Известия ЮФУ. Технические науки.

Рассматривается актуальная проблема обеспечения информационной безопасности критической информационной инфраструктуры (КИИ) в условиях качественной эволюции киберугроз и массового перехода злоумышленников к скрытым атакам типа «Living-off-the-Land» (LotL). Ввиду того, что подобные атаки реализуются через легитимные инструменты администрирования, классические индикаторы компрометации (IOC) теряют свою эффективность, а традиционные системы мониторинга генерируют избыточное количество ложных тревог, провоцируя эффект «усталости от алертов». Для решения данной проблемы в работе предложена методика контекстуальной валидации поведенческих индикаторов (IOB) в сетях АСУ ТП. Основным научным результатом является разработанный алгоритм «обратного обогащения», который использует детерминированную природу технологического процесса в качестве строгого априорного фильтра. Алгоритм осуществляет верификацию каждого управляющего воздействия путём прогнозирования следующего состояния системы с помощью математической модели в пространстве состояний и проверки его принадлежности к формализованному множеству безопасных значений . Дополнительно учитывается организационный контекст , включающий регламенты смен и окна техобслуживания. В отличие от вероятностных подходов машинного обучения, данный метод даёт строгий бинарный критерий допустимости команды. Эффективность предложенного подхода подтверждена результатами моделирования на базе верифицированного датасета академического стенда водоочистки SWaT. Внедрение физического и организационного фильтров позволило снизить коэффициент ложных срабатываний (FPRR) на 97,7 % и успешно выявить 1021 из 1035 внедрённых скрытых деструктивных воздействий. Вычислительная задержка алгоритма составила в среднем 1,4 мс, что полностью удовлетворяет строгим требованиям систем реального времени. Предложенный метод не требует замены устаревшего оборудования и обеспечивает точную атрибуцию киберинцидентов на основе законов физики производственного цикла

Исследуются методы предварительной обработки данных и слияния разномодальных данных. Собираемые с мультисенсорных устройств данные содержат шумы, аномалии и включают отказы датчиков. Использование неочищенных данных неизбежно приводит к получению ложных закономерностей при использовании моделей машинного обучения, в которых эти данные используются. Для улучшения качества данных необходимо применение специальных методов предварительной их обработки и слияния. Целью работы является создание гибридного конвейера предварительной обработки и мультисенсорного слияния данных, функционирующего на уровне периферийных вычислений. Для её достижения решены задачи удаления из данных последствий технических сбоев и шумов, временной синхронизации, масштабирования признаков и объединения дублирующих источников с учетом их динамического веса. Применены методы: межквартильного размаха для выявления выбросов, линейная интерполяция для их замены, фильтр высоких частот для подавления шумов и взвешенное мультисенсорное слияние с динамическим расчётом весов. Кроме того, представлены методы обработки визуальных, сенсорных и акустических данных в рамках гибридного конвейера, допускающие адаптацию для реализации на уровне периферийных вычислений. Экспериментальная проверка разработанного конвейера проведена на смоделированном наборе климатических данных с искусственно внесёнными зашумлениями и аномалиями. Предложенный подход продемонстрировал высокую эффективность восстановления данных. Для температуры воздуха коэффициент детерминации (R²) увеличился с 0,9807 до 0,9964 при незначительном изменении средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) с 10,11% до 10,48%. Для относительной влажности метрика R² выросла с 0,9248 до 0,9675, а ошибка MAPE снизилась с 2,87% до 2,57%. Наиболее значительное улучшение достигнуто для атмосферного давления. Метрика R² с отрицательного значения -0,124 выросла до 0,974, а ошибка MAPE сократилась с 0,12% до 0,06 %. Полученные результаты подтверждают, что предложенный конвейер снижает погрешность и повышает качество мультисенсорных данных, минимизирует объём передаваемых данных. Практическая ценность заключается в создании непрерывного цикла локальной фильтрации и слияния данных без накопления погрешностей

Низкая успешность разработки аппаратно-программных средств сложных изделий является проблемой в САПР, которая влечет траты материальных, технических и людских ресурсов, поэтому с целью повышения успешности разработки изделий работа вносит вклад в решение широко известной и важной задачи твердотельного моделирования – это задача по интеграции виртуальных прототипов. Задача включает цифровое представление изделия, отражающее пространственное взаимодействие компонентов и позволяющее оценивать работоспособность конструкций, и относится к PSPACE-классу сложных задач. В работе описана интеграция виртуальных прототипов на пример системы управления жизненным циклом изделия ЛОЦМАН:PLM с виртуальной площадкой проектирования Unity 3D. Работа содержит разработку модифицированного алгоритма поиска и извлечения в репозиторий 3D-сборок. Алгоритм отличается блоком поиска окружения сборки api.getinfo, позволяющим найти и поместить в графический репозиторий конструкторскую, технологическую и эксплуатационную документацию (данные, метаданные и прочее). По помещенным данным в виртуальную площадку специалистом выполняется оценка эргономики 3D-сборок. В рамках крупного проектно-промышленного предприятия проведены вычислительные эксперименты с модифицированным алгоритмом, реализованном как интегратор 3D-сборок, и получены примеры применения, а также выполнено внедрение интегратора. В виртуальной реальности специалистом было оценено расположение рабочих органов и блоков по примерам. Модифицированный алгоритм вносит вклад в решение проблемы успешности, сокращая сроки построения, оценки и правок 3D-сборок на 10 % (на 1,25 рабочих дня) по результатам экспериментов. Интегратор используется в конструкторском проектировании 3D-сборок и в процессе обучения (повышении квалификации, переподготовке) специалистов без отрыва от производства. Благодаря интерфейсной реализации интегратор взаимодействует с продуктами САПР компаний России и других стран. В работе используется теоретико-множественное обоснование для математического описания выражений, параметров и значений. Дальнейшие исследования связаны с выявление ошибок по поведенческой модели специалиста

