по
Кибернетика и программирование
12+
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакция и редакционный совет > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Журнал "Кибернетика и программирование" > Содержание № 06, 2018
Выходные данные сетевого издания "Кибернетика и программирование"
Номер подписан в печать: 15-01-2019
Учредитель: Даниленко Василий Иванович, w.danilenko@nbpublish.com
Издатель: ООО <НБ-Медиа>
Главный редактор: Сидоркина Ирина Геннадьевна, доктор технических наук, igs592000@mail.ru
ISSN: 2306-4196
Контактная информация:
Выпускающий редактор - Зубкова Светлана Вадимовна
E-mail: info@nbpublish.com
тел.+7 (966) 020-34-36
Почтовый адрес редакции: 117465, Москва, Россия, ул. Генерала Тюленева, 31/1-210.
Библиотека журнала по адресу: http://www.nbpublish.com/library_tariffs.php

Содержание № 06, 2018
Актуальный вопрос
Чикрин Д.Е., Егорчев А.А., Бриский Д.В., Закиров Р.И. - Методы получения и обработки данных от связки скважинных модулей, полученных методом вертикального сейсмического профилирования в программном обеспечении управления комплексом приема сейсмических сигналов в скважине c. 1-10

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.28091

Аннотация: Объектом исследования в данной статье является система приема сейсмических сигналов в скважине, осуществляемая методом вертикального сейсмического профилирования. Предметом исследования являются методы обработки данных от связки скважинных модулей, полученных методом вертикального сейсмического профилирования в программном обеспечении управления и контроля аппаратно-методического комплексом приема сейсмических сигналов в скважине. Авторы подробно рассматривают такие аспекты темы как сложность и быстродействие алгоритмов обработки сейсмоданных, полученных от скважинных и наземных модулей. Авторами в данной статье используются следующие научные методы, а именно: взаимной корреляции во временной и частотной областях. Новизной результатов являются выводы, что в рассматриваемом комплексе корреляция в спектральной области обеспечивает выигрыш по числу операций над корреляцией во временной области. Расчет во временной области дает более точный результат, так как преобразование Фурье на конечной выборке дает искажения даже при использовании оконных функций. Для получения коррелограммы одинаковой длины в методе расчёта во временной области требуется регистрация и обработка большего объема данных, чем при использовании метода расчета в спектральной области.
Кодирование и защита информации
Ревнивых А.В., Велижанин А.С. - Метод автоматизированного исследования структуры дизассемблированного представления программного кода с уязвимостью на переполнение буфера с использованием матричного подхода c. 11-30

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.28288

Аннотация: Предметом исследования являются алгоритмы оптимизации автоматизированного поиска зависимостей на дизассемблированном коде. Объектом исследования выступают зависимые блоки кода на х64 архитектуре процессоров производства корпорации «Intel» и листинги, полученные в результате реверс-инжиниринга программного обеспечения компиляторами с различными настройками в Windows и Linux.Цель исследования. Целью исследования является рассмотреть возможность использования математических матриц для построения карты машинного кода, а также сделать обзор возможных проблем для автоматического анализа, совершить поиск путей следования информационных потоков. Методы исследования. В работе использовался компилятор Visual C++. Рассматривается архитектура, в которой передача информации может быть осуществлена способами: регистр-память, память-регистр, регистр-регистр. Для анализа был избран метод формирования списка функций, вызываемых до исследуемого потенциально опасного блока кода, сформированный для каждого рассматриваемого пути к исследуемому блоку. Описываются и развиваются методы реализации матричного подхода. Новизна и ключевые выводы. Метод математических матриц может быть использован для построения карты машинного кода. Однако для определения путей достижимости отдельных блоков кода может потребоваться значительное количество ресурсов. Кроме того, машинный код может быть подвергнут воздействию упаковщиков и обфускаторов, что так же вносит дополнительные сложности. Был выделен ряд потенциально опасных функций стандартной библиотеки языка программирования С/С++.
Актуальный вопрос
Тымчук А.И. - О текстурных признаках в задаче сегментации аэрофотоснимков на основе матриц яркостной зависимости c. 31-39

