Informatics (E-Journal) / Информатика
Not a member yet
963 research outputs found
Sort by
Анализ системы обслуживания с повторными вызовами, неоднородными приборами и марковским процессом поступления
Get PDFMulti-server retrial queueing system with heterogeneous servers is analyzed. Requests arrive to the system according to the Markovian arrival process. Arriving primary requests and requests retrying from orbit occupy an available server with the highest service rate, if there is any available server. Otherwise, the requests move to the orbit having an infinite capacity. The total retrial rate infinitely increases when the number of requests in orbit increases. Service periods have exponential distribution. Behavior of the system is described by multi-dimensional continuous-time Markov chain which belongs to the class of asymptotically quasi-toeplitz Markov chains. This allows to derive simple and transparent ergodicity condition and compute the stationary probabilities distribution of chain states. Presented numerical results illustrate the dynamics of some system effectiveness indicators and the importance of considering of correlation in the requests arrival process.Анализируется многолинейная система массового обслуживания с повторными попытками и разнородными приборами. Запросы поступают в систему в соответствии с марковским процессом прибытия. Прибывающие первичные запросы и запросы, которые повторяют попытки попасть на обслуживание с орбиты, занимают свободный прибор с самой высокой скоростью обслуживания, если таковой имеется. В противном случае, если все приборы заняты, запросы переходят на орбиту бесконечной емкости, с которой осуществляют повторные попытки попасть на обслуживание. Общая интенсивность потока повторных попыток бесконечно возрастает с увеличением числа запросов на орбите. Время обслуживания запроса имеет экспоненциальное распределение с интенсивностью, зависящей от номера прибора. Поведение системы описывается многомерной цепью Маркова с непрерывным временем, которая принадлежит классу асимптотически квазитеплицевых цепей Маркова. Это позволяет вывести простое и прозрачное условие эргодичности и вычислить стационарное распределение вероятностей состояний цепи. Представленные численные результаты иллюстрируют динамику некоторых показателей эффективности системы и важность учета корреляции в процессе поступления запросов
Усиление секретности криптографического ключа, сформированного с помощью синхронизируемых искусственных нейронных сетей
Get PDFThe main options for the formation of a shared secret using synchronized artificial neural networks and possible patterns of behavior of a cryptanalyst are considered. To solve the problem of increasing the confidentiality of the generated shared secret, if it is used as a cryptographic key, it is proposed to use the mixing a certain number of results of individual synchronizations (convolution). As a mixing function, we consider the convolution of the vectors of network weights by bitwise addition modulo 2 of all the results of individual synchronizations. It is shown that the probability of success of a cryptanalyst is reduced exponentially with an increase of the number of terms in the convolution and can be chosen arbitrarily small. Moreover, the distribution law of the generated key after convolution is close to uniform and the uniformity increases with the number of terms in the convolution.Рассматриваются основные варианты формирования общего секрета с использованием cинхронизируемых искусственных нейронных сетей и возможные модели поведения криптоаналитика. Для решения задачи повышения конфиденциальности формируемого общего секрета, если он будет использоваться в качестве криптографического ключа, предлагается применять смешивание некоторого числа результатов отдельных синхронизаций (свертку). В качестве функции смешивания рассматривается свертка векторов весовых коэффициентов сетей побитовым сложением по модулю 2 всех результатов отдельных синхронизаций. Показывается, что вероятность успеха криптоаналитика уменьшается экспоненциально с увеличением количества слагаемых в свертке и может быть выбрана сколь угодно малой. При этом закон распределения сформированного ключа после свертки близок к равномерному, а равномерность возрастает с увеличением количества слагаемых в свертке
Анализ защищенности веб-ресурсов на основе метрики CVSS
