Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 4.
-
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ МЕТОДА ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ НА ОСНОВЕ СХЕМЫ ШАМИРА В МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ
Л.К. Бабенко , А.С. Шумилин2023-10-23Аннотация ▼В современном мире медицинские информационные системы становятся наиболее
популярными инструментами для обработки, хранения, систематизации и передачи меди-
цинских данных пациентов. Медицинские обследования могут быть представлены в виде
файлов различных форматов и сильно варьироваться по размеру (от нескольких байт до
сотен гигабайт). Например, некоторые двоичные файлы имеют малый размер поскольку
содержат лишь заключения врачей в виде текстового описания, а файлы, записи ночного
видеомониторинга пациента или DICOM-файлы компьютерной томограммы органов чело-
века, содержащие несколько сотен слайсов могут достигать размера в сотни гигабайт.
Соответственно, большие файлы требуют значительных вычислительных ресурсов при
передаче с сервера на сервер. Кроме того, при использовании метода обеспечения безопас-
ности, который представляет собой алгоритм разделения секрета (файла с обследовани-
ем) по схеме Шамира операции, операции по разделению секрета на части и слиянию час-
тей воедино могут занимать больше времени при последовательном режиме работы, чем
при параллельном. Поэтому, видится возможность ускорить процесс обработки больших
данных без снижения уровня безопасности. Целью работы является подтверждение гипо-
тезы уменьшения времени на выполнения операцией разделения и слияния частей секрета с
использованием средств параллельных вычислений при реализации метода обеспечения
безопасности по схеме разделения секрета Шамира в медицинской информационной сис-
теме. Объектом исследования является метод обеспечения безопасности, который разра-
ботан авторами для внедрения в подсистемы защиты информации медицинской информа-
ционной системы. В рамках исследования проведен анализ наиболее эффективных средств
для распараллеливания процессов (MPI и OpenMP) и выбран инструмент, подходящий под
решение поставленной цели. Также проведены эксперименты (анализ времени в зависимо-
сти от количества параллельных потоков и количества символов, содержащихся в DICOM
файле), которые подтвердили концепцию возможности распараллелить алгоритм обмена
секретом на основе схемы Шамира, добившись почти линейного ускорения с помощью биб-
лиотеки MPI. -
ЦЕНТРАЛЬНО-КОЛЬЦЕВОЙ ПОЛИНОМИАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО-ВРЕМЕННЫХ РЕСУРСОВ В ГРИД-СИСТЕМАХ
Д.Ю. Кравченко , Ю.А. Кравченко , Э. В. Кулиев , А.Э. Саак2022-08-09Аннотация ▼Статья посвящена решению задачи распределения вычислительно-временных ресурсов в
грид-системах на основе адаптации используемых полиномиальных алгоритмов к квадратич-
ным типам заявок пользователей. Актуальность задачи обоснована значительным ростом
востребованности парадигмы распределенных вычислений в условиях информационного пере-
полнения и неопределенности. В статье рассмотрены проблемы диспетчирования гетероген-
ных вычислительных ресурсов при решении сложных профессиональных и научных задач, по-
ступающих в различные моменты времени, на основе классификации по значимым признакам
соответствия и готовности ресурса. Проведен сравнительный обзор существующих аналогов.
Сформулирована постановка решаемой задачи в контексте выбранной тематики исследова-
ния. Обоснована проблема диспетчирования грид-систем с централизованной архитектурой,
которая использует технологию мульти-сайтного выполнения задач. Применение данной архи-
тектуры требует разработки эвристических алгоритмов распределения вычислительных ре-
сурсов с функцией учета свойств массивов заявок пользователей и оценки соответствия распи-
сания. Исключение возникновения ошибок диспетчирования требует разработки формального
аппарата, который будет выявлять закономерности множества заявок, введет их типизацию
и построит эвристические алгоритмы с оценкой качества, адаптированные под соответст-
вующие типы. Разработка такого формального аппарата несомненно является актуальной
задачей. Не менее важной задачей в рамках создания данного аппарата является построение
модели паритетности ресурсов и моделей взаимодействия пользователей и вычислительнойсистемы. Авторами предложено решать задачу диспетчирования вычислительных ресурсов на
основе разработки и исследования полиномиальных алгоритмов диспетчирования массивами
заявок гиперболического типа. Основной теоретической значимостью данного исследования
является создание формального аппарата среды диспетчирования, включающего определение
ресурсного прямоугольника, как модели заявки пользователя, на основе выполнения операций в
среде диспетчирования над этими ресурсными прямоугольниками. Научная новизна исследова-
ния заключается в разработке центрально-кольцевого полиномиального алгоритма распределе-
ния вычислительно-временных ресурсов в грид-системах, который отличается от существую-
щих алгоритмов диспетчирования вычислительных систем адаптацией к квадратичным типам
заявок пользователей и позволяет повысить эффективность распределения вычислительно-
временных ресурсов. Для оценки эффективности предложенного алгоритма разработано про-
граммное приложение и проведен вычислительный эксперимент с разным количеством сфор-
мированных классов вычислительных ресурсов. Полученные сравнительные результаты прове-
денных экспериментальных исследований подтверждает эффективность предложенного ал-
горитма распределения вычислительно-временных ресурсов. Описанные исследования имеют
высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связаны с решением
классических задач искусственного интеллекта. -
БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ МЕТОД КЛАССИФИКАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ДИСПЕТЧИРОВАНИЯ В ГРИД-СИСТЕМАХ
