Материал: Интеллектуальные информационные системы. труды международной научно-практической конференции. И73

Литература

1. javable [Электронный ресурс]: Технологии построения распределенных объектных систем // URL: http://www.javable.com/docs/articles/dist/ (дата обращения: 23.04.2020).

2.Информационно-аналитическая система службы безопасности организации Калуцкий И.В., Агафонов А.А. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012. № 2-2. С. 127-133.

3.habrahabr [Электронный ресурс]: Обзор алгоритмов кластеризации данных// URL: https://special.habrahabr.ru/kyocera/p/101338/ (дата обращения:

07.05.2020).

4.cluster.linux-ekb [Электронный ресурс]: Параллельные вычисления

//URL: http://cluster.linux-ekb.info/ (дата обращения: 18.05.2020).

5.В.Д. Корнеев. Параллельное программирование в MPI [Текст] / В.Д. Корнеев // Параллельное программирование в MPI – Новосибирск, ИВМ и МГ СО РАН, 2002г., 215 стр.

6.bytemag [Электронный ресурс]: Архитектура InfiniBand для информационных центров // URL: https://www.bytemag.ru/articles/detail.php?ID=8519 (дата обращения: 03.05.2020).

7.Роль человеческого фактора в обеспечении информационной безопасности бизнеса. Калуцкий И.В., Агафонов А.А. Известия Юго-Западного го-

сударственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012. № 2-2. С. 173-178.

ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет», Курск

УДК 004.421.4

Н. Г. Титов, А. Г. Остапенко, Е. А. Шварцкопф, Ю. О. Гончаров

ОСОБЕННОСТИ МОНИТОРИНГА И МЕТРОЛОГИИ КОНТЕНТОВ

ИРЕСУРСОВ СОЦИАЛЬНЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СЕТЕЙ

Вцелях обеспечения информационной безопасности [1,2] приобретает особую значимость мониторинг ресурсов социальных сетей [3]. Прежде всего, интерес представляет реакция пользователей на те или иные контенты социально опасного характера, а также – общая характеристика реакций пользователей ресурсов. Основой для таких исследований является информация, находящаяся

воткрытом доступе [3]. При этом теоретический и практический интерес представляют текущие данные относительно лайков, репостов и комментариев для определенного качества контентов, способных побудить пользователей к деструктивным действиям как в виртуальном, так и в не виртуальном пространствах.

20

Применительно к отдельно взятым контентам, идентифицированным как потенциально опасные, мониторинг должен предусматривать визуализацию пошаговой динамики количества реакций пользователей на рассматриваемый контент (пост) социальной сети. Здесь принципиально возможны два подхода:

–накопительный (интегральный), когда рассматривается общее количество реакций, последовавших в сумме на данный момент (шаг) времени жизни контента;

–дифференциальный, когда оценивается количество реакций, последовавших за шаг мониторинга.

Первая кривая (огибающая дискрет отчета) очевидно будет иметь монотонно нарастающий вид с насыщением к концу жизни контента (в среднем это 24 часа с момента его появления). Вторая характеристика имеет колоколообразный вид с экстремумом (максимумом) где-то в середине периода жизни контента. Что же касается шага мониторинга, то его значение зависит от быстродействия программно-технических средств мониторинга (зачастую это 0,5 часа).

Как интегральная, так и дифференциальная характеристика восприимчивости контента дают пищу для аналитических исследований относительно динамики популярности рассматриваемого поста, включая:

–скорость и ускорение её роста (спада) по различным составляющим (количества лайков, репостов, комментариев, просмотров) в период жизни контента;

–координаты пиков её вышеуказанных составляющих.

Для полноты картины следует упомянуть о том, что огибающая дифференциальной метрики может быть двугорбой из-за интервалов общего спада просмотров социальных сетей (например, в ночное время). Соответственно на интегральной кривой в этом интервале появится ступенька.

