Все выпуски

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.

Обоснована необходимость введения в научный оборот новой экономической категории – страховой капитал. Показано, что страховая деятельность порождает специальную разновидность капитала (как фактора производства) – гарантийный фонд, который назван автором «основной денежный страховой капитал». Установлено, что наряду с общепринятыми свойствами капитала как фактора производства страховой капитал обладает рядом специфических свойств, обусловленных его вероятностно-статистической природой. На основе вероятностно-статистической модели исследована роль страхового капитала в формировании цены на страховую услугу. В частности, показано, что закон убывающей отдачи для страхового капитала не носит универсального характера.

The article reveals the necessity of introduction of new economic category such as “insurance capital”. Insurance activity generates a specific kind of capital (as a production factor) – the guarantee fund, which is called “primary insurance monetary capital". The article establishes that, due to its probabilistic and statistical nature, the insurance capital has a number of specific features in addition to conventional characteristics of capital as a production factor. Basing on probabilistic-statistical model author investigates the role of insurance capital in the formation of price for insurance services. In particular, the author exposes that the law of diminishing returns is not universal when talking about insurance capital.

В данной работе представлены модели железоникелевой гидрогеназы HydSL пурпурной серной бактерии Thiocapsa roseopersicina BBS. Показано, что полученные модели обладают более высоким уровнем доверия по сравнению с опубликованными ранее; впервые получена полноразмерная модель HydSL-гидрогеназы. Показана свободная ориентация С-концевого фрагмента малой субъединицы относительно основной белковой глобулы. Показано, что у термостабильной гидрогеназы HydSL Allochromatium vinosum и у полученной нами модели примерно одинаковое количество межсубъединичных ионных пар и их больше, чем у термолабильной гидрогеназы HydAB Desulfovibrio vulgaris.

The results of homology modeling of HydSL, a NiFe-hydrogenase from purple sulphur bacterium Thiocapsa roseopersicina BBS are presented in this work. It is shown that the models have larger confidence level than earlier published ones; a full-size model of HydSL hydrogenase is presented for the first time. The C-end fragment of the enzyme is shown to have random orientation in relation to the main protein globule. The obtain models have a large number of ion pairs, as well as thermostable HydSL hydrogenase from Allochromatium vinosum, in contrast to thermolabile HydAB hydrogenase from Desulfovibrio vulgaris.

В статье описываетсявы числимаям одель человека в информационной экономике и демонстрируется многокритериальный оптимизационный подход к метрическому анализу модельных данных. Традиционный подход к идентификации и исследованию модели предполагает идентификацию модели по временным рядам и прогнозирование дальнейшей динамики ряда. Однако этот подход неприменим к моделям, некоторые важнейшие переменные которых не наблюдаютсяя вно, и известны только некоторые типичные границы или особенности генеральной совокупности. Такая ситуация часто встречается в социальных науках, что делает модели сугубо теоретическими. Чтобы избежать этого, для (неявной) идентификации и изучения таких моделей предлагается использовать метод метрического анализа данных (MMDA), основанный на построении и анализе метрических сетей Колмогорова – Шеннона, аппроксимирующих генеральную совокупность данных модельной генерации в многомерном пространстве социальных характеристик. С помощью этого метода идентифицированы коэффициенты модели и изучены особенности ее фазовых траекторий. Представленнаяв статье модель рассматривает человека как субъекта, обрабатывающего информацию, включая его информированность и когнитивные способности. Составлены пожизненные индексы человеческого капитала: креативного индивида (обобщающего когнитивные способности) и продуктивного (обобщает объем освоенной человеком информации). Поставлена задача их многокритериальной (двухкритериальной) оптимизации с учетом ожидаемой продолжительности жизни. Такой подход позволяет выявить и экономически обосновать требования к системе образования и социализации (информационному окружению) человека до достиженияим взрослого возраста. Показано, что в поставленной оптимизационной задаче возникает Парето-граница, причем ее тип зависит от уровня смертности: при высокой продолжительности жизни доминирует одно решение, в то время как для более низкой продолжительности жизни существуют различные типы Парето-границы. В частности, в случае России применим принцип Парето: значительное увеличение креативного человеческого капитала индивида возможно за счет небольшого сниженияпр одуктивного человеческого капитала (обобщение объема освоенной человеком информации). Показано, что рост продолжительности жизни делает оптимальным компетентностный подход, ориентированный на развитие когнитивных способностей, в то время как при низкой продолжительности жизни предпочтительнее знаниевый подход.

