Text complet

IDENTIFICAREA ANOMALIILOR DE DATE DIN

SENZORI DE INFORMAȚII PE BAZA ESTIMĂRII

DIMENSIUNEA DE CORELARE A SERIEI TEMPORICE

ATRACTOR ÎN SISTEME DE MANAGEMENT SITUAȚIONAL

FARIZA BILYALOVNA TEBUEVA1 *, VLADIMIR VYACHESLAVOVICH KOPYTOV2,

scrisă

VIACHESLAV IVANOVICH PETRENKO3, ANDREY OLEGOVICH SHULGIN4 ȘI NIKITA

1Departamentul Matematică Aplicată și Securitatea Calculatoarelor, Institutul de Tehnologia Informației și Telecomunicații, Universitatea Federală din Caucazul de Nord, Strada Pușkin 1, Stavropol, 355009, LLC

Infocom-S, strada Suvorov nr. 7, Stavropol, 355035, Federația Rusă;

Departamentul de organizare și tehnologie a securității informației, Institutul de informații

Tehnologie și telecomunicații, Universitatea Federală din Caucazul de Nord, str. Pușkin 1, Stavropol, 355009, LLC «Infocom-S», str. Suvorov 7, Stavropol, 355035, Federația Rusă;

3 Departamentul de organizare și tehnologie a securității informației, Institutul de tehnologie a informației

și telecomunicații, Universitatea Federală din Caucazul de Nord, str. Pușkin 1, Stavropol, 355009, Federația Rusă;

4LLC «Infocom-S», strada Suvorov 7, Stavropol, 355035, Federația Rusă;

5LLC «SGU-Infocom», strada Suvorov nr. 7, Stavropol, 355035, Federația Rusă.

* E-mailul autorului corespondent: [email protected]

Scop: Scopul este detectarea în timp util a comportamentului necaracteristic al proceselor observate în sistemele de management situațional, ducând la dezvoltarea sau apariția unor situații de urgență. Abordare metodologică: În articol, se propune analizarea dinamicii schimbării în dimensiunea de corelație a atractorului pentru a detecta anomalii în comportamentul procesului observat. O schimbare bruscă a dimensiunii de corelație este o reflectare a naturii necaracteristice (anormale) a datelor proceselor observate. Această anomalie este o consecință a influențelor externe asupra sistemului generator și necesită o analiză a cauzelor apariției acestuia.

Unicitate/valoare: Unicitatea abordării propuse constă în faptul că o schimbare bruscă a dimensiunii de corelație a atractorului este informația despre apariția unui comportament necaracteristic al sistemului observat. Valoarea studiului este determinată de relevanța problemei modelării dezvoltării și apariției situațiilor de urgență în sistemele de management situațional pe baza analizei seriei temporale a proceselor observate.

Rezumat: Abordarea propusă este concepută pentru a identifica stările critice ale sistemelor dinamice generatoare în funcție de seriile lor de timp. Răspunsul la timp la tranziția sistemului monitorizat la o stare critică va permite prevenirea oricăror consecințe critice.

Cuvinte cheie: dimensiune de corelație, atractiv, comportament anormal, date ale senzorilor de informații.

Identificarea anomaliilor datelor primite de la senzorii de informații este o parte integrantă a activității centrelor situaționale. În majoritatea proceselor observate în acestea, parametrii măsurați sunt de natură oscilatorie, fără tendințe evidente. Prin urmare, este dificil de identificat faptul că modificarea parametrului informațional în acest fel

2198 Scopul acestui studiu este detectarea în timp util a comportamentului neobișnuit al proceselor observate în sistemele de management situațional, ducând la dezvoltarea sau apariția unor situații de urgență.

Pentru a atinge obiectivul, trebuie să rezolvăm două probleme:

1) Să fundamenteze alegerea abordării de a dezvălui date anormale pe baza calculului dimensiunii de corelație a atragătorului de serii temporale;

2) Determinarea condițiilor pentru tratarea seriilor temporale date ca fiind anormale pe baza unei analize a dinamicii modificării dimensiunii de corelație a atractorului.

2. STUDIUL LITERATURII

Sistemele de management situațional sunt în prezent implementate intens în diferite domenii de aplicații. De exemplu, publicația [1] prezintă conceptul unui sistem de gestionare a consecințelor cutremurului. Publicația [2] se referă la un sistem de conștientizare situațională la bord pentru controlul vehiculelor aeriene fără pilot. Publicația [3] descrie un sistem de monitorizare a situației traficului, care permite călătorilor și controlorilor de trafic rutier să ia decizii. Publicația [4] se referă la rezolvarea problemelor apărute în sistemul de gestionare a instalațiilor zootehnice pe baza monitorizării factorilor nocivi de mediu.

