Цель. Аутентификация с использованием паролей является одним из наиболее распространенных способов проверки подлинности в компьютерных системах. Существующие атаки на пароли, включающие в себя, в т.ч. атаки перебора и атаки по словарю, требуют не только защиты учетных данных пользователя на этапе эксплуатации паролей, но и определения требований к паролю, позволяющих повысить стойкость пароля к атакам, минимизируя возможность их реализации злоумышленником. Важной задачей при этом становится разработка верификатора, осуществляющего проверку пароля на стойкость и позволяющего исключить задание пользователем паролей, подверженных взлому. Построение верификатора с использованием методов машинного обучения позволяет алгоритмам самим формулировать требования к сложности пароля в произвольно комплексной форме, отталкиваясь только от инцидентов, имеющихся для каждой категории стойкости списков известных паролей.

Методы. Предложены алгоритмы машинного обучения с учителем: метод опорных векторов, случайный лес, бустинг, рекуррентная LSTM (long short-term memory) нейронная сеть. В эксперименте для предобработки данных применены метод простой индексации символов с последующей обработкой embedding-слоем и метод TF-IDF (term frequency-inverse document frequency). Для выбора гиперпараметров алгоритмов была использована кроссвалидация.

Результаты. Проведен анализ рекомендаций и требований к паролям в международных и отечественных стандартах и возможности их реализации в виде верификатора стойкости пароля в различных операционных системах. Приведены результаты эксперимента на существующем наборе помеченных по уровню стойкости паролей. Проведена их оценка с использованием macro f1-меры.

Выводы. Использование рекуррентной LSTM нейронной сети выделено как одно из наиболее перспективных направлений для построения верификатора стойкости пароля.

Цели. Мультиагентная система представления и обработки знаний (МСПОЗ) – это распределенная система искусственного интеллекта, предназначенная для решения проблем, которые трудно или невозможно решить с помощью монолитной интеллектуальной системы. Решение сложных проблем в MСПОЗ осуществляется интеллектуальными программными агентами, которые инкапсулируют в программных классах когнитивные структуры данных, методы логического вывода и машинного обучения. Интеллектуальные программные агенты МСПОЗ способны рационально действовать в условиях неполноты и нечеткости поступающей информации. Целями работы являются исследование и разработка моделей, методов, программных модулей и инструментальных программных средств, которые позволяют создать высокоэффективную МСПОЗ.

Методы. В работе использовались методы агентного моделирования, позволяющие формально описывать и программно имитировать рациональное поведение интеллектуальных агентов, методы экспертных оценок, математический аппарат теории автоматов, марковские цепи, нечеткая логика, нейронные сети, алгоритмы машинного обучения с подкреплением.

Результаты. Разработаны структурная схема МСПОЗ, мультиагентный решатель, схема управления доступом к микросервисам. Предложены методы распределения интеллектуальных программных агентов по узлам МСПОЗ, а также алгоритмы оптимизации логической структуры распределенной базы знаний (РБЗ), позволяющие повысить эффективность объемных, стоимостных и временны́х характеристик МСПОЗ.

Выводы. Предложен подход к разработке и использованию интеллектуальных программных агентов, который объединяет механизмы рассуждений на основе знаний с нейросетевыми моделями. Разработаны структура МСПОЗ, схема управления РБЗ, методы оптимизации РБЗ, определения доступности используемых агентами микросервисов, обеспечения надежности и скоординированного функционирования вычислительных узлов системы, а также инструментальные программные средства, позволяющие упростить процесс проектирования и реализации МСПОЗ. Полученные результаты демонстрируют эффективность представленного подхода к управлению знаниями и разработке высокопроизводительной проблемно-ориентированной МСПОЗ.

Цели. В настоящее время опасной глобальной тенденцией становятся нарастающие темпы загрязнения огромных по площади территорий различными типами бытовых отходов. В связи с этим актуальной потребностью является создание робототехнических комплексов, способных в автономном режиме осуществлять сбор такого мусора. Одной из ключевых составляющих подобных комплексов должна стать система технического зрения для детекции и взаимодействия с целевыми объектами. Цель работы – разработка алгоритмического обеспечения системы технического зрения робототехнических комплексов в задаче уборки территории.

Методы. В рамках предложенной структуры системы визуального анализа внешней среды были оптимизированы под задачу распознавания мусора алгоритмы детекции и классификации объектов различного внешнего вида с применением технологии сверточных нейронных сетей. Настройка нейросетевого детектора производилась методом градиентного спуска на открытой базе обучающих примеров TACO. Для определения геометрических параметров плоского участка местности в поле зрения робота и оценки координат объектов на местности использована матрица гомографии, формируемая с учетом информации о характеристиках и расположении видеокамеры в пространстве.