Get PDFBased on the analysis of vulnerability data for web resources and the CVSS metric, the distribution of the average CVSS (Common Vulnerability Scoring System standard for calculating a numerical vulnerability score on a ten-point scale) score for the websites of theRepublicofBelaruswas studied. The hypothesis on the distribution of the CVSS vulnerability assessment according to Poisson's law was tested by chi-square criteria. It was found that about 10% of web resources from the original general of samples of 19000 size have a critical averaged assessment level of vulnerability. As part of this work an universal system for collecting technical information about active web resources on the Internet from public directories and registries has been developed. Specific search templates have been developed using RegExp JavaScript expressions to detect the versions of technologies that were used to create websites. Based on this data the percentage distribution of used technologies, top-level domains and the geographical location of the servers were calculated. Proposed system can be adapted to any unique conditions required by information security specialists to conduct a security audit of web resources.На основе анализа данных об уязвимостях веб-ресурсов и метрики CVSS (Common Vulnerability Scoring System) изучено распределение усредненной величины оценки по стандарту CVSS для расчета числового показателя уязвимости по десятибалльной шкале для сайтов Республики Беларусь. Проведена проверка гипотезы о распределении оценки уязвимостей CVSS по закону Пуассона методом критерия хи-квадрат. Установлено, что около 10 % веб-ресурсов из исходной генеральной выборки размером 19 000 имеют критическую усредненную оценку уязвимости. В рамках проведенного исследования создана универсальная система для сбора технической информации об активных веб-ресурсах в сети Интернет из общедоступных каталогов и реестров. Разработаны специальные шаблоны поиска с помощью RegExp-выражений языка программирования JavaScript для точного определения версий технологий, которые были использованы для создания веб-сайтов. На базе полученных данных установлены процентные соотношения используемых технологий, доменов верхнего уровня и географическое расположение серверов, которые обслуживают веб-ресурсы. Предлагаемая система может быть адаптирована под любые уникальные требования, необходимые специалистам по защите информации для проведения аудита безопасности веб-ресурсов
Распознавание подстилающей поверхности Земли с помощью сверточной нейронной сети на одноплатном микрокомпьютере
Get PDFThe results of the development of hardware and software system (micromodule), which detects and classifies underlying surface images of the Earth are presented. The micromodule can be installed on board of a light unmanned aerial vehicle (drone). The device has the size 5.2×7.4×3.1 cm, the weight52 g, runs on a Raspberry Pi Zero Wireless single-board microcomputer and uses a convolutional neural network based on MobileNetV2 architecture for real-time image classification. When developing the micromodule, the authors aimed to achieve a real-time image classification on inexpensive mobile equipment with low computing power so that the classification quality is comparable to popular deep convolutional network architectures. The provided information could be useful for engineers and researchers who are developing compact budget mobile systems for processing, analyzing and recognition of images.Приводятся результаты разработки программно-аппаратного комплекса (микромодуля) по обнаружению и классификации изображений подстилающей поверхности Земли. Микромодуль используется на борту легких беспилотных летательных аппаратов (дронов). Полученное устройство имеет размеры 5,2×7,4×3,1 см, массу 52 г., работает на одноплатном микрокомпьютере модели Raspberry Pi Zero Wireless и использует сверточную нейронную сеть на основе архитектуры MobileNetV2 для классификации изображений в реальном времени. При разработке микромодуля авторы преследовали цель добиться качества классификации изображений в реальном времени на недорогом мобильном оборудовании с малой вычислительной способностью, сопоставимого с качеством классификации популярными архитектурами глубоких сверточных сетей. Приведенные в статье сведения могут быть полезны инженерам и научным работникам, разрабатывающим компактные бюджетные мобильные системы обработки, анализа и распознавания изображений
Обнаружение объектов на изображениях с большим разрешением на основе их пирамидально-блочной обработки
Get PDFIn the paper the algorithm for object detection in high resolution images is proposed. The approach uses multiscale image representation followed by block processing with the overlapping value. For each block the object detection with convolutional neural network was performed. Number of pyramid layers is limited by the Convolutional Neural Network layer size and input image resolution. Overlapping blocks splitting to improve the classification and detection accuracy is performed on each layer of pyramid except the highest one. Detected areas are merged into one if they have high overlapping value and the same class. Experimental results for the algorithm are presented in the paper.