Найти

Результаты поиска

• КЛАССИФИКАЦИЯ УЗЛОВ – ОБРАБОТЧИКОВ В СИСТЕМАХ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В СООТВЕТСТВИИ С ПОДХОДОМ НУЛЕВОГО ДОВЕРИЯ

  М.А. Полтавцева , Д. В. Иванов

  55-62

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Кибербезопасность данных является одним из важнейших факторов успешной реализации национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Проблемы построения защищенных систем обработки больших данных заключаются в их гетерогенной природе, большом числе разнородных инструментов, высокой связности и высоком доверии между распределенными компонентами. Снижение внутреннего доверия и уменьшение поверхности атаки в соответствии с подходом zero-trust необходимо для повышения защищенности таких систем с наименьшим влиянием на их производительность. Целью работы является создание метода динамической классификации узлов и компонент обработки данных в гетерогенных системах больших данных на основе применения различных подходов к снижению доверия в отношении объектов, реализующих процесс обработки информации. Рассматривается подход нулевого доверия применительно к исследуемому классу систем, а также ставится задача расширенной реализации принципа минимальных привилегий уменьшения поверхности атаки. Представлена классификация узлов – обработчиков на основе выполняемых ими операций с данными, унифицированных согласно разработанной ранее концептуальной модели данных. Предлагается сопоставление узлов и применяемых в их отношении методов безопасности на основе необходимости доступа к семантике и компонентам данных для выполнения операций. На основе данной классификации разработан метод динамического определения класса узлов-обработчиков данных в процессе работы системы для ситуаций изменения компонентного состава системы обработки больших данных, типичной для многокомпонентных распределенных высоконагруженных систем. Результаты работы являются частью комплексного консистентного подхода к построению защищенных систем обработки больших данных

• МЕТОД ИНФОРМАЦИОННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОПЕРАТОРА И АНПА, ОСНАЩЕННОГО ГИДРОАКУСТИЧЕСКИМ КАНАЛОМ СВЯЗИ, ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЦЕЛЕВЫХ ОБЪЕКТОВ

  А.Ю. Коноплин , А. П. Юрманов , А. Ю. Родионов , Р.П. Василенко, М.О. Панчук

  2026-04-29

  Аннотация ▼

  Выполнение автономными необитаемыми подводными аппаратами (АНПА) инспекционных и манипуляционных операций под контролем оператора ограничено низкой пропускной способностью гидроакустического канала связи, не позволяющей передавать видеопоток и качественные фотоизображения в реальном времени. В то же время существующие методы автоматического распознавания целевых объектов бортовыми системами технического зрения АНПА не гарантируют точного определения местоположения и формы объекта при наличии на нем дефектов (заиливание, биологические обрастания, механические повреждения). Для решения указанной проблемы в статье ставится задача разработки метода, обеспечивающего посредством низкопропускного гидроакустического канала связи информационное взаимодействие оператора с АНПА для оценки оператором качества распознавания целевых объектов с последующим формированием целеуказаний для аппарата и его бортового манипулятора. В основе метода используется алгоритм идентификации объектов с дефектами, использующий модифицированное ICP-совмещение облаков точек с исключением дефектных областей и характерных особенностей (ХО). Выявленные ХО и области дефектов преобразуются в компактный набор геометрических примитивов, передаваемый оператору по гидроакустическому каналу связи с АНПА. На основе полученной информации, поступающей от АНПА телеметрии, а также эталонной трёхмерной модели объекта графический интерфейс визуализирует сканируемую сцену, позволяя оператору оценить точность распознавания. Натурные испытания метода проводились с использованием гидроакустического модема производства ИПМТ ДВО РАН и бортового вычислителя NVIDIA Jetson TX2. Передаваемый в течение минуты информационный пакет содержал тип объекта, его положение, карту дефектов и описание ХО при объеме данных, на три порядка меньшем по сравнению с передачей полного облака точек сканируемого объекта. На основе полученной информации оператор подтверждал успешность идентификации объекта, до 30% площади поверхности которого были покрыты дефектами. Практическая значимость метода заключается в возможности выполнения ответственных миссий под контролем оператора в условиях неопределенности окружающей среды.