Том 22, № 6 (2023)
Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний
Мониторинг надежности пользовательских вычислительных устройств в режиме реального времени: систематическое отображение
Аннотация
Данный исследовательский обзор сосредоточен на мониторинге надежности вычислительных систем в режиме реального времени на стороне пользователя. В условиях гетерогенной и распределенной вычислительной среды, где отсутствует централизованный контроль, исследуется использование моделей искусственного интеллекта для поддержки процессов принятия решений в мониторинге надежности системы. Методология исследования основана на систематическом отображении предыдущих исследований, опубликованных в научных базах данных IEEE и Scopus. Анализ проведен на основе 50 научных статей, опубликованных с 2013 по 2022 годы, показал растущий научный интерес к данной области. Основное применение исследуемого метода связано с сетевыми технологиями и здравоохранением. Данный метод нацелен на интеграцию сети медицинских сенсоров и управляющих данных с пользовательскими вычислительными устройствами. Однако этот метод также применяется в промышленном и экологическом мониторинге. Выводы исследования показывают, что мониторинг надежности пользовательских вычислительных устройств в режиме реального времени находится на начальной стадии развития. Он не имеет стандартов, но за последние два года приобрел значительное значение и интерес. Большинство исследуемых статей сосредоточены на методах сбора данных с использованием уведомлений для поддержки централизованных стратегий принятия решений. Однако, существует множество возможностей для дальнейшего развития данного метода, таких как совместимость данных, федеративные и совместные модели принятия решений, формализация экспериментального дизайна, суверенитет данных, систематизация базы данных для использования предыдущих знаний и опыта, стратегии калибровки и повторной корректировки для источников данных.



Сбалансированная система обнаружения вторжений для беспроводных сенсорных сетей в среде больших данных с использованием модели CNN-SVM
Аннотация
Беспроводные сенсорные сети (WSN) подвергались нескольким различным проблемам безопасности и атакам, связанным со сбором и отправкой данных. В этом сценарии одной из наиболее распространенных атак WSN, которая может быть нацелена на любой уровень стека протоколов, является атака типа «отказ в обслуживании» (DoS). Текущее исследование предлагает различные стратегии обнаружения атаки в сети. Однако у него есть проблемы с классификацией. Поэтому в этом исследовании для решения этой проблемы была предложена эффективная система обнаружения вторжений на основе ансамблевого глубокого обучения для выявления атак в сети WSN. Предварительная обработка данных включает преобразование качественных данных в числовые с использованием метода One-Hot Encoding. После этого был проведен процесс нормализации. Затем предлагается выбрать лучшее подмножество функций с помощью Manta-Ray Foraging Optimization. Затем метод передискретизации синтетического меньшинства (SMOTE) создает новую выборку меньшинства для балансировки обработанного набора данных. Наконец, предлагается классификатор CNN-SVM для классификации видов атак. Метрики Точность, F-мера, Прецизионность и Отзыв использовались для оценки результатов 99,75%, 99,21%, 100% и 99,6% соответственно. По сравнению с существующими подходами предложенный метод оказался чрезвычайно эффективным при обнаружении DoS-атак в WSN.



Алгоритм построения дерева синтаксических единиц русскоязычного предложения по дереву синтаксических связей
Аннотация



Робототехника, автоматизация и системы управления
Примитивы движения робота в задаче планирования траектории с кинематическими ограничениями
Аннотация



Применение гармонических полуволн для автоматизации управления высокоскоростными поездами
Аннотация



Математическое моделирование и прикладная математика
Математическое моделирование процессов выполнения пакетов заданий в конвейерных системах с промежуточными буферами ограниченных размеров
Аннотация



О частичной устойчивости нелинейных дискретных систем с запаздыванием
Аннотация



Аппроксимация временных рядов индексов вегетации (NDVI и EVI) для мониторинга сельхозкультур (посевов) Хабаровского края
Аннотация



Прогнозирование на фондовых рынках с использованием формализма статистической механики
Аннотация


