№ 6 2021

Номер сформирован 25 декабря 2021 г.
Данные в РИНЦ переданы 25 декабря 2021 г.

• Леонтьев А. С.
  Математические модели процессов управления маловысотным полетом летательного аппарата с учетом местоположения средств противовоздушной обороны противника
  A. S. Leontyev
  Mathematical models of control processes for an aircraft low-altitude flight taking into account the location of enemy air defense means
• Аннотация / Abstract
  • Актуальность. Выполнение маловысотного полета летательным аппаратом в боевых условиях является одним из наиболее эффективных и в то же время сложных тактических приемов, сопровождающихся высокой вероятностью потерь, вызванных влиянием различного рода носителей опасности. Наибольшее влияние в таких условиях оказывает близость земли и наличие средств противовоздушной обороны противника. Современные средства обеспечения маловысотного полета не в полной мере отвечают требованиям безопасности полетов. Эффективным средством устранения указанного недостатка могут служить бортовые системы обеспечения безопасности полета. Целью работы является разработка для бортовой системы обеспечения безопасности полета математических моделей выполнения маловысотного полета летательным аппаратом военного назначения с учетом расположения на местности средств противовоздушной обороны противника. Результаты и их новизна. В статье предложены математические модели процесса управления летательным аппаратом для формирования в пространстве выполнения полетного задания коридора безопасности маловысотного полета. Коридор безопасности формируется в продольном канале управления, где верхняя граница коридора определяется зоной обнаружения противовоздушной обороны противника, а нижняя – рельефом местности. Границы коридора определяют оптимальную опорную траекторию маловысотного полета, отклонение от которой позволяет ввести количественную оценку опасности текущей полетной ситуации. Новизной предложенных моделей в области управления маловысотным полетом летательного аппарата, отличающей их от известных, является учет в качестве факторов опасности, определяющих оптимальную опорную траекторию маловысотного полета, характера рельефа местности, местоположения и зон обнаружения средств противовоздушной обороны противника. Учет противовоздушной обороны формализуется в виде зон опасности в пространстве выполнения полетного задания, полученных аппроксимацией нижней границы радиолокационного поля поверхностями второго порядка, при этом построение верхней границы коридора безопасности определяется сечением этой зоны плоскостью выполнения полетного задания. Нижняя граница аппроксимируется кривой псевдорельефа сформированной по цифровой карте рельефа с учетом минимально допустимой высоты полета и влияния погрешностей позиционирования и управления. Практическая значимость. Разработанные математические модели позволяют обеспечить реализацию методов адаптивного управления на основе оценки опасности полетной ситуации в бортовой системе обеспечения безопасности полета, что позволит исключить непреднамеренное приближение к границам опасности, обеспечит раннее предупреждение о возможном обнаружении средствами противовоздушной обороны противника или приближении к минимально возможной высоте полета по условиям безопасности, а при достижении критического уровня опасности – обеспечит принятие решения на дальнейшее продолжение полета, вплоть до отказа от выполнения полетного задания. Результаты работы также могут быть применимы для разработки алгоритмов автоматического управления маловысотным полетом как пилотируемых, так и беспилотных летательных аппаратов, включая крылатые ракеты.
  • Relevance. Performing a low-altitude flight of an aircraft in combat conditions is one of the most effective and at the same time complex tactics accompanied by a high probability of losses caused by the influence of various types of hazard carriers. The greatest influence in such conditions is exerted by the proximity of the land and the availability of enemy air defense systems. Modern means of ensuring low-altitude flight do not fully meet the requirements of flight safety. On-board flight safety systems can be an effective means of this drawback eliminating. The aim of the work is to develop mathematical models for the on-board flight safety system for performing a low-altitude flight by a military aircraft taking into account the location of the enemy air defense means on the ground. Results and their novelty. The article proposes mathematical models of the aircraft control process for the formation of a low-altitude flight safety corridor in the space of the flight task. The safety corridor is formed in the longitudinal control channel where the corridor upper border of is determined by the detection zone of the enemy's air defense, and the lower one is determined by the terrain. The corridor boundaries determine the optimal low-altitude flight reference trajectory, the deviation from which allows one to enter a quantitative assessment of the current flight situation danger. The novelty of the proposed models in the field of an aircraft low-altitude flight control, which distinguishes them from the known ones, is that they take into account the nature of the terrain, the location and detection zones of enemy air defense systems as factors of danger determining the optimal reference trajectory of low-altitude flight. Air defense accounting is formalized in the form of danger zones in the space of the flight task obtained by approximating the lower boundary of the radar field with second-order surfaces, while the construction of the safety corridor upper boundary is determined by the section of this zone by the flight task plane. The lower boundary is approximated by a pseudo-relief curve formed from a digital elevation map taking into account the minimum allowable flight altitude and the influence of positioning and control errors. Practical significance. The developed mathematical models make it possible to ensure the implementation of adaptive control methods based on the flight situation danger assessment in the on-board flight safety system, which will allow to exclude unintentional approach to the danger boundaries, provide early warning of possible detection by enemy air defense means or approaching the minimum possible flight altitude under the safety conditions, and upon reaching a critical level of danger it will ensure a decision on the further continuation of the flight up to and including refusal to perform the flight mission. The results of the work can also be applied to the development of automatic control algorithms of low-altitude flight for both manned and unmanned aerial vehicles including cruise missiles.