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.28395

Аннотация: Компьютерный анализ изображения представляет собой автоматическую обработку изображения, в процессе которой происходит определение и классификация расположенных на изображении объектов. Одним из важнейших этапов данного анализа является сегментация изображения, посредством которой на основе множества характеристик (цвет, текстура, яркость и т.д.) выполняется разбиение исходного изображения на множество непересекающихся областей. Важность этапа заключается в значительном влиянии сегментации на конечный результат анализа.Объектом исследования является метод текстурной сегментации изображения на основе построения и использования матриц яркостной зависимости. Предметом исследования является влияние текстурных признаков на качество сегментации изображения. Особое внимание уделяется вычислению значений текстурных признаков и критериев оценки сегментации. Методология исследования основана на анализе текстурной сегментации изображений с помощью эмпирических критериев оценки и эталонной сегментации. Основным выводом проведённого исследования является заключение о выборе набора текстурных признаков, которые показали лучшие результаты сегментации. Данный вывод сделан на основе анализа значений выбранных критериев оценки качества сегментации. Текстурная сегментация изображений и вычисление критериев оценки выполнялось на основе разработанной программы на языке программирования C++. Новизна исследования заключается в анализе текстурных признаков относительно качества сегментации изображений, выполненной на их основе.
Поляничко М.А. - Использование технических индикаторов для выявления инсайдерских угроз c. 40-47

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.27970

Аннотация: Обнаружение инсайдерских угроз и противодействие им – сложная задача, с которой сталкиваются специалисты в области информационной безопасности как в коммерческом секторе, так и в государственных организациях. Современные организации зависят от информационных технологий и своих информационных активов, что делает проблему противостояния инсайдерам всё более актуальной. Выявление инсайдеров может осуществляться путем внедрения комплекса как технических, так и организационных мер. В статье предлагается использование данных из журналов работы программных средств защиты информации и других средств мониторинга для выявления инсайдерских угроз и выделяется набор индикаторов, указывающих на наличие подозрительных действий работников. Предложенный в статье набор технических индикаторов (показателей) может быть использован для построения системы логических правил или правил нечеткого вывода, позволяющих осуществлять выявление инсайдеров в организации. Внедрение механизмов анализа предложенных индикаторов позволит повысить эффективность работы администратора информационной безопасности и позволит предотвращать инциденты, связанные с реализацией инсайдерских угроз.
Параллельные алгоритмы решения задач вычислительной математики
Пекунов В.В. - Применение предикции при параллельной обработке цепочек предикатов в регулярно-логических выражениях c. 48-55

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.27986

Аннотация: В данной работе рассматривается проблема выбора режима исполнения (последовательный или параллельный) при обработке цепочек предикатов в регулярно-логических выражениях. Дано краткое описание сути регулярно-логических выражений, их известных применений (естественно-языковые интерфейсы, автоматический параллелизатор C-программ), видов и состава цепочек предикатов. Особое внимание уделяется вопросу предикции временных затрат при обработке цепочек в том или ином режиме. Подробно рассматриваются различные подходы к такой возможной предикции. Отмечено, что в данном случае наиболее естественнен полуэмпирико-статистический подход. В работе используются основные соотношения теории параллельных вычислений, методы интерполяции и экстраполяции, вычислительного эксперимента, элементы статистической обработки. Предлагается новый полуэмпирико-статистический подход к решению проблемы вычисления оценок времени исполнения цепочек предикатов. Подход отличается минимальным количеством замеров времени, достигнутым с помощью частичного восстановления недостающих данных, и применением потенциально более точных линейных авторегрессионных и квадратичных моделей для вычисления предполагаемого времени исполнения в последовательном или параллельном режимах.
Математическое моделирование и вычислительный эксперимент
Скляр А.Я. - Анализ временных рядов и выявление процессов с размытой периодичностью c. 56-64