Предлагается алгоритм для обнаружения объектов на изображениях с большим разрешением, основанный на многомасштабном представлении изображения, пирамидально-блочной обработке с перекрытием, применении сверточной нейронной сети для каждого блока и объединении обнаруженных областей. Количество слоев пирамиды определяется размерами изображения и входного слоя используемой сверточной нейронной сети. На всех уровнях, кроме самого верхнего, выполняется блочное разбиение, а применение при этом перекрытия позволяет улучшить правильную классификацию объектов, которые разделяются на фрагменты и расположены в соседних блоках. Решение об объединении таких областей принимается на основе анализа метрики пересечения над объединением для них и принадлежности к одному классу. Представленные результаты тестирования алгоритма подтверждают, что рассмотренный подход позволяет повысить точность обнаружения объектов небольших размеров на изображениях с большим разрешением
Скелетизация изображений на основе комбинации одно- и двухподытерационных моделей
Get PDFThis paper is focused on the field of the skeletonization of the binary image. Skeletonization makes it possible to represent a binary image in the form of many thin lines, the relative position, sizes and shape of which adequately describe the size, shape and orientation in space of the corresponding image areas. Skeletonization has many variety methods. Iterative parallel algorithms provide high quality skeletons. They can be implemented using one or more sub-iterations. In each iteration, redundant pixels, the neighborhoods of which meet certain conditions, are removed layer by layer along the contour and finally they leave only the skeleton. Many one-sub-iterations algorithms are characterized by a breakdown in connectivity and the formation of excess skeleton fragments. The highest-quality skeletons are formed by the well-known single-iteration OPTA algorithm, which based on 18 binary masks, but it is sensitive to contour noise and has a high computational complexity. The Zhang and Suen two-iteration algorithm (ZS), which is based on 6 logical conditions, is widely used due to its relative simplicity. But it suffers from the problem of the blurs of the diagonal lines with a thickness of 2 pixels and the lost of the square which size is 2×2 pixels. Besides, both algorithms mentioned above do not achieve the unit pixel thickness of the skeleton lines (many non-node pixels have more than two neighbors). Mathematical model and OPCA (One-Pass Combination Algorithm) algorithm which is based on a combination and simplification of single-iterative OPTA and two-iterative ZS are proposed for constructing extremely thin bound skeletons of binary images with low computational complexity. These model and algorithm also made it possible to accelerate the speed of skeletonization, to enhance recoverability of the original image on the skeleton and to reduce the redundancy of the bonds of the skeleton elements.Рассматривается задача скелетизации бинарных изображений. Скелетизация дает возможность представить бинарное изображение в виде множества тонких линий, взаимное расположение, размеры и форма которых адекватно описывают размеры, форму и ориентацию в пространстве соответствующих областей изображения. Высокое качество скелетов обеспечивают итерационные параллельные алгоритмы. Они могут реализовываться с использованием одной или нескольких подытераций. На каждой из них происходит удаление избыточных элементов, окрестности которых удовлетворяют определенным условиям. Для многих одноподытерационных алгоритмов характерно нарушение связности и формирование избыточных фрагментов скелета. Наиболее качественные скелеты формирует известный одноподытерационный алгоритм OPTA (One-Pass Thinning Algorithm), основанный на 18 бинарных масках, который, однако, чувствителен к контурному шуму и имеет высокую вычислительную сложность. Благодаря относительной простоте широкую известность получил двухподытерационный алгоритм Zhang – Suen (ZS), основанный на шести логических условиях, но он размывает диагональные линии толщиной 2 пиксела и удаляет области размером 2×2 пиксела. Оба алгоритма не обеспечивают достижение минимальной толщины линий скелета (многие неузловые элементы имеют более двух соседей). Для построения предельно тонких связанных скелетов бинарных изображений с низкой вычислительной сложностью предлагаются математическая модель и алгоритм OPCA (One-Pass Combination Algorithm) одноподытерационной скелетизации на основе комбинации и упрощения моделей одно- и двухподытерационной скелетизации. Данные модель и алгоритм позволяют повысить скорость скелетизации, восстановить исходное изображение по скелету, снизить избыточность связей элементов скелета
Международный стандарт HL7 FHIR как основа для создания информационных систем в здравоохранении Республики Беларусь
