Все выпуски

Современные системы транспортировки электроэнергии представляют собой сложные инженерные системы. В состав таких систем входят как точечные объекты (производители электроэнергии, потребители, трансформаторные подстанции), так и распределенные (линии электропередач). При создании математических моделей такие сооружения представляются в виде графов с различными типами узлов. Для исследования динамических эффектов в таких системах приходится решать численно систему дифференциальных уравнений в частных производных гиперболического типа.

В работе использован подход, аналогичный уже примененным ранее при моделировании подобных задач. Использован вариант метода расщепления. Авторами предложен свой способ расщепления. В отличие от большинства известных работ расщепление проводится не по физическим процессам (перенос без диссипации, отдельно диссипативные процессы), а на перенос со стоковыми членами и «обменную» часть. Такое расщепление делает возможным построение гибридных схем для инвариантов Римана, обладающих высоким порядком аппроксимации и минимальной диссипативной погрешностью. Для однофазной ЛЭП приведен пример построения такой гибридной разностной схемы. Предложенная разностная схема строится на основе анализа свойств схем в пространстве неопределенных коэффициентов.

Приведены примеры расчетов модельной задачи с использованием предложенного расщепления и построенной разностной схемы. На примере численных расчетов показано, что разностная схема позволяет численно воспроизводить возникающие области больших градиентов. Показано, что разностная схема позволяет обнаружить резонансы в подобных системах.

Modern power transportation systems are the complex engineering systems. Such systems include both point facilities (power producers, consumers, transformer substations, etc.) and the distributed elements (f.e. power lines). Such structures are presented in the form of the graphs with different types of nodes under creating the mathematical models. It is necessary to solve the system of partial differential equations of the hyperbolic type to study the dynamic effects in such systems.

An approach similar to one already applied in modeling similar problems earlier used in the work. New variant of the splitting method was used proposed by the authors. Unlike most known works, the splitting is not carried out according to physical processes (energy transport without dissipation, separately dissipative processes). We used splitting to the transport equations with the drain and the exchange between Reimann’s invariants. This splitting makes possible to construct the hybrid schemes for Riemann invariants with a high order of approximation and minimal dissipation error. An example of constructing such a hybrid differential scheme is described for a single-phase power line. The difference scheme proposed is based on the analysis of the properties of the schemes in the space of insufficient coefficients.

Examples of the model problem numerical solutions using the proposed splitting and the difference scheme are given. The results of the numerical calculations shows that the difference scheme allows to reproduce the arising regions of large gradients. It is shown that the difference schemes also allow detecting resonances in such the systems.

Модели распространения эпидемий широко применяются для моделирования социальной активности, например распространения слухов или паники. С другой стороны, для моделирования распространения активности традиционно используются модели возбудимых сред. Проведено моделирование распространения активности в виртуальном сообществе в рамках двух моделей: модели распространения эпидемий SIRS и модели возбудимой среды Винера – Розенблюта. Использованы сетевые версии этих моделей. Сеть предполагалась неоднородной: каждый элемент сети обладает индивидуальным набором характеристик, что соответствует различным психологическим типам членов сообщества. Структура виртуальной сети полагается соответствующей безмасштабной сети. Моделирование проводилось на безмасштабных сетях с различными значениями средней степени вершин. Дополнительно рассмотрен частный случай — полный граф, соответствующий узкой профессиональной группе, когда каждый член группы взаимодействует с каждым. Участники виртуального сообщества могут находиться в одном из трех состояний: 1) потенциальная готовность к восприятию определенной информации; 2) активный интерес к этой информации; 3) полное безразличие к этой информации. Эти состояния вполне соответствуют состояниям, которые обычно используют в моделях распространения эпидемий: 1) восприимчивый к ин- фекции субъект, 2) больной, 3) переболевший и более невосприимчивый к инфекции в силу приобретенного иммунитета или смерти от болезни. Сопоставление двух моделей показало их близость как на уровне формулировки основных положений, так и на уровне возможных режимов. Распространение активности по сети аналогично распространению инфекционных заболеваний. Показано, что активность в виртуальной сети может испытывать колебания или затухать.