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности систем распознавания действий человека в видео за счет интеграции аудиовизуальной информации, позволяющей компенсировать ограничения каждой отдельной модальности. Цель работы – разработка и исследование методов позднего объединения предсказаний независимо обученных видеомодели и аудиомодели для распознавания шести классов действий человека (Archery, BalanceBeam, BasketballDunk, BoxingSpeedBag, FloorGymnastics, SoccerPenalty). В исследовании использованы
3D-сверточные нейронные сети с SE-блоками для обработки видео и гибридная CNN-GRU архитектура для анализа аудио, а также семь методов объединения предсказаний: среднее арифметическое, взвешенное среднее, максимальное голосование, доверительное объединение, стекинг, произведение вероятностей и метод Борда. Эксперименты показали, что методы среднего арифметического и произведения вероятностей обеспечивают максимальную точность 91.67%, превосходя отдельные модальности на 2.33% для цветных и на 5.6% для черно-белых видеомоделей. Доверительное объединение продемонстрировало наилучшие результаты для черно-белых моделей, автоматически адаптируя вклад модальностей на основе энтропии предсказаний. Особое внимание уделено строгому разделению обучающей, валидационной и тестовой выборок по обстановкам съёмки для предотвращения утечки данных и объективной оценки обобщающей способности моделей. Полученные результаты подтверждают практическую ценность предложенного подхода для систем видеонаблюдения и мультимедийных платформ, обеспечивая оптимальный баланс между точностью, вычислительной сложностью и устойчивостью к отсутствию одной из модальностей. Исследование вносит вклад в развитие методов мультимодального машинного обучения и предоставляет практические рекомендации по выбору стратегии объединения в зависимости от доступных вычислительных ресурсов и типа входных данных

Преднамеренные помехи представляют собой одну из наиболее серьёзных угроз информационной безопасности беспроводных систем связи, поскольку они могут приводить к нарушению доступности канала передачи данных и реализации атак отказа в обслуживании на физическом уровне. Особенно уязвимыми являются когнитивные радиосети, сенсорные сети и системы Интернета вещей, в которых злоумышленник способен динамически изменять стратегию постановки помех. Целью данной работы является разработка адаптивного алгоритма противодействия преднамеренным помехам, обеспечивающего устойчивость беспроводной системы связи в условиях неопределённости состояния канала и динамического поведения злоумышленника. Для достижения поставленной цели взаимодействие между легитимным узлом и постановщиком помех формализуется в виде марковской игровой модели Штаклберга, в которой передатчик выступает лидером, а злоумышленник – последователем. Обучение с подкреплением используется для адаптивного выбора стратегии легитимного узла в стохастической среде, тогда как робастная оптимизация SOCP (Second-order cone programming) обеспечивает выполнение требований к качеству обслуживания с учётом неопределённости оценки состояния канала. В качестве алгоритма обучения применяется метод SAC (Soft Actor-Critic), позволяющий эффективно работать в непрерывном пространстве действий. В ходе исследования решаются задачи формализации модели противодействия помехам, интеграции обучения с подкреплением с робастной оптимизацией и оценки эффективности предложенного подхода с использованием численного моделирования. Результаты моделирования показывают, что предложенный алгоритм RL-Stackelberg + SOCP обеспечивает снижение вероятности отказа соединения по сравнению с существующими методами противодействия помехам, включая ППРЧ (Псевдослучайная перестройка рабочей частоты) и игровые алгоритмы выбора частоты. Было проведено имитационное моделирование методом Монте-Карло предложенного алгоритма, а также нескольких алгоритмов на основе ППРЧ. Предложенный алгоритм противодействия преднамеренным помехам позволяет снизить вероятность обрыва связи на 0,14. Полученные результаты подтверждают повышение устойчивости беспроводных систем связи к атакам преднамеренных помех

Автоматизированный анализ мультифазных КТ снимков, получаемых в разные моменты времени после введения контрастного вещества, крайне важен для точного выявления патологий, но связан с фундаментальной проблемой пространственного несовпадения изображений на разных фазах из-за дыхания и движения пациента, что приводит к значительному снижению точности автоматической сегментации. Существующие методы предварительной регистрации (совмещения фаз) требуют ручной настройки параметров и не интегрируются в обучаемые конвейеры, что препятствует полной автоматизации процесса сегментации. Цель данного исследования заключалась в разработке дифференцируемого метода совмещения мультифазных КТ-изображений на основе обучаемых линейных аффинных преобразований, полностью встроенного в конвейер обучения модели сегментации. В отличие от традиционных подходов, предложенный метод реализует дифференцируемый модуль аффинной регистрации (включающий перенос, поворот и масштабирование), параметры которого оптимизируются градиентным спуском без ручной настройки и встроены непосредственно в вычислительный граф модели nnU-Net. В работе на открытом датасете КТ органов брюшной полости WAW-TACE проведено сравнение предлагаемого метода с базовым подходом сегментации мультифазных изображений (основанном на простой конкатенации фаз без регистрации) и методом аффинной регистрации, реализованным в библиотеке ITK.Elastix. Относительно сегментации без регистрации достигнут существенный прирост метрик качества: коэффициента Dice на 43,19% и метрики ROC-AUC на 13,55%. По сравнению с Elastix улучшение составило 13,43% по Dice, 6,86% по ROC-AUC и 19,6% по точности определения количества патологий на КТ-снимке. Практическая значимость исследования заключается в разработке готового модуля на PyTorch для интеграции в конвейеры анализа КТ-изображений, обеспечивающего полную автоматизацию регистрации без необходимости в ручной настройке гиперпараметров и с высокой вычислительной эффективностью