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.27069

Аннотация: Предметом исследования является методика оценки шумовой компоненты во временных рядах и ее удаление, выделение тренда и колебаний c различными периодами, вводится понятие Т-ε и Т-h-ε почти периодов для конечных рядов. В основу анализа положено требование гладкости функции, представляющей исходные данные и имеющей производные до четвертого порядка включительно и выделение почти периодов на основе функций типа Альтера – Джонсона. Отдельно выделяется тренд длины периодов, выявленных в данных ряда колебаний. Алгоритм решения задачи основан на минимизации отклонений рассчитываемых значений от гладкой функции при условии соответствия отклонений от исходных данных уровню шума. Для выявления колебательной составляющей и тренда почти периодов используется модифицированная функция Альтера – Джонсона. Предлагаемая методика и алгоритмы оценки и устранения шума в данных позволяют обоснованно определить уровень шума в данных, удалить из данных шумовую компоненту, выявить почти периоды в данных в смысле введенных в статье определений, выделить в данных трендовую и колебательную составляющие, выявить, при необходимости, тренд изменения почти периодов.
Горячев А.В., Новакова Н.Е. - Моделирование сетевого трафика на основе алгоритма маркерной корзины c. 65-79

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.27778

Аннотация: Объектом исследования в данной статье является система имитационного моделирования сетевого трафика и его оптимизации. Предметом исследования в данной статье является алгоритм маркерной корзины и методы оптимизации сетевого трафика. Особое внимание уделяется параметрам сети особого контроля. Рассмотрены проблемы управления трафиком с целью обеспечения качества сетевого обслуживания. Предложены динамические модели фильтра на основе алгоритма маркерной корзины и мультиплексора, поддерживающего контроль качества обслуживания сети. Рассмотрена задача выбора оптимальной стратегии управления параметрами фильтров трафика, работающих по алгоритму маркерной корзины. Основной методологией исследования является имитационное моделирование. Исследованы такие метаэвристические алгоритмы оптимизации как генетический алгоритм, алгоритм гармонии и алгоритм подъема. В результате проведенных исследований разработана математическая модель оценки эффективности участка сети. Разработана и реализована имитационно-аналитическая модель сетевого трафика, основанная на алгоритме маркерной корзины. Проанализированы возможности нескольких алгоритмов оптимизации. Проведены имитационные эксперименты, в результате которых выявлены оптимальные решения.Представленное в статье исследование может быть использовано при решении задач повышения качества сетевого обслуживания.
Телекоммуникационные системы и компьютерные сети
Гибадуллин Р.Ф. - Организация защищенной передачи данных в сенсорной сети на базе микроконтроллеров AVR c. 80-86

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.24048

Аннотация: Предметом исследования в работе является реализация алгоритма шифрования AES на базе микроконтроллеров AVR для обеспечения защищенной передачи данных в сенсорной сети, представляющую собой беспроводную сетевую среду из множества датчиков малой мощности. В этой среде данные собираются с помощью датчиков и используются путем систематического анализа и передачей данных между различными сервисами. В работе используется алгоритм шифрования AES Rijndael, проводятся замеры производительности шифрования и дешифрования на 8-разрядном микроконтроллере. Анализируется эффективность коммуникации на основе общей задержки передачи данных за транзитный участок в сенсорной сети. Исследования проводились с привлечением теории защиты информации, компьютерного моделирования, компьютерных сетей и принципов программирования микроконтроллеров. Новизна исследования заключается в получении знаний о скорости передачи данных в сенсорной сети при условии защиты коммуникации симметричным алгоритмом шифрования на базе микроконтроллеров AVR для выполнения криптографических вычислений. В результате анализа выявлено, что время криптографических вычислений и процессорный цикл по размерам данных увеличиваются примерно в 2 раза. Задержка в 30 прыжках и 180 прыжках между узлами сенсорной сети составляет 27450 мс., 164700 мс. соответственно. А если количество узлов во всей сети равно 65 535 (максимальное количество узлов в сети датчиков), то задержка составит примерно 16 часов.
Базы данных
Бодрина Н.И., Сидоров К.В., Филатова Н.Н., Шемаев П.Д. - Программный комплекс для формирования ситуационно обусловленных паттернов физических сигналов c. 87-97

