Цели. Решается задача построения нового класса физически неклонируемых функций типа арбитр (АФНФ), объединяющих достоинства как классических, так и сбалансированных АФНФ. Актуальность такого исследования связана с активным развитием физической криптографии. В работе преследуются следующие цели: исследование и анализ классических АФНФ, построение новой математической модели АФНФ и разработка нового базового элемента АФНФ.

Методы. Используются методы синтеза и анализа цифровых устройств, в том числе на программируемых логических интегральных схемах, основы булевой алгебры и схемотехники.

Результаты. Установлено, что в классических АФНФ применяется стандартный базовый элемент, выполняющий три функции, а именно функцию формирования двух случайных величин Generate, функцию выбора пары путей Select и функцию переключения путей Switch, которые задаются одним битом запроса. Показано, что совместное использование этих функций, с одной стороны, позволяет достичь высоких характеристик АФНФ, а с другой – приводит к формированию асимметричного поведения АФНФ. С целью анализа основных характеристик АФНФ и их идеального поведения была рассмотрена новая математическая модель АФНФ, аналогичная модели случайного подбрасывания монеты. Для реализации АФНФ, функционирующих согласно предложенной модели, был разработан новый базовый элемент. Показано, что применение предложенного базового элемента позволяет строить симметричные физически неклонируемые функции (С_АФНФ), отличающиеся от классических АФНФ тем, что функции Generate, Select и Switch базового элемента выполняются независимыми его компонентами и задаются разными битами запроса.

Заключение. Предложенный подход к построению симметричных физически неклонируемых функций, основанный на реализации функций Generate, Select и Switch различными компонентами базового элемента, показал свои работоспособность и перспективность. Экспериментально подтвержден эффект улучшения характеристик подобных С_АФНФ, и в первую очередь заметного улучшения их вероятностных свойств, выраженных в равной вероятности ответов. Перспективным представляется дальнейшее развитие идей построения С_АФНФ, экспериментальное исследование их характеристик, а также анализ устойчивости к различного рода атакам, в том числе и с использованием машинного обучения.

Цели. Рассматривается проблема выбора лучших методов и программ для схемной реализации в заказных цифровых СБИС разреженных систем дизъюнктивных нормальных форм (ДНФ) полностью определенных булевых функций. Для матричных форм разреженных систем ДНФ троичная матрица, задающая элементарные конъюнкции, содержит большую долю неопределенных значений, соответствующих в алгебраической записи отсутствующим литералам булевых входных переменных, а булева матрица, задающая вхождения конъюнкций в ДНФ функций, содержит большую долю нулевых значений.

Методы. Предлагается исследовать различные методы технологически независимой логической оптимизации, выполняемой на первом этапе логического синтеза: совместную минимизацию систем функций в классе ДНФ, раздельную и совместную минимизацию в классах многоуровневых представлений в виде булевых сетей и BDD-представлений с использованием взаимно инверсных кофакторов, разбиение системы функций на подсистемы с ограниченным числом входных переменных, а также метод блочного покрытия систем ДНФ, ориентированный на минимизацию суммарной площади блоков, образующих покрытие.

Результаты. При реализации в заказных СБИС разреженных систем ДНФ булевых функций наряду с традиционными методами совместной минимизации систем функций в классе ДНФ для технологически независимой оптимизации могут применяться методы оптимизации многоуровневых представлений систем булевых функций на основе разложений Шеннона, при этом раздельная минимизация и совместная минимизация всей системы в целом оказываются менее эффективными по сравнению с блочными разбиениями и покрытиями системы ДНФ и последующей минимизацией многоуровневых представлений. Схемы, полученные в результате синтеза по минимизированным представлениям булевых сетей, чаще имеют меньшую площадь, чем схемы, полученные по минимизированным BDD-представлениям.

Заключение. Для проектирования схем заказных цифровых СБИС показана эффективность комбинированного подхода, использующего сначала программы блочного покрытия системы ДНФ с последующим применением программ минимизации многоуровневых представлений блоков в виде булевых сетей, минимизированных на основе разложений Шеннона.

Цели. Решается задача разработки алгоритма оценки абсолютного полного электронного содержания ионосферы по данным двухчастотных фазовых и дальностных спутниковых измерений для одиночной приемной станции глобальных навигационных спутниковых систем.

Методы. Для получения оценки корректируются данные фазовых измерений методами цифровой обработки сигналов, применяются и комбинируются известные формулы полного электронного содержания для фазовых и дальностных измерений, оценивается дифференциальная кодовая задержка приемной станции методом наименьших квадратов.