Epidemic models are widely used to mimic social activity, such as spreading of rumors or panic. Simultaneously, models of excitable media are traditionally used to simulate the propagation of activity. Spreading of activity in the virtual community was simulated within two models: the SIRS epidemic model and the Wiener – Rosenblut model of the excitable media. We used network versions of these models. The network was assumed to be heterogeneous, namely, each element of the network has an individual set of characteristics, which corresponds to different psychological types of community members. The structure of a virtual network relies on an appropriate scale-free network. Modeling was carried out on scale-free networks with various values of the average degree of vertices. Additionally, a special case was considered, namely, a complete graph corresponding to a close professional group, when each member of the group interacts with each. Participants in a virtual community can be in one of three states: 1) potential readiness to accept certain information; 2) active interest to this information; 3) complete indifference to this information. These states correspond to the conditions that are usually used in epidemic models: 1) susceptible to infection, 2) infected, 3) refractory (immune or death due to disease). A comparison of the two models showed their similarity both at the level of main assumptions and at the level of possible modes. Distribution of activity over the network is similar to the spread of infectious diseases. It is shown that activity in virtual networks may experience fluctuations or decay.

В работе предложен набор достаточно простых алгоритмов, который может быть применен для анализа широкого круга белок-белковых взаимодействий. В настоящей работе мы совместно используем методы броуновской и молекулярной динамики для описания процесса образования комплекса белков пластоцианина и цитохрома f высших растений. В диффузионно-столкновительном комплексе выявлено два кластера структур, переход между которыми возможен с сохранением положения центра масс молекул и сопровождается лишь поворотом пластоцианина на 134 градуса. Первый и второй кластеры структур столкновительных комплексов отличаются тем, что в первом кластере с положительно заряженной областью вблизи малого домена цитохрома f контактирует только «нижняя» область пластоцианина, в то время как во втором кластере — обе отрицательно заряженные области. «Верхняя» отрицательно заряженная область пластоцианина в первом кластере оказывается в контакте с аминокислотным остатком лизина K122. При образовании финального комплекса происходит поворот молекулы пластоцианина на 69 градусов вокруг оси, проходящей через обе области электростатического контакта. При этом повороте происходит вытеснение воды из областей, находящихся вблизи кофакторов молекул и сформированных гидрофобными аминокислотными остатками. Это приводит к появлению гидрофобных контактов, уменьшению расстояния между кофакторами до расстояния менее 1,5 нм и дальнейшей стабилизации комплекса в положении, пригодном для передачи электрона. Такие характеристики, как матрицы контактов, оси поворота при переходе между состояниями и графики изменения количества контактов в процессе моделирования, позволяют определить ключевые аминокислотные остатки, участвующие в формировании комплекса и выявить физико-химические механизмы, лежащие в основе этого процесса.

The paper proposes a set of fairly simple analysis algorithms that can be used to analyze a wide range of protein-protein interactions. In this work, we jointly use the methods of Brownian and molecular dynamics to describe the process of formation of a complex of plastocyanin and cytochrome f proteins in higher plants. In the diffusion-collision complex, two clusters of structures were revealed, the transition between which is possible with the preservation of the position of the center of mass of the molecules and is accompanied only by a rotation of plastocyanin by 134 degrees. The first and second clusters of structures of collisional complexes differ in that in the first cluster with a positively charged region near the small domain of cytochrome f, only the “lower” plastocyanin region contacts, while in the second cluster, both negatively charged regions. The “upper” negatively charged region of plastocyanin in the first cluster is in contact with the amino acid residue of lysine K122. When the final complex is formed, the plastocyanin molecule rotates by 69 degrees around an axis passing through both areas of electrostatic contact. With this rotation, water is displaced from the regions located near the cofactors of the molecules and formed by hydrophobic amino acid residues. This leads to the appearance of hydrophobic contacts, a decrease in the distance between the cofactors to a distance of less than 1.5 nm, and further stabilization of the complex in a position suitable for electron transfer. Characteristics such as contact matrices, rotation axes during the transition between states, and graphs of changes in the number of contacts during the modeling process make it possible to determine the key amino acid residues involved in the formation of the complex and to reveal the physicochemical mechanisms underlying this process.

