Informatics (E-Journal) / Информатика
Not a member yet
963 research outputs found
Sort by
Текстовый анализ DNS запросов для защиты компьютерных сетей от эксфильтрации данных
Get PDFThe paper proposes effective method of computer network protection from data exfiltration by the system of domain names. Data exfiltration by Domain Name System (DNS) is an approach to conceal the transfer of confidential data to remote adversary using data encapsulation into the requesting domain name. The DNS requests that transfer stolen information from a host infected by malicious software to an external host controlled by a malefactor are considered. The paper proposes a method of detecting such DNS requests based on text classification of domain names by convolutional neural network. The efficiency of the method is based on assumption that domain names exploited for data exfiltration differ from domain names formed from words of natural language. To classify the requests in convolutional neural network the use of character embedding for representing the string of a domain name is proposed. Quality evaluation of the trained neural network used for recognition of data exfiltration through domain name system using ROC-analysis is performed.The paper presents the software architecture used for deployment of trained neural network into existing infrastructure of the domain name system targeting practical computer networks protection from data exfiltration. The architecture implies creation of response policy zones for blocking of individual requests, classified as malicious.Предлагается эффективный способ защиты компьютерных сетей от эксфильтрации данных через систему доменных имен (англ. Domain Name System, DNS), которая представляет собой способ сокрытия передачи конфиденциальной информации удаленному злоумышленнику путем инкапсуляции данных в запрашиваемое доменное имя. Рассматриваются DNS-запросы, в которых передается украденная информация, c зараженного вредоносной программой узла на внешний узел, управляемый злоумышленником. Описывается подход для обнаружения подобных запросов с помощью текстовой классификации доменных имен сверточной нейронной сетью. Эффективность подхода базируется на предположении, что доменные имена, используемые для эксфильтрации данных, отличаются от доменных имен, сформированных из слов естественного языка. Для классификации запросов в сверточной нейронной сети предлагается использовать символьное встраивание с целью представления строки доменного имени. Производится оценка качества распознавания эксфильтрации данных через DNS с помощью ROC-анализа для обученной нейронной сети.Демонстрируется архитектура программного обеспечения для развертывания обученной нейронной сети в существующую инфраструктуру DNS с целью практической защиты компьютерных сетей от эксфильтрации данных. Архитектура подразумевает формирование зон с политикой ответов для блокировки отдельных запросов, классифицируемых как вредоносные
Математическая модель проникновения цилиндрических электромагнитных полей с осевой симметрией через плоский экран из пермаллоя
Get PDFThe method for solving the boundary-value problem of penetration of monochromatic electromagnetic fields with axial symmetry through the plane screen made from the permalloy is developed. The boundary-value problem is based on the use of differential Maxwell equations and complementary nonlinear differential equation for the field of magnetization, characterizing the permalloy. Classical boundary conditions of continuity of the tangential components of the fields and complementary boundary conditions for the field of magnetization on the face surfaces of the shield are used. For solution simplification of the boundary-value problem as a result of exclusion value the entering in nonlinear equation second-order infinitesimal, nonlinear task is transformed into linear task. Roots (wave numbers) of a dispersion algebraic equations of four order, which characterizing electromagnetic fields with axial symmetry in layer made from the permalloy, is constructed. The sequences of four forward and four backward counter-propagating electromagnetic waves with axial symmetry in the layer of permalloy is formed. Two-sided boundary conditions connecting electromagnetic fields with axial symmetry on both sides of the screen is constructed. The amplitudes of reflected and transient through the shield electromagnetic fields are calculated.Разработана методика решения краевой задачи проникновения монохроматических электромагнитных полей с осевой симметрией через плоский однослойный экран, выполненный из пермаллоя. Постановка краевой задачи экранирования основывается на использовании системы уравнений Максвелла и дополнительного нелинейного дифференциального уравнения для поля намагниченности, характеризующего пермаллой. Применяются классические граничные условия непрерывности тангенциальных составляющих полей и дополнительные дифференциальные граничные условия для поля намагниченности на лицевых поверхностях экрана. Для упрощения решения задачи в результате исключения величин второго порядка малости, входящих в нелинейное уравнение, нелинейная задача преобразована в линейную. Используются корни (волновые числа) дисперсионного алгебраического уравнения четвертого порядка, которые характеризуют электромагнитные поля с осевой симметрией в слое из пермаллоя. Построены последовательности четырех прямых и четырех обратных электромагнитных волн с осевой симметрией, распространяющихся в противоположных направлениях в слое пермаллоя. Получены двухсторонние граничные условия, связывающие электромагнитные поля по обе стороны экрана. Аналитически вычислены амплитуды отраженного и прошедшего через экран электромагнитных полей
