Полное описание

Система разграничения доступа к информационным ресурсам роевых робототехнических систем в условиях наличия внедренных вредоносных агентов = Access control system to information resources of swarm robotic systems in the presence of intruded malicious agents / А. С. Павлов, Н. Ю. Свистунов, В. И. Петренко [и др.]. - DOI 10.34219/2078-8320-2022-13-5-121-130. - Текст : непосредственный // Информатизация и связь = Informatizaton and Communication : журнал. - 2022. - N 5. - С. 21-130. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2078-8320.

ГРНТИ	УДК
28.23.27	004.896:004.056
50.37.23

Рубрики:
Роботы интеллектуальные
Информационная безопасность

Кл.слова (ненормированные): ансамбли обучающихся алгоритмов -- искусственные нейронные сети -- нейронные сети -- нейросеть -- распределение задач -- роевые робототехнические системы -- информационная безопасность
Аннотация: Распределенный подход к созданию робототехнических роевых систем (РРТС) позволит решать большой комплекс задач в сферах охраны окружающей среды, медицины, клининга, наблюдения и многих других. С другой стороны, этот подход позволяет злоумышленнику осуществлять внедрение вредоносных агентов, действия которых направлены на уменьшение качества функционирования всей системы. В связи с этим актуальным становится вопрос исследования, проектирования и тестирования этих систем с точки зрения информационной безопасности. Исходя из этого, целью настоящего исследования является разработка системы разграничения доступа (СРД) к информационным ресурсам РРТС в условиях наличия внедренных вредоносных агентов с целью повышения эффективности функционирования РРТС при выполнении пространственно-распределенных задач. В рамках решения поставленной задачи предложен подход к синтезу СРД, позволяющей обеспечить непрерывное выявление вредоносных агентов на всех этапах жизненного цикла функционирования РРТС. Элементом научной новизны представленного решения является алгоритм синтеза ансамбля гетерогенных классификаторов, основной идеей которого является комбинация методов стекинга и бустинга для подготовки обучающей выборки и обучения мета-классификатора. Отличительными особенностями предложенного алгоритма являются возможность использования множества различных классификаторов в качестве базовых классификаторов, а также возможность уменьшения размера обучающей выборки мета-классификатора за счет использования бустинга при подборе образцов в обучающую выборку. Предложенный подход к синтезу СРД к информационным ресурсам РРТС с использованием представленного алгоритма обеспечивает повышение точности выявления вредоносных агентов как в процессе распределения задач, так и в процессе выполнения задач. Представленное решение реализовано в виде программного обеспечения на языке программирования Python, которое может быть использовано при моделировании децентрализованных систем управления РРТС. Статья относится к научной специальности 2.3.6. "Методы и системы защиты информации, информационная безопасность".
Доп. точки доступа:
Павлов, Андрей Сергеевич
Свистунов, Николай Юрьевич
Петренко, Вячеслав Иванович
Тебуева, Фариза Биляловна
Линец, Геннадий Иванович
Мочалов, Валерий Петрович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -206651-367918)

Шифр в сводном ЭК: aaf1011cd9bae6999a43e6b77b08aa89

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