• Ключевые слова / Key words
  • математическая модель, оценка опасности полетной ситуации, маловысотный полет, модель рельефа, модель коридора безопасности, безопасность полета, граница опасности, адаптивное управление, цифровая карта высот рельефа местности
  • mathematical model, a flight situation hazard assessment, low-altitude flight, terrain model, safety corridor model, flight safety, hazard boundary, adaptive control, digital elevation map of terrain
• Ссылка на статью / Reference
  • Леонтьев А. С. Математические модели процессов управления маловысотным полетом летательного аппарата с учетом местоположения средств противовоздушной обороны противника // Системы управления, связи и безопасности. 2021. №6. С. 8-29. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-8-29.
  • Leontyev A. S. Mathematical models of control processes for an aircraft low-altitude flight taking into account the location of enemy air defense means. Systems of Control, Communication and Security, 2021, no. 6, pp. 8-29. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-8-29 (in Russian).

• Тушканова О. Н.
  Выявление потенциально вредоносных постов в социальных сетях с помощью обучения на основе положительных и неразмеченных текстовых данных
  O. N. Tushkanova
  Identification of potentially malicious posts on social networks using positive and unlabeled learning on text data
• Аннотация / Abstract
  • Постановка задачи: быстрый рост аудитории социальных сетей, а также невозможность качественной ручной модерации их контента требуют разработки автоматических методов выявления потенциально вредоносной информации, основанных на машинном обучении, для защиты уязвимых групп населения от такой информации. Распространенным методом выявления потенциально вредоносных текстов в социальных сетях является классификация, однако известные алгоритмы, основанные на применении классической классификации, часто не демонстрируют достаточной стабильности и точности при наличии ложноотрицательных примеров в обучающей выборке. Целью работы является оценка применимости подхода к машинному обучению на основе положительных и неразмеченных данных в задаче выявления вредоносных постов в социальных сетях и разработка алгоритма, реализующего этого подход, для повышения точности идентификации вредоносных текстов. Используемые методы: в разработанном алгоритме предлагается использовать метод машинного обучения классификаторов на основе положительных и неразмеченных данных, а также подход многоклассовой классификации. Новизна: элементами новизны представленного решения является объединение подхода к обучению классификатора на основе положительных и неразмеченных данных и классического многоклассового классификатора в рамках разработанного алгоритма. Результат: обоснована целесообразность применения подходов к машинному обучению на основе положительных и неразмеченных данных в задаче выявления текстов, содержащих потенциально вредоносную информацию, и рассмотрены особенности некоторых таких подходов. Предложен алгоритм выявления потенциально вредоносных постов в социальных сетях с помощью машинного обучения на основе положительных и неразмеченных на текстовых данных и многоклассовой классификации. Представлен сценарий и результаты экспериментального исследования предложенного алгоритма на выборке текстовых постов социальной сети Вконтакте. Показано, что разработанный алгоритм работает стабильнее (с точки зрения оценок точности) традиционного подхода многоклассовой классификации при наличии ложноотрицительных примеров в обучающих данных. Практическая значимость: результаты исследования использованы при разработке системы выявления вредоносного контента в социальных сетях. Предложенный подход позволяет повысить точность классификации вредоносных текстов при наличии в обучающих данных ложноотрицательных примеров.
  • Purpose. The rapid growth of social networks audience and the lack of the possibility of high-quality manual content moderation require the development of automatic methods for detecting potentially malicious information based on machine learning to protect vulnerable groups from this information. A standard method of identifying potentially malicious texts in social networks is classical classification. However, well-known algorithms based on classical classification often do not demonstrate sufficient stability and accuracy in the presence of false negative examples in the training sample. The paper aims to assess the applicability of the machine learning approach based on positive and unlabeled training within the task of identifying malicious posts in social networks and develop an algorithm implementing this approach to improve the accuracy of malicious texts detection. Methods: in the developed algorithm, it is proposed to use machine learning based on positive and unlabeled classifiers training and the multiclass classification approach. Novelty: the novelty elements of the presented solution are the combination of an approach to training a classifier based on positive and unlabeled data and a classical multiclass classifier within the framework of an algorithm for solving the problem. Result: the expediency of applying approaches to machine learning based on positive and unlabeled data in the task of identifying texts containing potentially malicious information is substantiated, and the features of some such approaches are considered. An algorithm for identifying potentially malicious posts in social networks using machine learning based on positive and unlabeled text data and multiclass classification is proposed. The design and results of an experimental study of the proposed algorithm on a sample of the Vkontakte social network text posts are presented. It is shown that the developed algorithm works more stable (in terms of accuracy) than the traditional multiclass classification approach when false negative examples are in the training data. Practical relevance: the results of the study were used in the development of a system for detecting malicious content in social networks. The proposed approach makes it possible to increase the classification accuracy of malicious texts when false negative examples are in the training data.