The article describes a model of a human in the informational economy and demonstrates the multicriteria optimizational approach to the metric analysis of model-generated data. The traditional approach using the identification and study involves the model’s identification by time series and its further prediction. However, this is not possible when some variables are not explicitly observed and only some typical borders or population features are known, which is often the case in the social sciences, making some models pure theoretical. To avoid this problem, we propose a method of metric data analysis (MMDA) for identification and study of such models, based on the construction and analysis of the Kolmogorov – Shannon metric nets of the general population in a multidimensional space of social characteristics. Using this method, the coefficients of the model are identified and the features of its phase trajectories are studied. In this paper, we are describing human according to his role in information processing, considering his awareness and cognitive abilities. We construct two lifetime indices of human capital: creative individual (generalizing cognitive abilities) and productive (generalizing the amount of information mastered by a person) and formulate the problem of their multi-criteria (two-criteria) optimization taking into account life expectancy. This approach allows us to identify and economically justify the new requirements for the education system and the information environment of human existence. It is shown that the Pareto-frontier exists in the optimization problem, and its type depends on the mortality rates: at high life expectancy there is one dominant solution, while for lower life expectancy there are different types of Paretofrontier. In particular, the Pareto-principle applies to Russia: a significant increase in the creative human capital of an individual (summarizing his cognitive abilities) is possible due to a small decrease in the creative human capital (summarizing awareness). It is shown that the increase in life expectancy makes competence approach (focused on the development of cognitive abilities) being optimal, while for low life expectancy the knowledge approach is preferable.

В статье обсуждается проблема влияния целей исследования на структуру многофакторной модели регрессионного анализа (в частности, на реализацию процедуры снижения размерности модели). Демонстрируется, как приведение спецификации модели множественной регрессии в соответствие целям исследования отражается на выборе методов моделирования. Сравниваются две схемы построения модели: первая не позволяет учесть типологию первичных предикторов и характер их влияния на результативные признаки, вторая схема подразумевает этап предварительного разбиения исходных предикторов на группы (в соответствии с целями исследования). На примере решения задачи анализа причин выгорания творческих работников показана важность этапа качественного анализа и систематизации априори отобранных факторов, который реализуется не вычислительными средствами, а за счет привлечения знаний и опыта специалистов в изучаемой предметной области.

Представленный пример реализации подхода к определению спецификации регрессионной модели сочетает формализованные математико-статистические процедуры и предшествующий им этап классификации первичных факторов. Наличие указанного этапа позволяет объяснить схему управляющих (корректирующих) воздействий (смягчение стиля руководства и усиление одобрения приводят к снижению проявлений тревожности и стресса, что, в свою очередь, снижает степень выраженности эмоционального истощения участников коллектива). Предварительная классификация также позволяет избежать комбинирования в одной главной компоненте управляемых и неуправляемых, регулирующих и управляемых признаков-факторов, которое могло бы ухудшить интерпретируемость синтезированных предикторов.

На примере конкретной задачи показано, что отбор факторов-регрессоров — это процесс, требующий индивидуального решения. В рассмотренном случае были последовательно использованы: систематизация признаков, корреляционный анализ, метод главных компонент, регрессионный анализ. Первые три метода позволили существенно сократить размерность задачи, что не повлияло на достижение цели, для которой эта задача была поставлена: были показаны существенные меры управляющего воздействия на коллектив, позволяющие снизить степень эмоционального выгорания его участников.