Актуальность данной работы определяется тем, что в специализированных предметных областях и малоресурсных языках получение достаточного числа примеров «текст-реферат» для эффективного решения задачи абстрактивной суммаризации текстов оказывается дорогостоящим и практически невыполнимым, тогда как современные модели глубокого обучения требуют крупных размеченных корпусов, а большие объемы неразмеченных текстов остаются неиспользуемыми. Цель исследования заключается в разработке нового метода обучения моделей абстрактивной суммаризации для малоресурсных (10-примерных и 100-примерных) режимов, обеспечивающего рост качества за счет дообучения модели на неразмеченных данных с использованием контрастивного обучения без учителя с аугментацией входа. Из задач исследования выделяются создание новой контрастивной функции потерь и проведение сравнения полученного подхода с существующими методами малоресурсной абстрактивной суммаризации. Методы и подходы включают новую функцию потерь для дообучения трансформера, включающую в себя контрастивную генеративную компоненту дифференцируемой аппроксимации метрики ROUGE-3. Предложены два варианта метода – последовательный «DiffROUGE-seq» и метод с частичным привлечением учителя «DiffROUGE-sim». В качестве базовой модели используется BART-large, а аугментации входа генерируются моделью FLAN-T5-large в 0-примерном режиме. Произведено сравнение на популярных выборках AESLC, Gigaword, XSum и Reddit. Предложенный метод показал заметное улучшение метрик ROUGE в успешных случаях в среднем на 2,69 для 10-примерного режима и в среднем на 2,13 для 100-примерного режима. Таким образом, новый предложенный метод малоресурсной абстрактивной суммаризации, использующий как размеченные, так и неразмеченные данные, заметно более эффективен по метрике ROUGE по сравнению с существующими подходами

Статья посвящена разработке алгоритма идентификации параметров однородной вложенной кусочно-линейной регрессии первого типа – модели, востребованной при анализе сложных систем, поведение которых не удаётся адекватно описать гладкими функциями. В обзорной части работы систематизированы современные публикации, иллюстрирующие применение кусочно-линейных форм в самых разных предметных областях: от моделирования энергопотребления и нелинейных систем управления до задач обработки изображений, восстановления генетических сетей и фильтрации геофизических данных. Новизна исследования заключается в том, что впервые для данного класса моделей предложен алгоритм идентификации, основанный на методе смешанного оценивания (МСО), позволяющий гибко комбинировать два различных критерия качества. Показано, что благодаря введению дополнительных булевых переменных и вспомогательных ограничений исходная оптимизационная задача сводится к стандартной задаче линейно-булева программирования, что позволяет применять для её решения доступные численные методы. Эффективность разработанного алгоритма продемонстрирована на реальных данных горно-металлургической компании «Норникель» за 2010–2024 годы. В качестве зависимой переменной используется выручка, в качестве предикторов – объёмы добычи никеля, палладия, меди и платины. Построены две альтернативные модели – классическим методом наименьших модулей и предлагаемым методом смешанного оценивания. Сравнительный анализ показывает, что вторая модель имеет несколько более высокую среднюю процентную ошибку, однако существенно выигрывает в величине максимальной ошибки на контрольной подвыборке, что делает её предпочтительной в условиях, где критичны выбросы. Полученные результаты подтверждают практическую ценность МСО для построения интерпретируемых и устойчивых регрессионных зависимостей

Цифровые модели человека (ЦМЧ) становятся важным инструментом в области робототехники, позволяя осуществлять воспроизводимую и контролируемую проверку алгоритмов компьютерного зрения. К числу таких алгоритмов относятся обнаружение, отслеживание и следование за человеком, которые играют ключевую роль в задачах автономной навигации, планирования траектории и безопасного взаимодействия робота с людьми в общих пространствах. При этом стандартные симуляторы, как правило, ограничены по степени реалистичности виртуальных акторов, разнообразию их внешнего вида и вариативности поведения. Такие ограничения снижают достоверность получаемых результатов и затрудняют перенос алгоритмов на реальных роботов. В данной работе представлен набор настраиваемых ЦМЧ для симулятора Gazebo. Разработанные модели человека отличаются вариативностью одежды, антропометрическими параметрами и внешним обликом, а также включают библиотеку анимаций ходьбы, имитирующих различные сценарии движения человека, включая изменение скорости и направления. Для проверки эффективности предложенного подхода были проведены вычислительные эксперименты в Gazebo в реалистичной офисной среде с использованием мобильного робота TIAGo Base с дифференциальным приводом, оснащённого двухмерным лазерным сканером и монокулярной камерой. Эффективность работы алгоритма следования за пользователем с применением новых ЦМЧ оценивалась по средней пройденной дистанции и количеству случаев потери цели (количеству ложных срабатываний). Результаты показали, что предложенные ЦМЧ позволяют воспроизводить сложные условия восприятия, включая окклюзии и динамические препятствия, а также обеспечивают масштабируемую и систематическую проверку алгоритмов. Данные, полученные в результате вычислительных экспериментов, подтверждают значимость разработанных ЦМЧ для тестирования робототехнических систем, ориентированных на взаимодействие с человеком в условиях, приближённых к реальным.