• Ключевые слова / Key words
  • машинное обучение, PU-обучение, многоклассовая классификация, вредоносная информация, социальная сеть
  • machine learning, PU-learning, multiclass classification, malicious information, social network
• Ссылка на статью / Reference
  • Тушканова О. Н. Выявление потенциально вредоносных постов в социальных сетях с помощью обучения на основе положительных и неразмеченных текстовых данных // Системы управления, связи и безопасности. 2021. №6. С. 30-52. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-30-52.
  • Tushkanova O. N. Identification of potentially malicious posts on social networks using positive and unlabeled learning on text data. Systems of Control, Communication and Security, 2021, no. 6, pp. 30-52. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-30-52 (in Russian).

---

• Федорченко Е. В., Новикова Е. С., Гайфулина Д. А., Котенко И. В.
  Построение профиля атакующего на основе анализа сетевого трафика в критических инфраструктурах
  E. V. Fedorchenko, E. S. Novikova, D. A. Gaifulina, I. V. Kotenko
  Attacker profiling based on the network traffic analysis
• Аннотация / Abstract
  • Постановка задачи: модель атакующего является одной из ключевых моделей, применяемых в задачах анализа информационной безопасности, а ее определение является актуальной задачей. Известные способы определения модели атакующего не позволяют связать его верхнеуровневые абстрактные характеристики, определяемые стандартами, и низкоуровневые параметры, собираемые системами мониторинга и анализа информационной безопасности. Целью работы является определение модели атакующего при помощи набора низкоуровневых атрибутов, вычисляемых на основе журналов событий и сетевого трафика для анализа информационной безопасности критических инфраструктур. Используемые методы: для определения набора атрибутов, и связи верхнеуровневых атрибутов с низкоуровневыми, использовались методы системного анализа. Для проверки корректности отображения низкоуровневых атрибутов на верхнеуровневые использовались методы анализа данных, а именно, методы кластеризации, включая алгоритмы t-SNE, многомерного шкалирования и метод k-средних. Новизна. Новизна работы заключается в предложенной модели атакующего и методах определения ее параметров. Также к элементам новизны относится предложенная классификация параметров (атрибутов). Результат: в статье предложена классификация атрибутов атакующего. Вводится формальная модель атакующего, объединяющая низкоуровневые атрибуты, значения которых вычисляются на основе данных, получаемых из сетевого трафика, и верхнеуровневые характеристики атакующего. Проведенные эксперименты показывают, что выбранные атрибуты применимы для профилирования атакующего. В будущих исследованиях планируется провести дополнительные эксперименты и разработать методики анализа информационной безопасности, использующие предложенную модель атакующего. Практическая значимость: разработанная модель атакующего может использоваться в рамках систем мониторинга и анализа информационной безопасности в критических инфраструктурах для прогнозирования поведения атакующего и оптимизации выбора мер реагирования на инциденты, а также сбора информации об атакующем. Также она может использоваться при расследовании инцидентов безопасности.
  • Problem statement. The attacker's model is one of the key models used in the tasks of information security analysis, and its specification is a relevant task. The known methods of the attacker’s model determination do not allow connecting his/her high-level abstract characteristics defined by the standards and low-level characteristics collected by information security monitoring and analysis systems. Purpose. The purpose of the research is to determine the attacker's model using a set of low-level attributes calculated on the basis of network traffic. Methods. To determine the set of attributes, and the relationship of high-level attributes with low-level ones, the methods of system analysis were used. To check the correctness of the mapping of low-level attributes to high-level ones, data analysis methods were used, namely, clustering methods, including t-SNE algorithms, multidimensional scaling, and the k-means method. Novelty. The novelty of the research lies in the proposed attacker model and methods for determining its parameters. Also, the proposed classification of attributes belongs to the elements of novelty. Results. The paper proposes a classification of the attacker's attributes. A formal attacker model is introduced that combines low-level attributes, the values of which are calculated based on data obtained from the network traffic, and the high-level characteristics of the attacker. Experiments have shown that the selected attributes are applicable to profiling an attacker. In future research, it is planned to conduct additional experiments and develop methods for analyzing information security using the proposed attacker model. Practical relevance. The developed attacker model can be used within the framework of information security monitoring and analysis systems to forecast the attacker's behavior and optimize the selection of incident response measures. It can also be used in the investigation of security incidents.
• Ключевые слова / Key words
  • модель атакующего, профилирование атакующего, атрибуты, сетевой трафик, информационная безопасность, анализ данных, критические инфраструктуры
  • attacker model, attacker profiling, network traffic, attributes, information security, data analysis
• Ссылка на статью / Reference
  • Федорченко Е. В., Новикова Е. С., Гайфулина Д. А., Котенко И. В. Построение профиля атакующего на основе анализа сетевого трафика в критических инфраструктурах // Системы управления, связи и безопасности. 2021. №6. С. 76-89. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-76-89.
