Факультеты > Институт математики и информационных технологий > Кафедра программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем > Преподаватели

Парфёнов Денис Игоревич

Образование: высшее по специальности "Вычислительные машины, комплексы, системы и сети" (2011, квалификация: инженер)

Ученая степень: кандидат технических наук (2015)

Должность: доцент кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем

Общий стаж работы: 17 лет 2 месяца 21 день

Стаж педагогической работы: 10 лет 8 месяцев 6 дней

Расписание преподавателя


Профессиональная переподготовка

  • Искусственный интеллект и машинное обучение (2020)
  • Исследования и разработки в IT (2020)
  • Большие данные и цифровой образовательный инжиниринг (2021)
  • Сетевое и системное администрирование (2022, право на ведение профессиональной деятельности в сфере информационных технологий)

Повышение квалификации (за последние три года)

  • Практико-ориентированные подходы в преподавании профильных ИТ дисциплин (2021)
  • Управленческие аспекты деятельности руководителей структурных подразделений университета в рамках программы стратегического развития "Приоритет - 2030" (2021)
  • Преподаватель в области искусственного интеллекта (2022)
  • Разработка проектов цифровизации системы управления образовательной деятельностью с использованием формата удаленной работы в вузах различной отраслевой направленности (2022)
  • Реализация образовательной политики университета с учетом новых аккредитационных показателей (2022)
  • Университетская модель инклюзивного образования: проблемы развития и точки роста (2022)
  • Электронная информационно-образовательная среда вуза в условиях цифровой трансформации (2022)
  • Разработка серверной части приложений PostgreSQL. Базовый курс (2024)

Преподаваемые дисциплины (за последние три учебных года)

  • Имитационное моделирование
  • Математические методы защиты информации
  • Методы и технологии генеративного и композитного искусственного интеллекта
  • Обработка и анализ данных
  • Основы информационной безопасности
  • Основы нейронных сетей
  • Построение облачных и распределенных систем
  • Развертывание моделей машинного обучения
  • Системы и сети передачи данных
  • Современные базы данных
  • Современные информационные технологии в анализе данных и научных исследованиях
  • Современные технологии программирования
  • Технологии обработки больших данных