Актуальность. Современные требования к автоматизированным системам управления (АСУ) специального назначения и достижения в области техники связи возрождают интерес к декаметровому (ДКМ) диапазону как к перспективному средству управления робототехническими комплексами (РТК) различного базирования, прежде всего морскими и воздушными. Существующие алгоритмы адаптации ДКМ-систем, регламентированные национальными и международными стандартами являются реактивными и не учитывают частотную зависимость параметров ионосферы, что ограничивает их эффективность для решения задач надежного управления РТК. Цель работы – разработка алгоритма выбора оптимальной рабочей частоты и параметров передачи (полоса, скорость, мощность, глубина перемежения) на основе прогнозирования частотно-зависимых характеристик диффузного ДКМ-канала по данным пассивного ГНСС-мониторинга. Методы. Использованы структурно-многолучевая модель для интервалов корреляции, методики ITU-R  для среднего отношения сигнал/помеха, аналитические выражения для параметра Накагами и допустимого отношения сигнал/помеха с учётом разнесённого приёма. Результаты. Разработан алгоритм, включающий оценку параметров ионосферы по результатам ГНСС-мониторинга, расчёт частотно-зависимых характеристик канала и выбор оптимального режима работы, максимизирующего энергетический запас и надёжность связи. Численное моделирование для типовой трассы подтвердило его работоспособность. Выводы. Предложенный алгоритм обеспечивает упреждающий выбор параметров связи с учётом реального состояния ионосферы, повышая надёжность и скорость передачи, что критически важно для задач управления РТК. Он является шагом к созданию когнитивных КВ-систем.

Статья посвящена рассмотрению современных тенденций и подходов к решению актуальной оптимизационной задачи трехмерной упаковки в контейнеры. Важность построения эффективных методов решения данной задачи обусловлена бурным ростом направления электронной коммерции, когда достижение даже инкрементных улучшений плотности заполнения контейнеров грузами может привести к значительным сокращениям затрат на перевозку и хранение грузов. В статье приведен анализ различных типов задач и предложена классификация задач упаковки по различным критериям, в том числе: оффлайн- и онлайн-упаковка, по размерности, по видам и количеству контейнеров и грузов. Приведена постановка классической оптимизационной задачи о рюкзаке и рассмотрены различные варианты ограничений, обусловленные особенностями решаемых задач. Приведен краткий обзор основных подходов к решению задачи. Выполнен анализ и обобщение характерных особенностей применения метаэвристических подходов, основанных на использовании эволюционных и биоинспирированных алгоритмов и методов машинного обучения, отмечены их достоинства и недостатки. В силу сложности рассматриваемой задачи предлагается активно использовать известные и разрабатывать новые модификации метаэвристических алгоритмов, которые позволяют находить квазиоптимальные решения за полиномиальное время. Приведен анализ известных методов машинного обучения, биоинспирированных алгоритмов, описаны принципы их работы, выделены их основные особенности, преимущества и недостатки, отмечена перспективность их разработки и применения для решения NP-полных задач комбинаторной оптимизации. Приведен обобщенный принцип работы метаэвристических алгоритмов. Сравнительный анализ применения различных методов оптимизации показал эффективность использования метаэвристических методов для решения задачи трехмерной упаковки.

Проведён анализ литературы по тематике полностью гомоморфного шифрования. Представлено краткое описание полностью гомоморфной криптографической системы Доминго-Феррера, основанной на задаче факторизации чисел, приведены временные характеристики этапов атаки с известным открытым текстом на данную криптосистему. Проанализированы временные характеристики операций криптосистемы, описаны методы и средства их практической реализации. Предложены новые алгоритмы реализации операций криптосистемы Доминго-Феррера, позволяющие снизить время их выполнения. Обоснование оценок временных затрат операций криптосистемы формируется на основе теоретических расчётов, а также результатов экспериментальных исследований. Целью исследования является снижение времени выполнения операций криптосистемы Доминго-Феррера посредством разработки алгоритмов их модификации, учитывающих особенности практической реализации. Основным результатом настоящей работы является снижение времени выполнения следующих операций криптосистемы Доминго-Феррера: шифрования – на 10-15%, расшифрования – в 2 раза, гомоморфного умножения – в 64 раза для цепочки из 200 умножений при использовании степени полиномов представления шифртекста d=100 и незначительном увеличении временных затрат на генерацию ключа. Проведённое исследование представляет собой значимый вклад в развитие полностью гомоморфной криптосистемы Доминго-Феррера, основанной на задаче факторизации целых чисел. Настоящая работа обладает практической значимостью, поскольку позволяет значительно повысить производительность гомоморфных вычислений данной криптосистемы. Полученные результаты могут стать основой для разработки эффективных (с точки зрения вычислительных затрат и обеспечиваемого уровня безопасности) программно-аппаратных комплексов облачных вычислений, использующих полностью гомоморфную криптосистему Доминго-Феррера для обеспечения конфиденциальности обрабатываемой информации.

