Информационно-управляющие системы

Аналитический обзор интегральных моделей и стратегий распознавания речи на основе архитектуры трансформер

2024-11-18T13:43:10+00:00

Введение: одной из тенденций в области распознавания естественных языков является переход от модульных архитектур к интегральным моделям. Эти системы объединяют различные этапы обработки, такие как акустическое, языковое и лексическое моделирование и декодирование, в единую архитектуру. Среди современных архитектур, наиболее часто используемых для интегрального распознавания речи, находится архитектура трансформер, а также ее модификации. Цель: выполнить подробный обзор моделей интегрального распознавания речи на базе архитектуры трансформер. Результаты: анализ различных стратегий декодирования позволил сделать ряд выводов. Так, коннекционная временная классификация эффективна при отсутствии выравнивания между речевым сигналом и текстовыми транскрипциями, но ее применение не рационально, если длина входных данных меньше длины выходных. Основным недостатком моделей, работающих по стратегии коннекционной временной классификации, является предположение о независимости выходных символов. Гораздо перспективнее оказываются трансдьюсеры, учитывающие предшествующий контекст для каждого выходного символа, и шифраторы-дешифраторы с механизмом внимания, позволяющие учитывать долгосрочные зависимости и контекст. Обратной стороной последней стратегии является невысокая скорость, что ограничивает ее использование в реальном времени. Каждая из рассмотренных в статье стратегий, таким образом, имеет свои достоинства, но лучше всего проявляет себя с задачами конкретного типа. Практическая значимость: представленный обзор рассматривается как вклад в изучение быстроразвивающейся области интегрального распознавания речи независимо от конкретных естественных языков. Полученные выводы могут найти практическое применение при создании систем автоматического распознавания речи на естественных языках, в том числе и на малоресурсных языках. Обсуждение: существующая тенденция к увеличению размера моделей делает наиболее перспективными гибридные решения, учитывающие необходимость использования систем распознавания речи в режиме реального времени и требующие меньших вычислительных ресурсов.

Модель формирования образа сцены в телевизионном модуле мобильного робота, движущегося по пересеченной местности

2024-12-04T10:53:25+00:00

Введение: эффективность применения мобильных роботов для телевизионного мониторинга оперативной обстановки определяется качеством регистрируемого видеоряда, в связи с чем требуется сформировать математический аппарат, позволяющий прогнозировать качество изображения. Цель: разработать модель формирования образа сцены в телевизионном модуле мобильного робота, движущегося по пересеченной местности, адекватно учитывающую особенности механики движения мобильного робота и принципы функционирования его телевизионного модуля. Результаты: разработана математическая модель перемещения мобильного робота, осуществляющего телевизионный мониторинг обстановки, по пересеченной местности. Робот рассмотрен как платформа, закрепленная на двух рядах вязкоупругих опор, которые демпфируют колебания платформы при движении робота. Описан механизм возникновения продольных и поперечных колебаний платформы с установленной на ней стойкой с телевизионным модулем. Показано влияние колебаний платформы на изображение сцены, регистрируемой в фокальной плоскости объектива телевизионного модуля. Получена зависимость параметров перемещения изображения от механических параметров мобильного робота, угловых координат установки телевизионного модуля на платформе и автокорреляционной функции, описывающей траекторию робота. Описано динамическое размытие изображения, формируемого в фотоэлектронных преобразователях, в зависимости от скорости перемещения объекта в фокальной плоскости объектива телевизионного модуля и времени накопления заряда в ячейках фотоэлектронного преобразователя. Практическая значимость: построенная модель позволяет адекватно прогнозировать свойства изображения, получаемого бортовым телевизионным модулем мобильного робота, что обусловливает необходимость ее применения при проектировании и эксплуатации мобильных роботов телевизионного мониторинга обстановки.