Результаты. Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение системы технического зрения для мобильного робота, оснащаемого монокулярной видеокамерой, реализует функции нейросетевой детекции и классификации объектов в кадре, а также проекции найденных объектов на карту местности для их последующего сбора.

Выводы. Проведенные экспериментальные исследования показали, что разработанная система визуального анализа внешней среды автономного мобильного робота обладает достаточной эффективностью для решения поставленных задач, в т.ч. для обнаружения мусора в поле зрения автономного мобильного робота.

Цели. DC/DC-преобразователь, построенный по Zeta-топологии, является униполярным электронным устройством, которое обеспечивает преобразование входного положительного напряжения в стабилизированное выходное напряжение той же полярности с возможностью его регулирования как ниже входного напряжения, так и выше. Цель работы – проанализировать схемотехнику Zeta-преобразователя. Для этого необходимо решить следующие задачи: при помощи правил Кирхгофа получить системы уравнений, описывавшие работу преобразователя в режимах накопления и передачи энергии; по методике, предложенной А.И. Коршуновым, объединить системы уравнений в предельную непрерывную математическую модель преобразователя; при помощи выражений, описывающих постоянные составляющие токов и напряжений в Zeta-преобразователе, провести анализ их пульсаций и получить уравнения для их расчета; провести сравнение полученных при помощи предельной непрерывной математической модели значений токов и напряжений с результатами моделирования Zeta-преобразователя.

Методы. Задача решена при помощи правил Кирхгофа и методики получения предельной непрерывной математической модели, предложенной А.И. Коршуновым. Результаты проанализированы с использованием схемотехнического моделирования в среде Multisim.

Результаты. Показано, что фазовые координаты математической модели стремятся к значениям реальных токов и напряжений преобразователя при частоте коммутации силового ключа более 200 кГц. Установлено высокое соответствие расчетных значений пульсаций и их значений, полученных при моделировании (при изменении коэффициента заполнения).

Выводы. Математические модели являются основой унифицированных методик расчета любых радиоэлектронных схем. Полученная предельная непрерывная математическая модель Zeta-преобразователя позволяет оценить диапазон изменения токов, протекающих через обмотки дросселей, и напряжений на обкладках конденсаторов, их максимальные и минимальные значения при различных параметрах преобразователя, таких как частота коммутации силового ключа, коэффициент заполнения, номиналы элементов и т.д. Эта модель позволяет выполнить рациональный подбор электронной компонентной базы преобразователя.

Цели. Автоматическое распознавание видов модуляции неизвестных сигналов является важной задачей для различных областей техники: радиоконтроля и радиомониторинга, идентификации помех и источников радиоизлучения. Основная цель работы – разработка метода распознавания видов модуляции сигналов в условиях параметрической априорной неопределенности, в т.ч. неопределенности значений несущей частоты и начальной фазы сигнала. Дополнительной задачей является оценка значений отстроек от несущей частоты или фазы сигнала на начальном этапе процесса распознавания.

Методы. Использована многозадачная искусственная нейронная сеть, теория кумулянтов случайных величин.

Результаты. Для сигналов со сдвигом несущей частоты и начальной фазы вычислены кумулянты для модуляции QAM-8, APSK-16, QAM-64 и PSK-8. Представлена использующая кумулянтные признаки и алгоритм стандартизации данных многозадачная нейронная сеть. Результаты эксперимента показали, что использование многозадачной нейронной сети обеспечивает высокую точность распознавания модуляции QAM-8 и APSK-16, QAM-64 и PSK-8 в случае небольших отстроек несущей частоты или начальной фазы. Точность определения значений отстройки несущей частоты или начальной фазы сигнала для модуляции QAM-8, APSK-16, QAM-64 и PSK-8 оказывается высокой.

Выводы. Многозадачная нейронная сеть, использующая кумулянты сигналов высокого порядка, позволяет не только распознавать с высокой точностью виды модуляции в условиях априорной неопределенности параметров сигналов, но определять при этом значения отстроек несущей частоты или начальной фазы сигнала от ожидаемых значений.