  • Fedorchenko E. V., Novikova E. S., Gaifulina D. A., Kotenko I. V. Attacker profiling based on the network traffic analysis. Systems of Control, Communication and Security, 2021, no. 6, pp. 76-89. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-76-89 (in Russian).

---

• Васильев В. И., Вульфин А. М., Гвоздев В. Е., Картак В. М., Атарская Е. А.
  Обеспечение информационной безопасности киберфизических объектов на основе прогнозирования и обнаружения аномалий их состояния
  V. I. Vasilyev, A. M. Vulfin, V. E. Gvozdev, V. M. Kartak, E. A. Atarskaya
  Ensuring information security of cyber-physical objects based on predicting and detecting anomalies in their state
• Аннотация / Abstract
  • Постановка задачи: обеспечение устойчивого функционирования киберфизических систем за счет совершенствования методов предиктивного анализа, направленных на выявление сбоев функционирования, вызванных действиями злоумышленника и ведущих к деградации киберфизических объектов (КФО), на основе выявления аномалий в технологических временных рядах параметров состояния КФО в рамках концепции расширенного обнаружения и устранения угроз кибербезопасности. Целью работы является повышение эффективности обнаружения аномалий наблюдаемых параметров киберфизических систем за счет совершенствования алгоритмов выявления аномалий в технологических временных рядах накапливаемых параметрах состояния КФО на основе интеллектуального анализа. Используемые методы: методы интеллектуального анализа многомерных технологических временных рядов с применением гетерогенного ансамбля детекторов для обнаружения аномалий в накапливаемых параметрах состояния киберфизического объекта. Модель обнаружения аномалий включает группу детекторов для одномерных временных рядов и детектор для многомерного временного ряда на основе нейросетевых автоенкодеров, модели изолирующего леса и оценки фактора локального выброса. Новизна: модель обнаружения аномалий на основе гетерогенного ансамбля детекторов. Отличие заключается в использовании нейросетевых автоенкодеров на основе долгой краткосрочной памяти для моделирования нормального поведения системы. При появлении новых типов аномалий или изменении характера текущих аномалий детектор на основе оценки ошибки восстановления образа сохраняет свою работоспособность. Результат: структурная схема системы обнаружения аномалий технологического процесса, основанная на применении методов предиктивного анализа собираемых данных телеметрии КФО и позволяющая выявить воздействия злоумышленника, получившего доступ в промышленную сеть управления технологическим процессом; алгоритм анализа технологических временных рядов и гетерогенная модель детекторов обнаружения аномалий, вызванных воздействием злоумышленника, пытающегося перехватить управление или навязать алгоритм управления киберфизическим объектом. Практическая значимость: предлагаемый подход направлен на совершенствование механизмов предиктивного анализа в составе систем обнаружения и устранения аномалий производственных и технологических процессов автоматизированных систем управления технологическими процессами. Применение системы возможно в составе комплекса средств защиты промышленной сети, выступающих в качестве источников событий безопасности для системы сбора и корреляции событий кибербезопасности.
  • Formulation of the problem. Ensuring the stable functioning of cyber-physical systems by improving predictive analysis methods aimed at identifying operational failures caused by the actions of an attacker and leading to the degradation of cyber-physical objects (CPOs), based on the identification of anomalies in the technological time series of parameters of the state of CPOs within the framework of the concept of advanced detection and elimination of cyber security threats. Purpose. Increasing the efficiency of detecting anomalies in the observed parameters of cyber-physical systems by improving the algorithms for detecting anomalies in technological time series of the accumulated parameters of the state of CPOs based on intelligent analysis. Methods of intellectual analysis of multidimensional technological time series are used with the use of a heterogeneous ensemble of detectors to detect anomalies in the accumulated parameters of the state of a CPO. The anomaly detection model includes a group of detectors for a univariate time series and a detector for a multivariate time series based on neural network autoencoders, an isolation forest model, and an estimate of the local outlier factor. Novelty: anomaly detection model based on a heterogeneous ensemble of detectors. The difference lies in the use of neural network autoencoders based on long short-term memory to simulate the normal behavior of the system. When new types of anomalies appear or the nature of current anomalies changes, the detector, based on the evaluation of the image recovery error, retains its operability. Results: Block diagram of a process anomaly detection system based on the use of predictive analysis methods for collected telemetry data of a CPO and allowing to identify the impact of an attacker who has gained access to an industrial process control network; an algorithm for analyzing technological time series and a heterogeneous model of detectors for detecting anomalies caused by an attacker trying to intercept control or impose a control algorithm on a CPO. Practical relevance. The proposed approach is aimed at improving the mechanisms of predictive analysis as part of systems for detecting and eliminating anomalies in production and technological processes of automated process control systems. The system can be used as part of a complex of industrial network protection tools that act as sources of security events for the system for collecting and correlating cybersecurity events.