Алгоритм хеширования на основе SHA-3 с использованием хаотических отображений
Get PDFNew hashing technique based on SHA-3 (Secure Hash Algorithm-3) is introduced. Chaotic maps are used in this technique to enhance performance without losing security. Introduced algorithm was tested for resistance against collisions, statistical analysis of output sequences was performed, hashing performance was evaluated. The testing showed a low collision probability. The testing corresponds the standards of National Institute of Standards and Technology and showed that output sequences are close to random. Performance testing showed 60 % enhancement in comparison with plain SHA-3.Описан алгоритм хеширования данных, основанный на методе хеширования SHA-3 (Secure Hash Algorithm-3). Для увеличения производительности при сохранении безопасности хеширования в алгоритме использованы хаотические отображения. Проведено тестирование исходного и модифицированного алгоритмов на устойчивость к коллизиям, которое показало малую вероятность коллизий. Сделан статистический анализ выходных последовательностей, а также производительности алгоритмов. Проведено тестирование алгоритма с помощью набора статистических тестов SP 800-22, которое показало, что двоичная последовательность, генерируемая предложенным алгоритмом, близка к случайной. Протестирована также производительность алгоритма: скорость хеширования модифицированного алгоритма увеличилась на 60 % по сравнению со скоростью хеширования обычного SHA-3
Выделение подсистем связанных функций из многоуровневого представления системы булевых функций
Get PDFOne of the directions of logical optimization of multilevel representations of systems of Boolean functions is the methods based on the search of subsystems of functions that have the same parts in the domains of functions of selected subsystems. Such subsystems are called related. The good relationship of functions leads to the appearance of a large number of identical structural parts (conjunctions, algebraic expressions, subfunctions, etc.) in optimized forms of representation of functions which are used in the construction of combinational logic circuits. The more the functions of the selected subsystem are related, the sooner it is expected that in the representations of the functions of this subsystem will be more identical subexpressions and synthesized logic circuits will have less complexity. We describe software-implemented algorithms for extracting subsystems of related functions from a BDD representation of a system of Boolean functions based on introduced numerical estimates of the relationship of BDD representations of functions. The relationship of Boolean functions is the presence of Boolean vectors, where the functions take the value as one, or of the same equations in BDD representations. BDD representations of Boolean functions are compact forms defining functions and are constructed as the result of Shannon decomposition of the functions of the original system (resulting from the decomposition of subfunctions) by all variables, which the functions of the original system depend on. The experiments show the effectiveness of proposed algorithms and programs in the synthesis of logic circuits from logic elements library.Одним из направлений логической оптимизации многоуровневых представлений систем булевых функций являются методы, основанные на выделении подсистем функций, которые имеют одинаковые части в областях определения функций выделенных подсистем. Такие подсистемы называются связанными. Связанность функций приводит к появлению большого числа одинаковых структурных частей (конъюнкций, алгебраических выражений, подфункций и др.) в оптимизированных формах представления функций, по которым строятся в дальнейшем комбинационные логические схемы. Чем сильнее связаны функции выделенной подсистемы, тем скорее можно ожидать, что в представлениях функций данной подсистемы будет больше одинаковых подвыражений и синтезированные логические схемы будут иметь меньшую сложность. Описываются программно реализованные алгоритмы выделения подсистем связанных функций из BDD-представления системы булевых функций на основе введенных численных оценок связанности BDD-представлений функций. Связанность заключается в наличии одинаковых частей в областях единичных значений функций системы либо одинаковых уравнений в BDD-представлениях. Такие представления являются компактными формами задания функций и получаются в результате разложения Шеннона функций исходной системы (и получающихся в результате разложения подфункций) по всем своим переменным. Проведенные эксперименты показывают эффективность применения предложенных алгоритмов и программ при синтезе логических схем из библиотечных логических элементов
Алгоритмы планирования рабочего времени в условиях интервальной неопределенности