No full textThe positions of theRepublicofBelarusin the field of ICT, the levels of medical data store and collection, HL7 FHIR standard are considered. International standard HL7 FHIR for the exchange of medical data, designed to improve the interaction of independent medical information systems and reduce the cost of developing interfaces. FHIR introduces the term Resource as the main unit of meaningful information for transferring and storing data, describes a set of information resources and a protocol for interacting with the resource store through a REST service or messaging. A fixed basic set of information resources is designed to cover 80 % of information scenarios. This standard is used in the national system of electronic prescriptions in theRepublicofBelarus.Рассматриваются уровни сбора медицинских данных, а также международный стандарт HL7 FHIR для обмена медицинскими данными, предназначенный для улучшения взаимодействия независимых медицинских информационных систем и снижения стоимости разработки интерфейсов. FHIR вводит термин Ресурс (Resource) как основную единицу значимой информации для передачи и хранения данных, описывает набор информационных ресурсов и протокол взаимодействия с хранилищем ресурсов посредством REST-сервиса или обмена сообщениями. Фиксированный базовый набор информационных ресурсов призван удовлетворить 80% потребностей. Данный стандарт применяется в медицинских информационных системах в Республике Беларусь
Визуальная навигация автономно летящего БПЛА с целью его возвращения в точку старта
Get PDFAn autonomous visual navigation algorithm is considered, designed for “home“ return of unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with on-board video camera and on-board computer, out of GPS and GLONASS navigation signals. The proposed algorithm is similar to the well-known visual navigation algorithms such as V-SLAM (simultaneous localization and mapping) and visual odometry, however, it differs in separate implementation of mapping and localization processes. It calculates the geographical coordinates of the features on the frames taken by on-board video camera during the flight from the start point until the moment of GPS and GLONASS signals loss. After the loss of the signal the return mission is launched, which provides estimation of the position of UAV relatively the map created by previously found features. Proposed approach does not require such complex calculations as V-SLAM and does not accumulate errors over time, in contrast to visual odometry and traditional methods of inertial navigation. The algorithm was implemented and tested with use of DJI Phantom 3 Pro quadcopter.Рассматривается алгоритм автономной визуальной навигации, предназначенный для возвращения в точку старта беспилотного летательного аппарата (БПЛА), оборудованного одной бортовой видеокамерой и бортовым вычислителем, без использования навигационных сигналов GPS и ГЛОНАСС. Предлагаемый алгоритм схож с широко известными алгоритмами визуальной навигации, такими как одновременная локализация и картографирование (V-SLAM) и визуальная одометрия, однако отличается от них раздельным выполнением процессов картографирования и локализации. Он вычисляет географические координаты признаков, найденных на кадрах, снятых бортовой видеокамерой при полете от точки старта до потери сигналов GPS и ГЛОНАСС. После потери сигнала запускается миссия возвращения и вычисляется лишь положение БПЛА относительно построенной на основе найденных ранее признаков карты, которая используется для возвращения в точку старта. Предложенный подход не требует таких сложных вычислений, как V-SLAM, и не накапливает со временем ошибки в отличие от визуальной одометрии и традиционных методов инерциальной навигации. Алгоритм был реализован и протестирован с помощью квадрокоптера DJI Phantom 3 Pro
Эвристический метод алгебраической декомпозиции частичных булевых функций
Get PDFThe problem of decomposition of a Boolean function is to represent a given Boolean function in the form of a superposition of some Boolean functions whose number of arguments are less than the number of given function. The bi-decomposition represents a given function as a logic algebra operation, which is also given, over two Boolean functions. The task is reduced to specification of those two functions. A method for bi-decomposition of incompletely specified (partial) Boolean function is suggested. The given Boolean function is specified by two sets, one of which is the part of the Boolean space of the arguments of the function where its value is 1, and the other set is the part of the space where the function has the value 0. The complete graph of orthogonality of Boolean vectors that constitute the definitional domain of the given function is considered. In the graph, the edges are picked out, any of which has its ends corresponding the elements of Boolean space where the given function has different values. The problem of bi-decomposition is reduced to the problem of a weighted two-block covering the set of picked out edges of considered graph by its complete bipartite subgraphs (bicliques). Every biclique is assigned with a disjunctive normal form (DNF) in definite way. The weight of a biclique is a pair of certain parameters of assigned DNF. According to each biclique of obtained cover, a Boolean function is constructed whose arguments are the variables from the term of minimal rank on the DNF. A technique for constructing the mentioned cover for two kinds of output function is described.