Публикации преподавателя

  1. Парфенов, А. И. Разработка и исследование решений распознавания изображений для автоматизации технологических процессов [Электронный ресурс] / А. И. Парфенов, Д. И. Парфёнов // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : сб. материалов Всерос. науч.-метод. конф., Оренбург, 1-3 февр. 2024 г. / Оренбург. гос. ун-т ; ред. А. В. Зайцев. - Оренбург : ОГУ,2024. - . - С. 1521-1525. . - 5 с.
    Электронный источник
  2. Парфенов, А. И. Разработка модели распознавания изображений для автоматизации технологических процессов [Электронный ресурс] / А. И. Парфенов, Д. И. Парфенов, Д. А. Муслимов // Научно-технический вестник Поволжья,2024. - № 7. - С. 169-175. . - 7 с. Внедрение современных информационных технологий, в том числе методов машинного обучения, в сферу автоматизации технологических процессов позволяет повысить эффективность и качество производимой продукции. В рамках данного исследования разработан подход к анализу данных полученных с изображений для организации программирования ЧПУ станков на основе данных для автоматизации процесс изготовления ключей. Полученные результаты демонстрируют потенциально высокие возможности по упрощению и ускорению процесса создания ключей для станков с ЧПУ, повышая эффективность и точность производства.
    Электронный источник
  3. Development of a Model for Efficient Processing and Presentation Data for Discovering Traffic Anomalies in Vehicular ad hoc Networks [Электронный ресурс] / L.S. Grishina, A. Yu. Zhigalov, D. I. Parfenov, I. P. Bolodurina, L. V. Legashev // AIP Conference Proceedings,2023. - Vol. 2700А: Proceedings of the iv international scientific conference on advanced technologies in aerospace, mechanical and automation engineering: (MIST: Aerospace-IV 2021), Krasnoyarsk, 10-11 December 2021 / Ed. I. Kovalev, A. Voroshilova. - P. 1-8. . - 8 с.
    Электронный источник
  4. Investigation of the Security of ML-models in IoT Networks from Adversarial Attacks [Электронный ресурс] / D. Parfenov, L. Grishina, L. Legashev, A. Zhigalov, A. Parfenov // 2023 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT) : [Proceedings of Conferences], Yekaterinburg, 15-17 May 2023,2023. - . - P. 229-232. . - 4 с.
    Электронный источник
  5. Исследование атак на модели машинного обучения в сетях 5G на основе генеративно-состязательных сетей [Электронный ресурс] / Д. И. Парфёнов, И. П. Болодурина, Л. В. Легашев, А. Ю. Жигалов, Л. С. Гришина // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии,2023. - № 1 (61). - С. 89-96. . - 8 с. В данном исследовании проведен анализ данных в миллиметровых волнах (mmWave) и массивных системах MIMO, сгенерированных на платформе DeepMIMO на основе сценария трассировки лучей на открытом пространстве. Набор данных использован с целью построения моделей машинного обучения для предсказания, находится ли пользователь в зоне линии прямой видимости базовой станции. Кроме того, в рамках данной работы рассмотрен вопрос устойчивости построенных моделей к состязательным атакам и предложен подход к применению генеративно-состязательных сетей для генерации синтетических состязательных образцов путем замены истинных значений целевого признака.
    Электронный источник
  6. Исследование эффективности целевых состязательных атак на модели машинного обучения по табличным данным [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфёнов, П. Л. Нирян, Л. С. Гришина, А. Ю. Жигалов // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : сб. материалов Всерос. науч.-метод. конф., Оренбург, 26-27 янв. 2023 г. / Оренбург. гос. ун-т ; ред. А. В. Пыхтин. - Оренбург : ОГУ,2023. - . - С. 1248-1251. . - 4 с.
    Электронный источник
  7. Метод идентификации сетевых атак и выбор оптимальных инструментов защиты сети VANET [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфёнов, Л. С. Гришина, А. Ю. Жигалов // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : сб. материалов Всерос. науч.-метод. конф., Оренбург, 26-27 янв. 2023 г. / Оренбург. гос. ун-т ; ред. А. В. Пыхтин. - Оренбург : ОГУ,2023. - . - С. 3770-3774. . - 5 с.
    Электронный источник
  8. Модуль противодействия состязательным атакам на модели искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ 2023610248 / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, А. Ю. Жигалов, Л. С. Гришина, С. В. Толмачев, А. И. Парфенов; правообладатель Оренбург. гос. ун-т.- № 2022685450заявл. 21.12.2022опубл. 10.01.2023, 2023. - 1 с.
    Электронный источник
  9. Обзор современных архитектур нейронных сетей для построения графов знаний неструктурированных данных [Электронный ресурс] / А. А. Ромасенко, О. И. Курин, А. С. Спирин, Д. И. Парфёнов, А. И. Парфенов // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : сб. материалов Всерос. науч.-метод. конф., Оренбург, 26-27 янв. 2023 г. / Оренбург. гос. ун-т ; ред. А. В. Пыхтин. - Оренбург : ОГУ,2023. - . - С. 1369-1373. . - 5 с.
    Электронный источник
  10. Прототип модуля автоматизированной системы машинного обучения для выявления состязательных атак на ML-модели [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ 2023684599 / Д. И. Парфенов, А. Ю. Жигалов, Л. С. Гришина, А. И. Парфенов; правообладатель: Оренбург. гос. ун-т.- № 2023683706заявл. 09.11.2023опубл. 16.11.2023, 2023. - 1 с.
    Электронный источник
