марковские цепи; акустические сонары

Унимодальность взвешенной суммы частных критериев модели G/M/1 с обновлением и двухпороговым RED-подобным алгоритмом

• Я. М. Агаларов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, agglar@yandex.ru

Аннотация: В настоящее время в существующих информационных сетях в дополнение к механизмам сквозного контроля перегрузок активно внедряют в маршрутизаторы RED-подобные (RED - Random Early Detection) механизмы управления очередью. В работе рассмотрена модель системы массового обслуживания (СМО) G/M/1, в которой очередь управляется двухпороговым RED-подобным алгоритмом с вероятностным сбросом заявок. В рассматриваемой модели решение о сбросе принимается в момент завершения обслуживания заявки в зависимости от текущей длины очереди. Теоретически исследовано поведение взвешенной функции критериев (интенсивности принятого потока заявок, средней задержки обслуженных заявок, интенсивности отклоненных на входе заявок, интенсивности сброшенных из очереди заявок, среднего времени простоя прибора) при изменении значения нижнего порогового параметра алгоритма. Доказан ряд утверждений о свойствах частных критериев и утверждение о том, что взвешенная функция частных критериев унимодальна по нижнему пороговому параметру. Предложено простое правило коррекции значения нижнего порогового параметра, которое гарантированно находит максимальное значение взвешенной функции частных критериев.

Ключевые слова: система массового обслуживания; RED-подобный алгоритм; обновление очереди; унимодальность

ARIMA-моделирование последовательности времен пребывания в системе массового обслуживания

• М. П. Кривенко  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, mkrivenko@ipiran.ru

Аннотация: : Проведено построение модели последовательности времен пребывания {V} на основе имеющихся предположений относительно характеристик системы массового обслуживания (СМО) и заданных наборов данных. Для статистического контроля стабильности СМО с помощью {Vi } привлечена модель ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Основные причины для этого: процесс {Vi} может быть как стационарным, так и нестационарным с зависимостью отдельных состояний; опробывание упрощенного варианта ARIMA-модели при обнаружении нестабильности показало ее действенность; существует соответствующая программная реализация - пакет forecasting платформы R. При этом статистический контроль стабильности - пионерское направление, и опыта построения соответствующих статистических моделей практически нет. В статье проясняются тонкости принимаемых к действию общих принципов построения модели в случае контроля стабильности функционирования СМО. Для иллюстрации возможностей ARIMA-моделирования рассматриваются последовательности {Vi} для двухпроцессорной системы M/M/2 обработки заданий со случайным выбором числа требуемых процессоров. Проведенные эксперименты показали: ARIMA-модель учитывает особенности процесса {Vi}; принятый метод подгонки модели демонстрирует надежность; применение для контроля стабильности только параметров модели неэффективно. Появившаяся возможность прогнозирования не противоречит общим результатам о поведении стабильной или нестабильной систем, может вносить коррективы в принятие решения о стабильности, а также служить отправной точкой при анализе и оценке рисков использования СМО. Исследована адекватность предлагаемой модели.

Ключевые слова: СМО (система массового обслуживания); временные ряды; тесты стабильности; автоматическое прогнозирование; ARIMA-моделирование; статистика с R

Модель автоматизированной системы имитации атак на основе машинного обучения

• М. М. Греков  Тульский государственный университет, grekov.web@yandex.ru

Аннотация: Рассматривается применение методов машинного обучения для построения интеллектуальной системы имитации атак, ориентированной на автоматизацию тестирования на проникновение в рамках обеспечения сетевой безопасности. Традиционные методы проведения таких тестов характеризуются высокой трудоемкостью и существенными затратами времени и ресурсов. Разработанная модель использует алгоритмы генеративного состязательного имитационного обучения и обучения с подкреплением. Это позволяет воспроизводить поведение атакующих и формировать реалистичные сценарии, приближенные к действиям профессиональных специалистов по безопасности. Особенность модели заключается во введении семантических вознаграждений - они позволяют учитывать не только сам факт достижения цели, но и такие параметры, как новизна атакующего действия и его скрытность. Для повышения устойчивости к изменениям в сетевой среде модель может быть расширена двумя дискриминаторами. Также предусмотрена возможность многоагентного взаимодействия, что позволяет моделировать скоординированные атаки, имитирующие действия нескольких злоумышленников.

Ключевые слова: информационная безопасность; генеративное состязательное имитационное обучение; имитация атак; машинное обучение

Обезличивание пользовательских данных с привлечением доверенного центра деперсонализации

• А. В. Ладиков АО "Лаборатория Касперского", AndreyNot@mail.ru

Аннотация: Рассматриваются вопросы защиты данных в системах бизнесаналитики и использования в аналитических целях обезличенных данных, что позволяет повысить их защиту в случае несанкционированного доступа к системам хранения аналитической информации или организации в целом. Показано, что обезличивание данных в периметре организации, хотя и снижает риск утечки данных, но не исключает его в случае несанкционированного доступа ко многим системам организации, включая систему обезличивания. Рассмотрен вопрос делегирования процедуры обезличивания персональных идентификаторов третьей, доверенной, стороне, называемой доверенным центром обезличивания. Приведен алгоритм получения обезличенных данных от клиентов информационных систем в уже обезличенном виде с использованием доверенного центра обезличивания персональных идентификаторов. Даны рекомендации по повышению защищенности данных при использовании доверенного центра обезличивания, а также рекомендации по обезличиванию, которые позволяют минимизировать изменения в системах бизнес-аналитики при переходе от обработки персональных пользовательских данных к обработке обезличенных пользовательских идентификаторов.

Ключевые слова: обезличивание данных; доверенный центр деперсонализации; персональные идентификаторы; защита данных; утечка данных

Эволюция концептуальных подходов к интеграции инфокоммуникационных и управляющих систем как основы перспективных организационных систем

• А. А. Зацаринный  федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, AZatsarinny@frccsc.ru
• С. В. Козлов  федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, skozlov@frccsc.ru

Аннотация: В обзорной статье приводится анализ опыта создания, современного состояния и перспективы развития интегрированных систем управления (ИСУ). Показаны этапы эволюционного развития систем: от структурной интеграции аппаратно-программных средств инфокоммуникационных и управляющих систем в 1980-е гг. к функциональной интеграции разнородных функциональных систем на рубеже начала XXI в. и в перспективе к интеграции целевых и обеспечивающих процессов по иерархии органов управления (ОУ) и по горизонтали взаимодействия разнородных функциональных систем. Приведены основные элементы онтологии предметной области интегрированных систем в виде взаимосвязи стандартов предприятий (BPM, ERP, CRM и др.) и системы соответствующих нотаций (IDEF). Выделены проблемы их применения, обусловленные расширением разнообразия элементов и масштабов интегрированных систем. Показана необходимость выбора новой основы интеграции инфокоммуникационных и управляющих систем в виде системы процессов, включая целевые функциональные процессы, обеспечивающие процессы системной инженерии и противодействующие созданию и функционированию интегрированных систем.

Ключевые слова: интегрированная система; структурная, функциональная и процессная интеграция; стандарты организаций; система нотаций для интегрированных систем; система полных групп целевых, обеспечивающих и противодействующих процессов