№ 2 (2023)

Представлена классификация и сравнительный анализ методов интеллектуального анализа системных событий для обнаружения многошаговых кибератак, представляющих собой совокупность последовательных действий одного или нескольких злоумышленников, преследующих конкретную цель вторжения. Исследованы подходы к обнаружению многошаговых кибератак на основе баз знаний, такие как экспертные правила и методы на основе сценариев (последовательностей) событий. Рассмотренные подходы анализируются по следующим критериям: метод извлечения знаний о сценариях системных событий и атак, метод представления знаний о сценариях, метод анализа событий безопасности и решаемая задача безопасности. Приводятся основные достоинства и недостатки подходов к обнаружению многошаговых кибератак, а также возможные направления исследований в данной области.

Болезнь Паркинсона является нейродегенеративным неврологическим заболеванием, прогрессирование которого можно замедлить благодаря своевременной диагностике. В связи с чем актуальна разработка простых и доступных скрининговых методов, одним из которых является анализ рукописного письма и рисунка. В статье описывается такой метод, основанный на применении нечеткого классификатора. Предложен алгоритм формирования баз нечетких правил, в котором горная кластеризация применяется после настройки параметров на конкретных данных. Для поиска параметров выбран алгоритм оптимизации Пауэлла. В качестве целевой функции используется сбалансированная точность и отношение количества правил к числу обучающих образцов. Эффективность предложенного алгоритма сравнивается с классическим алгоритмом кластеризации k-средних и алгоритмом экстремальных значений признаков классов.

В статье рассмотрена проблема синтеза поведения мобильной робототехнической платформы с манипулятором при решении задач в человеко-ориентированной среде. Представлена архитектура системы управления, которая оригинальным образом интегрирует модули, отвечающие за картирование среды, локализацию робототехнической системы на карте, планирование пути мобильной платформы между заданными точками, управление движением по спланированному пути, распознавание объектов на данных сенсоров и управление манипулятором при взаимодействии с распознанными объектами. Вышеуказанные компоненты реализованы для модельной задачи обеспечения мобильности робототехнической системы в многоэтажном офисном здании, оснащенном лифтами. В ходе экспериментов реализованная совокупность компонентов позволила реальной робототехнической системе использовать лифт офисного здания.

Рассмотрены проблемы теоретического и методологического характера, возникающие при организации мониторинга эмоциональных реакций пользователей социальных сетей средствами автоматического анализа текста. Проанализированы сложности, сопровождающие деятельность мониторинга на уровне мотивирования, целеполагания и выбора метода определения маркеров эмоциональности. Исследованы проблемы определения критериев выборки для исследований эмоциональных реакций пользователей в рамках сообществ и больших групп, учета текстовых и внетекстовых параметров. Обозначены трудности интепретируемости данных набора психолингвистических признаков на основе машинного обучения и вопросы о применимости построенного на обучающем корпусе классификатора к текстам из разных предметных областей.

Рассматриваются вопросы применения параболы и ее ветвей как нелинейности, расширяющей логические возможности искусственных нейронов. В частности, обусловлена применимость ветвей параболы для построения s-образной функции активации, пригодной для настройки нейронной сети методом обратного распространения ошибки. Продемонстрирована реализация функции XOR на двух и трех нейронах с применением предложенного подхода. Основное преимущество параболы перед сигмоидом – более простая реализация, что ускоряет работу искусственных нейронных сетей.

Двадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2022) проходила в Москве, 21-23 декабря 2022 г. Соорганизаторами конференции являлись Российская ассоциация искусственного интеллекта, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН (ФИЦ ИУ РАН), Национальный исследовательский университет «МЭИ». Сопредседатели конференции: академик РАН И. А Соколов (ФИЦ ИУ РАН) и профессор Н. Д. Рогалёв (НИУ «МЭИ»). В пленарных докладах и на заседаниях секций были представлены различные направления и приложения искусственного интеллекта.