В работе рассматривается задача моделирования формирования и распространения панических состояний в социальных группах людей с относительно устойчивой структурой межличностных взаимодействий. Паника интерпретируется как нелинейный процесс эмоционального заражения, возникающий в результате взаимодействия индивидуальных психологических характеристик и коллективных эффектов в социальной среде. В отличие от моделей, ориентированных на пространственную динамику движущихся толп, предложенный подход фокусируется на квазистационарных сетях взаимодействий, отражающих информационные и эмоциональные контакты между участниками. Разработанная дискретная сетевая динамическая система интегрирует индивидуальные параметры типов темпераментов человека (сангвинического, холерического, флегматического и меланхолического), структуру социальных связей и нелинейные механизмы коллективного поведения. Индивидуальная динамика паники описывается S-образной функцией роста, обеспечивающей ограниченность уровня эмоционального возбуждения и отражающей стадии его формирования и насыщения. Социальное влияние моделируется на графе межличностных взаимодействий (случайная сеть Эрдёша – Реньи) через локальные контакты между участниками. Дополнительно учитываются эффекты коллективного заражения и лавинообразного усиления, обусловленные средним уровнем паники в группе, а также базовый стрессовый фактор, зависящий от численности группы. Численное моделирование реализовано в дискретной итерационной форме с возможностью анализа индивидуальных и групповых траекторий паники. Введен количественный показатель скорости распространения паники, определяемый временем достижения состоянием группы уровня, близкого к полной панике. Проведен сравнительный анализ гетерогенной и однородных групп, показавший, что гетерогенность состава существенно ускоряет распространение паники за счет межтемпераментного взаимодействия: высоковозбудимые индивиды выступают инициаторами эмоционального заражения, тогда как более устойчивые участники частично сглаживают его динамику. Оценка качества модели с использованием коэффициента детерминации показала высокую степень согласованности результатов в рамках модельных данных. Практическая значимость работы заключается в возможности применения модели для анализа устойчивости социальных групп к паническим состояниям, оценки рисков на массовых мероприятиях и разработки интеллектуальных систем мониторинга коллективного поведения. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением модели с учетом направленных и динамических сетей, а также с ее калибровкой на основе эмпирических данных.

The paper addresses the problem of modeling the formation and propagation of panic states in social groups with relatively stable structures of interpersonal interactions. Panic is interpreted as a nonlinear process of emotional contagion arising from the interaction between individual psychological characteristics and collective effects within a social environment. In contrast to models focused on the spatial dynamics of moving crowds, the proposed approach concentrates on quasi-stationary interaction networks that reflect informational and emotional contacts among individuals.

The developed discrete network dynamical system integrates individual temperament parameters (sanguine, choleric, phlegmatic, melancholic), the structure of social connections, and nonlinear mechanisms of collective behavior. The individual dynamics of panic are described using an S-shaped growth function, which ensures boundedness of the emotional arousal level and captures the stages of its formation and saturation. Social influence is modeled on a graph of interpersonal interactions (an Erdos –Renyi random network) through local contacts between individuals.

Additionally, the model incorporates the effects of collective contagion and avalanche-like amplification driven by the average panic level in the group, as well as a baseline stress factor depending on group size. Numerical simulation is implemented in a discrete iterative form, allowing for the analysis of both individual and group panic trajectories. A quantitative indicator of the panic propagation rate is introduced, defined by the time required for the group to reach a state close to full panic.