Особый интерес представляет сопоставительный анализ динамики популярности конкурирующих контентов, запущенных в одной и той же социальной сети примерно в одно и тоже время. При антагонистическом их характере теоретически возможно перехват внимания пользователей одним из них и спад популярности у другого. Это простейший пример информационного противоборства в социальных сетях.

Возможен и более сложный вариант, когда в целях поддержания интереса к определенной тематике (так как одиночный контент живёт недолго) выстраивается хронологическая последовательность близких (с точки зрения цели побуждения пользователей) контентов. В этом случая можно говорить о реализации спланированной информационно-психологической операции.

Таким образом, метрики контентов, полученные в результате их мониторинга, дают довольно значительную базу для аналитики информационных процессов, протекающих в социальных сетях.

Дугой существенной составляющей контента-аналитики следует считать получение обобщенных характеристик онлайн-сообществ социальных сетей. Здесь уместно среднесуточные значения реакций пользователей на все цирку-

21

лирующие в них контенты. Такое усреднение позволяет получить оценку популярности и реактивности ресурса в целом. Отсюда представляется возможным проранжировать группы пользователей в рамках социальной сети, ограничить круг и построить последовательность сканируемых онлайн-сообществ в ходе мониторинга.

В свою очередь классификация контентов по их тематике открывает перспективу выявления тематических доминант ресурса, что так же можно учесть при сканировании групп по заданной проблематике (экстремизм, наркомания и др.). Цикл мониторинга в этом случае существенно сокращается.

Вышеперечисленные приложения методик мониторинга социальных сетей очевидно свидетельствуют о необходимости развития методического обеспечения измерения параметров их контентов и ресурсов, как средств информа- ционно-психологического воздействия на пользователей.

Работа выполнена в рамках проекта «Безопасный Интернет» (регистрационный номер).

Литература

1.Остапенко А.Г. Атакуемые взвешенные сети: монография / А.Г. Остапенко, Д.Г. Плотников, А.О. Калашников, В.Б. Щербаков, Г.А. Остапенко; под общ. ред. Д. А. Новикова. – Воронеж: Горячая линияТелеком, 2017.–276 с.

2.Остапенко А.Г. Социальные сети и деструктивный контент: монография / А.Г. Остапенко, А.В. Паринов, А.О. Калашников, В.Б. Щербаков, А.А.

Остапенко; под общ. ред. Д. А. Новикова. – Воронеж: Горячая линияТелеком, 2017. – 276 с.

3. Остапенко А.Г. Эпидемии в телекоммуникационных сетях: монография / А.Г. Остапенко, Н.М. Радько, А.О. Калашников, О.А. Остапенко, Р.К. Бабаджанов; под общ. ред. Д. А. Новикова.– Воронеж: Горячая линияТелеком, 2017. – 284 с.

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»

УДК 535.8+575

А. Ю. Степанов, В. Л. Жбанова

ТЕХНОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ 3D-ГОЛОГРАММ ПРОЕКЦИОННОГО ТИПА

В процессе визуализации голограммы в определенной точке пространства происходит сложение двух волн – опорной и объектной, образовавшихся в результате разделения лазерного луча с помощью линзы. Опорную волну формирует сам источник света, а объектная отражается от фиксируемого объекта. Тут же размещается фотопластинка, на которой «отпечатываются» темные полосы,

22

положение которых зависит от распределения интерференции в данной точке пространства.

Современная голограмма – это по сути своей трехмерная проекция объемного изображения предмета. 3D-голограмма уверенно осваивает самые разные сферы человеческой деятельности. Примеров тому огромное множество. Один из них – воздушные голограммы. Это голографические модели (масштабом 1:1) и трёхмерные тетраэдры. На форум, заседаниях, семинарах, выставках и подобных мероприятиях различного уровня часто используются пространственные голограммы, создаваемые с помощью специальных голографических проекторов, как правило, нескольких [1, 2].

