Архив рубрики: Выпуск №1(28)

ДЕСТРУКТИВНОЕ ИНФОРМАЦИОННО-ПСИХОЛОГИЧЕСКОЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ


УДК 004.942
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.043

В.П. Охапкин, Е.П. Охапкина, А.О. Исхакова, А.Ю. Исхаков


В статье рассматривается задача выявления деструктивного информационно-гуманитарного воздействия в социальных сетях. Отмечается, что проблемы, связанные с оперативным выявлением фактов деструктивного информационного воздействия являются предпосылками для разработки и совершенствования методов и средств выявления таких воздействий в социальных сетях. Для понимания социальной динамики групп социальных сетей рассмотрены: коммуникационная модель, предложенная Теодором Ньюкомбом, «планарная карта» Курта Левина, теория когнитивного баланса Фрица Хайдера. Проанализированы документы ООН по противодействию использования сети интернет в экстремистских целях и целях радикализации. Рассматривается роль когнитивного подхода к анализу сообщений социальных сетей и основные сценарии, реализуемые акторами влияния в текстах, направленных на разные аудитории. В исследовании излагается системный подход в отношении задачи проектирования мультиагентной платформы. Особое внимание уделяется блоку анализа паттернов пользовательских сообщений в социальных сетях, как с позиции математического моделирования, так и с позиции социальной динамики. Приводится описание архитектуры и методов мультиагентной системы выявления деструктивного информационно-гуманитарного воздействия. Система состоит из интерфейса администрирования, подсистем администрирования мультиагентной системы и управления агентами, агентов кластеризации, анализа сетевых сообщений и дисперсионного анализа. Приведено описание основных блоков агентов и подсистем.

Ключевые слова: социальная сеть, кластерный анализ, информационная безопасность, радикализация, агрессия, большие данные, личность, информационно-психологическое воздействие.

Полный текст статьи:
OkhapkinSoavtors_1_20_1.pdf

СРАВНЕНИЕ ТОЧНОСТИ АППРОКСИМАЦИИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ КВАДРАТОВ С МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ


УДК 678.04
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.042

А.Б. Голованчиков, М.К. Доан, А.В. Петрухин, Н.А. Меренцов


Представлены результаты сравнения точности аппроксимации экспериментальных или табличных данных, полученной с использованием типового метода наименьших квадратов (МНК) и предлагаемого метода наименьших относительных квадратов (МНОК), на примере заданной табличной зависимости вязкости водноглицеринового раствора от массовой концентрации глицерина. Показывается преимущество последнего как по сумме и средним значениям локальных относительных отклонений расчетных данных вязкости искомого раствора полученных МНОК, с аналогичными данными, полученными типовым МНК, так и по наибольшим значениям этих относительных отклонений. Так, рассчитанные с использованием МНК средние относительные отклонения теоретических значений вязкости водного раствора глицерина от заданных табличных, по абсолютной величине равны 12,9 %, МНОК 5,8 %, то есть, ниже в 2 раза. Соответственно наибольшие относительные отклонения в МНК составляют
17,9 %, а МНОК – 10,6 %, то есть снижаются на 68 %. Предлагается определять условные значения параллельных опытов по экспериментальным данным основного опыта. Для этого расчет условных численных значений i-ого параллельного опыта определяется методом кусочной линейной аппроксимации i-1 и i+1 численных значений основного опыта или табличных данных. Проводится корреляционной анализ с определением коэффициентов корреляции, воспроизводимости, адекватности и значимости коэффициентов полученного уравнения регрессии.

Ключевые слова: линеаризация, аппроксимация, абсолютные и относительные отклонения, МНК и МНОК, коэффициент корреляции, воспроизводимость, адекватность, значимость.