A comparative analysis of heterogeneous and homogeneous groups is conducted, demonstrating that group heterogeneity significantly accelerates panic propagation due to inter-temperament interactions: highly excitable individuals act as initiators of emotional contagion, while more stable individuals partially dampen its dynamics. The evaluation of the model quality using the coefficient of determination shows a high degree of consistency within the simulation data.

The practical significance of the work lies in the potential application of the model for analyzing the resilience of social groups to panic states, assessing risks at mass events, and developing intelligent systems for monitoring collective behavior. Future research directions include extending the model to account for directed and dynamic networks, as well as its calibration based on empirical data.

Предложен метод отображения промежуточных представлений C-, C++-программ в пространство векторов (эмбеддингов) для оценки производительности программ на этапе компиляции, без необходимости исполнения. Использование эмбеддингов для данной цели позволяет не проводить сравнение графов исследуемых программ непосредственно, что вычислительно упрощает задачу сравнения программ. Метод основан на серии трансформаций исходного промежуточного представления (IR), таких как: инструментирование — добавление фиктивных инструкций в оптимизационном проходе компилятора в зависимости от разности смещений в текущей инструкции обращения к памяти относительно предыдущей, преобразование IR в многомерный вектор с помощью технологии IR2Vec с понижением размерности по алгоритму t-SNE (стохастическое вложение соседей с t-распределением). В качестве метрики производительности предлагается доля кэш-промахов 1-го уровня (D1 cache misses). Приводится эвристический критерий отличия программ с большей долей кэш-промахов от программ с меньшей долей по их образам. Также описан разработанный в ходе работы проход компилятора, генерирующий и добавляющий фиктивные инструкции IR согласно используемой модели памяти. Приведено описание разработанного программного комплекса, реализующего предложенный способ оценивания на базе компиляторной инфраструктуры LLVM. Проведен ряд вычислительных экспериментов на синтетических тестах из наборов программ с идентичными потоками управления, но различным порядком обращений к одномерному массиву, показано, что коэффициент корреляции между метрикой производительности и расстоянием до эмбеддинга худшей программы в наборе отрицателен вне зависимости от инициализации t-SNE, что позволяет сделать заключение о достоверности эвристического критерия. Также в статье рассмотрен способ генерации тестов. По результатам экспериментов, вариативность значений метрики производительности на исследуемых множествах предложена как метрика для улучшения генератора тестов.

The method for mapping of intermediate representations (IR) set of C, C++ programs to vector embedding space is considered to create an empirical estimation framework for static performance prediction using LLVM compiler infrastructure. The usage of embeddings makes programs easier to compare due to avoiding Control Flow Graphs (CFG) and Data Flow Graphs (DFG) direct comparison. This method is based on transformation series of the initial IR such as: instrumentation — injection of artificial instructions in an instrumentation compiler’s pass depending on load offset delta in the current instruction compared to the previous one, mapping of instrumented IR into multidimensional vector with IR2Vec and dimension reduction with t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) method. The D1 cache miss ratio measured with perf stat tool is considered as performance metric. A heuristic criterion of programs having more or less cache miss ratio is given. This criterion is based on embeddings of programs in 2D-space. The instrumentation compiler’s pass developed in this work is described: how it generates and injects artificial instructions into IR within the used memory model. The software pipeline that implements the performance estimation based on LLVM compiler infrastructure is given. Computational experiments are performed on synthetic tests which are the sets of programs with the same CFGs but with different sequences of offsets used when accessing the one-dimensional array of a given size. The correlation coefficient between performance metric and distance to the worst program’s embedding is measured and proved to be negative regardless of t-SNE initialization. This fact proves the heuristic criterion to be true. The process of such synthetic tests generation is also considered. Moreover, the variety of performance metric in programs set in such a test is proposed as a metric to be improved with exploration of more tests generators.