• Ключевые слова / Key words
  • киберфизический объект; временной ряд; детекторы аномалий; нейросетевой автоенкодер с долгой краткосрочной памятью
  • cyber-physical object; time series; anomaly detectors; neural network autoencoder with long-short-term memory
• Ссылка на статью / Reference
  • Васильев В. И., Вульфин А. М., Гвоздев В. Е., Картак В. М., Атарская Е. А. Обеспечение информационной безопасности киберфизических объектов на основе прогнозирования и обнаружения аномалий их состояния // Системы управления, связи и безопасности. 2021. №6. С. 90-119. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-90-119.
  • Vasilyev V. I., Vulfin A. M., Gvozdev V. E., Kartak V. M., Atarskaya E. A. Ensuring information security of cyber-physical objects based on predicting and detecting anomalies in their state. Systems of Control, Communication and Security, 2021, no. 6, pp. 90-119. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-90-119 (in Russian).

• Будко Н. П., Васильев Н. В.
  Обзор графо-аналитических подходов к мониторингу информационно-телекоммуникационных сетей и их применение для выявления аномальных состояний
  N. P. Budko, N. V. Vasiliev
  Review of graph-analytical approaches to monitoring of information and telecommunication networks and their application to identify abnormal states
• Аннотация / Abstract
  • Постановка задачи: современные подходы к мониторингу телекоммуникационных сетей ориентированы на измерение состояния отдельных устройств и сервисов, оставляя за кадром состояние сети «в целом», как единого объекта мониторинга. Как следствие, для достаточно больших телекоммуникационных сетей, особенно в случае, когда сетевой элемент присутствует в измерении ничтожное по сравнению с периодом существования всей сети время, проанализировать результаты мониторинга становится невозможным. Несмотря на все большее распространение в системах мониторинга методов многомерного анализа данных, задача наглядного представления «здоровья сети» является более чем актуальной. Тем более, что в отличие от многомерных кубов данных, интерпретация и анализ которых сродни искусству, методы на основе редакционного расстояния графов позволяют наглядно визуализировать динамику не только всей сети, но и ее отдельного фрагмента, что требует меньшей квалификации персонала, эксплуатирующего телекоммуникационные системы. Отсутствие методов идентификации состояния в зависимости от степени изменения топологии долгое время затрудняло практическое применение методов на основе расстояния редактирования графов. Однако развитие теоретического базиса, в частности доказательство результатов в области средних графов последовательности и методов кластеризации позволяет снять требование предварительной нормировки меры изменения топологии, заменив его понятием «кластера состояния». Целью работы является разработка на основе научно-методического аппарата оценки последовательностей графов методики выявления аномальных состояний телекоммуникационной сети посредством анализа степени изменения топологии объекта мониторинга. Используемые методы: методы вычислительной теории графов; методы анализа данных (кластерного анализа); линейная алгебра и спектральная теория графов; методы поведенческой аналитики; технологии сетевого мониторинга, как набор инженерных практик, поддерживающих надежную и безотказную работу приложений в настоящем и будущем; Operation Support Systems, как технология поддержки операций; методы системного анализа, структурного синтеза, теории прогноза, теории диагностики, теории классификации. Новизна работы: новизна исследования определяется полнотой проведенного анализа существующих графо-аналитических подходов и использованием теоретических результатов по усреднению последовательностей графов в рамках алгоритма k-средних для формирования адаптивной методики классификации оценки состояния телекоммуникационной сети. Результат: в работе на основе предварительно проведенного анализа результатов в области мониторинга графов телекоммуникационных сетей, а также методов кластеризации графов предложен подход к выявлению аномальных состояний телекоммуникационной сети. Предложенный подход апробирован на реальных данных ботнет-атаки на телекоммуникационную сеть и показывает довольно четкую идентификацию периодов нахождения сети в различных состояниях, таких как: атака, нормальный и переходный режимы.