Результаты. Показано, что полное электронное содержание, рассчитанное по фазовым измерениям, обеспечивает высокую точность, но с точностью до неизвестной константы, а рассчитанное по дальностным измерениям позволяет получить абсолютное значение, но с большой шумовой составляющей и дифференциальной кодовой задержкой аппаратуры спутника и приемника. Разработан алгоритм оценки абсолютного полного электронного содержания ионосферы, приведены его описание и схема. Алгоритм применен для оценки полного электронного содержания за полгода наблюдений, рассчитана средняя ошибка полученной оценки.

Заключение. Разработанный алгоритм может быть использован для оценки абсолютного полного электронного содержания ионосферы для одиночной приемной станции глобальных навигационных спутниковых систем. В отличие от теоретически известных формул для фазовых и дальностных измерений в настоящей статье содержатся сведения о корректировке фазовых измерений и оценке дифференциальной кодовой задержки приемной станции. Дальнейшие исследования могут быть связаны с адаптивным подбором параметров и тестированием алгоритма для работы с наноспутниками формата CubeSat.

Цели. В исследовании ставятся цели разработать модель нелинейных рисков развития неблагоприятных исходов и оценить ее пригодность для прогнозирования в клинической практике.

Методы. Использованы методы анализа выживаемости, регрессионные статистические модели.

Результаты. Предложен практический подход к оценке нелинейных рисков развития неблагоприятных событий на примере лечения рака желудка. Предложена и исследована модель прогнозирования метахронной перитонеальной диссеминации у радикально оперированных по поводу рака желудка пациентов. Оценены риски в различные периоды наблюдения и клиническая пригодность разработанного подхода.

Заключение. В клинической онкологической практике большую роль играет не только своевременное лечение, но и предупреждение неблагоприятных исходов после окончания лечения. Индивидуализация наблюдения за пациентом после лечения снижает риски фатальных исходов, затраты на дополнительные исследования и лечение в случае прогрессирования онкозаболевания. По результатам данного исследования предлагаются решения, которые должны привести к более эффективной и качественной тактике наблюдения после проведенного лечения рака желудка, к выбору оптимальных подходов и получению клинически благоприятных исходов заболевания. Предложенный метод прогноза рисков в конечном итоге приведет к индивидуализированному ведению пациента на основании его данных.

Цели. Целью исследования являются построение и изучение использования нейронной сети прямого распространения для решения задачи классификации займа, а также проведение сравнительного анализа подхода на основе нейронной сети с существующим подходом, основанным на логистической регрессии.

Метод. На базе нейронной сети прямого распространения с использованием исторических данных по выданным займам вычисляются следующие метрики: стоимостная функция, Accuracy, Precision, Recall и мера, рассчитанная на основе значений Precision и Recall. Полиномиальные параметры и метод главных компонент применяются для определения оптимального модифицированного набора входных данных для исследуемой нейронной сети.

Результаты. Проанализировано воздействие нормализации исходных данных на конечный результат, оценено влияние количества элементов скрытого уровня на конечный результат при помощи двухэтапного метода и метода Монте-Карло, определено воздействие использования сбалансированных данных, рассчитано оптимальное граничное значение для выходного уровня рассматриваемой нейронной сети, найдена оптимальная функция активации для элементов скрытого уровня, изучено влияние увеличения количества входных показателей путем заполнения отсутствующих значений и использования полиномов разной степени, а также проанализирован на избыточность имеющийся набор входных показателей.

Заключение. По итогам исследования можно сделать вывод, что применение сети прямого распространения для решения задач классификации займа является целесообразным. В сравнении с логистической регрессией реализация решения с использованием нейронной сети прямого распространения требует больше времени и вычислительных ресурсов. Однако полученные наиболее важные значения Accuracy и меры выше, чем те, которые были рассчитаны с применением логистической регрессии [1].

Цели. В настоящее время основным источником получения информации является Интернет. Огромный объем информации, доступной в сети, делает актуальной задачу всестороннего анализа данных из открытых интернет-источников. Цель работы заключается в создании многоцелевого, модифицируемого кластера для глубокого анализа данных интернет-источников, основными задачами которого являются выявление наиболее важных публикаций в некоторой предметной области и их тематический анализ, определение лидера научного направления и тенденций развития направлений деятельности и взаимодействия групп людей.

Методы. Для решения поставленной задачи была разработана методология построения многоцелевого кластера с использованием технологий быстрого построения тематической графовой базы данных, графа знаний, методов и моделей машинного обучения для глубокого анализа данных.

Результаты. Разработана Система комплексного анализа данных тематических сайтов ИСКАД ИИ, апробированы методология быстрого построения тематической графовой базы данных и комплексная технология глубокого анализа данных интернет-источников и известных мировых сайтов.

Заключение. Создана среда информационных технологий для быстрого построения тематических графовых баз данных. Результаты применения технологии быстрого построения графовых баз данных показаны на примерах работы ИСКАД ИИ.