  11. Прототип модуля системы машинного обучения для идентификации аномалий и противодействия инцидентам кибербезопасности [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ 2023684499 / Д. И. Парфенов, А. Ю. Жигалов, Л. С. Гришина, А. И. Парфенов; правообладатель: Оренбург. гос. ун-т.- № 2023683734заявл. 09.11.2023опубл. 15.11.2023, 2023. - 1 с.
    Электронный источник
  12. Development of a model for detecting network traffic anomalies in distributed wireless ad hoc networks [Электронный ресурс] / L. V. Legashev, L. S. Grishina, D. I. Parfenov, A. Yu. Zhigalov // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics,2022. - Vol. 22, Iss. 4. - P. 699-707. . - 9 с. Mobile ad hoc networks are one of the promising directions of the edge computing technology and they are used in various applications, in particular, in the development of intelligent transport systems. A feature of mobile ad hoc networks lies in the constantly changing dynamic network topology, as a result of which it is necessary to use reactive routing protocols when transmitting packets between nodes. Mobile ad hoc networks are vulnerable to cyber-attacks, so there is a need to develop measures to identify network threats and develop rules for responding to them based on machine learning models. The subject of this study is the development of a dynamic model for detecting network traffic anomalies in wireless distributed ad hoc networks. Within the framework of this study, methods and algorithms of data mining and machine learning were applied.
    Электронный источник
  13. Development of pipeline feature engineering for building an AutoML service [Электронный ресурс] / D. Parfenov, I. Bolodurina, L. Grishina, A. Zhigalov, L. Legashev // Journal of Physics: Conference Series,2022. - Vol. 2388 : IV International Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering 2022 (APITECH-IV 2022), 05-08 October 2022 Bukhara, Uzbekistan. - P. 1-8. . - 8 с. The large-scale implementation of artificial intelligence approaches in applied fields has a number of limitations, one of which is the availability of research competencies, knowledge of data analysis methods, mathematical statistics and machine learning. Automatic machine learning is designed to simplify the methodology of ML application development. Within the framework of this study, a new approach to the construction of pipeline feature engineering for AutoML service is presented, based on the sequential expansion of the feature space and the use of autoencoders to reduce the dimension of input features and reconstruct the final output features. The results of the presented approach are shown by the example of VANET network traffic data when solving the problem of classifying attacks on nodes.
    Электронный источник
  14. Message Authentication and Network Anomalies Detection in Vehicular Ad Hoc Networks [Электронный ресурс] / L. Legashev, I. Bolodurina, L. Zabrodina, Y. Ushakov, A. Shukhman, D. Parfenov, Y. Zhou, Y. Xu // Security and Communication Networks,2022. - Vol. 2022. - P. 1-18. . - 18 с. Intelligent transport systems are the future in matters of safe roads and comfortable driving. Integration of vehicles into a unified intelligent network leads to all kinds of security issues and cyber threats common to conventional networks. Rapid development of mobile ad hoc networks and machine learning methods allows us to ensure security of intelligent transport systems. In this paper, we design an authentication scheme that can be used to ensure message integrity and preserve conditional privacy for the vehicle user. &e proposed authentication scheme is designed with lightweight cryptography methods, so that it only brings little computational and communication overhead. We also conduct experiments on vehicular ad hoc network segment traffic generation in OMNeT++ tool and apply up-to-date machine learning methods to detect malicious behavior in a given simulated environment. &e results of the study show high accuracy in distributed denial-of-service attack detection.
    Электронный источник
  15. What Competences Does the Regional Market of IT Specialists Want? Development and Approbation of Technology for Analysis of Current Vacancies in the Labor Market [Электронный ресурс] / A. E. Shukhman, L. S. Grishina, L. L. Legashev, D. I. Parfenov // Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia,2022. - Vol. 31, Iss. 8-9. - P. 137-153. . - 17 с. One of the most dynamically developing industries in Russia is IT industry. The main problem of IT development is the lack of highly qualified specialists. Determining the relevant and in-demand knowledge and skills of specialists is possible on the basis of an analysis of vacancies post- ed on Internet job search portals. The study is aimed at development and approbation of the technology for analysis of current vacancies for IT specialists for further designing the content of additional vocational educational programs. Modern machine learning techniques such as Natural Language Processing can be used for automatic position selection based on skills in vacancies. K-means method was used in this paper for cluster analysis of hard and soft skills lists from vacancies posted on the HeadHunter website. The most popular skills have been determined such as teamwork skills, know-ledge of working with databases and version control systems, as well as proficiency in English. It has been established that in 202