Задача автоматического извлечения причинно-следственных связей (ПСС) критически важна для систем поддержки решений, но ее развитие сдерживается дефицитом размеченных корпусов. Цель исследования – сравнительный анализ эффективности трёх типов обучающих данных: открытых экспертных корпусов, реального политического корпуса с ручной разметкой и синтетических данных, генерируемых большой языковой моделью. Эксперименты выполнены на архитектуре DistilBERT с пословной разметкой по схеме BIOES. Синтетические данные генерировались LLM Llama-3 с инкапсуляцией причин и следствий в XML-маркеры и последующей детерминированной конвертацией в формат BIOES. Для сравнения использованы два экспертных корпуса (EventStoryLine, SemEval-2010 Task 8), экспертно размеченный политический корпус PolitiCAUSE и синтетическая выборка объёмом 1100 сбалансированных примеров. Модель, обученная на синтетических данных, достигла Macro F1 = 0,736, что на 6,7% выше результата модели, обученной на экспертных корпусах (0,690). Обучение на политическом корпусе PolitiCAUSE (24417 примеров) дало существенно более низкий результат - Macro F1 = 0,367. Данное расхождение обусловлено дисбалансом классов (около 15% каузальных токенов против 50% в синтетической выборке) и различием в постановке задачи: PolitiCAUSE ориентирован на бинарную классификацию наличия каузальности в предложении, тогда как в настоящей работе выполняется разметка спанов.  Подтверждена гипотеза о приоритете качества и баланса аннотаций над объёмом данных. Предложенный пайплайн LLM-генерации позволяет создавать обучающие выборки, превосходящие по эффективности экспертные корпуса, при отсутствии прямых затрат на ручную аннотацию. Метод рекомендован для быстрого развёртывания систем извлечения каузальных отношений в новых предметных областях

Переход грозового состояния облака, сопровождаемого интенсивными молниевыми разрядами, в градовое происходит в результате зарождения и роста в нём зародышей града в капельной и крупяных формах. Вертикальная протяжённость объёма, где образуются зародыши на гигантских частицах микропримеси атмосферы (ГАЧ), находится между изотермами от -2 0С
до -15 0С. Ледяные кристаллы растут за счёт сублимации и коагуляции с переохлаждёнными облачными каплями.  В этом же объёме между изотермами температур от -5 0С до -16 0С происходят разряды с максимальным количеством молний на высоте с температурой -10 0С.  Молниевый разряд внедряет в облачное пространство избыточный объёмный заряд с концентрацией ионов порядка 1017 см-3. Положительные молнии внедряют положительные ионы, а отрицательные-отрицательные ионы. Эти ионы осаждаются на ГАЧ, концентрации которых в предградовых ситуациях составляют около 105 м-3.  Избыточные заряды на частицах превращают ГАЧ в зародыши града. Отрицательный заряд на ГАЧ, способствуя зарождению на частице плоскостных кристаллических структур, образует крупяной зародыш града. Положительный заряд на ГАЧ образует нитевидные структуры, которые обламываются, и фрагменты, контактируя с переохлаждёнными крупными каплями и замораживая их, приводят к образованию капельных зародышей града. Для предотвращение града, наземных молний и перераспределение осадков предложен метод, основанный на инициирование искусственных молний. Приведены способы инициирования искусственных молний с помощью: плазменных образований, получающихся при подрыве в грозоградовых облаках 100 мм артиллерийских снарядов, специальной ракеты с детонирующим шнуром, противоградовой ракеты с токопроводящей поверхностью. Установлено значительное изменение радиолокационной отражаемости грозоградового облака, под действием искусственно инициированной молнии. По результатам предварительных экспериментов по предотвращению града, предложен методом предотвращения и прерывания града «реагент плюс искусственно инициированные молнии». Исходя из установленного факта о выпадении около 10 т осадков при каждом молниевом разряде с помощью искусственно инициируемых молний можно перераспределять осадки, предотвращать наземные молнии и т.д. В перспективе для инициирования искусственных молний внутри грозоградовых облаков следует использовать беспилотные летательные системы, а в около облачном пространстве - квадрокоптеры

Представлена математическая модель структуры приземного электродного слоя атмосферы, учитывающая совместное действие глобальных и локальных генераторов электрического поля. Пространственно-временное моделирование основано на сопряжении гармонических тригонометрических функций суточного хода для локального турбулентного обмена и для плотности глобального полного тока. При моделировании поведения электрического поля использованы  аналитические решения уравнений электродного эффекта в атмосфере. Предложенный подход заключается в пошаговой подстановке мгновенных значений плотности полного электрического тока и коэффициента турбулентной диффузии, полученных из уравнений их периодического изменения для конкретного часа суток, в аналитические формулы стационарного пространственного распределения характеристик турбулентного электродного слоя. Правомерность использования квазистационарного приближения строго обоснована существенным различием (более чем на два порядка) временных масштабов установления электрического равновесия среды и периода суточного хода глобального токового генератора. Установлено, что совмещенный режим моделирования адекватно воспроизводит синергетическое расширение размаха суточной кривой напряжённости (градиента потенциала) электрического поля и деформацию его профиля, характерную для летнего сезона в высокогорье. Достоверность полученных теоретических результатов подтверждена путем их  сравнения с экспериментальными данными натурных измерений на высокогорной станции Пик Чегет (430 16’ с. ш. и 420 30’ в. д.), расположенной в Приэльбрусье на высоте 3040 м н. у. м. Анализ  продемонстрировал хорошее количественное и хронологическое соответствие значений расчетных экстремумов  наблюдаемой суточной вариации напряжённости электрического поля в летний сезон. Полученные результаты могут быть непосредственно использованы для повышения точности интерпретации данных геофизического мониторинга.