В данной работе в рамках модели синус-Гордона рассчитываются динамические характеристики кинков и антикинков, активированных в однородных полинуклеотидных цепочках, каждая из которых содержит только один из видов оснований: аденины, тимины, гуанины или цитозины. Получены аналитические формулы и построены графики для профилей кинков и антикинков и для плотности их энергии в 2D- и 3D-формате. Вычислены масса кинков и антикинков, их энергия покоя и размеры. Рассчитаны траектории движения кинков и антикинков в фазовом пространстве в 2D- и 3D-формате.

In this article in the frameworks of the sine-Gordon mode we have calculated the dynamical characteristics of kinks and antikinks activated in the homogeneous polynucleotide chains each if them contains only one of the types of the bases: adenines, thymines, guanines or cytosines. We have obtained analytical formulas and constructed the graphs for the kink and antikink profiles and for their energy density in the 2D- and 3D-dimension. Mass of kinks and antikinks, their energy of rest and their size have been estimated. The trajectories of kink and antikink motion in the phase space have been calculated in the 2D- and 3D-dimension.

В развитие ранее полученного результата по моделированию динамики растительного покрова, вследствие изменчивости температурного фона, представлена новая схема интервального анализа динамики флористических образов формаций в случае, когда параметр скорости реагирования модели динамики каждого учетного вида растения задан интервалом разброса своих возможных значений. Желаемая в фундаментальных исследованиях детализация описания функциональных параметров макромоделей биоразнообразия, учитывающая сущностные причины наблюдаемых эволюционных процессов, может оказаться проблемной задачей. Использование более надежных интервальных оценок вариабельности функциональных параметров «обходит» проблему неопределенности в вопросах первичного оценивания эволюции фиторесурсного потенциала осваиваемых подконтрольных территорий. Полученные решения сохраняют не только качественную картину динамики видового разнообразия, но и дают строгую, в рамках исходных предположений, количественную оценку меры присутствия каждого вида растения. Практическая значимость схем двустороннего оценивания на основе конструирования уравнений для верхних и нижних границ траекторий разброса решений зависит от условий и меры пропорционального соответствия интервалов разбросов исходных параметров с интервалами разбросов решений. Для динамических систем желаемая пропорциональность далеко не всегда обеспечивается. Приведенные примеры демонстрирует приемлемую точность интервального оценивания эволюционных процессов. Важно заметить, что конструкции оценочных уравнений порождают исчезающие интервалы разбросов решений для квазипостоянных температурных возмущений системы. Иными словами, траектории стационарных температурных состояний растительного покрова предложенной схемой интервального оценивания не огрубляется. Строгость результата интервального оценивания видового состава растительного покрова формаций может стать определяющим фактором при выборе метода в задачах анализа динамики видового разнообразия и растительного потенциала территориальных систем ресурсно-экологического мониторинга. Возможности предложенного подхода иллюстрируются геоинформационными образами вычислительного анализа динамики растительного покрова полуострова Ямал и графиками ретроспективного анализа флористической изменчивости формаций ландшафтно-литологической группы «Верховые» по данным вариации летнего температурного фона метеостанции г. Салехарда от 2010 до 1935 года. Разработанные показатели флористической изменчивости и приведенные графики характеризуют динамику видового разнообразия, как в среднем, так и индивидуально, в виде интервалов возможных состояний по каждому учетному виду растения.