Модель системы стабилизации стохастического биоинженерного объекта на множестве целевых состояний и синергетической теории управления

2024-11-18T13:50:30+00:00

Введение: разработка систем управления биотехническими объектами, характеризующимися плохой формализуемостью моделей и большим числом неконтролируемых параметров, является одной из актуальных задач современной биоинженерии. Недавно полученные методы синергетического синтеза регуляторов, апробированные на технических объектах, являются робастными по отношению к неопределенностям и возмущениям. Построение алгоритмов стабилизации биосистем на их основе представляет вполне определенный практический интерес для повышения надежности и увеличения времени функционирования биотехнических объектов с требуемым качеством. Цель: разработать модель множественного управления и реализующую ее алгоритмы достижения и стабилизации заданных целевых свойств биотехнического объекта управления. Методы: используется новый метод стохастического синергетического управления для проектирования локальных регуляторов, являющихся основой множественного управления. Результаты: предложены два алгоритма конструирования опорных регуляторов для реализации целевых макросостояний, обладающих свойством аттрактивности, и сформулированы их асимптотические свойства. Получены стохастический и на основе метода интегральной адаптации регуляторы для тестового объекта – анаэробного биореактора, представлены результаты численного моделирования, подтверждающие их робастность. Разработана функциональная модель для автоматизации процесса множественного регулирования и правило переключения регуляторов, апробированные на наборе из скалярного и векторного регуляторов, обеспечивающих заданные целевые макросостояния биореактора, а именно: увеличение выхода биогаза до заданного уровня, заданной степени очистки (не менее 90 %) и одновременное достижение этих показателей. Энергоэффективность множественного синергетического регулирования по сравнению с отдельным локальным регулятором достигала 15–18 % на тестовом объекте с нормальным стандартным шумом по каналу управления. Практическая значимость: физическая интерпретирумость и простота логики алгоритма аналитического конструирования опорных регуляторов представляют инженерный интерес, а модель множественного управления есть потенциальный инструмент автоматизации функционирования различных биоинженерных систем с мультистабильностью.

Обнаружение сетевых атак ботнетов на основе технологий машинного обучения и переноса знаний

2024-11-18T13:47:06+00:00

Введение: совершенствование сетевых средств защиты информации неразрывно связано с развитием инструментов интеллектуального мониторинга состояния и сетевого взаимодействия, повышающих наблюдаемость корпоративных информационных систем. Актуальной проблемой является оценка применимости предварительно обученных моделей машинного обучения к новым наборам данных сетевого трафика (с применением переноса обучения) и возможности их эксплуатации в реальных инфраструктурах для обнаружения узкого класса сетевых атак на примере взаимодействия скомпрометированных хостов с серверами управления ботнетов. Цель: совершенствование моделей и алгоритмов обнаружения сетевого трафика инфраструктур управления и контроля ботнетов в корпоративных информационных системах на основе технологий машинного обучения (в том числе глубокого обучения). Результаты: разработан прототип интеллектуальной системы обнаружения сетевых атак, позволяющей решать задачи сбора и предобработки данных сетевых сессий, обеспечивать взаимодействие с центром оперативного управления и мониторинга информационной безопасности, готовить данные для обучения локальных моделей анализа и управлять их жизненным циклом. Предложен алгоритм подготовки, предобработки трафика и оптимизации гиперпараметров бинарных классификаторов. Результаты экспериментов (F1-мера=0,71) подтверждают, что предлагаемые модели, обученные на одном наборе данных, могут успешно применяться на другом наборе узкоспециализированного домена трафика управления ботнетами. Отличительной особенностью является применение переноса обучения для глубоких нейросетевых моделей, что позволяет повысить эффективность обнаружения (величину F1-меры) специализированных сетевых атак на 16–21 %. Практическая значимость: применение переноса обучения обеспечивает возможность аккумулировать знания о проводимых атаках на различные информационные инфраструктуры в рамках единой нейросетевой модели, что позволяет повысить оперативность и достоверность обнаружения трафика управления ботнетами, тем самым усилить защищенность клиентских корпоративных информационных систем. Обсуждение: дальнейший подъем эффективности обнаружения специализированных сетевых атак возможен за счет применения более сложных нейросетевых моделей при использовании технологий федеративного трансферного обучения.