Задача декомпозиции булевой функции заключается в представлении заданной булевой функции в виде суперпозиции некоторых булевых функций, каждая из которых имеет меньшее число аргументов, чем исходная функция. Алгебраическая декомпозиция (в англоязычной литературе bi-decomposition) представляет заданную функцию в виде некоторой заданной операции алгебры логики над двумя булевыми функциями, и эта задача, таким образом, сводится к их определению. Предлагается эвристический метод алгебраической декомпозиции для не полностью определенных (частичных) булевых функций. Исходная булева функция задается двумя множествами, одно из которых представляет собой область булева пространства аргументов, где функция имеет значение 1, а другое – область булева пространства, где функция имеет значение 0. Рассматривается полный граф ортогональности булевых векторов, составляющих область определения заданной функции. В нём выделяются ребра, концы каждого из которых соответствуют элементам булева пространства, на которых функция имеет различные значения. Задача алгебраической декомпозиции сводится к задаче о двухблочном взвешенном покрытии множества выделенных ребер указанного графа его полными двудольными подграфами (бикликами). Каждой биклике приписывается определенным образом дизъюнктивная нормальная форма (ДНФ), и весом биклики считается пара некоторых параметров соответствующей ДНФ. По каждой из биклик полученного покрытия строится булева функция, аргументами которой являются переменные из элементарной конъюнкции минимального ранга соответствующей ДНФ, что является решением задачи алгебраической декомпозиции. Описана методика получения указанного покрытия для двух видов выходной функции
Предсказание структуры гомодимерных белковых комплексов на основе глубокой нейронной сети
Get PDFStructural prediction of protein-protein complexes has important application in such domains as modeling of biological processes and drug design. Homodimers (complexes which consist of two identical proteins) are the most common type of protein complexes in nature but there is still no universal algorithm to predict their 3D structures. Experimental techniques to identify the structure of protein complex require enormous amount of time and resources, and each method has its own limitations. Recently Deep Neural Networks allowed to predict structures of individual proteins greatly prevailing in accuracy over other algorithmic approaches. Building on the idea of this approach, we developed an algorithm to model the 3D structure of homodimer based on deep learning. It consists of two major steps: at the first step a protein complex contact map is predicted with the deep convolutional neural network, and the second stage is used to predict 3D structure of homodimer based on obtained contact map and optimization procedure. The use of the neural network in combination with optimization procedure based on gradient descent method allowed to predict structures for protein homodimers. The suggested approach was tested and validated on a dataset of protein homodimers from Protein Data Bank (PDB). The developed procedure could be also used for evaluating protein homodimer models as one of the stages in drug compounds developing.Предсказание структур белковых комплексов имеет важные приложения в таких областях, как моделирование биологических процессов и разработка лекарственных средств. Гомодимеры (комплексы, состоящие из двух одинаковых белков) являются наиболее распространенным типом белковых комплексов в природе, но до сих пор нет универсального алгоритма для предсказания их трехмерных структур. Экспериментальные методы для определения структур белковых комплексов требуют значительных затрат времени и ресурсов и имеют свои ограничения. Глубокие нейронные сети позволили предсказать структуры отдельных белков, значительно превзойдя по точности другие алгоритмические подходы. Опираясь на идею этого подхода, в статье разработан алгоритм для моделирования трехмерной структуры гомодимерных комплексов на основе глубокого обучения. Он состоит из двух основных этапов: на первом этапе прогнозируется карта контактов белкового комплекса при помощи глубокой сверточной нейронной сети, а на втором предсказывается трехмерная структура гомодимера на основе полученной карты контактов и процедуры оптимизации. Предложенный подход был протестирован и проверен на наборе белковых гомодимеров из базы данных белков PDB (Protein Data Bank). Разработанная методика может быть использована для оценки моделей белковых гомодимеров в качестве одного из этапов разработки лекарственных соединений