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.28151

Аннотация: Предметом исследования является задача создания инструментальных средств для формирования информационных ресурсов с образцами записей физических сигналов, зарегистрированных у человека, переживающего эмоциональную реакцию, вызванную определенным информационным стимулом. Приведены результаты анализа наиболее известных национальных баз данных с примерами эмоциональных реакций в паттернах английской и французской речи, на фотоизображениях лиц, в образцах кардиограмм, кожно-гальванических реакций, частоты сердечных сокращений и др. физических сигналов. Рассмотрена структура нового аппаратно-программного комплекса для формирования и сопровождения открытого информационного ресурса, интегрирующего примеры записей русской речи с записями других физических сигналов, зарегистрированных у человека при эмоциональных реакциях разного знака. Проведены натурные эксперименты с аппаратно-программным комплексом. Для формирования векторных моделей паттернов физических сигналов использованы методы спектрального анализа и нелинейной динамики. База данных разработана с применением методов системного анализа. К новым результатам относятся структура программного и информационного обеспечения; особенности методического обеспечения, позволяющие регистрировать объективно подтвержденные изменения в эмоциональном состоянии человека, особенности технического обеспечения поддерживающего регистрацию биомедицинских сигналов по пяти каналам: видео, аудио, электроэнцефалограмма, электрокардиограмма, электромиограмма, а также структура и особенности открытой онлайн версии мультимодальной базы эмоций. Создание и периодическая актуализация содержания базы паттернов ситуационных откликов делает доступным для всех заинтересованных пользователей полную информацию по каждому эксперименту, включая записи речевых и физических сигналов, а также данные о методике экспериментов и протоколов наблюдений.
Базы знаний, интеллектуальные системы, экспертные системы, системы поддержки принятия решений
Федорова Н.И., Климентьева А.Ю. - Информационная поддержка принятия решений при формировании стратегии инновационного развития региона c. 98-109

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.27399

Аннотация: На основе новой методики оценки текущего состояния инновационного развития региона разработана информационная система поддержки принятия решений (СППР) при разработке стратегии инновационного развития региона. Приведена обобщенная структура системы поддержки принятия решений, описание и назначение ее основных модулей. Проведена апробация работы СППР на примере Республики Башкортостан. Полученные рекомендации необходимы органам государственной власти субъекта Российской Федерации для формирования эффективного плана мероприятий, учитывающего текущее состояние и имеющиеся возможности инновационного развития региона. Исследование основано на общенаучных методах познания(анализ, синтез, сравнение), представлении табличной и графической интерпретации эмпирико-фактологической информации Теоретическая и практическая значимость исследования обусловлена актуальностью исследуемых проблем оценки, прогнозирования и планирования инновационного развития территорий при разработке стратегий регионального развития. Практическим результатом исследования является апробация и внедрение предложенных подходов при разработке информационной системы поддержки принятия решений необходимой для получения рекомендаций по формированию эффективного плана мероприятий стратегии инновационного развития региона, учитывающего текущее состояние и имеющиеся возможности территории.
Катасёв А.С. - Нейронечеткая модель формирования правил классификации, как эффективный аппроксиматор объектов с дискретным выходом c. 110-122

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.6.28081

Аннотация: Предметом исследования данной статьи является оценка эффективности аппроксимации объектов с дискретным выходом на основе нечетких баз знаний. Объектом исследования является нейронечеткая модель, позволяющая на основе обучения нечеткой нейронной сети формировать систему нечетко-продукционных правил (нечеткую базу знаний) для оценки состояния объектов. Автор подробно рассматривает предложенный им вид нечетко-продукционных правил, алгоритм логического вывода на правилах, описывает разработанную модель нечеткой нейронной сети. Особое внимание уделяется необходимости оценки аппроксимирующей способности модели с целью определения возможности и эффективности ее практического использования. Данная оценка производилась методом анализа следующих характеристик модели:- сходимости разработанного алгоритма обучения нечеткой нейронной сети;- удовлетворения ее работы принципам нечеткой аппроксимации;- непротиворечивости алгоритма логического вывода на правилах модели известному алгоритму аппроксимации объектов с дискретным выходом на основе нечеткой базы знаний. Произведена оценка аппроксимирующей способности нейронечеткой модели, по результатам которой сделан вывод, что данная модель является эффективным аппроксиматором объектов с дискретным выходом. Кроме того, с целью апробации модели проведена оценка классифицирующей способности формируемых нечетких правил. Точность классификации на базе нечетких правил оказалась не ниже точности других известных методов классификации. Практической ценностью применения таких правил является возможность построения систем поддержки принятия решений по оценке состояния объектов в различных предметных областях.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"