Выявление сетевых вторжений в промышленных киберфизических системах на основе сверточных нейронных сетей

2024-11-18T13:51:58+00:00

Введение: одной из наиболее сложных проблем в области обнаружения вторжений является детектирование новых, ранее неизвестных атак. В последнее время для решения этой задачи активно исследуются и применяются методики на основе глубокого обучения, поскольку они способны эффективно извлекать пространственные и временные закономерности в данных. Цель: разработать методику выявления сетевых атак на основе сверточных нейронных сетей для повышения сетевой безопасности промышленных киберфизических систем. Результаты: исследованы и систематизированы подходы к выявлению сетевых атак, основанные на представлении сетевых данных в виде двумерной матрицы анализируемых атрибутов, т. е. в виде изображения. Предложена методика выявления сетевых атак на основе сверточной нейронной сети, отличительной особенностью которой является преобразование «сырых» сетевых потоков в двумерную матрицу с последующим формированием дополнительных атрибутов, представленных текстурными признаками Харалика. Разработана архитектура нейронной сети, выполняющей анализ матричного представления сетевого трафика и вектора признаков Харалика. Для демонстрации эффективности разработанной методики выполнена серия экспериментов с использованием набора данных SWaT, описывающего функционирование системы водоочистных сооружений. В ходе экспериментов исследовалось влияние каждого компонента методики на точность обнаружения сетевых атак. Кроме того, выполнен сравнительный анализ ее эффективности с эффективностью методики обнаружения вторжений, использующей алгоритм Random Forest и описательные статистики сетевых потоков в качестве анализируемых атрибутов. Полученные результаты показали, что предложенная методика имеет высокую точность обнаружения сетевых атак, связанных с извлечением (data exfiltration) и (или) подменой передаваемых данных (data manipulation), в частности, точность повысилась на 25 % по сравнению с методикой на основе Random Forest и составила 86,3 % на исследуемом наборе SWaT. Практическая значимость: разработанная методика может быть использована для выявления атак, связанных с подменой передаваемых данных и (или) их извлечением.

Коды-произведения с полуслепым декодированием для одночастотной передачи в многолучевом канале с замираниями

2024-11-19T17:26:15+00:00

Введение: построение кодовых конструкций для одночастотной передачи на основе кодов-произведений со сравнительно простыми внутренними кодами, обеспечивающими приемлемый уровень вероятности ошибки при отсутствии в приемнике оценок параметров канала и наличии в канале многолучевости, представляет значительный интерес в плане разработки спектрально-эффективных методов надежной передачи в каналах со случайными быстро меняющимися параметрами. Цель: разработать коды-произведения с полуслепым декодированием для одночастотной передачи в многолучевом канале с замираниями и выполнить анализ их помехоустойчивости. Результаты: приведено формализованное описание одночастотной передачи с фазовой модуляцией в многолучевом канале с замираниями; предложена кодовая конструкция в виде кода-произведения, ориентированная на использование полуслепой процедуры декодирования внутреннего кода в многолучевом канале с замираниями. Приведено описание полуслепого декодирования по максимуму правдоподобия внутреннего кода с использованием мягких решений; выполнен анализ помехоустойчивости предложенной конструкции; представлены примеры конкретных конструкций кодов-произведений, ориентированных на однолучевой и двухлучевой каналы, с последующим сравнительным анализом, включающим учет как требуемой скорости передачи, так и ряда параметров канала. Показано, что предложенные коды при полуслепом декодировании обеспечивают реализацию внутреннего разнесения, присущего многолучевому каналу, что выражается появлением существенного энергетического выигрыша. Практическая значимость: предложенная конструкция кода-произведения с полуслепым декодированием позволяет эффективно интегрировать помехоустойчивое кодирование с оцениванием текущих параметров многолучевого канала с замираниями, что с учетом умеренной сложности представляет практический интерес при передаче в каналах со случайными быстро меняющимися параметрами. Гибкость конструкции обеспечивает возможность адаптации схемы кодирования к требуемой скорости передачи, количеству лучей, а также величине максимального допплеровского рассеяния. Выполненный анализ помехоустойчивости позволяет получить широкий диапазон обменных соотношений между требуемой скоростью передачи, вероятностью ошибки, сложностью реализации и основными параметрами канала, что способствует рациональному выбору конкретных параметров схемы передачи.

Сведения об авторах

2024-11-18T13:50:28+00:00