    Электронный источник
  16. Автоматизированная система оценки защищенности веб-приложения [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ 2022682274 / Д. И. Парфёнов, А. В. Кравцова, В. В. Культюгин; правообладатель Оренбург. гос. ун-т.- № 2022681877 заявл. 18.11.2022опубл. 21.11.2022, 2022. - 1 с.
    Электронный источник
  17. Парфёнов, Д. И. Ведение карточек пациентов в больнице [Электронный ресурс] : прикладная программа / Д. И. Парфёнов, А. И. Парфенов, Д. В. Горбачев; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ, 2022. - 11 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  18. Гибридная модель эффективного представления данных в беспроводных транспортных сетях с динамической топологией VANET [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Л. С. Гришина, А. Ю. Жигалов, Д. И. Парфенов // Вестник ЮУрГУ. Серия "Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника",2022. - Т. 22, № 1. - С. 65-76. . - 12 с. В рамках данного исследования разработан алгоритм RD - протокол передачи и обработки промежуточных данных. Для проведения кластеризации ТС на сегменте сети использован метод обучения без учителя DBSCAN. Предварительный анализ аномального трафика проведен на основе моделей нейронных сетей RNN с кратковременной памятью.
    Электронный источник
  19. Исследование устойчивости свёрточной нейронной сети для классификации изображений при проведении состязательных атак [Электронный ресурс] / С. В. Толмачев, И. П. Болодурина, Д. И. Парфёнов, Л. С. Гришина, А. Ю. Жигалов // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2022) : сб. науч. трудов междунар. науч.-техн. конф., 18-21 апр., 2022 г. / под ред. С. А. Прохорова.. - Самара : Изд-во Сам. науч. центра РАН,2022. - . - С. 229-232. . - 4 с.
    Электронный источник
  20. Исследование эффективности трансферного обучения при проведении состязательных атак [Электронный ресурс] / Д. И. Парфёнов, И. П. Болодурина, Л. С. Гришина, А. Ю. Жигалов, С. В. Толмачев // Современные информационные технологии и ИТ-образование,2022. - Т. 18, № 4. - С. 861-871. . - 11 с. Глубокие нейронные сети становятся всё более эффективным инструментом решения широкого спектра сложных прикладных задач, т.к. способны устанавливать закономерности в неструктурированных данных, таких как изображения, видео- и аудиоинформация. В рамках данной работы проведено исследование эффективности применения технологии трансферного обучения для повышения устойчивости сверточных нейронных сетей от состязательных атак. Исследование проводилось на примере задачи распознавания дорожных знаков на снимках, которая является ключевой в области автомобильных беспилотных транспортных сетей.
    Электронный источник
  21. Парфёнов, Д. И. Мобильное приложение "Трекер ключей - KeyBOX" [Электронный ресурс] : прикладная программа / Д. И. Парфёнов, А. И. Парфенов; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ, 2022. - 8 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  22. Парфёнов, Д. И. Мобильное приложение "Я шагаю" [Электронный ресурс] : прикладная программа / Д. И. Парфёнов, А. И. Парфенов; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ, 2022. - 10 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  23. Парфёнов, Д. И. Мобильное приложение Money Tracker [Электронный ресурс] : прикладная программа / Д. И. Парфёнов, А. И. Парфенов; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ, 2022. - 8 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  24. Парфенов, Д. И. Модель интеграции ключевых бизнес-процессов университета в современную цифровую образовательную среду в РФ [Электронный ресурс] / Д. И. Парфенов, А. А. Рычкова, Е. В. Дырдина // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 26-27 янв. 2022 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2022. - . - С. 694-699. . - 6 с.
    Электронный источник
  25. Модуль исследования эффективности выделения признаков на основе трансформеров для обнаружения атак в беспроводных самоорганизующихся сетях [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ 2022680866 / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, А. Е. Шухман, А. Ю. Жигалов, Л. В. Легашев, Л. С. Гришина; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2022680243заявл. 01.11.2022опубл. 08.11.2022, 2022. - 1 с.
    Электронный источник
  26. Разработка графовой модели структурных и семантических отношений между сущностями документов для интеллектуальной обработки больших данных [Электронный ресурс] / А. Ю. Жигалов, И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, Л. С. Гришина // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2022) : сб. науч. трудов междунар. науч.-техн. конф., 18-21 апр., 2022 г. / под ред. С. А. Прохорова.. - Самара : Изд-во Сам. науч. центра РАН,2022. - . - С. 157-161. . - 5 с.
    Электронный источник
