Вариант 11
Информационные технологии проникли во все аспекты жизнедеятельности современного общества. Одним из следующих шагов является повсеместное внедрение разнообразных датчиков т.н. сенсоров с помощью которых программные средства могут распознавать деятельность и состояние человека при этом способствуя повышению эффективности данной деятельности. В данном докладе рассматривается способ применения сенсоров, а также программного комплекса для распознавания движений человека в различных видах спорта, с возможностью применения в процессе тренировок и соревнований. Проблема, одно из решений которой представлено далее, - это машинное распознавание движений человека.
Датчик движения размещён на руке человека, по протоколу Bluetooth датчик передает данные сенсоров на вычислительное устройство, вычислительное устройство преобразовывает данные и передаёт на вход нейронной сети. Нейронная сеть на выходе даёт вероятности отношения обрабатываемого движения к различным классам движений.
В качестве обрабатываемых данных выбраны кватернионы вращения, т.к. они позволяют в наиболее краткой форме описать поворот объекта в пространстве.
В качестве классификатора выбрана нейронная сеть типа: многослойный персептрон. Разрабатываемая нейронная сеть состоит из 3-х слоёв: входного, выходного и промежуточного (скрытого). Ценность такой сети заключается в том, что она показывает вероятность отношения распознаваемого образа к определённому классу, что в частных случаях, например в спортивных тренировках, может рассматриваться как некий коэффициент, характеризующий то, на сколько правильно было выполнено то или иное движение. В качестве функции активации нейронов используется сигмоидная функция (1). Схема описанной нейронной сети представлена на рисунке 1.
Наиболее эффективным обучение такой сети будет, если в качестве входных образов использовать биполярные образы, т.е. входные сигналы со значениями [1, -1]. В случае если для обучения сети напрямую использовать кватернионы вращения, то обучение станет крайне затруднительной задачей, т.к. входные образы буду плохо разделены в пространстве признаков.
Вариант 12
Переход к использованию распределённых систем обработки информации привёл к увеличению доли web-приложений в общей массе разрабатываемых программных средств. Однако в отличие от desktop-приложений web-приложения доступны для непосредственного воздействия любому пользователю сети Internet, поэтому к надёжности таких приложений предъявляются повышенные требования.
Как правило, проблемы безопасности, обнаруживаемые в web-приложениях, возникают из-за некорректной обработки поступающих от пользователя данных, поэтому наиболее уязвимой частью таких ПС остаётся код, отвечающий за обмен данными с пользователем. Наличие в нём ошибок может быть использовано злоумышленником для выполнения произвольных действий на сервере приложений или компьютерах других пользователей ПС.
Единственный способ обнаружения всех подобных ошибок — анализ исходных кодов — является рутинной процедурой, трудоёмкость которой очевидно выше трудоёмкости разработки оцениваемого ПС. Поэтому целесообразно использование автоматизированных средств контроля качества кода, ориентированных на обнаружение типовых уязвимостей. Числовые характеристики получаемые в результате такого анализа могут использоваться для оценки общего уровня надёжности анализируемого ПС.
Для формализации получаемых анализатором результатов предлагается ввести понятие «точка входа данных» и определить его как семантически неделимую единицу данных, поступающих в оцениваемое ПС извне. Примерами таких точек входа могут быть поля ввода имени пользователя, пароля, текстов сообщений и т.д. При этом анализатор должен не только обнаруживать уязвимости, но и определить множество точек входа, которые могут быть использованы злоумышленником для их эксплуатации. Тогда в качестве одной из числовых характеристик надёжности ПС может использоваться отношение количества неэксплуатируемых точек входа к их общему количеству.
Необходимость выявлять не только потенциальные проблемы, но и связанные с ними точки входа предопределяет наличие в составе анализатора модулей, выполняющих лексический, синтаксический и семантический анализ исходных кодов оцениваемого ПС. Автоматизированная оценка возможности использования точек входа для осуществления атак может быть реализована за счёт применения структуры данных, описывающей пути прохождения данных в анализируемом веб-приложении и содержащей оценки для отдельных элементов этих путей — переменных, формальных параметров процедур и т.п. Такая структура данных может быть получена в результате семантического анализа и в общем случае представляет собой ориентированный граф.