Труды Института системного анализа Российской академии наук

Исследуются теоретико-прикладные подходы к оценке синергетических эффектов организации деятельности на основе моделей и методов современной теории естественной монополии для решения задач анализа и стратегического проектирования инфраструктурных подсистем. Проанализированы взаимосвязи адекватного теоретического обоснования способов эффективной организации отраслевых рынков и теоретико-прикладных подходов к оценке естественно-монопольной синергии. В рамках моделей нормативной идентификации сформированы подходы к оценке синергетических эффектов с использованием ключевых технологических детерминант/ естественно-монопольных индикаторов деятельности. Определены направления анализа факторов, влияющих на синергетические эффекты организации деятельности в рамках теоретических представлений поведенческой идентификации естественной монополии с расширением набора используемых естественно-монопольных характеристик. Выделяются меры государственного регулирования, связанные с формированием рыночного экономического поведения естественного монополиста, прежде всего, ценового поведения, определяющие возможности корректировки оценок синергетических эффектов организации деятельности.

B статье формализована задача генерации выходных (отчетных) форм документов по динамически изменяющимся структурам хранения данных в информационных системах. Предложен подход к автоматизации процесса генерации выходных форм. Рассмотрены структуры данных, необходимые и достаточные для представления цифровизации информационных систем в выходных (отчетных) документах. Преимуществом предложенного подхода является упрощение и существенное ускорение процесса генерации выходных форм, который в настоящее время очень трудоемок.

Рассмотрено применение новых высокоточных численных методов на основе матричной экспоненты к решению линейных дифференциально-алгебраических систем уравнений. Расчет состояния системы на каждом шаге интегрирования в зависимости от порядка метода сводится к решению одной или нескольких систем линейных алгебраических уравнений. Методы основаны на разложении аппроксимации Паде матричной экспоненты на простейшие дроби. Предложенные формулы позволяют исключить преобразование дифференциально-алгебраической системы уравнений в систему обыкновенных дифференциальных уравнений на этапе решения задачи. Hовые методы отличаются простотой и требуют в несколько раз меньше вычислительной работы, чем методы типа Рунге-Кутты, эквивалентные по области устойчивости и точности.

Современные методы детекции текста на изображениях основаны на вычислительно затратных моделях глубокого обучения и требуют большое количество данных для обучения, в том числе реальных. B случае поиска текста в произвольных сценариях, процесс сбора и аннотирования настоящих данных для обучения крайне трудозатратен и дорог из-за высокой вариативности возможных сцен. B данной работе представлен новый метод детекции текста на произвольных изображениях, который не требует для обучения фотографий текста в реальных сценах и может быть обучен на простых синтетических данных в виде строк. Предложенная нейросетевая модель в 42 раза меньше, чем детектор текста в одной из лучших в плане качества и скорости работы системе распознавания текста PaddleOCR (84 КБ против 3.6 МБ), что делает ее отличным выбором для мобильных устройств. Модель была протестирована в составе системы распознавания номеров телефонов, где с ее помощью удалось достичь 80,35% правильно распознанных номеров.

B статье рассмотрены проблемы анализа природы данных, возникающие на границе знания и бытия. Показана противоречивость представления науки о данных как совокупности технологий и алгоритмов, предназначенных для решения задач обработки больших массивов слабоструктурированных данных, прогнозирования нераспознаваемых ранее корреляций. Представлен этимологический и когнитивный анализ трансформации понятия «данные». Проанализированы концептуальные основания становления новой эпистемологической парадигмы отображения окружающего мира, позволяющей рассматривать по-новому проблему данных.

B работе представлен алгоритм вложенных контуров, предназначенный для обнаружения патологических изменений, которые могут соответствовать раку молочной железы, на рентгеновских маммографических изображениях. Приведены результаты оценки его обобщающей способности. Данный алгоритм был протестирован на обширной выборке маммографических изображений всех возможных вариантов изменений, соответствующих верифицированному раку молочной железы, включая нечетко видимые и невидимые. Общая точность обнаружения алгоритма составила 90,73% – для пленочных и 96,82% – для цифровых маммограмм. Приведен сравнительный анализ использования данного алгоритма и других современных методик обнаружения изменений на маммограммах с использованием общедоступных баз данных (INbreast и CBIS-DDSM). Показана более высокая точность предложенного алгоритма. Bысокая эффективность обнаружения патологических изменений, вне зависимости от различия характеристик маммограмм, полученных на разных системах, свидетельствует о высокой обобщающей способности предложенного алгоритма.

В статье подчеркивается важность интеграции практик DevSecOps (разработка, безопасность и эксплуатация) в исследования по обнаружению распространенных атак в средах Kubernetes. По мере того, как Kubernetes быстро становится популярной платформой оркестровки контейнеров, проблемы безопасности, связанные с контейнерными приложениями, значительно возросли. Однако традиционные методологии безопасности часто с трудом успевают за динамичной и быстро развивающейся природой контейнерных сред, оставляя потенциальные уязвимости для использования злоумышленниками. Подчеркивая важность DevSecOps, статья призвана подчеркнуть его роль в повышении уровня безопасности развертываний Kubernetes и продвижении упреждающего подхода к защите контейнерных приложений. В статье также обсуждаются ключевые аспекты и преимущества внедрения DevSecOps в контексте исследований безопасности Kubernetes.