  • Task statement: Problem statement: modern approaches to monitoring telecommunications networks are focused on measuring the state of individual devices and services, leaving behind the scenes the state of the network "as a whole" as a single monitoring object. As a consequence, for sufficiently large telecommunication networks, especially in the case when the network element is present in the measurement for an insignificant time compared to the period of existence of the entire network, it becomes impossible to analyze the monitoring results. Despite the increasing prevalence of multidimensional data analysis methods in monitoring systems, the task of visual representation of the "health of the network" is more than relevant. Moreover, unlike multidimensional data cubes, the interpretation and analysis of which is akin to art, methods based on the editorial distance of graphs make it possible to visually visualize the dynamics of not only the entire network, but also its individual fragment, which requires less qualification of personnel operating telecommunication systems. The lack of methods for identifying the state depending on the degree of topology change has long hindered the practical application of methods based on the distance of graph editing. However, the development of the theoretical basis, in particular, the proof of results in the field of average sequence graphs and clustering methods, makes it possible to remove the requirement of preliminary normalization of the measure of topology change, replacing it with the concept of a "cluster of state". The purpose of the work is to develop, on the basis of a scientific and methodological apparatus for evaluating graph sequences, a technique for detecting abnormal states of a telecommunications network by analyzing the degree of change in the topology of a monitoring object. Methods used: methods of computational graph theory; methods of data analysis (cluster analysis); linear algebra and spectral graph theory; methods of behavioral analytics; network monitoring technologies as a set of engineering practices that support reliable and trouble-free operation of applications in the present and future; Operation Support Systems, as a technology to support operations; methods of system analysis, structural synthesis, prediction theory, diagnostic theory, classification theory. The novelty of the work: the novelty of the research is determined by the completeness of the analysis of existing graph-analytical approaches and the use of theoretical results on the averaging of graph sequences within the k-means algorithm to form an adaptive classification methodology for assessing the state of a telecommunications network. Result: based on a preliminary analysis of the results in the field of graph monitoring of telecommunication networks, as well as graph clustering methods, an approach to identifying abnormal states of a telecommunications network is proposed. The proposed approach has been tested on real data of a botnet attack on a telecommunications network and shows a fairly clear identification of the periods when the network is in various states, such as: attack, normal and transient modes.
• Ключевые слова / Key words
  • расстояние редактирования графа, средний граф, спектр графа, кластеризация графов, информационно-телекоммуникационная сеть, подсистема сетевого мониторинга
  • graph editing distance, average graph, graph spectrum, graph clustering, information and telecommunication network, network monitoring subsystem
• Ссылка на статью / Reference
  • Будко Н. П., Васильев Н. В. Обзор графо-аналитических подходов к мониторингу информационно-телекоммуникационных сетей и их применение для выявления аномальных состояний // Системы управления, связи и безопасности. 2021. №6. С. 53-75. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-53-75.
  • Budko N. P., Vasiliev N. V. Review of graph-analytical approaches to monitoring of information and telecommunication networks and their application to identify abnormal states. Systems of Control, Communication and Security, 2021, no. 6, pp. 53-75. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-53-75 (in Russian).

---

• Иванов М. С., Понаморев А. В., Макаренко С. И.
  Моделирование трафика, передаваемого в канале управления летательным аппаратом при управлении им в процессе выполнения специальных задач. Часть 1. Модель интенсивности нестационарного трафика на различных этапах полета
  M. S. Ivanov, A.V. Ponamorev, S. I. Makarenko
  Simulation of the teletraffic that transmitted in a radio channel of control combat aircraft. Part 1. Non-stationary teletraffic intensity model at various flight stages
• Аннотация / Abstract
  • Актуальность. В начале XXI века интенсивность применения Военно-воздушных сил России значительно возросла. Одновременно с возрастанием интенсивности применения авиации выявляются проблемные технические аспекты ее эксплуатации и управления. Одним из таких аспектов является несоответствие принципов организации связи в сетях воздушной радиосвязи (СВРС) управления летательными аппаратами (ЛА) авиации специального назначения (СН) высоким требованиям по оперативности управления ЛА, своевременности передачи данных и команд на борт ЛА, скорости передачи, как отдельных каналов управления, так и СВРС, в целом. В частности, в СВРС используется директивный способ назначения частотно-временных ресурсов для отдельных каналов управления ЛА в СВРС, что не позволяет адаптивно распределять частотно-временные ресурсы СВРС. Предварительные исследования показали, что подобное назначение ресурсов для каналов управления ЛА в СВРС не учитывает изменения интенсивности передаваемого по ним трафика (команд и данных о воздушной обстановке) на различных этапах полета ЛА и характера выполняемых ими задач, что ведет к снижению своевременности передачи команд управления ЛА и как следствие – к снижению эффективности управления ЛА. Целью статьи является разработка модели нестационарного трафика в канале управления ЛА с учетом стационарной составляющей – команд и данных о состоянии бортовых систем, а также нестационарной составляющей – информации о воздушной обстановке, объем которой может меняться в широких пределах. Новизна. К элементам, определяющим научную новизну исследования относится учет структуры и реальной нестационарности трафика в каналах управления ЛА СН в СВРС на различных этапах полета. Практическая значимость работы состоит в том, что разработанная модель нестационарного трафика в канале управления ЛА может использоваться для решения задач повышения скорости передачи данных в СВРС управления ЛА за счет адаптивного распределения частотно-временного ресурса сети при наведении летательных аппаратов на воздушную цель.
