Журнал «Вестник РГГУ» Серия "Информатика. Информационная безопасность. Математика" Дайджест № 4 за 2024 год
В разделе «Информатика» представлены три статьи.
Мицевич М.Д., Тассов К.Л., Горбунов Д.В. (Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана) статья «Метод распознавания летательных аппаратов по аэрофотоснимкам с использованием нейронных сетей» (с.8) направлена на решение задачи распознавания летательных аппаратов на изображениях участков местности. Авторы показывают, что совместное использование двух нейронных сетей приводит к повышению точности детектирования и классификации изображений. В рамках разработанного подхода предложен алгоритм, который после предварительной обработки изображений детектирует рамки с объектами на исходном изображении и затем осуществляет классификацию найденных объектов.
Титов А.П.(Российский технологический университет МИРЭА), Титова Д.Н. (Московский государственный институт международных отношений (университет) «Методы для решения задач обнаружения столкновения объектов с полигональной сеткой» (с.23). В статье проведено исследование алгоритмов, предназначенных для выявления и предсказания столкновений между объектами и полигональными сетками. Показано, что методы решения задач столкновения объектов с полигональной сеткой являются важным инструментом для создания интерактивных приложений. По мере развития и оптимизации эти методы будут востребованы в перспективных проектах компьютерной графики и визуализации данных.
Надеждин Е.Н., Тихонов М.А., Михеев К.А. (Российский государственный гуманитарный университет) «Метод оценки адекватности имитационной модели распределенной информационно-управляющей системы группой БПЛА» (с.40). В статье рассмотрена проблема оценки адекватности математических моделей в задачах проектной эффективности элементов распределенных информационно-управляющих систем (ИУС). На основе анализа накопленного опыта проектирования сформулированы общие требования к методике оценки адекватности математических моделей. Предложенный подход может быть полезен при выборе и настройке имитационной модели на задачи проектной эффективности элементов ИУС группой дронов на начальных этапах её проектирования.
Раздел «Информационная безопасность» представляют две работы.
Королёв В.И. (РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, Москва, Россия; Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН), Абхази А.Д. (РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина) «Эволюция и современные тенденции защиты автоматизированных информационных систем с сетевой ИТ-инфраструктурой» (с.58). В статье рассматриваются эволюция и современные тенденции защиты автоматизированных информационных систем от компьютерных атак с учетом реализации распределенной обработки информации на базе сетевых ИТ-инфраструктур. Контекст развития включает средства и системы обнаружения и предотвращения вторжений (МЭ, IDS и IPS), начиная с их простейших форм реализации до современных интегрированных решений.
Бакаева О.А., Барабошкин Д.А. (Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева) «Программный модуль системы информационной безопасности предприятия для предотвращения киберугроз с использованием поведенческого анализа» (с.81). В статье проведен анализ статистики кибератак, который свидетельствует о росте инцидентов кибербезопасности, усложнении и видоизменении киберугроз, увеличении объемов наносимого вреда как для организаций, так и для частных лиц. Выделены различные виды аномалий, выявляемых системами UBA. Предложена схема обработки данных программным модулем, демонстрирующая движение информационных потоков от руководителя отдела информационной безопасности к специалисту.
Раздел «Математика».
Краснов А.Е., Головкин М.Е. (Российский государственный социальный университет), Герасимова В.И. (Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского) «Распознавание сигналов и изображений на основе причинных преобразований Гильберта и Френеля» (с.99). В работе рассмотрены математические основы единого подхода к описанию сигналов, основанного на построении фазовых портретов в виде двумерных гистограмм совместных значений сигналов и их Гильберт-образов, а также двумерных гистограмм совместных значений реальных и мнимых компонент комплексного преобразования Френель-изображений. К достоинствам разработанного подхода следует отнести инвариантность описаний сигналов и изображений к группе их трансляционных и амплитудных преобразований. Авторы предлагают метод сведения двумерных фазовых портретов к одномерным гистограммам. Приведены примеры распознавания сигналов и изображений на основе предложенного подхода.
Читать новый выпуск журнала «Вестник РГГУ»
Серия «Информатика. Информационная безопасность. Математика» (№ 4 за 2024 год)