Рассматривается проблема резонансного возбуждения бушей  в двумерных решётках с дискретной симметрией. Каждый буш представляет собой совокупность колебательных мод, которая сохраняется во времени и определяет некоторое точное решение нелинейных уравнений движения, которое нельзя получить в рамках теории возмущений. Актуальность данного исследования, заключается в том, что указанная схема возбуждения бушей, в отличие от прошлых математических моделей направленных на возбуждения бушей нелинейных нормальных мод может быть реализована в рамках физического эксперимента. Вышеуказанные ансамбли колебательных мод рассматриваются в рамках теории Чечина и Сахненко, основанной на теоретико-групповых методах исследования, что позволяет с равным успехом использовать любые модели потенциалов межатомного взаимодействия. Что в свою очередь – позволяет рассматривать динамические системы множества масштабов от молекулярных колебаний до движения макроскопических кристаллических структур. Цель работы: представить математическую модель возбуждения устойчивых нелинейных динамических объектов в двумерных молекулярных структурах пригодную как для вычислительного, так и для физического эксперимента. Предоставление результатов проведённого вычислительного эксперимента с описанием обнаруженных динамических объектов. В отличие от традиционных методов, теория бушей обеспечивает твёрдый теоретический аппарат, основанный на теории групп, который преодолевает ограничения теории возмущений, предлагая результаты исключительной надежности. При этом свойства симметрии, используемые в теории бушей, способны давать значительные преимущества для численного моделирования, заметно снижая вычислительную сложность.
На данный момент указанная проблематика исследуется многими авторами по всему миру. Стоит, однако, отметить, что работы, в которых обсуждаются проблемы, возбуждения динамических объектов, близких к понятию бушей, относятся только к одномерным случаям и что  теоретико-групповые методы в них, за весьма редким исключением, не рассматриваются

Существующие протоколы электронного голосования, как правило, обладают архитектурой, в которой отправка бюллетеня является необратимым действием. Такой подход ограничивает удобство использования системы, поскольку участник не может исправить случайную ошибку или изменить свое решение в течение периода голосования без прохождения повторной процедуры аутентификации либо аннулирования ранее поданного бюллетеня. Целью настоящей работы является разработка теоретической модели криптографического протокола электронного голосования, обеспечивающей нативную возможность многократного изменения решения для повышения удобства использования при сохранении анонимности и корректности подсчета. Архитектура предлагаемой модели основана на совместном использовании схемы обязательств с потайным входом для реализации свойства изменения решения, проверяемой случайной функции (VRF) для формирования бюллетеней, протокола Privacy Pass для анонимной авторизации участников и смешанных сетей (Mix-Nets), обеспечивающих сокрытие связи между пользователем и передаваемыми сообщениями. Разработан протокол электронного голосования, позволяющий участнику неоднократно изменять свое решение без повторного обращения к центру регистрации после получения права на участие в голосовании, что уменьшает количество интерактивных действий и повышает удобство использования системы. Проведен теоретический анализ стойкости предложенной модели, подтверждающий выполнение основных и ряда расширенных свойств, включая, полноту, устойчивость, приемлемость, проверяемость, конфиденциальность участника, одноразовость, справедливость, атомарную и универсальную проверяемость, а также возможность изменения решения. Благодаря модульной архитектуре модель допускает применение различных криптографических примитивов, включая постквантовые алгоритмы, без изменения общей логики функционирования протокола, что делает предложенный подход перспективной основой для построения защищенных систем электронного голосования, стойких к атакам квантового компьютера.

Изучается влияние задержек в получении навигационной информации на поддержание строя подводных аппаратов в режиме «лидер-ведомые». Исследование опирается на предположение о градиентном принципе управления строем в процессе движения. Сложность задачи обусловлена неизвестностью траектории лидера, неполным знанием и нестационарностью среды, ошибками измерений. Полученные результаты не зависят от конфигурации аппаратов в строе. Показано, что достаточно исследовать влияние навигационных задержек на движение одного аппарата. Основные предположения: траектория движения лидера неизвестна; все взаимодействия между лидером и ведомыми аппаратами синхронизированы; лидер с определенной частотой передает свои координаты другим аппаратам; смещения ведомого аппарата от его места в строе могут происходить в любом пространственном направлении. Предполагается, что между получением данных о положении лидера ведомый аппарат движется по прямой линии в направлении, выбор которого можно сделать многими способами. Рассматрива­ется один из вариантов выбора такого направления и строится математическая модель движения. Ввиду того, что момент поступления информации неизвестен, применяется нелинейный закон для описания движения ведомого аппарата, учитывающий расстояние до целевой точки. Найдены оценки уклонения аппарата от целевой позиции в строе в каждый момент времени, а также усредненные оценки его уклонения на отрезке времени между получением навигационной информации и на всей траектории. Предложена и обоснована верхняя оценка интегрального уклонения, позволяющая дать простую интерпретацию факторов, влияющих на уклонение и нарушение строя