Невозможно учесть все детали объекта при создании его пространственной модели, а тем бол ее, если эта модель будет динамическая. Здесь используется система предварительной обработки. Подобная система на данный момент широко распространена в индустрии смартфонов, а именно камеры. Путём наложения большого количества кадров друг на друга изображение дорабатывается, без учёта различных фильтров и графики. Следующим этапом создания пространственной модели выступает цифровая обработка.

Цифровая голография позволяет выполнять цифровую обработку голограмм. Разрешение восстановленного изображения сильно ограничено пиксельными детекторами изображения. Для улучшения разрешения предлагается метод бикубической интерполяции и итераций экстраполяции (BIPEPI), чтобы компенсировать ограниченный размер цифровых голограмм. Основываясь на предварительных знаниях модели зонной пластины Френеля с круговыми дифракционными решетками, плотность пикселей увеличивается методом бикубической интерполяции (BIP) внутри голограммы для улучшения низкочастотных членов объекта [3, 4]. При использовании метода экстраполяционных итераций (EPI) создаются более высокие полосы вне голограммы для улучшения высокочастотных членов объекта. Разрешение восстановленного изображения может быть эффективно улучшено путем объединения этих предсказанных низкочастотных и высокочастотных членов.

Голограмма может представлять собой не только трёхмерное изображение объекта, его можно создать динамическим, на основе технологий, которые уже существуют. Для создания поверхности и глубины объекта может быть использована технология Kinect. Kinect – революционный контроллер для Xbox 360, презентованный компанией Microsoft в 2010 году. На данный момент Kinect встраивается в аппаратную часть Xbox One, последнего поколения данных приставок, однако ранее выпускался серийно. Бесконтактный игровой контроллер даёт возможность пользователю взаимодействовать с приставкой без помощи контактного устройства, как например, джойстика или клавиатуры. Камеры Kinect считывают движения тела игрока и обрабатывают их для интерактивных игр (рисунок).

С помощью системы зеркал и сетки Kinect, можно воссоздать компьютерную 3D модель объекта и привязать точки этого объекта к адресам зеркал,

23

которые в свою очередь создадут направление для лазерного луча, он и создаст эффект голограммы в виде трёхмерного динамического изображения объекта в реальном времени. А технология захвата движений сделает реальным голографическую сенсорную проекцию, к которой можно будет «прикоснуться», и управлять ей не только жестами и голосом.

Система зеркал представляет собой аналог точек, которые создаёт компьютерная 3D модель, но в большем количестве. Для того, чтобы получить изображение в реальности нужен будет мощный лазер, чьё излучение, попадая на зеркала будет многократно отражаться и направляться к следующему. Помимо отражения, часть излучения должно будет рассеиваться.

Рис. 3D изображение человека, созданное с помощью Kinect

Так же, чтобы создать голограмму или скорее возможным вариантом её создания может быть инфракрасное излучение. Благодаря светофильтрам с помощью которых мы можем увидеть это излу чение и мощных источников генерации высокочастотного излучения. С помощью огромной частоты излучения появляется возможность создать изображение в пространстве. Такое изображение будет трёхмерным и осязаемым при определённых условиях, но размер каждого такого изображения не сможет быть больше10-16 мм. Но это можно улучшить с помощью другой технологии.

Чтобы воссоздать движения объекта, стоит прибегнуть к похожей технологии, использующейся в смартфонах, захват лица. Эта та же сетка с огромным количеством точек, каждая из которых в точности повторяет анатомию лица. Адреса основных точек, которые выделяет Kinect привязываются к зеркалам, сначала основным, а затем вспомогательным, тем самым обеспечивая чёткость или разрешение изображения. Создав систему зеркал с помощью захвата предмета по точкам, можно сказать, что из голограммы в привычном её понятии будет исключена пластинка, на которой и хранится изображение. А чтобы воссоздать изображение в такой системе, будет необходимо всего лишь сохранить адреса точек.

В большинстве своём голограммы на данный момент представляют собой имитацию или обман зрения. Точно как своеобразная голограмма возникает

24