Get PDFTime-management refers to planning the available time in correspondence with personal goals and preferences of the employee. The criterion for efficient time-management lies in achieving definite goals in minimum possible time. This paper presents a short review of the literature on time-management. It is shown how scheduling theory may be used for optimal planning in time-management. The problem of minimizing the total (average) weighted completion time of the planned jobs by an employee is considered provided that only lower and upper bounds of the possible processing time of each job are known before scheduling. Software for constructing a permutation of the given jobs with the largest relative semi-perimeter of the optimality parallelepiped has been developed. Computational experiment on the computer showed the effectiveness of the developed algorithms for constructing schedules for time-management.Тайм-менеджмент используется для планирования доступного времени в соответствии с персональными целями и предпочтениями работника. Критерий эффективности тайм-менеджмента состоит в достижении поставленных целей за минимально возможное время. Предлагается краткий обзор публикаций по тайм-менеджменту. Показывается, как теория расписаний может использоваться в оптимальном планировании для тайм-менеджмента. Рассматривается задача построения оптимального расписания выполнения работником запланированных работ при условии, что при составлении расписания известны только нижняя и верхняя границы возможной длительности выполнения каждой из запланированных работ.Разработаны программы для построения перестановки выполнения запланированных работ на основе построенных перестановок с наибольшим относительным полупериметром параллелепипеда оптимальности. Проведенный на компьютере вычислительный эксперимент показал эффективность предложенных алгоритмов при составлении расписаний для тайм-менеджмента
Интеллектуальное кресло-робот со вспомогательными средствами связи с использованием откликов TEP и характеристик диапазона спектра более высокого порядка
Get PDFIn recent years, electroencephalography-based navigation and communication systems for differentially enabled communities have been progressively receiving more attention. To provide a navigation system with a communication aid, a customized protocol using thought evoked potentials has been proposed in this research work to aid the differentially enabled communities. This study presents the higher order spectra based features to categorize seven basic tasks that include Forward, Left, Right, Yes, NO, Help and Relax; that can be used for navigating a robot chair and also for communications using an oddball paradigm. The proposed system records the eight-channel wireless electroencephalography signal from ten subjects while the subject was perceiving seven different tasks. The recorded brain wave signals are pre-processed to remove the interference waveforms and segmented into six frequency band signals, i. e. Delta, Theta, Alpha, Beta, Gamma 1-1 and Gamma 2. The frequency band signals are segmented into frame samples of equal length and are used to extract the features using bispectrum estimation. Further, statistical features such as the average value of bispectral magnitude and entropy using the bispectrum field are extracted and formed as a feature set. The extracted feature sets are tenfold cross validated using multilayer neural network classifier. From the results, it is observed that the entropy of bispectral magnitude feature based classifier model has the maximum classification accuracy of 84.71 % and the value of the bispectral magnitude feature based classifier model has the minimum classification accuracy of 68.52 %.В последние годы все больше внимания уделяется навигационным и коммуникационным системам на основе электроэнцефалограммы головного мозга для сообществ с разными возможностями. Для предоставления навигационной системе вспомогательных средств связи в работе предложен настраиваемый протокол, использующий вызванные мыслительные потенциалы, чтобы помочь сообществам с разными возможностями. Представлены функции, основанные на спектрах более высокого порядка, для классификации семи основных задач, таких как Вперед, Влево, Вправо, Да, НЕТ, Помощь и Расслабление, которые можно использовать для управления креслом-роботом, а также для связи с использованием необычной парадигмы. Предлагаемая система записывает восьмиканальный беспроводной сигнал электроэнцефалографии от десяти субъектов, в то время как субъект воспринимал семь различных задач. Записанные сигналы мозговых волн предварительно обрабатываются для удаления интерференционных волн и сегментируются на сигналы шести частотных диапазонов: дельта, тета, альфа, бета, гамма 1-1 и гамма 2. Сигналы полосы частот сегментируются на выборки кадров равной длины и используются для извлечения признаков с использованием оценки биспектра. Кроме того, статистические характеристики, такие как среднее значение биспектральной величины и энтропия с использованием области биспектра, извлекаются и формируются как набор характеристик. Извлеченные наборы функций проходят десятикратную перекрестную проверку с использованием классификатора многослойной нейронной сети. Результаты показали, что энтропия модели классификатора на основе характеристик биспектральной величины имеет максимальную точность классификации 84,71 %, а среднее значение модели классификатора на основе характеристик биспектральной величины – минимальную точность классификации 68,52 %