Ключевой агрегат производства сульфатной целлюлозы (крафт-процесса) – содорегенерационный котлоагрегат (СРК) – обеспечивает восстановление химикатов черного щелока. Актуальна задача повышения степени восстановления щелока без изменения технологии процесса и конструкции аппаратов, т.е. информационно-алгоритмическими средствами автоматического управления процессом. Более высокое гарантированное качество восстановления обеспечивают алгоритмы регулирования, синтезированные на основе адекватных математических моделей. Цель статьи – системный анализ СРК как объекта управления и построение усовершенствованной математической модели, пригодной для синтеза высококачественных систем автоматической стабилизации. В основе методологии лежит принцип последовательного раскрытия неопределённости моделей сложных систем управления (А.А. Вавилов). В отличие от известных подходов, динамика СРК в окрестности выбранного режима описана в виде многоуровневой модели класса LTI. Комбинирование аналитических методов с обработкой экспериментальных данных для конкретного режима позволило получить определенные до значений параметров математические модели реального СРК. Разработанная многоуровневая линейная стационарная модель СРК дает возможность анализировать динамику подсистем и агрегата в целом, устойчивость режимов и влияние возмущений, и обосновать необходимость автоматического поддержания требуемого качества технологических процессов в окрестности выбранного режима. Модели в символьном виде применимы к большинству подобных агрегатов технологического процесса производства сульфатной целлюлозы. Параметры полностью определенных моделей должны быть скорректированы по результатам обработки данных, относящихся к конкретному агрегату и режиму. Направление дальнейших исследований связано с развитием методов анализа динамики сложных систем управления по моделям иерархической структуры, а также синтеза систем стабилизации режима и ослабления влияния возмущений

Представлена концепция адаптивного управления при разделении природного газа. Применяемые на практике системы управления, как правило, основаны на фиксированных алгоритмах регулирования и не учитывают динамическое изменение физико-технических и эксплуатационных параметров, что приводит к снижению качества сепарации и росту энергозатрат. В статье описан подход сочетания системного анализа и метод Парето. Целью работы является разработка концепции адаптивного управления процессом подготовки природного газа на основе системного анализа. Недавние исследования показывают, что методы, основанные на данных, позволяют более точно настраивать параметры, лучше реагировать на колебания исходного газа и повышать эффективность удаления примесей. Для достижения поставленной цели в работе решены задачи выявления и классификации факторов, влияющих на качество и экономичность сепарации газа, а также формирования их взаимосвязей в рамках единой концептуальной модели управления. Особое внимание уделяется влиянию точного контроля ключевых параметров, таких как давление, температура и расход, на эффективность этих процессов. Анализ последних исследований демонстрирует растущее использование нейронных сетей и моделей машинного обучения в очистке газа для прогнозирующего управления, обнаружения аномалий и оптимизации рабочих параметров. Сравнительная оценка классических ПИД-регуляторов, нечетких, адаптивных и нейронных методов управления подтверждает преимущества интеллектуального регулирования с точки зрения стабильности, адаптивности и энергоэффективности. Основным результатом работы является обоснование ключевых факторов, определяющих эффективность сепарации, среди которых наибольшее влияние оказывают давление, температура и расход газа. Полученная модель формирует методологическую основу для разработки интеллектуальных и адаптивных систем управления процессом подготовки газа.

Представлены разработанные матричный метод одновременной оценки надёжности нескольких вариантов сложных мультиагентных реконфигурируемых систем, а также стадийный метод резервирования агентов, отличающиеся от известных простотой и широкой областью применения. Матричный метод оценки надёжности заключается в матричном отображении параметров надёжности всех агентов конкретного вариантов группы агентов системы и векторном представлении условий выполнения миссии. Предполагается, что надёжность выполнения миссии целевой группой агентов определяется только надёжностью самих агентов и характером их резервирования. Метод стадийного резервирования отличается тем, что традиционные типовые схемы резервирования используются как стадии процесса резервирования группы агентов, что позволяет существенно повысить надёжность вариантов системы. Агенты системы делятся на активных, непосредственно выполняющих текущую миссию, и пассивных, находящихся в режиме ожидания активации. Активные агенты, в свою очередь, подразделяются на основные и резервные, причём основные агенты начинают выполнение миссии, а резервные агенты, ожидая замены отказавших активных агентов, могут быть как в состоянии горячего резерва, так и в состоянии холодного резерва. Специфические условия выполнения миссии учитываются вектором поправочных коэффициентов, что существенно повышает точность оценки надёжности и прогноза времени безотказной работы группы агентов. Матричный метод оценки надёжности позволяет определить расчётную надёжность всех возможных вариантов системы и найти целесообразный вариант, который имеет требуемые параметры надёжности для выполнения данной миссии в конкретных условиях. Метод стадийного резервирования позволяет существенно повысить надёжность вариантов системы, по сравнению с традиционными методами резервирования, что значительно расширяет область применения сложных мультиагентных реконфигурируемых систем. Важной особенностью предложенных методов оценки и прогнозирования надёжности является их аналитический характер, что позволяет использовать при решении задач обеспечения требуемой надёжности выполнения миссий сложными мультиагентными системами современные быстродействующие вычислительные средства.

