Аннотация: Предмет исследования – методика разбиения дизассемблированного кода на логические блоки в автоматическом режиме, поиск уязвимостей программного обеспечения без использования исходного кода (с использованием бинарного файла либо его эквивалента, полученного реверс-инжинирингом).
Объектом исследования являются существующие анализаторы кода и особенности их функционала.
Целью исследования является рассмотреть возможность разбиения дизассемблированного кода на логические блоки в автоматическом режиме и некоторые связанные с этим возможные сложности.
Постановка проблемы. Сложность анализа больших программных продуктов на уровне машинного кода обуславливает необходимость автоматизации данного процесса. Методология исследования основана на сочетании теоретического и эмпирического подходов с применением методов статического и динамического анализа, сравнения, обобщения, алгоритмизации, моделировании, синтеза. Ключевые выводы. Разбиение кода на блоки путем последовательного в режиме «строчка за строчкой» анализа машинного кода в некоторых случаях может привести к неверной интерпретации. Кроме того, анализ кода согласно выводам функций так же не гарантирует правильности определения границ функций. Однако в целом матричный метод может быть применен для анализа зависимостей функций по выделенным таким образом блокам кода.
Научная новизна связана с определением автором перспективных векторов исследования программного кода на уязвимости, обоснованием подхода (построение матрицы переходов из целочисленных значений), который может являться начальной стадией подготовки к автоматизированному анализу дизассемблированного кода.

Ключевые слова: Информационная безопасность, Уязвимости, Анализ кода, Дизассемблирование, Компилятор FASM, Утилита IDA Pro, Матрица смежности, Матричный метод, Блоки кода, Алгоритм построения матрицы

Библиография:
Козачок А. В., Кочетков Е. В. Обоснование возможности применения верификации программ для обнаружения вредоносного кода. // Вопросы кибербезопасности. — 2016. — Bып. 3(16). — С. 25–32. ISSN 2311-3456.
Падарян В. А. Автоматизированный метод построения эксплойтов для уязвимости переполнения буфера на стеке / В. А Падарян, В. В. Каушан, А. Н. Федотов // Труды института системного программирования РАН. — 2014. — Т. 26. — № 6. — С. 127–144. ISSN 2079-8156.
Метод поиска уязвимости форматной строки / И. А. Вахрушев [и др.] // Труды института системного программирования РАН. — 2015. — Т. 27. — № 4. — С. 23-34. ISSN 2079-8156. DOI: 10.15514/ISPRAS-2015-27(4)-2
Федотов А. Н. Метод оценки эксплуатируемости программных дефектов // Труды института системного программирования РАН. — 2016. — Т. 28. — № 4. — С. 137–148. ISSN 2079-8156. DOI: 10.15514/ISPRAS-2016-28(4)-8.
Непомнящих А. В., Куликов Г. В., Соснин Ю. В., Нащёкин П. А. Методы оценивания защищенности информации в автоматизированных системах от несанкцио

Аннотация: В статье предложен подход к прогнозированию групп временных рядов с применением технологий кластерного анализа и принципов многоцелевой оптимизации. Разработано описание временных рядов – центроидов кластеров с использованием моделей прогнозирования на основе строго бинарных деревьев и многоцелевого модифицированного алгоритма клонального отбора, при реализации которого в процесс отбора лучших моделей прогнозирования вовлечены два показателя качества моделей: показатель аффинитета, основанный на расчете средней относительной ошибки прогнозирования, и показатель несовпадения тенденций. Учет двух показателей качества модели прогнозирования реализован с использованием принципов Парето-доминирования, применяемых при формировании новых популяций моделей прогнозирования в многоцелевом модифицированном алгоритме клонального отбора.В рамках решения задачи многоцелевой оптимизации при формировании новой популяции моделей прогнозирования для поддержания ее высокого разнообразия предложено учитывать значения расстояния скученности моделей прогнозирования. Показана перспективность применения общих моделей прогнозирования, формируемых на основе строго бинарных деревьев,для прогнозирования временных рядов, входящих в один кластер. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие эффективность предложенного подхода к краткосрочному и среднесрочному прогнозированию групп временных рядов в рамках решения задачи многоцелевой оптимизации.

Ключевые слова: временной ряд, модель прогнозирования, строго бинарное дерево, алгоритм клонального отбора, многоцелевая оптимизация, показатель аффинитета, показатель несовпадения тенденций, средняя относительная ошибка, Парето-доминирование, расстояние скученности

Библиография:
Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов. Москва: Мир. 1976. 756 с.
Белов В.В. Проблемы факторного прогнозирования социально-экономических показателей // Вестник Московского государственного университета приборостроения и информатики. 2005. № 2. С. 116–122.
Терехов А.А. Идентификация статистического материала и консолидация временных рядов // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2009. № 27. С. 62–70.
Петрушин В.Н., Рытиков Г.О. Формализация временного ряда методом двойного сглаживания // Cloud of Science. 2014. Т. 1.№ 2. С. 230–238.
Демидова Л. А. Разработка однофакторных нечетких моделей для анализа тенденций временных рядов с использованием генетического алгоритма // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2007. № 52-2. С. 156–164.
Demidova L.A. Genetic Algorithm For Optimal Parameters Search In The One-Factor Forecasting Model Based On Continuous Type-2 Fuzzy Sets // Automation and Remote Control. 2013. Т. 74. № 2. С. 313–320.
Паклин Н.Б. Бизнес-аналит