Компьютеризированная диагностика рака простаты на основе полнослайдовых гистологических изображений и методов глубокого обучения
Get PDFThis paper presents the results of an experimental study and the development of tools for automatic analysis and recognition of histological images in order to obtain quantitative estimates of the presence and degree of aggressiveness of prostate cancer in the commonly used Gleason and ISUP scales. The input data consisted of 10 616 whole-slide histological images with the size of the largest side up to 100 000 pixels and22 089 of their image tiles of 256×256 pixels in size. Two solutions were chosen as the final ones. The first solution is based on sequential analysis of image fragments and includes feature extraction using the ResNet50 network and the subsequent generalization of particular recognition results using a small convolutional network. The second solution is based on the simultaneous analysis of the selected informative sections, presented in the form of an intermediate pseudo-image, and its subsequent recognition using an ensemble of four variants of convolutional networks with the EfficientNetB0 architecture. Being independently tested on an unknown image dataset that was not available for authors, these approaches achieved the prediction accuracy of 0,9277 according to the ISUP scale.Представлены результаты экспериментальных исследований и разработки средств автоматического анализа и распознавания гистологических изображений с целью получения количественных оценок наличия и степени агрессивности рака простаты в общепринятых шкалах Глисона и ISUP. В качестве исходных данных использовались 10 616 полнослайдовых гистологических изображений с размером большей стороны до 100 000 пикселов и 22 089 их фрагментов размером 256×256 пикселов. Проведена оценка эффективности решения задачи с применением как традиционных методов, так и методов глубокого обучения. В качестве финальных выбраны два решения. Первое решение основано на последовательном анализе фрагментов изображений и включает выделение признаков с использованием сети ResNet50 и последующим обобщением частных результатов распознавания с помощью небольшой сверточной сети. Второе решение базируется на одновременном анализе отобранных информативных участков, представленных в виде промежуточного псевдоизображения, и последующем его распознавании с использованием ансамбля из четырех вариантов сверточных сетей с архитектурой EfficientNetB0. В результате независимого тестирования на закрытом наборе изображений, недоступных авторам, достигнута точность предсказания финальной оценки по шкале ISUP, равная 0,9277
Локальные преобразования с сингулярным вейвлетом
Get PDFThe paper considers a local wavelet transform with a singular basis wavelet. The problem of nonparametric approximation of a function is solved by the use of the sequence of local wavelet transforms. Traditionally believed that the wavelet should have an average equal to zero. Earlier, the author considered singular wavelets when the average value is not equal to zero. As an example, the delta-shaped functions, participated in the estimates of Parzen – Rosenblatt and Nadara – Watson, were used as a wavelet. Previously, a sequence of wavelet transforms for the entire numerical axis and finite interval was constructed for singular wavelets. The paper proposes a sequence of local wavelet transforms, a local wavelet transform is defined, the theorems that formulate the properties of a local wavelet transform are proved. To confirm the effectiveness of the algorithm an example of approximating the function by use of the sum of discrete local wavelet transforms is given. Рассматривается локальное вейвлет-преобразование c сингулярным базисным вейвлетом. С помощью последовательности локальных вейвлет-преобразований решается задача непараметрической аппроксимации функции. Традиционно считается, что вейвлет должен иметь среднее значение, равное нулю. Ранее автором рассматривались сингулярные вейвлеты, для которых среднее значение не равно нулю. Например, в качестве вейвлета использовались дельтообразные функции, которые участвуют в оценках Парзена – Розенблатта и Надарая – Ватсона. Для сингулярных вейвлетов была построена последовательность вейвлет-преобразований для всей числовой оси и конечного интервала. В работе предлагается последовательность локальных вейвлет-преобразований, дается определение локального вейвлет-преобразования и доказываются теоремы, которые формулируют его свойства. Для подтверждения эффективности алгоритма приводится пример аппроксимации функции с помощью суммы дискретных локальных вейвлет-преобразований
Моделирующая среда для анализа алгоритмов трехмерной реконструкции объектов видеоэндоскопических исследований