Este evident că nu există o tehnologie universală pentru prelucrarea datelor în sistemele de management situațional în diferite domenii. Metodele, modalitățile și tehnologiile de prelucrare cuprinzătoare a datelor de monitorizare depind de scopul acestor sisteme de management situațional și de semnificația fizică a proceselor observate. Metodele existente pentru prelucrarea datelor proceselor observate pot fi împărțite în două clase: cu timp continuu și cu timp discret. Publicațiile [5-7] sugerează metode de identificare și predicție a sistemelor și proceselor stocastice cu timp continuu: [5] descrie o metodă pentru determinarea identificării bayesiene a sistemelor stocastice neliniare utilizând filtrul Kalman; [6] sugerează o metodă de predicție a performanței sistemelor hibride lineare stocastice pe scară largă cu o probabilitate mică de eșec, [7] oferă o metodă de predicție a stării sistemelor diferențiale stochastice neliniare cu zgomote multiplicative.

O direcție promițătoare pentru studierea comportamentului unei situații de urgență potențiale este analiza unei anomalii a datelor bazată pe calculul caracteristicilor metrice ale seriei temporale.

atrăgător. Metodele de dinamică neliniară, în special metodele de analiză a caracteristicilor atrăgătorului de serii temporale, permit detectarea modificărilor calitative în comportamentul procesului observat. Astfel de modificări sunt anormale, deoarece în acest moment sistemul se transformă într-o nouă stare calitativă. Aplicațiile metodelor de dinamică neliniară bazate pe analiza caracteristicilor atrăgătorului pot fi găsite în publicații [8-10]. Publicația [8] propune să se utilizeze o abordare bazată pe atractiv, să estimeze durata atrăgătorilor și să decidă dacă să se folosească atragătorul (dacă este unic) sau ultimul dintre atractori (dacă există mai mulți atractori) ca o secvență de date de învățare . Publicația [9] adaugă zgomotele albe și de culoare unei serii de timp haotice pentru a verifica schimbarea topologiei și structurii atractivului. Articolul [10] consideră un atractor ciudat cu un set infinit de tori invarianți încorporați în spațiul de stat. Articolele [11-13] studiază influența parametrilor atractorilor proceselor oscilatorii asupra stabilității regimului stochastic în sistemele dinamice neliniare.

Conform clasificării lui Bill M. Williams [14], există patru tipuri de atractori: punctori, ciclici, atrăgători ciudați și atragătorul Torus. Primul atractor este atragătorul primei dimensiuni; a doua se află în a doua dimensiune a planului; al treilea începe o circulație complexă, care se repetă pe măsură ce avansează; al patrulea atrăgător este perceput dintr-o privire superficială ca fiind haosul absolut. În articolul [15], este studiat un sistem de trei ecuații diferențiale ordinare neliniare cuplate, a căror dinamică, cu variația parametrilor, susține atragătorii ciclici și ciudați. În articolul [16], este discutată posibilitatea fuziunii reciproce a algoritmilor evolutivi și a metodelor de haos determinist. Și în publicație [17], sunt combinate două abordări, abordările stochastice liniare deterministe și liniare. Această combinație permite luarea în considerare a structurii geometrice detaliate a atragătorului ciudat. Este posibil să se determine starea în care se află sistemul în cauză, pe baza analizei caracteristicilor stochastice ale atractivului seriilor de timp ale proceselor observate.

Dimensiunea de corelație 2199, exponenții Lyapunov și sincronizarea prin semnale de adâncime. Articolul [20], utilizând exemplul unui reactor de apă clocotită, arată cum să detectăm stabilitatea (instabilitatea) unui sistem pe baza analizei orbitelor și razelor atractivului din seria temporală a proceselor care au loc în cadrul acestui sistem. Publicația [21] analizează relația dintre dimensiunea de corelație, entropia teoretică a unui sistem neliniar și entropia unui eșantion experimental. În [22] a fost propus un algoritm îmbunătățit pentru estimarea dimensiunilor de corelație a seriei temporale a unei structuri hiper-haotice bazate pe numărarea celulelor. Publicația [23] oferă un algoritm pentru calcularea eficientă și fiabilă a dimensiunii de corelație în cazurile în care integrala de corelație este configurată folosind toate perechile de puncte. Publicația [24] compară corelația și dimensiunile Lyapunov și studiază relația dintre dimensiunea corelației și dimensiunea Kaplan-York a fluxurilor haotice tridimensionale.

estimând variabilitatea funcționării creierului uman.

Un pas important în procesul de răspuns în timp util al unei persoane la o posibilă stare anormală a sistemului dinamic observat este predicția comportamentului său. O reconstrucție a atractivului căii de fază permite prezicerea stărilor sistemului dinamic. Publicația [32] sugerează metode, prin care măsurarea întârzierii și implementarea pot fi selectate pentru o reconstrucție tipică a coordonatei întârzierii. Se compară utilizarea funcției de autocorelație și informațiile reciproce în determinarea cantitativă a întârzierii.

3. MATERIALE ȘI METODE

3.1. Estimarea întârzierii de timp a traseului de fază al atractorului

Indicați seria temporală în forma generală ca: