Електронний архів

Національного університету "Львівська політехніка"

Архів зберігає опубліковані наукові матеріали переважно працівників Університету. Також доступна можливість "самоархівування"

 

Communities in DSpace

Select a community to browse its collections.

Now showing 1 - 3 of 3

Recent Submissions

Item
Матрична факторизація великих даних у промислових системах
(Видавництво Львівської політехніки, 2022-02-28) Гордійчук-Бублівська, О. В.; Фабрі, Л. П.; Hordiichuk-Bublivska, O. V.; Fabri, L. P.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
Створення нових технологій та їх впровадження в різні сфери зумовило потребу оброблення та зберігання великих обсягів даних. В промислових системах модернізація означає використання великої кількості розумних пристроїв, що виконують спеціалізовані функції, а зібрані дані використовують для управління системою та автоматизації виробничих процесів. В роботі визначено основні характеристики розумних промислових систем. Проаналізовано концепцію Промислового Інтернету речей (англ. Industrial Internet of Things, IIoT) та актуальність проблеми модернізації висобництва. Досліджено проблеми оброблення великих даних в системах Промислового Інтернету речей. Розглянуто використання рекомендаційних систем для швидкого знаходження взаємозв'язків між користувачами та послугами виробництва. Проаналізовано використання алгоритмів матричної факторизації SVD (англ. Singular-Value Decomposition) та FunkSVD для оброблення розріджених матриць даних. Проведено моделювання роботи запропонованих алгоритмів і визначено переваги FunkSVD для роботи з розрідженими даними. Встановлено, що алгоритм FunkSVD опрацьовує дані за меншу тривалість часу, ніж SVD, але це не впливає на точність результату. З'ясовано, що SVD також є складнішим у реалізації та вимагає більше обчислювальних ресурсів. Удосконалено алгоритм FunkSVD для покращення ефективності оброблення великих масивів інформації так, що використовують менше даних для формування рекомендацій. Встановлено, що модифікований метод працює швидше за звичайний, проте зберігає високу точність обчислень, що є важливим для роботи в рекомендаційних системах. Виявлено можливість надавати рекомендації користувачам промислових систем за коротший поміжок часу, в такий спосіб покращуючи їх актуальність. Запропоновано продовжувати досліження для знаходження оптимальних параметрів алгоритму FunkSVD.
Item
Моделі та засоби автоматизованої системи дослідження трафіку комп'ютерних мереж з використанням фільтра пакетів Берклі
(Видавництво Львівської політехніки, 2022-02-28) Цмоць, І. Г.; Теслюк, С. В.; Tsmots, I. G.; Tesliuk, S. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
В роботі запропоновано використати інструмент Linux – фільтр пакетів Берклі (англ. Berkeley Packet Filter) для автоматизації дослідження трафіку в комп'ютерних мережах. Розроблено структуру програмного засобу, яка базується на модульному принципі, що дає змогу швидко вдосконалювати та модернізувати систему. Побудовано основні алгоритми функціонування програмного засобу, а саме: алгоритм опрацювання мережевого пакету з використанням фільтра пакетів Берклі та алгоритму функціонування програмного засобу із користувацького простору для завантаження Berkeley Packet Filter та налаштування комунікації із нею. Розроблено моделі дослідження динаміки функціонування програмного засобу, яка базується на теорії мереж Петрі. Внаслідок застосування моделей в процесі розроблення програмного засобу на підставі мереж Петрі – система працює коректно, а усі стани досяжні, тупики відсутні. Побудована імітаційна модель застосування інструмента Berkeley Packet Filter для автоматизації дослідження трафіку комп'ютерних мереж та розроблено скрипт для тестування розробленого програмного засобу. Розроблено програмне забезпечення системи моніторингу трафіку комп'ютерної мережі з використанням фільтра пакетів Берклі, яке використовує мови С, С++ та Python, що забезпечує збір, збереження опрацювання даних трафіку комп'ютерної мережі та подання результатів дослідження у формі зручній для користувача. Наведено результати тестування трафіку в комп'ютерних мережах в різних режимах нормального функціонування та при DDoS-атаках. Зокрема, приклад вихідних даних на боковій панелі із статистикою мережевого трафіку за тривалий період часу, приклад результатів з параметрами різкого скачка мережевого трафіку та приклад попереджувального повідомлення, який видасть програмний засіб на боковій панелі.
Item
Комбінаторна оптимізація систем нейромережевого криптографічного захисту даних
(Видавництво Львівської політехніки, 2022-02-28) Різник, В. В.; Riznyk, V. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
Розглядається проблема підвищення надійності криптографічного захисту даних в нейромережевих системах з гнучким налаштуванням для забезпечення можливості шифрування (дешифрування) та пересилання повідомлень за допомогою використання сучасних методів комбінаторної оптимізації. В основу комбінаторної оптимізації покладено принцип оптимальних структурних відношень, суть якого полягає в досягненні максимальної різноманітності системи за встановлених обмежень на число структурних елементів і їх взаємного розміщення в просторі-часі. Запропоновано використати для нейромережевого захисту даних сигнально-кодові послідовності, які характеризуються високою завадостійкістю і низьким рівнем функції автокореляції. Здійснено порівняльний аналіз запропонованих послідовностей з класичними кодами. Встановлено взаємозв'язок між інформаційними параметрами оптимізованих сигнально-кодових послідовностей, за яких мінімізується значення функції автокореляції таких послідовностей та досягається їх максимальна коректувальна спроможність. Для криптографічного шифрування (дешифрування) даних запропоновано використати кодові послідовності, в яких кількість різнойменних бінарних символів відрізняються між собою не більше, ніж на один символ, що дає змогу мінімізувати значення функції автокореляції кодованого сигналу при фіксованій розрядності кодових послідовностей. Окреслено можливість формування шифрування (дешифрування) повідомлень шляхом використання різного виду оптимізованих сигнально-кодових послідовностей залежно від поставлених вимог до функціонування системи нейромережевого криптографічного захисту даних за конкретних умов забезпечення необхідної надійності охорони зашифрованих повідомлень з урахуванням обмежень на тривалість надсилання та рівня шумів в каналах зв'язку.