Аннотация: В качестве исходных данных используются таблицы истинности трехмерных функций двоичной, троичной и смешанных логик. Вычисление значений логических функций производится с помощью: геометрических интерпретаций, дизъюнктивных / конъюнктивных нормальных форм (ДНФ / КНФ), неполносвязанных искусственных нейронных сетей (ИНС) и персептронов со скрытым слоем. Подробно рассматриваются промежуточные результаты вычислений всеми приведенными способами. Изучаются свойства функций смешанных логик: двоично – троичной и 3 – 2 логики, в одномерном, двух и трехмерном случаях. Приводятся взаимно эквивалентные реализации логических функций в виде ДНФ и неполносвязанной нейронной сети. Осуществлена замена непрерывной функции активации на троичную пороговую. В исследовании используются методы построения ДНФ, прямой синтез матриц весов ИНС, персептрон обучается с помощью алгоритма Back Propagation, часть выводов формулируется по законам математической индукции. В работе показано, что:
1. минимизация количества нейронов в скрытом слое персептрона, в неявном виде, приводит к использованию многозначных логик;
2. некоторые функции двоично – троичной логики можно использовать для формирования дизъюнктивных форм;
3. существует взаимно однозначный способ преобразования ДНФ в ИНС и обратно;
4. в одномерной 3 – 2 логике имеется всего 8 функций и все они перечислены;
5. предложенная структура ИНС может реализовывать любую функцию троичной логики произвольной мерности.

Ключевые слова: проблема XOR, персептрон, разделяющая гиперплоскость, функция активации, совершенная дизъюнктивная форма, двоично-троичная логика, 3-2 логика, троичная логика, обучение нейронной сети, алгоритм Back Propagation

Библиография:
Кодд Э. Ф. Расширение реляционной модели для лучшего отражения семантики. // СУБД, 1996, №2. С. 141-160.
Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. Москва. Вильямс. 2000. 848 с.
URL: http://dit.ipg.pt./MBP
Гиниятуллин В.М. Моделирование логических функций в нейросетевом базисе. // Нефтегазовое дело, 2008 № 1 C. 35-43.
URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Троичные_функции

Аннотация: В проектной деятельности, связанной с созданием сложных технических объектов, применяются средства автоматизации проектирования. Процесс проектирования представляется различными моделями в зависимости от целей применения этих моделей, принятых форм или правил их построения. Концепция формального представления процесса проектирования, описанная в работах Иошикавы, получила дальнейшее развитие в теории автоматизированного проектирования. В процессе проектирования выделяют этапы, проектные процедуры и проектные операции. Этапы состоят из проектных процедур, каждая из которых, в свою очередь включает ряд проектных операций. Проектная операция представляет собой отдельный шаг при проектировании. Каждая проектная процеду-ра завершается проектным решением. В практике проектного управле-ния используются сетевые модели, которые являются организационным инструментом управления проектом. Основными элементами сетевой модели являются: работа, событие и путь. В модели сетевой график, комплекс проектных процедур изображается в виде ориентированного графа, отражающего его логическую последовательность, взаимосвязь и длительность. Диаграмма Ганта является самым наглядным способом представления проектного графика.

Ключевые слова: ориентированный граф, сетевая модель, проект, автоматизированное проектирование, маршрут проектирования, управление проектами, САПР, проектная деятельность, диаграмма Ганта, этапы проектирования

Библиография:
Горячев, А. А. Инструментальные средства работы над проектами в САПР: Учеб. Пособие / А. А. Горячев, А. В. Горячев, Н. Е. Новакова.-СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2011. – 72 с.
Новакова Н.Е. Онтология управления знаниями в проектной деятельности / Н. Е. Новакова // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», – 2006. – № 3.– C. 8-15.
Новакова, Н. Е. Модели и методы принятия проектных решений в сложноструктурированных предметных областях / Н. Е. Новакова.-СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2010. 168 с.
Стрельников Ю. Н. Обобщение типовых проектных процедур, выполняемых в САПР / Ю. Н. Стрельников // Автоматизированное проектирование в радиоэлектронике и приборостроении: Межвуз. сб. науч.тр. /Ленингр.электротехн. ин-т им. В. И. Ульянова (Ленина). – Л.: 1989.-C.11-I7.
Joshikawa, H. General design theory and artificial intelligence / Joshikawa, H. / Artificial Intelligence in Manufacturing. Key to Integration?-1987. P. 35-61
Норенков, И. П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. /

Аннотация: В работе представлен компонент и заголовочные модули, написанные на языке Object Pascal, обеспечивающие простое подключение функций и процедур таких библиотек численного решения задач линей-ной алгебры как BLAS, LAPACK, ARPACK и др., написанных на языке FORTRAN. Использование этих библиотек в современных языках программирования, например в C++ или Object Pascal, сталкивается с существенными проблемами, связанными с методами передачи параметров в подпрограммы, а также со способом представления массивов в оперативной памяти. Более серьезной проблемой является нумерация элементов с 1, принятая в FORTRAN. В Object Pascal учет этого условия может потребовать тщательного анализа и модификации алгоритма решения задачи. Это существенно увеличивает трудоемкость программирования и ведет к появлению скрытых, трудно обнаруживаемых алгоритмических ошибок. Для обеспечения прозрачного обращения к подпрограммам FORTRAN-библиотек из программ на языке Object Pascal среды Delphi разработаны два класса объектов для представления одномерных массивов TVector и двумерных массивов - TMatrix.

Ключевые слова: fortran, библиотеки, линейная алгебра, delphi, Object Pascal, TVector, TMatrix, программирование, алгоритм, подпрограмма

Библиография:
www.netlib.org/lapack
http://www.caam.rice.edu/software/ARPACK/