In the development of the previously obtained result on modeling the dynamics of vegetation cover, due to variations in the temperature background, a new scheme for the interval analysis of the dynamics of floristic images of formations is presented in the case when the parameter of the response rate of the model of the dynamics of each counting plant species is set by the interval of scatter of its possible values. The detailed description of the functional parameters of macromodels of biodiversity, desired in fundamental research, taking into account the essential reasons for the observed evolutionary processes, may turn out to be a problematic task. The use of more reliable interval estimates of the variability of functional parameters “bypasses” the problem of uncertainty in the primary assessment of the evolution of the phyto-resource potential of the developed controlled territories. The solutions obtained preserve not only a qualitative picture of the dynamics of species diversity, but also give a rigorous, within the framework of the initial assumptions, a quantitative assessment of the degree of presence of each plant species. The practical significance of two-sided estimation schemes based on the construction of equations for the upper and lower boundaries of the trajectories of the scatter of solutions depends on the conditions and measure of proportional correspondence of the intervals of scatter of the initial parameters with the intervals of scatter of solutions. For dynamic systems, the desired proportionality is not always ensured. The given examples demonstrate the acceptable accuracy of interval estimation of evolutionary processes. It is important to note that the constructions of the estimating equations generate vanishing intervals of scatter of solutions for quasi-constant temperature perturbations of the system. In other words, the trajectories of stationary temperature states of the vegetation cover are not roughened by the proposed interval estimation scheme. The rigor of the result of interval estimation of the species composition of the vegetation cover of formations can become a determining factor when choosing a method in the problems of analyzing the dynamics of species diversity and the plant potential of territorial systems of resource-ecological monitoring. The possibilities of the proposed approach are illustrated by geoinformation images of the computational analysis of the dynamics of the vegetation cover of the Yamal Peninsula and by the graphs of the retro-perspective analysis of the floristic variability of the formations of the landscapelithological group “Upper” based on the data of the summer temperature background of the Salehard weather station from 2010 to 1935. The developed indicators of floristic variability and the given graphs characterize the dynamics of species diversity, both on average and individually in the form of intervals of possible states for each species of plant.

Традиционный подход к исследованию коммуникаций между журналами заключается в исследовании журнальных графов цитирования. В работе предложен подход к анализу сети журналов с использованием библиометрического графа нового типа — графа журнальных пересечений, основанного на бинарной операции пересечения множеств, — с применением методов, основанныхна индексе дружбы и функции диспаритета. Подход демонстрируется на относительно небольшом примере реальной сети журналов, данные о которых содержатся в информационной системе Общероссийского портала Math-Net.Ru: 63 журнала за 2008–2021 годы, удовлетворяющие определенным требованиям и содержащие почти 69 тысяч статей, принадлежащих 54 тысячам авторов. Математическая модель этой реальной сети представляется графом пересечений с использованием коэффициента Жаккара, обладающим специфическими свойствами: малая размерность, высокая плотность графа, распределение весов ребер не аппроксимируется степенной функцией. К полученным результатам относится сетевая структура связей множества исследуемых журналов, учитывающая степень их взаимодействия, и выявление значимых вершин с использованием индекса дружбы, улавливающее его структурные свойства и имеющее очевидную содержательную интерпретацию, позволяющее ранжировать журналы по данному показателю. Тем самым реализуется инструмент для различения вершин-лидеров по индексу дружбы и «сетевых интеграторов» (closeness/betweenness) и демонстрируется качественное изменение структурных свойств при снижении плотности и сохранении связности графа, достигаемого применением функцией диспаритета. Последовательное применение функции диспаритета при уменьшении порога значимости позволяет выявить ядро графа, содержащее наиболее сильно связанные вершины, что в свою очередь позволяет определить множество вершин (и, соответственно, журналов), одновременно входящих в ядро и имеющих наивысшую значимость по индексу дружбы. Анализ уровней полученного множества журналов в «Белом списке» подтверждает высокий рейтинг этих журналов. Полученные результаты дают более глубокое понимание структуры отношений в сетях научных журналов и определяют новые подходы к их исследованию.