Item
Multi-thread parallelizing of cell characteristics of biomedical images
(Видавництво Львівської політехніки, 2022-02-28) Піцун, О. Й.; Pitsun, O. Yo.; Західноукраїнський національний університет; West Ukrainian National University
Запропоновано підхід до розпаралелення процесу обчислення кількісних характеристик ядер клітин на біомедичних зображеннях (цитологічних, гістологічних, імуногістохімічних), що дасть змогу пришвидшити процес постановки діагнозу. Для постановки діагнозу використовують сучасні методи і засоби інтелектуального аналізу даних, складовою частиною якого є класифікація даних. При використанні згорткових нейронних мереж вхідними даними для їх класифікації є зображення у форматі *.jpg, *.png, *.bmp та ін. Альтернативні алгоритми та засоби оброблення даних здебільшого вимагають наявності кількісних характеристик. У випадку використання біомедичних зображень кількісними характеристиками є площа, периметр, окружність, довжина головної та бічної осі ядра клітин. Площа та інші характеристики ядер клітин характеризують нормальний стан або наявність патології. Розпаралелення процесу обчислення характеристик біомедичних зображень реалізовано на підставі алгоритмів комп'ютерного зору для виділення необхідних об'єктів і засобів програмного розпаралелення задач на рівні потоків для пришвидшення процесу обчислення характеристик ядра клітин. Підхід полягає у програмному розпаралеленні на рівні потоків незалежних задач обчислення кількісних характеристик ядер клітин з використанням Executor framework. Встановлено, що наявні системи автоматизованої мікроскопії та системи діагностування на підставі зображень не володіють наявністю великої кількості характеристик ядер клітин та не мають механізмів до розпаралелення процесу їх обчислення. Запропонований підхід дає змогу пришвидшити процес обчислення кількісних характеристик ядер клітин на 25 %. Актуальність задачі розпаралелення обумовлена потребою опрацювання великого обсягу даних для подальшої їх редукції та класифікації. Розпаралелення на рівні потоків дає змогу збільшити швидкість опрацювання зображень та не вимагає наявності спеціалізованого апаратного забезпечення.
Item
Моделі та засоби відлагодження й тестування мобільних систем для нейроподібного криптографічного захисту й передачі даних
(Видавництво Львівської політехніки, 2022-02-28) Цмоць, І. Г.; Теслюк, В. М.; Опотяк, Ю. В.; Піх, І. В.; Tsmots, I. G.; Teslyuk, V. M.; Opotiak, Yu. V.; Pikh, I. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
Визначено потребу забезпечення криптографічного захисту та завадостійкості при передачі даних і команд управління за допомогою мобільних робототехнічних платформ, важливість врахування обмеження щодо габаритів, енергоспоживання та продуктивності. З'ясовано, що одним із шляхів забезпечення вимог криптографічного захисту даних є використання нейроподібних мереж. Їхня особливість в можливості наперед обчислити вагові коефіцієнти, які будуть використані при шифруванні/дешифруванні даних. Запропоновано при нейроподібному шифруванні/дешифруванні даних генерувати ключ з урахуванням архітектури нейроподібної мережі (кількості нейронів, кількості входів і їх розрядності), матриці вагових коефіцієнтів і таблиці для маскування. Визначено, що нейроподібна мережа з наперед обчисленими ваговими коефіцієнтами дає змогу використати таблично-алгоритмічний метод при шифруванні/дешифруванні даних, який ґрунтується на операціях зчитування з пам'яті, додавання та зсуву. Проаналізовано обмеження щодо габаритів, енергоспоживання та продуктивності, які під час реалізації можна подолати шляхом використання універсального процесорного ядра, доповненого спеціалізованими апаратними засобами (ПЛІС), що реалізують нейроподібні елементи, а сумісне використання програмних і ПЛІС забезпечує ефективну реалізацію алгоритмів нейроподібного шифрування/дешифрування даних і команд управління. Представлено моделі та засоби для відлагодження й тестування нейроподібної криптографічної системи. Розроблено модель попередніх налаштувань системи нейроподібного шифрування даних, основними компонентами якої є формувач архітектури нейроподібної мережі, обчислювач матриць вагових коефіцієнтів і обчислювач таблиць макрочасткових добутків. Розроблено модель процесу нейроподібного шифрування з використанням таблично-алгоритмічного методу, основними компонентами якої є перетворювач повідомлення, формувач адреси зчитування з таблиць, N таблиць макрочасткових добутків, N суматорів і комутатор, реалізація якої забезпечує тестування системи криптографічного захисту й передачі даних (СКЗПД) у реальному часі. Розроблено моделі тестування та відлагодження блоків шифрування (дешифрування), кодування (декодування), маскування (демаскування) даних, які за рахунок використання еталонних значень для порівняння забезпечують підвищення якості тестування та відлагодження СКЗПД. Розроблено СКЗПД, яка внаслідок динамічної зміни типу архітектури нейроподібної мережі (НПМ) та значень вагових коефіцієнтів (ВК), кодів маски та баркероподібного коду (БПК) забезпечує підвищення криптостійкості процедури передачі даних. Запропоновано динамічну зміну архітектури НПМ (значення ВК), маски та БПК, що сприяє підвищенню криптостійкості СКЗПД загалом. Виконано тестування імітаційної моделі на прикладі передачі повідомлень для різних конфігурацій СКЗПД.