Цели. Пандемия COVID-19 обладает рядом важных особенностей по сравнению с прошлыми эпидемиями. Помимо высокой степени заражения, она имеет высокую скорость распространения за счет мобильности населения, связанной, в частности, с возросшей скоростью средств передвижения. Целью данной работы является построение математической модели распространения пандемии и выявление закономерностей в предположении, что основным источником вирусной инфекции в России является г. Москва. Для этого строится двухпараметрическая кинетическая модель, описывающая пространственное распространение эпидемии. Параметры находятся с помощью теоретических построений, оценок известных данных о статистике передвижения транспортных средств и плотности населения в различных странах, а также с учетом развития первой волны на примере России, Италии и Чили с проверкой значений для последующих эпидемических волн. Исследуется возможность предсказывать скорость пространственного распространения вируса по временно́му интервалу запаздывания достижения пика заражений в России по сравнению с Москвой. Это связано с географическими особенностями: в России, как и в некоторых других странах, можно выделить основной источник распространения инфекции. Таким источником в России выступает г. Москва – крупнейший в стране транспортный узел. Для реализации цели в настоящей работе изучается развитие эпидемических событий в России, начиная с 3-й, и вплоть до последних 5-й и 6-й волн.

Методы. Использованы методы математического моделирования и методы обработки статистических данных.

Результаты. Подтверждено, что величина запаздывания достижения пика заражений составляет в среднем 2.5 недели. Выявлена сохраняемость параметров для различных волн, поэтому модель обладает предсказательными возможностями. Проверки проводились для последовательности волн, для которых делались соответствующие предсказания о развитии заражения для России в целом и о том, когда произойдет спад. Данные прогнозы подтвердились для всех волн, начиная с 3-й, и вплоть до последней 6-й волны, что подтверждает найденную закономерность, важную для прогнозирования будущих событий.

Выводы. Прогнозы о начале и скорости выздоровления подтвердились, что дало возможность уверенно прогнозировать, в частности, протекание 5-й и 6-й волн пандемии, связанной с новым вирусным штаммом «омикрон». Предсказания, которые делались заранее, были проверены и получили подтверждение.

Цели. Цель работы состоит в создании алгоритмов аппроксимации последовательности точек на плоскости дугами клотоид и окружностей. Такая задача возникает в проектировании трасс железных и автомобильных дорог. План (проекция на горизонтальную плоскость) трассы дороги – это кривая (сплайн), состоящая из повторяющейся связки элементов «прямая + дуга клотоиды + дуга окружность + дуга клотоиды + …». Такая комбинация элементов обеспечивает непрерывность не только кривой и касательной к ней, но и кривизны. Поскольку число элементов сплайна заранее неизвестно, а на их параметры накладываются ограничения, для этой задачи пока не опубликовано математически корректного алгоритма. Разработанная в РТУ МИРЭА двухэтапная схема решения задачи с определением числа элементов сплайна с помощью динамического программирования на первом этапе и оптимизацией его параметров с применением нелинейного программирования на втором, реализована только для сплайна с прямыми и окружностями (без клотоид). Ее реализация для сплайна с клотоидами много сложнее и пока не выполнена в силу ряда причин. В действующих системах автоматизированного проектирования (САПР) проектирование плана трассы выполняется в интерактивном режиме с последовательным подбором элементов. В этой связи имеет смысл разработка математически корректных алгоритмов поэлементной аппроксимации.

Метод. Задача поэлементной аппроксимации окружностью или клотоидой формализована как задача нелинейного программирования малой размерности. Целевая функция – сумма квадратов отклонений от исходных точек. Поскольку клотоида в декартовых координатах представляется степенными рядами, возникают трудности вычисления производных целевой функции по искомым параметрам элементов сплайна. Предложен математически корректный алгоритм вычисления этих производных на основе интегрального представления декартовых координат точек клотоиды как функций ее длины.

Результаты. Разработаны математическая модель и алгоритмы аппроксимации последовательности точек на плоскости клотоидой и окружностью с применением метода нелинейного программирования. Реализован алгоритм второго порядка с вычислением и обращением матрицы вторых производных (матрица Гессе).

Выводы. Для аппроксимации окружностью и клотоидой с применением нелинейного программирования необязательно иметь аналитическое выражение целевой функции через искомые переменные. Предложенные алгоритмы позволяют вычислять не только первые, но и вторые производные в отсутствие таких выражений.

Цели. Теоретические исследования волноводных свойств границ раздела нелинейно-оптических и градиентных сред являются важными для использования в оптоэлектронике. Комбинированные волноводы, сочетающие слои с различными оптическими свойствами, представляются наиболее перспективными, поскольку для них можно подобрать оптимальные характеристики с помощью широкого ряда управляющих параметров. Цель работы – разработка теории композитных оптически-нелинейных градиентных волноводов с произвольным профилем, в рамках которой возможно получение точных аналитических выражений для поверхностных волн и волноводных мод в явном виде. Основной особенностью предлагаемой в данной работе теории является то, что она применима для описания поверхностных волн и волноводных мод, поле в которых сосредоточено внутри градиентного слоя и не выходит за его границу, не контактирующую с нелинейным слоем.

Методы. Использованы аналитические методы теории оптических волноводов, нелинейной оптики.

Результаты. Проведено теоретическое описание волноводных свойств границы раздела двух сред с принципиально различными оптическими характеристиками. Сформулированная модель плоского волновода применима для сред с произвольным распределением пространственного профиля диэлектрической проницаемости. Получено аналитическое выражение, описывающее поверхностную волну, распространяющуюся вдоль границы раздела среды со ступенчатой нелинейностью и градиентного слоя с произвольным профилем диэлектрической проницаемости. Также получены аналитические выражения для поверхностных волн, распространяющихся вдоль границы раздела среды с керровской нелинейностью (как самофокусирующей, так и дефокусирующей) с градиентными средами, характеризующимися экспоненциальным и линейным профилями диэлектрической проницаемости.

Выводы. Предложенная теория позволяет наглядно описать в явном аналитическом виде узко локализованные световые потоки в таких волноводах. Показано, что сочетание различных полупроводниковых кристаллов в композитном волноводе позволяет получить с одной стороны от волноведущего интерфейса нелинейнооптический слой, а с другой – слой с градиентным профилем диэлектрической проницаемости.

Цели. Задача восстановления смазанного изображения движущегося объекта имеет большое практическое значение, в частности, при обработке изображений поверхности Земли, получаемых со спутников. Целью работы является исследование возможности повышения качества восстановления смазанных изображений, получаемых на пределе разрешающей способности фотоаппарата.

Методы. Использованы методы цифровой обработки сигналов, методы теории некорректных и плохо обусловленных задач.

Результаты. Предложен метод восстановления «смазанного» фотографического изображения движущегося объекта, отличающийся от традиционных подходов тем, что уравнение дискретной свертки, к решению которого сводится задача восстановления смазанного изображения, получается путем аппроксимации соответствующего интегрального уравнения на основе интерполяционного ряда Котельникова, а не на основе квадратурной формулы, как это делается традиционно. В работе получены формулы для вычисления ядра свертки, получаемой с применением интерполяционного ряда Котельникова. Как известно, задача обращения дискретной свертки относится к классу некорректных задач и требует регуляризации. Дано сравнение результатов восстановления смазанных изображений (с использованием регуляризации по Тихонову), осуществляемого как традиционным путем, т.е. с применением квадратурной формулы, так и предлагаемым способом, основывающимся на интерполяционном ряде Котельникова. Показано, что качество восстановления смазанного изображения в обоих случаях получается практически одинаковым. Однако использование квадратурной формулы предполагает, что величина «смаза» выражена целым числом пикселей, в то время как в случае использования ряда Котельникова эта величина может задаваться и долями пикселя.

Выводы. Показано, что дискретизацию свертки, описывающей искажение изображения типа «смаз», целесообразно осуществлять на основе интерполяционного ряда Котельникова в случае, когда осуществляется обработка смазанного изображения, получаемого на пределе разрешающей способности фотоаппарата. Это обусловлено тем, что в этом случае величина «смаза» может составлять доли пикселя. Такая ситуация характерна, например, для спутниковой фотосъемки поверхности Земли.

Цели. После введения санкций против Российской Федерации и запрета поставки иностранной электронной техники, в т.ч. систем автоматизации, российским предприятиям, важнейшей задачей развития науки и техники в России является обеспечение технологического суверенитета. Один из «кирпичиков» в фундаменте решения данной задачи – это импортозамещение. Согласно планам, разработанным Министерством промышленности и торговли Российской Федерации, курс на импортозамещение поможет произвести замену импортного оборудования отечественными аналогами.

Методы. Описываются подходы, положенные в основу совместного проекта РТУ МИРЭА и НИИ «ЦЭПП» по решению задач импортозамещения. Рассмотрены имеющиеся в мировом опыте стратегии замещения, а также объективные и субъективные препятствия для его проведения в России, среди которых недостаточная функциональность нормативно-правовых актов и сформированная привязанность к импортным технологиям и правилам. Показана особенность современных внешних взаимоотношений России как причина необходимости и срочности формирования технологического суверенитета. Описаны основные функциональные требования к программно-аппаратной платформе для построения современных автоматизированных систем управления (АСУ) для машиностроения, а также возможности инжинирингового центра для решения прикладных задач по преодолению импортозависимости. Показаны составные части производства средств производства (машиностроения) и его роль в жизненном цикле продукции.

Результаты. Обоснован выбор пилотного объекта инжиниринга – секционной стеклоформующей машины, предмета разработки – программно-аппаратного комплекса, включающего элементы промышленной электроники и АСУ, показаны основные функциональные элементы АСУ и возникающие между ними связи.

Выводы. Подтверждается, что в создании цифровых продуктов необходимо добиться полного импортозамещения. Представлены перспективы сотрудничества с заинтересованными организациями.