Д.Ю. Кравченко , Ю.А. Кравченко, В. В. Марков , А.Э. Саак2021-11-14Аннотация ▼Статья посвящена решению задачи диспетчирования распределенных вычислитель-
ных ресурсов на основе их классификации методом биоинспирированного поиска для повы-
шения эффективности функционирования грид-систем. Актуальность задачи обоснована
значительным ростом востребованности парадигмы распределенных вычислений в услови-
ях информационного переполнения и неопределенности. В статье рассмотрены проблемы
диспетчирования гетерогенных вычислительных ресурсов при решении сложных профес-
сиональных и научных задач, поступающих в различные моменты времени, на основе клас-
сификации по значимым признакам соответствия и готовности ресурса. Проведен срав-
нительный обзор существующих аналогов. Сформулирована постановка решаемой задачи вконтексте выбранной тематики исследования. Обоснована стратегия выбора биоинспи-
рированного моделирования для решения поставленной задачи. Проанализированы аспекты
эффективности применения различных децентрализованных биоинспирированных мето-
дов. Предложено решать задачу диспетчирования вычислительных ресурсов на основе
определения соответствия ресурса необходимому классу. Классификация проводиться на
основе применения биоинспирированного метода оптимизации, построенного на основе
алгоритма поиска косяком рыб. Использование популяционного биоинспирированного ме-
тода позволяет обеспечить беспрецедентный параллелизм получения альтернативных
решений и оптимизировать распределение имеющихся вычислительных ресурсов в зависи-
мости от наборов значимых признаков. Объектом исследования являются процессы клас-
сификации данных, включающие в себя упорядоченные последовательности действий, на-
правленных на распределение вычислительных ресурсов по классам решаемых задач. Предме-
том исследования являются биоинспирированные методы решения задачи классификации
данных в грид-системах. Для оценки эффективности предложенного метода разработано
программное приложение и проведен вычислительный эксперимент с разным количеством
сформированных классов вычислительных ресурсов. Каждый вычислительный ресурс имеет
определенный набор атрибутов, являющийся вектором его признаков. Косинусная мера сход-
ства вектора признаков ресурса и вектора признаков определенного класса является крите-
рием классификации. Для повышения качества процесса диспетчирования задача классифи-
кации вычислительных ресурсов решена для множества вариантов организации потоков
сложных решаемых задач в грид-системах. Полученные количественные оценки демонстри-
руют экономию времени при решении задач диспетчирования распределенных вычислитель-
ных ресурсов на основе их классификации методом биоинспирированного поиска не менее
7 %. Временная сложность в рассмотренных примерах составила . Описанные ис-
следования имеют высокий уровень теоретической и практической значимости и напря-
мую связаны с решением классических задач искусственного интеллекта. -
БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ МЕТОД ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ ПОТОКОВ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ЗАЯВОК В GRID- СИСТЕМАХ
Д. Ю. Кравченко, Ю. А. Кравченко, В. В. Курейчик, А.Э. Саак2020-07-20Аннотация ▼Статья посвящена решению задачи диспетчеризации потоков параллельных заявок в
пространственно-распределённых вычислительных системах. Актуальность задачи обос-
нована значительным ростом востребованности парадигмы распределенных вычислений в
условиях информационного переполнения и неопределенности. В статье рассмотрены про-
блемы диспетчирования заявок пользователей, требующих для своего обслуживания не-
сколько процессоров одновременно, что выходит за рамки классической теории расписа-
ний. Проанализированы аспекты эффективности применения эвристических алгоритмов
диспетчирования планарными ресурсами. Определены причины их недостаточности как по
результативности, так и по эмпиричности подходов. Предложено решать задачу диспет-
черизации параллельных заявок на основе комплексного применения коалиции интеллекту-
альных агентов и событийной имитационной модели. Классификацию поступающих на
вход заявок предлагается проводить на основе применения модифицированного биоинспи-
рированного метода оптимизации поиском кукушки. Совместное использование коалиции
интеллектуальных агентов и биоинспирированного метода позволит обеспечить беспреце-
дентный параллелизм вычислений, а последующее определение путей обработки классифи-
цированных заявок на основе имитационной модели сформирует наборы альтернативных
решений, позволяющих ускорить решение задач и оптимизировать распределение имею-
щихся вычислительных ресурсов в зависимости от наборов поступающих заявок. Для оцен-
ки эффективности предложенного подхода разработан программный продукт и проведе-
ны эксперименты с разным количеством поступающих на вход заявок. Каждая поступаю-
щая на вход заявка имеет определенный набор атрибутов, являющийся вектором призна-
ков заявки. Степень сходства вектора признаков заявки и эталонного вектора признаков
вершины в распределяющей имитационной модели является критерием классификации
заявки. Для повышения качества процесса диспетчеризации введены новые процедуры дуб-
лирования неклассифицированных заявок, позволяющие интенсифицировать поиск совпаде-
ний в векторах признаков. Также предусмотрены резервные траектории диспетчеризации
необходимые для обработки прецедентов появления на входах заявок с абсолютным при-
оритетом. Полученные количественные оценки демонстрируют экономию времени при
решении задач относительно большой размерности (от 500000 вершин) не менее 10 %.
Временная сложность в рассмотренных примерах составила . Описанные исследова-
ния имеют высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связа-
ны с решением классических задач искусственного интеллекта, направленных на поиск
скрытых зависимостей и закономерностей на множестве больших данных.
1 - 4 из 4 результатов