  • Relevance. The intensity of the use of the Russian Air Force increased significantly at the beginning of the XXI century. At the same time, problematic technical aspects of the operation and management of combat aircraft began to be identified more often. One of these aspects is the discrepancy between the high requirements for operational control of a combat aircraft and the truly timely teletraffic (commands and data on the air situation) transmission on an aircraft board. Preliminary studies have shown that when transmitting teletraffic, changes in the of transmitted teletraffic intensity on various flight stages and the gist of aircraft tasks are not taken into account. This leads to a decrease of the teletraffic timeliness and, as a result, to a decrease in the efficiency of combat aircraft control. The goal of the article is to develop a model of non-stationary teletraffic that transmitted in a radio channel of control combat aircraft. This model takes into account as the stationary part - commands and data on the state of on-board systems, as the non–stationary part - information about the air situation, the volume of which can vary significantly. Novelty. The elements of the novelty of the model include taking into account the structure and truly non-stationary of teletraffic in a radio channel of control combat aircraft on various flight stages. The practical significance of the article lies in the fact that the developed model of non-stationary teletraffic can be used to increase efficiency of combat aircraft control when aircraft is pointing at an aerial target.
• Ключевые слова / Key words
  • трафик, сеть воздушной радиосвязи, авиация, организация связи, военная авиация, управление летательными аппаратами
  • teletrafic, aerial radio communication network, aviation, communication organization, military aviation, aircraft control
• Ссылка на статью / Reference
  • Иванов М. С., Понаморев А. В., Макаренко С. И. Моделирование трафика, передаваемого в канале управления летательным аппаратом при управлении им в процессе выполнения специальных задач. Часть 1. Модель интенсивности нестационарного трафика на различных этапах полета // Системы управления, связи и безопасности. 2021. №6. С. 120-147. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-120-147.
  • Ivanov M. S., Ponamorev A. V., Makarenko S. I. Simulation of the teletraffic that transmitted in a radio channel of control combat aircraft. Part 1. Non-stationary teletraffic intensity model at various flight stages. Systems of Control, Communication and Security, 2021, no. 6, pp. 120-147. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-120-147 (in Russian).

---

• Иванов М. С., Понаморев А. В., Макаренко С. И.
  Моделирование трафика, передаваемого в канале управления летательным аппаратом при управлении им в процессе выполнения специальных задач. Часть 2. Экстраполяция и прогнозирование интенсивности нестационарного трафика
  M. S. Ivanov, A.V. Ponamorev, S. I. Makarenko
  Simulation of the teletraffic that transmitted in a radio channel of control combat aircraft. Part 2. Extrapolation and forecasting of the intensity of non-stationary traffic
• Аннотация / Abstract
  • Актуальность. В начале XXI века интенсивность применения Военно-воздушных сил значительно возросла. Одновременно с возрастанием интенсивности применения авиации выявляются проблемные технические аспекты ее эксплуатации и управления. Одним из таких аспектов является несоответствие принципов организации связи в сетях воздушной радиосвязи (СВРС) управления ЛА авиации специального назначения (СН) высоким требованиям по оперативности управления ЛА, своевременности передачи данных и команд на борт ЛА, скорости передачи, как отдельных каналов управления, так и СВРС, в целом. В частности, в СВРС используется директивный способ назначения частотно-временных ресурсов для отдельных каналов управления ЛА в СВРС, что не позволяет адаптивно распределять частотно-временные ресурсы СВРС. Предварительные исследования показали, что подобное назначение ресурсов для каналов управления ЛА в СВРС не учитывает изменения интенсивности передаваемого по ним трафика (команд и данных о воздушной обстановке (ВО)) на различных этапах полета ЛА и характера выполняемых ими задач, что ведет к снижению своевременности передачи команд управления ЛА и как следствие – к снижению эффективности управления ЛА. В связи с этим целесообразно распределять частотно-временные ресурсы СВРС с учетом прогнозируемой интенсивности трафика в каналах управления. Целью статьи является экстраполяция интенсивности нестационарного потока трафика в канале управления ЛА на следующий цикл управления для последующего адаптивного планирования и распределения частотно-временного ресурса СВРС. Новизна. К элементам, определяющим научную новизну исследования относится то, что для экстраполяции нестационарного трафика используется метод наименьших квадратов, учитываются реальные статистические данные об интенсивности трафика в канале управления ЛА на каждом цикле, а также ошибки аппроксимации. Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные теоритические решения по аппроксимации нестационарного трафика в канале управления ЛА могут использоваться для решения задач повышения скорости передачи данных в СВРС управления ЛА за счет адаптивного распределения частотно-временного ресурса сети при наведении ЛА на воздушную цель.
  • Relevance. The intensity of the use of the Russian Air Force increased significantly at the beginning of the XXI century. At the same time, problematic technical aspects of the operation and management of combat aircraft began to be identified more often. One of these aspects is the discrepancy between the high requirements for operational control of a combat aircraft and the truly timely teletraffic (commands and data on the air situation) transmission on an aircraft board. In particular, the combat aircrafts control network uses a way of direct assignment of time-frequency resources for individual radio channel of control aircraft. This does not allow adaptive allocation of time-frequency network resources if teletraffic changed. Preliminary studies have shown that when transmitting teletraffic, changes in the of transmitted teletraffic intensity on various flight stages and the gist of aircraft tasks are not taken into account. This leads to a decrease of the teletraffic timeliness and, as a result, to a decrease in the efficiency of combat aircraft control. Therefore, to increase efficiency of combat aircraft control necessary to distribute the time-frequency resources of the network taking into account the forecast of traffic intensity in the aircraft control channels. The goal of the paper is to extrapolate the of the non-stationary teletraffic intensity in the control aircraft channel to the next control cycle for further adaptive planning and distribution of the time-frequency resource of the aircrafts control network. Novelty. The novelty elements of the study are to uses the least squares method to extrapolate non-stationary teletraffic, real statistical data on teletraffic intensity in the control aircraft channel at each control cycle, as well as approximation errors that are taken into account. The practical significance of the article lies in the fact that the theoretical solutions for the approximation of non-stationary traffic in the control aircraft channel can be used to increase efficiency of combat aircraft control when aircraft is pointing at an aerial target.
• Ключевые слова / Key words
  • сеть воздушной радиосвязи, авиация, организация связи, военная авиация, управление летательными аппаратами
  • teletrafic, aerial radio communication network, aviation, communication organization, military aviation, aircraft control
• Ссылка на статью / Reference
  • Иванов М. С., Понаморев А. В., Макаренко С. И. Моделирование трафика, передаваемого в канале управления летательным аппаратом при управлении им в процессе выполнения специальных задач. Часть 2. Экстраполяция и прогнозирование интенсивности нестационарного трафика // Системы управления, связи и безопасности. 2021. №6. С. 148-172. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-148-172.
  • Ivanov M. S., Ponamorev A. V., Makarenko S. I. Simulation of the teletraffic that transmitted in a radio channel of control combat aircraft. Part 2. Extrapolation and forecasting of the intensity of non-stationary traffic. Systems of Control, Communication and Security, 2021, no. 6, pp. 148-172. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-148-172 (in Russian).

• Левин В. И.
  Аврам Нахимович Рабинович: выдающийся педагог и ученый
  V. I. Levin
  Avram N. Rabinovich: an outstanding teacher and scientist
• Аннотация / Abstract
  • Актуальность. В 2021 г. исполняется 115 лет со дня рождения выдающегося советского ученого-механика и педагога А.Н. Рабиновича. В связи с этим полезно осмыслить сделанное им в науке, оценить влияние сделанного на науку и общество. Цель статьи – на примере результатов научной работы А.Н. Рабиновича сформировать у начинающих ученых понимание фундаментальных процессов эволюционного и революционного подходов к формированию новых научных знаний, закономерностей развития науки. Результат. Для достижения цели статьи использованы отечественная литература по истории науки, труды самого А.Н. Рабиновича, воспоминания его коллег. В статье изложен смысл научных результатов А.Н. Рабиновича, возможности их использования в технике. Воссоздана научная биография ученого. Приведены воспоминания его коллег и знакомых. Описаны его особенности как человека, ученого, педагога. Новизна и теоретическая значимость. В статье впервые воссоздана история творческой деятельности выдающегося ученого и педагога А.Н. Рабиновича, описаны его результаты в области машиностроения и приборостроения и достижения в педагогике. Работа будет полезна молодым ученым, изучающим методологию научных исследований, а также специалистам, работающим над сложными научно-техническими проблемами как пример их успешного разрешения.
  • Relevance. In 2021, the 115th anniversary of the birth of the outstanding Soviet mechanical scientist and teacher A.N. Rabinovich will be celebrated. In this regard, it is useful to comprehend what he has done in science, to assess the impact of what he has done on science and society. The purpose of the article is to form an understanding of the fundamental processes of evolutionary and revolutionary approaches to the formation of new scientific knowledge, the laws of the development of science among novice scientists using the example of the results of A.N. Rabinovich's scientific work. Result. To achieve the purpose of the article, the domestic literature on the history of science, the works of A.N. himself were used. Rabinovich, memoirs of his colleagues. The article describes the meaning of the scientific results of A.N. Rabinovich, the possibility of their use in technology. The scientific biography of the scientist has been recreated. The memoirs of his colleagues and acquaintances are given. His features as a person, scientist, teacher are described. Novelty and theoretical significance. The article recreates for the first time the history of the creative activity of the outstanding scientist and teacher A.N. Rabinovich, describes his results in the field of mechanical engineering and instrumentation and achievements in pedagogy. The work will be useful for young scientists studying the methodology of scientific research, as well as specialists working on complex scientific and technical problems as an example of their successful resolution.
• Ключевые слова / Key words
  • машиностроение, приборостроение, автоматизация, танкостроение, Киев, Сталинград, Челябинск
  • mechanical engineering, instrumentation, automation, tank building, Kiev, Stalingrad, Chelyabinsk
• Ссылка на статью / Reference
  • Левин В. И. Аврам Нахимович Рабинович: выдающийся педагог и ученый // Системы управления, связи и безопасности. 2021. №6. С. 1-7. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-1-7.
  • Levin V. I. Avram N. Rabinovich: an outstanding teacher and scientist. Systems of Control, Communication and Security, 2021, no. 6, pp. 1-7. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-1-7 (in Russian).