На основе 34-летнего архива (1990–2023 гг.) данных аэрологического зондирования 11 станций юга России, материалов реанализа ERA5 проведён систематический климатологический анализ роли сухих вторжений в средней тропосфере (700–500 гПа) как предиктора опасных нисходящих конвективных потоков и микропорывов. Сформированы раздельные выборки из 268 верифицированных случаев сильных приземных шквалов конвективного происхождения (скорость ветра ≥ 25 м/с) и 1042 контрольных дней без опасного ветра при наличии грозовой активности. Установлено, что в дни со шквалами дефицит точки росы на 700 гПа в среднем превышает контрольные значения в
2,4 раза (18,3 против 7,7°C), тогда как CAPE в обеих группах статистически значимо не различается. Введён и апробирован такой диагностический показатель как индекс нисходящей конвективной энергии с учетом охлаждения за счёт испарения осадков в сухом среднем тропосферном слое (DCAPEdry), представляющий собой произведение стандартного DCAPE на нормированный дефицит точки росы в слое 700–500 гПа. Показано, что DCAPEdry при пороге ≥ 620 Дж/кг обеспечивает вероятность обнаружения шквала POD = 84% при доле ложных тревог FAR = 19%, что принципиально улучшает существующие диагностические подходы (DCAPE в изоляции: POD = 61%, FAR = 43%). Обсуждается роль испарительного охлаждения, механизмов генерации вихрей у поверхности и влияния орографии Предкавказья и северных склонов Большого Кавказа на интенсификацию нисходящих потоков. Орографические особенности (долинный фокусирующий эффект, фёновые зоны, конвергентные зоны на границе гор и равнин) систематически усиливают интенсивность нисходящих потоков, способствуя концентрации наиболее опасных шквалов в полосе от Нальчика до Ставрополя

Неопределенные и неточные данные типичны для многокритериальных задач, поэтому теория нечетких множеств является адекватным инструментом для их решения. Цель данной работы – применить метод TOPSIS в нечеткой среде с использованием синтаксически независимых лингвистических переменных. Из-за частого появления нечетких понятий в данных для принятия решений, четких значений недостаточно для моделирования реальных ситуаций. В предлагаемом подходе оценка каждой альтернативы и вес каждого критерия выражаются синтаксически независимыми лингвистическими переменными, произвольные значения которых определяются через семантику базовых терминов. Рассматривается подход к вычислению произвольных (не базовых) значений лингвистических переменных, используемых экспертом. Базовые значения используемых синтаксически независимых лингвистических переменных задаются треугольными нечеткими числами. Предлагаемый подход хорошо подходит для решения задачи группового принятия решений в нечеткой среде, когда эксперт или группа экспертов не связана ограниченным количеством нечетких оценок. Здесь в качестве весовых коэффициентов важности критериев и оценки качественных критериев рассматриваются нечеткие переменные, которые являются значениями синтаксически независимых лингвистических переменных «важность критерия» и «оценка по критерию». В работе предлагается использовать метод центра тяжести для вычисления расстояния между двумя треугольными нечеткими числами. В соответствии с концепцией нечеткого TOPSIS определяется коэффициент близости для определения порядка ранжирования всех альтернатив путем вычисления расстояний до нечеткого положительного идеального решения (PIS) и до нечеткого отрицательного идеального решения (NIS). В работе также приводится пример для иллюстрации предлагаемого подхода.

Актуальность. Эффективные математические модели организации параллельных вычислений используют принципы одновременного выполнения правил над независимыми фрагментами данных, а также методы обработки символьной информации как объединяющей категории для различных типов данных. Продукционные системы в нотации А.А. Маркова (мл.) имеют необходимый потенциал для создания таких моделей, но стандартная схема управления в них является последовательной, что ограничивает применение таких продукционных систем в прикладных задачах. В связи с этим актуальной является задача синтеза модифицированных продукционных систем и схем управления в них,  направленных на распараллеливание вычислительного процесса обработки символьной информации. Целью исследования является уменьшение времени работы модифицированной продукционной модели за счет двунаправленной обработки цепочек символов. Метод решения основан на применении принципов двунаправленного грамматического разбора из теории синтаксического анализа, компиляции в алгоритмических продукционных системах и состоит в модификации стандартной схемы продукционных вычислений А.А. Маркова. Это достигается введением продукций с однократным срабатыванием, двунаправленным доступом к обрабатываемой строке, декомпозицией исходной системы на секции, введением набора охранных условий для разрешения конфликтов. Продукционная модель реализована для типовых задач символьной обработки: разметка слова и обращения слова. Результаты. Разработана структура модифицированной продукционной системы, преодолевающая ограничение стандартной схемы А.А. Маркова – последовательный характер вычислений. В результате проведенного исследования была создана формальная модель последовательно-параллельной обработки слов, разработана модифицированная схема управления и показана корректность вычислений. Моделирование на типовых задачах показало уменьшение времени обработки слов практически в 2 раза, что было достигнуто, в том числе, за счет исключения обязательного возврата на первую продукцию в схеме управления и агрегации продукций в секции. Заключение. Проведенное исследование подтвердило возможность и эффективность трансформации последовательных продукционных систем А.А. Маркова в последовательно-параллельные продукционные модели с выдачей корректного результата. Перспективная область применения – методы и программно-аппаратные средства в однородных вычислительных системах для высокопроизводительной обработки символьной информации