The article discusses the problem of the influence of the research goals on the structure of the multivariate model of regression analysis (in particular, on the implementation of the procedure for reducing the dimension of the model). It is shown how bringing the specification of the multiple regression model in line with the research objectives affects the choice of modeling methods. Two schemes for constructing a model are compared: the first does not allow taking into account the typology of primary predictors and the nature of their influence on the performance characteristics, the second scheme implies a stage of preliminary division of the initial predictors into groups, in accordance with the objectives of the study. Using the example of solving the problem of analyzing the causes of burnout of creative workers, the importance of the stage of qualitative analysis and systematization of a priori selected factors is shown, which is implemented not by computing means, but by attracting the knowledge and experience of specialists in the studied subject area. The presented example of the implementation of the approach to determining the specification of the regression model combines formalized mathematical and statistical procedures and the preceding stage of the classification of primary factors. The presence of this stage makes it possible to explain the scheme of managing (corrective) actions (softening the leadership style and increasing approval lead to a decrease in the manifestations of anxiety and stress, which, in turn, reduces the severity of the emotional exhaustion of the team members). Preclassification also allows avoiding the combination in one main component of controlled and uncontrolled, regulatory and controlled feature factors, which could worsen the interpretability of the synthesized predictors. On the example of a specific problem, it is shown that the selection of factors-regressors is a process that requires an individual solution. In the case under consideration, the following were consistently used: systematization of features, correlation analysis, principal component analysis, regression analysis. The first three methods made it possible to significantly reduce the dimension of the problem, which did not affect the achievement of the goal for which this task was posed: significant measures of controlling influence on the team were shown. allowing to reduce the degree of emotional burnout of its participants.

В работе приводятся результаты применения схемы очень высокой точности и разрешающей способности для получения численных решений уравнений Навье – Стокса сжимаемого газа, описывающих возникновение и развитие неустойчивости двумерного ламинарного пограничного слоя на плоской пластине. Особенностью проведенных исследований является отсутствие обычно используемых искусственных возбудителей неустойчивости при реализации прямого численного моделирования. Используемая мультиоператорная схема позволила наблюдать тонкие эффекты рождения неустойчивых мод и сложный характер их развития, вызванные предположительно ее малыми погрешностями аппроксимации. Приводится краткое описание конструкции схемы и ее основных свойств. Описываются постановка задачи и способ получения начальных данных, позволяющий достаточно быстро наблюдать установившийся нестационарный режим. Приводится методика, позволяющая обнаруживать колебания скорости с амплитудами, на много порядков меньшими ее средних значений. Представлена зависящая от времени картина возникновения пакетов волн Толмина – Шлихтинга с меняющейся интенсивностью в окрестности передней кромки пластины и их распространения вниз по потоку. Представленные амплитудные спектры с расширяющимися пиковыми значениями в нижних по течению областях указывают на возбуждение новых неустойчивых мод, отличных от возникающих в окрестности передней кромки. Анализ эволюции волн неустойчивости во времени и пространстве показал согласие с основными выводами линейной теории. Полученные численные решения, по-видимому, впервые описывают полный сценарий возможного развития неустойчивости Толмина – Шлихтинга, которая часто играет существенную роль на начальной стадии ламинарно-турбулентного перехода. Они открывают возможности полномасштабного численного моделирования этого крайне важного для практики процесса при аналогичном изучении пространственного пограничного слоя.