The traditional approach to studying inter-journal communication involves analyzing journal citation graphs. This paper proposes a method for analyzing journal networks using a new type of bibliometric graph — a journal intersection graph based on the binary operation of set intersection — employing techniques grounded in the friendship index and the disparity function. The approach is demonstrated using a relatively small example of a real journal network, with data sourced from the All-Russian portal Math-Net.Ru information system: 63 journals from 2008–2021 meeting specific criteria, containing almost 69 thousand articles authored by 54 thousand individuals. The mathematical model of this real-world network is represented as an intersection graph using the Jaccard coefficient, which exhibits specific properties: low dimensionality, high graph density, and an edge weight distribution that is not approximated by a power law function. The obtained results include the network structure of connections within the studied set of journals, accounting for their degree of interaction, and the identification of significant vertices using the friendship index. This captures the graph’s structural properties, offers an obvious substantive interpretation, and allows for ranking journals by this metric. Thus, the method implements a tool for distinguishing between vertices that are leaders in terms of the friendship index and “network integrators” (based on closeness/betweenness centrality). It also demonstrates a qualitative change in structural properties when reducing graph density while maintaining connectivity, achieved by applying the disparity function. The sequential application of the disparity function while lowering the significance threshold allows for the identification of the graph’s core, containing the most strongly connected vertices. This, in turn, enables the determination of a set of vertices (and corresponding journals) that are simultaneously part of the core and have the highest significance according to the friendship index. An analysis of the levels of this resulting journal set within the “Belyi Spisok” (“White List”) shows these journals have a high rating. The findings provide a deeper understanding of the relationship structure within scientific journal networks and define new approaches for their study.

Дизассемблирование двоичных файлов x86 — важная, но нетривиальная задача. Дизассемблирование трудно выполнить корректно без отладочной информации, особенно на архитектуре x86, в которой инструкции переменного размера чередуются с данными. Более того, наличие непрямых переходов в двоичном коде добавляет еще один уровень сложности. Непрямые переходы препятствуют возможности рекурсивного обхода, распространенного метода дизассемблирования, успешно идентифицировать все инструкции в коде. Следовательно, дизассемблирование такого кода становится еще более сложным и требовательным, что еще больше подчеркивает проблемы, с которыми приходится сталкиваться в этой области. Многие инструменты, включая коммерческие, такие как IDA Pro, с трудом справляются с точным дизассемблированием x86. В связи с этим был проявлен определенный интерес к разработке более совершенного решения с использованием методов машинного обучения, которое потенциально может охватывать базовые, независимые от компилятора паттерны, присущие машинному коду, сгенерированному компилятором. Методы машинного обучения могут превосходитьпо точности классические инструменты. Их разработка также может занимать меньше времени по сравнению с эвристическими методами, реализуемыми вручную, что позволяет переложитьо сновную нагрузку на сбор большого представительного набора данных исполняемых файлов с отладочной информацией. Мы усовершенствовали существующую архитектуру на основе рекуррентных графовых сверточных нейронных сетей, которая строит граф управления и потоков для дизассемблирования надмножеств инструкций. Мы расширили граф информацией о потоках данных: при кодировании входной программы, мы добавляем ребра потока управления и зависимостей от регистров, вдохновленные вероятностным дизассемблированием. Мы создали открытый набор данных для идентификации инструкций x86, основанный на комбинации набора данных ByteWeight и нескольких пакетов Debian с открытым исходным кодом. По сравнению с IDA Pro, современным коммерческим инструментом, наш подход обеспечивает более высокую точность при сохранении высокой производительности в наших тестах. Он также хорошо себя показывает по сравнению с существующими подходами машинного обучения, такими как DeepDi.