Полный текст статьи:
GolovanchikovSoavtors_1_20_2.pdf

СИТУАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА В УСЛОВИЯХ РАЗВИТИЯ ГОРОДСКИХ ТЕРРИТОРИЙ


УДК 519.868
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.041

И.Г. Иванова, А.Д. Данилов, К.Ю. Гусев


В работе представлена модель системы принятия решений на основе экологического мониторинга. Загрязнение атмосферного воздуха современных городов очень актуальная проблема, которая решается на самых разных уровнях управления. Самым сильным источником загрязнения является автотранспортная сеть. Однако управление автомобильными потоками внутри городских территорий является невыполнимой или трудновыполнимой задачей по причине наличия существующей инфраструктуры города. Поэтому, предлагается система, которая по результатам обучения в условиях существующих городов будет формировать рекомендации по развитию городских территорий с учетом уровня загрязнения воздуха. В работе предлагается нечеткая система поддержки принятия решений в условиях развития городских территорий. Показано формирование базы знаний на ретроспективных данных для повышения точности прогнозирования, а также из имитационной среды моделирования для повышения скорости обучения. Проранжированы рекомендации по уменьшению загрязнения атмосферного воздуха в условиях развития городских территорий. В нечеткой ситуационной модели предложен способ выбора наиболее близкой, равной ситуации из базы знаний с учетом максимального значения степени принадлежности. Разработанные модели могут быть применены как средство повышения качества управления и принятия решений в условиях развития городских территорий.

Ключевые слова: принятие решений, экологический мониторинг, нечеткие системы, управление, моделирование.

Полный текст статьи:
IvanovaSoavtori_1_20_1.pdf

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ В ТЕОРЕТИКО-ИГРОВЫХ ЗАДАЧАХ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНЫХ СТРАТЕГИЙ


УДК 004.8, 519.83
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.040

Е.С. Соколова, К.А. Разинкин


Актуальность темы статьи обусловлена растущим интересом к мультиагентному имитационному моделированию динамических систем различной физической и социальной природы. В настоящее время на первый план выходит концепция интеллектуального агента как имитационной модели поведения активного элемента в сложных ситуациях и стратегиях взаимодействия с другими активными элементами и средой для достижения цели. В общей концепции интеллектуального агента и агентных технологий имитации взаимодействия динамических объектов в направлении достижения цели предлагается метод структурно-параметрического моделирования интеллектуальных агентов и мультиагентных систем с алгоритмами идентификации и прогнозирования состояния агентов, а также программная реализация мультиагентных имитационных моделей производственных, социальных и маркетинговых систем. В этой связи актуальность темы обусловливается необходимостью повышения эффективности мультиагентного обучения с подкреплением в теоретико-игровых задачах поиска оптимальных стратегий. В статье описываются алгоритмы мультиагентного обучения с подкреплением в теоретико-игровых задачах, такие как minimax-Q, когда реализуется минимизации возможных потерь из тех, которые агенту нельзя предотвратить при развитии событий по наихудшему для него сценарию и WoLF-PHC (Win or Learn Fast – Policy Hill Climbing), реализующему политику быстрого выигрыша или быстрого обучения. Показаны достоинства и недостатки данных подходов, принципы их модернизации и возможности реализации указанных подходов в средах имитационного моделирования.

Ключевые слова: мультиагентное обучение, обучение с подкреплением, стохастические игры, стратегии равновесия.

Полный текст статьи:
SokolovaSoavtori_1_20_1.pdf

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В UEBA/DSS ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ


УДК 004.891.2
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.039

П.А. Савенков, П.С. Трегубов


Целью данного исследования является разработка математического и программного обеспечения обнаружения аномального поведения пользователей на основе анализа их поведенческих биометрических характеристик для создания новых способов предоставления аналитических данных анализирующей службе с описанием, почему выявленные действия считаются аномальными. Предметом исследования являются методы машинного обучения, применяемые в UBA/UEBA (User Behavioral Analytics/ User and Entity Behavioral Analytics), DLP (Data Leak Prevention), SIEM (Security information and event management) системах. Объект исследования — UBA/UEBA, DLP, SIEM системы. В данной статье осуществляется обзор применяемости методов машинного обучения в интеллектуальных UEBA/DSS системах. Одной из существенных проблем, в интеллектуальных UEBA/DSS системах, является получение полезной информации, из большого объема неструктурированных, несогласованных данных. Методы и алгоритмы интеллектуальной обработки данных и машинного обучения, применяемые в UEBA/DSS системах, позволяют решить задачи анализа данных различной направленности. Предлагается применение методов машинного обучения в реализации мобильной UEBA/DSS системы. Это позволит добиться высокого качества анализа данных и найти в них сложные зависимости. В ходе исследования был сформирован перечень наиболее значимых факторов, подаваемых на вход анализирующих методов.

Ключевые слова: Big Data, Data science, большие данные, программное обеспечение, информационная система машинное обучение, UEBA, DSS.

Полный текст статьи:
SavenkovTregubov_1_20_1.pdf

ТИПОЛОГИЯ ВЗАИМООТНОШЕНИЙ УЧАСТНИКОВ СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ В ИНТЕРЕСАХ УРЕГУЛИРОВАНИЯ КОНФЛИКТА ИНТЕРЕСОВ МЕЖДУ НИМИ


УДК 681.3
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.038

С.И. Сигарев, В.А. Чертов


Дается типология взаимоотношений участников строительных проектов, ориентированная на урегулирование конфликта интересов между ними. Она отличается от известных типологий «здравого смысла» двумя особенностями. Во-первых, в ее основе лежит учет формальных факторов функционального, ресурсного и управленческого характера, имеющих место в процессе выполнения проектов данного типа. Во-вторых, она отражает основные особенности современных строительных проектов, а именно: их ярко выраженную экономическую направленность; наличие ограничений ресурсного, социального, экологического, историко-культурологического и иного плана; структурную сложность организации коллектива исполнителей с конфликтными взаимоотношениями между ними; широкий спектр используемых строительных, коммуникационных, противопожарных, экологических и других технологий. В качестве итога исследования приводится схема, на которой выделено 16 типов возможных взаимоотношений участников строительных проектов сгруппированных по функциональным, управленческим и ресурсным признакам. Данная типология может служить исходной базой для решения проблемы рациональной организации строительных работ в условиях конфликта интересов и имеет то прикладное значение, что открывает дорогу к построению математических моделей и компьютерных программных средств поддержки принятия решений при поиске компромиссов между конфликтующими участниками строительных проектов.

Ключевые слова: строительство, проект, конфликт интересов, взаимоотношения, типология, функции, ресурс, управление.

Полный текст статьи:
SigarevChertov_1_20_1.pdf

МОДЕЛИРОВАНИЕ УЛЬТРАФИЛЬТРАЦИОННОГО ПРОЦЕССА НА РУЛОННЫХ МЕМБРАНАХ В ЦЕНТРОБЕЖНОМ ПОЛЕ


УДК 66.081.63
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.037

А.Б. Голованчиков, М.К. Доан, Н.А. Меренцов


В статье рассматривается процесс ультрафильтрации на мембранах рулонного типа, установленных в роторе фильтрующей центрифуги специальной конструкции, обеспечивающей атмосферное давление в зоне образования фильтрата за мембраной и центробежное давление в зоне фильтрации ретанта до мембраны. Получены уравнения для расчета производительности по фильтрату и пермеату и концентрации в них молекул растворенного вещества. Приведен пример расчета в сравнении с установкой одного слоя листовой мембраны на боковой стенке перфорированного ротора. Результаты численных расчетов основных параметров процесса ультрафильтрации водного раствора ацилазы по разработанному алгоритму при скорости вращения ротора ω = 100 рад/с, радиусе ротора Rн = 0,25 м и ширине мембраны b = 0,5 м показывают, что площадь рулонной мембраны увеличивается в 12 раз, а степень концентрирования раствора почти в 6 раз, при этом расход пермеата возрастает почти в 10 раз по сравнению с листовой мембраной, уложенной в один слой на стенку перфорированного ротора. Однако очистка пермеата в роторе с рулонной мембраной уменьшается почти в 12,5 раза, так как средняя концентрация в пермеате возрастает с 1·10-5 % до 2,6·10-5 %.

Ключевые слова: ультрафильтрация, мембрана рулонного типа, центробежное поле, производительность, ретант, пермеат, концентрация.

Полный текст статьи:
GolovanchikovSoavtors_1_20_1.pdf

КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МОДЕЛИРОВАНИЯ, ОПТИМИЗАЦИИ И ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОСТИ КОМПЛЕКСНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ОБЪЕКТОВ КРИТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ


УДК 519.676
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.036

Д.Е. Орлова


Дано описание комплекса программ для моделирования, оптимизации и оценки устойчивости процессов обеспечения комплексной безопасности в учреждениях УИС. Комплекс в диалоговом режиме общения с пользователем позволяет: разрабатывать и отображать в виде наглядных диаграмм модель комплексной безопасности объектов критического применения; оценивать рассогласованность локальных аспектов безопасности; осуществлять выбор целесообразного способа оптимизации в зависимости от степени рассогласованности локальных аспектов безопасности и угроз со стороны злоумышленников; осуществлять оптимизацию процессов обеспечения комплексной безопасности объектов критического применения в штатных, критических и угрожающих ситуациях по критерию минимума отклонения от предъявляемых требований; давать интегральную экспресс-оценку уровня безопасности, используя модели аддитивной, мультипликативной и дихотомической сверток, а также свертки на основе теории нечетких множеств; осуществлять экспертную оценку локальных показателей безопасности на предварительном этапе оптимизации; оценивать устойчивость управленческих решений с учетом стиля руководства, принятого на данном объекте, и характера взаимоотношений между подчиненными. Комплекс построен на основе интерактивной идеологии и отличается от существующих разрозненных программных продуктов аналогичного назначения тем, что реализован в виде информационно-расчетной системы диалогового типа с единым интерфейсом и общей базой данных. Комплекс реализован в интегрированной среде TURBO PASCAL с применением процедур и функций VISUAL BAISIC, DELPHI и C++, ориентированной на создание приложений под управлением Windows 10. Он может найти практическое применение как инструмент поддержки принятия решений при управлении безопасностью эргатических систем критического применения.

Ключевые слова: объект критического применения, безопасность, комплекс программ, управленческое решение, устойчивость.

Полный текст статьи:
Orlova_1_20_1.pdf

ПОДХОД К МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ УЧЕБНОЙ НАГРУЗКИ ПРОФЕССОРСКО-ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКОГО СОСТАВА КАФЕДРЫ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ МНОЖЕСТВ


УДК 004.02; 004.942; 378.1
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.035

Т.И. Касаткина, Е.В. Болгова, Л.В. Россихина, Р.В. Кузьменко


Целью исследования является разработка подхода к моделированию распределения учебной нагрузки с учетом особенностей и специфики каждой кафедры и требований образовательной организации. Модель, построенная на основе такого подхода, может быть использована в качестве вспомогательного средства при составлении нагрузки по каждой из кафедр. Отличительными особенностями предложенного к моделированию подхода, являются такие возможности, как возможность адаптации предметной области, обеспечивающей поиск и реализацию оптимального соотношения дисциплина-работник кафедры из числа профессорско-преподавательского состава; осуществление соответствия структуры отчетов требованиям отчетной документации инструкции по нормированию труда ППС или аналогичным документам ведомственных образовательных организаций; возможность использования модели при любой численности работников ППС кафедры и любом количестве видов (количество дисциплин) и типов (занятия лекционного типа, занятия семинарского типа, практические занятия, и т.д.) учебной нагрузки кафедры, а также возможность внесения изменений пределов аудиторной и внеаудиторной нагрузки ППС. В качестве методов исследования и критериев оптимального распределения нагрузки были использованы весовые коэффициенты педагогических работников, в зависимости от вида и типа учебной работы и матрицы персональных весовых коэффициентов работников. Также была показана возможность использования при моделировании нагрузки методов теории множеств. По результатам исследования предложен подход к представлению учебной нагрузки кафедры в виде совокупностей множеств. Показано, что задача распределения нагрузки может быть сведена к решению несбалансированной задачи моделирования. Предложено множество «учебной нагрузки кафедры», состоящее из множества «видов кафедральной работы», множества «типов учебной работы» и множества «работников профессорско-преподавательского состава кафедры». При этом структура множества «типов учебной работы» представлена как объединение подмножества «аудиторной контактной работы» и подмножества «внеаудиторной работы». Предложена реляционная схема отношений в модели распределения нагрузки и ее структурные единицы, в качестве которых выступают множества. Показана прямая и обратная связи между структурными единицами. Разработано множество весовых коэффициентов уровня профессиональной компетентности работника и разработана методика расчета его элементов. При этом способ определения уровня компетентности работника профессорско-преподавательского состава кафедры по виду работы наглядно продемонстрирован в форме диаграмм. Предложена модель реализации оптимального распределения учебной нагрузки между профессорско-преподавательским составом кафедры на основе сравнения уровней компетентности ППС по каждой дисциплине из множества «видов кафедральной работы». В результате исследовании и разработки был предложен подход к распределению учебной нагрузки, дающий возможность представить учебную нагрузку кафедры в виде совокупностей множеств, и позволяющий произвести распределение учебной нагрузки с учетом особенностей и специфики каждой кафедры образовательной организации. Были проведены расчеты уровней компетентности сотрудников, результаты которых представлены в виде диаграмм. В результате сделан вывод, что предложенный к распределению подход, позволит образовательной организации высшего образования существенно снизить нагрузку на преподавательский и административный составы организации, и, тем самым, даст возможность увеличить временные ресурсы для принятия управленческих решений и выполнение преподавательских обязанностей.

Ключевые слова: математическая модель, образовательная организация, распределения нагрузки, дисциплина, учебная нагрузка, множество, отчет, кафедра.

Полный текст статьи:
KasatkinaSoavtors_1_20_1.pdf

КЛАССИФИКАЦИЯ ПОТОКОВЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ БАЙЕСОВСКОГО КРИТЕРИЯ


УДК 004.852
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.034

Л.С. Ломакина, А.Н. Субботин


Рассматривается проблема классификации потоковых данных, поступающих из различных источников в случайные моменты времени. Это может быть поток данных, содержащих результаты измерения датчиков, расположенных в прибрежных зонах океанов, позволяющий оценивать параметры состояния экосистемы, и также поток текстов, получаемых, например, в письмах электронной почты и т. д. Интернет содержит большие объёмы неструктурированной информации, отсутствие организации которых делает работу с данными неудобной и ресурсоёмкой. Преодоление указанного недостатка является актуальной задачей. Классификация служит инструментом, позволяющим облегчить работу с неструктурированной информацией. Разработан алгоритм классификации потоковых данных на основе байесовского критерия. Построена математическая модель потоковых текстовых данных, позволяющая применять алгоритмы классификации текстов на естественном языке на потоковых данных. Предложена модификация наивного байесовского классификатора, использующая характеристику tf-idf как меру принадлежности терминов классам, позволяющая улучшить качество классификации. Классификатор был обучен с помощью машинного фонда русского языка. Разработано программное обеспечение, позволяющее извлекать потоковые текстовые данные из сети Интернет и производить классификацию разработанным алгоритмом в реальном времени.

Ключевые слова: классификация, классификатор, поток данных, байесовский критерий, байесовский классификатор.

Полный текст статьи:
LomakinaSubbotin_1_20_1.pdf