The paper presents the results of applying a scheme of very high accuracy and resolution to obtain numerical solutions of the Navier – Stokes equations of a compressible gas describing the occurrence and development of instability of a two-dimensional laminar boundary layer on a flat plate. The peculiarity of the conducted studies is the absence of commonly used artificial exciters of instability in the implementation of direct numerical modeling. The multioperator scheme used made it possible to observe the subtle effects of the birth of unstable modes and the complex nature of their development caused presumably by its small approximation errors. A brief description of the scheme design and its main properties is given. The formulation of the problem and the method of obtaining initial data are described, which makes it possible to observe the established non-stationary regime fairly quickly. A technique is given that allows detecting flow fluctuations with amplitudes many orders of magnitude smaller than its average values. A time-dependent picture of the appearance of packets of Tollmien – Schlichting waves with varying intensity in the vicinity of the leading edge of the plate and their downstream propagation is presented. The presented amplitude spectra with expanding peak values in the downstream regions indicate the excitation of new unstable modes other than those occurring in the vicinity of the leading edge. The analysis of the evolution of instability waves in time and space showed agreement with the main conclusions of the linear theory. The numerical solutions obtained seem to describe for the first time the complete scenario of the possible development of Tollmien – Schlichting instability, which often plays an essential role at the initial stage of the laminar-turbulent transition. They open up the possibilities of full-scale numerical modeling of this process, which is extremely important for practice, with a similar study of the spatial boundary layer.

Развитие технологий определяет появление данных с высокой детализацией во времени и пространстве, что расширяет возможности анализа, позволяя рассматривать потребительские решения и конкурентное поведение предприятий во всем их многообразии, с учетом контекста территории и особенностей временных периодов. Несмотря на перспективность таких исследований, в настоящее время в научной литературе они представлены ограниченно, что определяется их особенностями. С целью их раскрытия в статье обращается внимание на ключевые проблемы, возникающие при работе с обезличенными высокочастотными данными, аккумулируемыми фискальными операторами, и направления их решения, проводится спектр тестов, направленный на выявление возможности моделирования изменений потребления во времени и пространстве. Особенности нового вида данных рассмотрены на примере реальных обезличенных данных, полученных от оператора фискальных данных «Первый ОФД» (АО «Энергетические системы и коммуникации»). Показано, что одновременно со спектром свойственных высокочастотным данным проблем существуют недостатки, связанные с процессом формирования данных на стороне продавцов, требующие более широкого применения инструментов интеллектуального анализа данных. На рассматриваемых данных проведена серия статистических тестов, включая тест на наличие ложной регрессии, ненаблюдаемых эффектов в остатках модели, последовательной корреляции и кросс-секционной зависимости остатков панельной модели, авторегрессии первого порядка в случайных эффектах, сериальной корреляции на первых разностях панельных данных и др. Наличие пространственной автокорреляции данных тестировалось с помощью модифицированных тестов множителей Лагранжа. Проведенные тесты показали наличие последовательной корреляции и пространственной зависимости данных, обуславливающих целесообразность применения методов панельного и пространственного анализа применительно к высокочастотным данным, аккумулируемым фискальными операторами. Построенные модели позволили обосновать пространственную связь роста продаж и ее зависимость от дня недели. Ограничением для повышения предсказательной возможности построенных моделей и последующего их усложнения, за счет включения объясняющих факторов, стало отсутствие в открытом доступе статистики, сгруппированной в необходимой детализации во времени и пространстве, что определяет актуальность формирования баз высокочастотных географически структурированных данных.

Technological development determines the emergence of highly detailed data in time and space, which expands the possibilities of analysis, allowing us to consider consumer decisions and the competitive behavior of enterprises in all their diversity, taking into account the context of the territory and the characteristics of time periods. Despite the promise of such studies, they are currently limited in the scientific literature. This is due to the range of problems, the solution of which is considered in this paper. The article draws attention to the complexity of the analysis of depersonalized high-frequency data and the possibility of modeling consumption changes in time and space based on them. The features of the new type of data are considered on the example of real depersonalized data received from the fiscal data operator “First OFD” (JSC “Energy Systems and Communications”). It is shown that along with the spectrum of problems inherent in high-frequency data, there are disadvantages associated with the process of generating data on the side of the sellers, which requires a wider use of data mining tools. A series of statistical tests were carried out on the data under consideration, including a Unit-Root Test, test for unobserved individual effects, test for serial correlation and for cross-sectional dependence in panels, etc. The presence of spatial autocorrelation of the data was tested using modified tests of Lagrange multipliers. The tests carried out showed the presence of a consistent correlation and spatial dependence of the data, which determine the expediency of applying the methods of panel and spatial analysis in relation to high-frequency data accumulated by fiscal operators. The constructed models made it possible to substantiate the spatial relationship of sales growth and its dependence on the day of the week. The limitation for increasing the predictive ability of the constructed models and their subsequent complication, due to the inclusion of explanatory factors, was the lack of open access statistics grouped in the required detail in time and space, which determines the relevance of the formation of high-frequency geographically structured data bases.

Высокочастотная алгоритмическая торговля — это подкласс трейдинга, ориентированный на получение прибыли на субсекундных временных интервалах. Такие торговые стратегии не зависят от большинства факторов, подходящих для долгосрочной торговли, и требуют особого подхода. Было много попыток использовать методы машинного обучения как для высоко-, так и для низкочастотной торговли. Однако они по-прежнему имеют ограниченное применение на практике из-за высокой подверженности переобучению, требований к быстрой адаптации к новым режимам рынка и общей нестабильности результатов. Мы провели комплексное исследование по сочетанию известных количественных теорий и методов обучения с подкреплением, чтобы вывести более эффективный и надежный подход при построении автоматизированной торговой системы в попытке создать поддержку для известных алгоритмических торговых техник. Используя классические теории поведения цен, а также современные примеры применения в субмиллисекундной торговле, мы применили модели обучения с усилением для улучшения качества алгоритмов. В результате мы создали надежную модель, использующую глубокое обучение с усилением для оптимизации параметров статических торговых алгоритмов, способных к онлайн-обучению на живых данных. Более конкретно, мы исследовали систему на срочном криптовалютном рынке, который в основном не зависит от внешних факторов в краткосрочной перспективе. Наше исследование было реализовано в высокочастотной среде, и итоговые модели показали способность работать в рамках принятых таймфреймов высокочастотной торговли. Мы сравнили различные комбинации подходов глубинного обучения с подкреплением и классических алгоритмов и оценили устойчивость и эффективность улучшений для каждой комбинации.

High frequency algorithmic trading became is a subclass of trading which is focused on gaining basis-point like profitability on sub-second time frames. Such trading strategies do not depend on most of the factors eligible for the longer-term trading and require specific approach. There were many attempts to utilize machine learning techniques to both high and low frequency trading. However, it is still having limited application in the real world trading due to high exposure to overfitting, requirements for rapid adaptation to new market regimes and overall instability of the results. We conducted a comprehensive research on combination of known quantitative theory and reinforcement learning methods in order derive more effective and robust approach at construction of automated trading system in an attempt to create a support for a known algorithmic trading techniques. Using classical price behavior theories as well as modern application cases in sub-millisecond trading, we utilized the Reinforcement Learning models in order to improve quality of the algorithms. As a result, we derived a robust model which utilize Deep Reinforcement learning in order to optimise static market making trading algorithms’ parameters capable of online learning on live data. More specifically, we explored the system in the derivatives cryptocurrency market which mostly not dependent on external factors in short terms. Our research was implemented in high-frequency environment and the final models showed capability to operate within accepted high-frequency trading time-frames. We compared various combinations of Deep Reinforcement Learning approaches and the classic algorithms and evaluated robustness and effectiveness of improvements for each combination.

Приведен обзор методов моделирования движения и реологических свойств крови как суспензии взвешенных частиц. Рассмотрены методы граничных интегральных уравнений, решеточных уравнений Больцмана, конечных элементов на подвижных сетках, диссипативной динамики частиц, а также агентные модели. Приведен анализ применения этих методов при расчетах на высокопроизводительных системах различной архитектуры.

Methods for modeling blood flow and its rheological properties are reviewed. Blood is considered as a particle suspencion. The methods are boundary integral equation method (BIEM), lattice Boltzmann (LBM), finite elements on dynamic mesh, dissipative particle dynamics (DPD) and agent based modeling. The analysis of these methods’ applications on high-performance systems with various architectures is presented.

Часто решения в социальных группах принимается на основе консенсуса. Это касается, например, проведения экспертизы в техническом комитете по стандартизации (ТК) перед утверждением национального стандарта Росстандартом. Стандарт утверждается в том и только том случае, если обеспечен консенсус в ТК. Такой же подход к разработке стандартов принят практически во всех странах мира, а также на региональном и международном уровне. Ранее опубликованные работы авторов посвящены построению математической модели времени достижения консенсуса в технических комитетах по стандартизации в условиях варьирования числа членов ТК и уровня их авторитарности. Настоящее исследование является продолжением этих работ для случая образования коалиций в работе социальных групп, в том числе технических комитетов по стандартизации. В рамках модели показано, что при наличии коалиций консенсус не достижим. Однако коалиции, как правило, преодолеваются в ходе переговорного процесса, в против- ном случае число принятых стандартов было бы исключительно мало. В работе проанализированы факторы, которые оказывают влияние на преодоление коалиций: величина уступки и индекс влияния коалиции. На основе статистического моделирования регулярных марковских цепей исследуется их воздействие на время обеспечения консенсуса. Доказано, что время достижения консенсуса значимо зависит от величины односторонней уступки коалиции и слабо зависит от размеров коалиций. Построена регрессионная модель зависимости среднего числа согласований от величины уступки. Выявлено, что даже небольшая уступка влечет наступление консенсуса, увеличение размера уступки приводит (при прочих равных факторах) к резкому снижению времени до наступления консенсуса. Показано, что уступка бо́льшей коалиции в отношении малочисленной коалиции не требует в среднем бо́льшего времени до наступления консенсуса. Уступка авторитарного лидера в группе позволяет сократить число согласований и повысить качество консенсуса. Полученные результаты имеют практическую ценность для всех организационных структур, где возникновение коалиций влечет невозможность принятия решений в рамках достижения консенсуса и требует рассмотрения различных способов для выхода на консенсусное решение.

Often decisions in social groups are made by consensus. This applies, for example, to the examination in the technical committee for standardization (TC) before the approval of the national standard by Rosstandart. The standard is approved if and only if the secured consensus in the TC. The same approach to standards development was adopted in almost all countries and at the regional and international level. Previously published works of authors dedicated to the construction of a mathematical model of time to reach consensus in technical committees for standardization in terms of variation in the number of TC members and their level of authoritarianism. The present study is a continuation of these works for the case of the formation of coalitions that are often formed during the consideration of the draft standard to the TC. In the article the mathematical model is constructed to ensure consensus on the work of technical standardization committees in terms of coalitions. In the framework of the model it is shown that in the presence of coalitions consensus is not achievable. However, the coalition, as a rule, are overcome during the negotiation process, otherwise the number of the adopted standards would be extremely small. This paper analyzes the factors that influence the bridging coalitions: the value of the assignment and an index of the effect of the coalition. On the basis of statistical modelling of regular Markov chains is investigated their effects on the time to ensure consensus in the technical Committee. It is proved that the time to reach consensus significantly depends on the value of unilateral concessions coalition and weakly depends on the size of coalitions. Built regression model of dependence of the average number of approvals from the value of the assignment. It was revealed that even a small concession leads to the onset of consensus, increasing the size of the assignment results (with other factors being equal) to a sharp decline in time before the consensus. It is shown that the assignment of a larger coalition against small coalitions takes on average more time before consensus. The result has practical value for all organizational structures, where the emergence of coalitions entails the inability of decision-making in the framework of consensus and requires the consideration of various methods for reaching a consensus decision.