Disassembly of stripped x86 binaries is an important yet non-trivial task. Disassembly is difficult to perform correctly without debug information, especially on x86 architecture, which has variablesized instructions interleaved with data. Moreover, the presence of indirect jumps in binary code adds another layer of complexity. Indirect jumps impede the ability of recursive traversal, a common disassembly technique, to successfully identify all instructions within the code. Consequently, disassembling such code becomes even more intricate and demanding, further highlighting the challenges faced in this field. Many tools, including commercial ones such as IDA Pro, struggle with accurate x86 disassembly. As such, there has been some interest in developing a better solution using machine learning (ML) techniques. ML can potentially capture underlying compiler-independent patterns inherent for the compiler-generated assembly. Researchers in this area have shown that it is possible for ML approaches to outperform the classical tools. They also can be less timeconsuming to develop compared to manual heuristics, shifting most of the burden onto collecting a big representative dataset of executables with debug information. Following this line of work, we propose an improvement of an existing RGCN-based architecture, which builds control and flow graph on superset disassembly. The enhancement comes from augmenting the graph with data flow information. In particular, in the embedding we add Jump Control Flow and Register Dependency edges, inspired by Probabilistic Disassembly. We also create an open-source x86 instruction identification dataset, based on a combination of ByteWeight dataset and a selection open-source Debian packages. Compared to IDA Pro, a state of the art commercial tool, our approach yields better accuracy, while maintaining great performance on our benchmarks. It also fares well against existing machine learning approaches such as DeepDi.

В данной статье рассматривается проблема централизованного планирования маршрутов передачи данных в сетях, устойчивых к задержкам и разрывам. Исходная проблема расширяется дополнительными требованиями к хранению узлов и процессу связи. Во-первых, предполагается, что связь между узлами графа устанавливается с помощью антенн. Во-вторых, предполагается, что каждый узел имеет хранилище конечной емкости. Существующие работы не рассматривают и не решают задачу с этими ограничениями. Предполагается, что заранее известны информация о сообщениях, подлежащих обработке, информация о конфигурации сети в указанные моменты времени, взятые с определенными периодами, информация о временных задержках для ориентации антенн для передачи данных и ограничения на объем хранения данных на каждом спутнике группировки. Два хорошо известных алгоритма — CGR и Earliest Delivery with All Queues — модифицированы для удовлетворения расширенных требований. Полученные алгоритмы решают задачу поиска оптимального маршрута в сети, устойчивой к разрывам, отдельно для каждого сообщения. Также рассматривается проблема валидации алгоритмов в условиях отсутствия тестовых данных. Предложены и апробированы возможные подходы к валидации, основанные на качественных предположениях, описаны результаты экспериментов. Проведен сравнительный анализ производительности двух алгоритмов решения задачи маршрутизации. Два алгоритма, названные RDTNAS-CG и RDTNAS-AQ, были разработаны на основе алгоритмов CGR и Earliest Delivery with All Queues соответственно. Оригинальные алгоритмы были значительно расширены и была разработана дополненная реализация. Валидационные эксперименты были проведены для проверки минимальных требований «качества» к правильности алгоритмов. Сравнительный анализ производительности двух алгоритмов показал, что алгоритм RDTNAS-AQ на несколько порядков быстрее, чем RDTNAS-CG.

The problem of centralized planning for data transmission routes in delay tolerant networks is considered. The original problem is extended with additional requirements to nodes storage and communication process. First, it is assumed that the connection between the nodes of the graph is established using antennas. Second, it is assumed that each node has a storage of finite capacity. The existing works do not consider these requirements. It is assumed that we have in advance information about messages to be processed, information about the network configuration at specified time points taken with a certain time periods, information on time delays for the orientation of the antennas for data transmission and restrictions on the amount of data storage on each satellite of the grouping. Two wellknown algorithms — CGR and Earliest Delivery with All Queues are improved to satisfy the extended requirements. The obtained algorithms solve the optimal message routing problem separately for each message. The problem of validation of the algorithms under conditions of lack of test data is considered as well. Possible approaches to the validation based on qualitative conjectures are proposed and tested, and experiment results are described. A performance comparison of the two implementations of the problem solving algorithms is made. Two algorithms named RDTNAS-CG and RDTNAS-AQ have been developed based on the CGR and Earliest Delivery with All Queues algorithms, respectively. The original algorithms have been significantly expanded and an augmented implementation has been developed. Validation experiments were carried to check the minimum «quality» requirements for the correctness of the algorithms. Comparative analysis of the performance of the two algorithms showed that the RDTNAS-AQ algorithm is several orders of magnitude faster than RDTNAS-CG.