Get PDFThree-dimensional reconstruction based on the results of video endoscopic examination is a promising area for supporting medical diagnostics and treatment planning for a wide range of pathologies. Nevertheless, the assessment of the results of such reconstruction and verification of the correspondence of the obtained three-dimensional model to the original scene is significantly challenging. As a solution to this problem, the possibility of using a modelling environment to emulate the process of obtaining source video endoscopic data from the generated scene is suggested. The problem of three-dimensional modelling of the esophagus using the Autodesk 3ds Max environment and the Arnold visualization engine is considered. The paper describes the procedural generation of textures for the model and proposes the using Periodic Spatial Generative Adversarial Network models based on convolutional neural networks. To compare the result of reconstruction with a scene, generated using the proposed modelling environment, an optimality criterion is introduced, by which the individual stages of the three-dimensional reconstruction algorithm are compared when the model is optimized using the bundle adjustment method.Трехмерная реконструкция по результатам видеоэндоскопических обследований является перспективным направлением для поддержки медицинской диагностики и планирования терапии широкого спектра патологий. Тем не менее значительную сложность представляет оценка результатов такой реконструкции и проверка соответствия полученной трехмерной модели исходной сцене. В качестве решения этой проблемы предлагается использовать моделирующую среду для эмуляции процесса получения исходных видеоэндоскопических данных по сгенерированной сцене. Рассматривается задача трехмерного моделирования пищевода с использованием среды Autodesk 3ds Max и движка визуализации Arnold, а также задача процедурной генерации текстур для модели. Описывается генерация по подобию с использованием пространственно-периодических генеративно-состязательных моделей на основе сверточных нейронных сетей. Для сравнения результата реконструкции со сценой, сгенерированной при помощи предложенной моделирующей среды, вводится критерий оптимальности, с помощью которого сравниваются отдельные этапы алгоритма трехмерной реконструкции при оптимизации по методу связок
Сравнительный анализ оценок качества бинарной классификации
Get PDFThe paper describes results of analytical and experimental analysis of seventeen functions used for evaluation of binary classification results of arbitrary data. The results are presented by 2×2 error matrices. The behavior and properties of the main functions calculated by the elements of such matrices are studied. Classification options with balanced and imbalanced datasets are analyzed. It is shown that there are linear dependencies between some functions, many functions are invariant to the transposition of the error matrix, which allows us to calculate the estimation without specifying the order in which their elements were written to the matrices.It has been proven that all classical measures such as Sensitivity, Specificity, Precision, Accuracy, F1, F2, GM, the Jacquard index are sensitive to the imbalance of classified data and distort estimation of smaller class objects classification errors. Sensitivity to imbalance is found in the Matthews correlation coefficient and Kohen’s kappa. It has been experimentally shown that functions such as the confusion entropy, the discriminatory power, and the diagnostic odds ratio should not be used for analysis of binary classification of imbalanced datasets. The last two functions are invariant to the imbalance of classified data, but poorly evaluate results with approximately equal common percentage of classification errors in two classes.We proved that the area under the ROC curve (AUC) and the Yuden index calculated from the binary classification confusion matrix are linearly dependent and are the best estimation functions of both balanced and imbalanced datasets.Приведены данные аналитического и экспериментального анализов 17 функций, используемых для оценки результатов бинарной классификации произвольных данных. Результаты классификации представлены матрицами ошибок размером 2×2. Исследованы поведение и свойства основных функций, вычисляемых по элементам этих матриц. Анализируются варианты классификации со сбалансированными и несбалансированными классами данных. Показано, что между отдельными функциями существуют линейные зависимости. Многие функции инвариантны к транспонированию матриц ошибок, что позволяет вычислять оценки, не уточняя порядок записи данных в эти матрицы.Доказано, что все классические функции (Sensitivity, Specificity, Precision, Accuracy, F1, F2, GM, индекс Жаккара) чувствительны к дисбалансу классифицируемых данных и искажают оценки при ошибках классификации объектов меньшего класса. Чувствительность к дисбалансу имеется у коэффициента корреляции Мэтьюса и каппы Коэна. Экспериментально показано, что такие функции, как энтропия ошибки (confusion entropy), степень разделимости (discriminatory power) и диагностическое отношение шансов (diagnostic odds ratio), не стоит использовать для анализа результатов бинарной классификации несбалансированных классов. Две последние функции инвариантны к дисбалансу классифицируемых данных, но плохо оценивают результаты с примерно равным суммарным процентом ошибок классификации. Доказано, что площадь под ROC-кривой (AUC) и индекс Юдена, вычисляемые по матрице ошибок бинарной классификации, линейно зависимы и являются наиболее подходящими оценочными функциями для сравнения результатов бинарной классификации как сбалансированных, так и несбалансированных данных