  27. Analysis and forecasting students' academic performance using a digital educational environment = Анализ и прогнозирование успеваемости обучающихся при использовании цифровой образовательной среды [Электронный ресурс] / A. E. Shukhman, D. I. Parfenov, L. [V.], Legashev, L. S. Grishina // Vysshee Obrazovanie v Rossii,2021. - Vol. 30, Iss. 8-9. - P. 125-133. . - 9 с. The article discusses technical solutions used at Orenburg State University to organize a digital educational environment. Also, the authors have studied the academic performance of technical and humanities students during the period of face-to-face education and during the lock-down period. The analysis of academic performance shows the absence of significant deviations in one direction or another. The key internal and external factors that influence the students' academic performance are highlighted. It can be concluded that the use of both internal and external factors gives a high accuracy in predicting the final progress of students.
    Электронный источник
  28. Application of regression models to assess and predict the qualitative composition of the crop [Электронный ресурс] / I. N. Besaliev, D. I. Parfenov, I. P. Bolodurina, S. S. Akimov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science,2021. - Vol. 868 : International Conference on Agricultural Engineering and Green Infrastructure Solutions (AEGIS 2021), 12-14 May 2021, Tashkent, Uzbekistan. - P. 1-7. . - 7 с. The degree of correlation of all the listed factors (temperature, precipitation, humidity, hydrothermal coefficient) with quality indicators was calculated, the most significant factors were selected, to which the average temperature, precipitation and moisture deficit were attributed, their multivariate models were calculated, describing the cumulative effect of each factor on a specific quality indicator. - nature, vitreousness, gluten and protein content. All equations are combined into a single system.
    Электронный источник
  29. Applying Convolutional Neural Networks for Security in VANET [Электронный ресурс] / D. Parfenov, L. Grishina, A. Zhigalov, I. Bolodurina // 2021 International Conference Engineering and Telecommunication, En and T 2021 : Proceedings of the 2021 international conference, Dolgoprudny, 24-25 November 2021. - Electronic data. - [USA] : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.,2021. - . - P.. . - с. The problem of detecting attacks in the VANET network using convolutional neural networks is considered. The main idea of this work is to study the effectiveness of using deep learning models of 1D and 2D convolutional neural networks to detect attacks in the VANET network. The analysis of the effectiveness of the considered machine learning models was carried out on synthetically generated data of the VANET network segment with three types of DDoS attacks. In addition, the results obtained are compared with the common ensemble methods Can Boost and Boost. Computational experiments have shown that in terms of accuracy, accuracy, recall and f1-score indicators, the CNN 1D deep learning model is the most effective model for detecting attacks in VANET networks and has an accuracy of 89.081%. The considered structures of convolutional neural networks exceeded the results of ensemble methods by an average of 9.518%.
    Электронный источник
  30. Creation of adequate simulation models to analyze performance parameters of a virtual fog computing infrastructure [Электронный ресурс] / M. Ushakova, Y. Ushakov, I. Bolodurina, А. Shukhman, L. Legashev, D. Parfenov // Procedia Computer Science : Vol. 186. 14th International Symposium on Intelligent Systems, INTELS 2020, Moscow, 14-16 December 2020,2021. - . - P. 603-610. . - 8 с.
    Электронный источник
  31. Lokhacheva, K. Designing of Information System for Semantic Analysis and Classification of Issues in Service Desk System [Электронный ресурс] / K. Lokhacheva, D. Parfenov, M. Lapina // CEUR Workshop Proceedings,2021. - Vol. 2842 : YRID-2020 : International Workshop on Data Mining and Knowledge Engineering, 15-16 October 2020, Stavropol, Russia. - P. 70-76. . - 7 с. The paper describes the designing of Information System for Semantic Analysis and Classification of Issues in Service Desk System. The concept of a Service Desk system and problems of its using are described; several mathematical models and methods of text analysis and text classification are studied; an analysis of system usage options, construction of a system scheme and a Class diagram were held.
    Электронный источник
  32. Development of Algorithmic Solutions for Solving the Problem of identifying Network Attacks Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Networks ANFIS [Электронный ресурс] / D. Parfenov, L. Zabrodina, I. Bolodurina, A. Parfenov // CEUR Workshop Proceedings,2021. - Vol. 2842 : YRID-2020 International Workshop on Data Mining and Knowledge Engineering, 15-16 October 2020, Stavropol, Russia. - P. 94-102. . - 9 с. As part of this study, we proposed an approach to searching and detecting network attacks based on checking whether network traffic meets certain flexible rules. The problem of forming a base of fuzzy rules lies in the development of optimal functions and the creation of term sets that allow you to create a system of fuzzy conclusions that do not depend on the subjective assessments of specialists in a particular area. One of the effective methods used to solve this problem is the construction of a neurofuzzy network ANFIS. However, for its operation, it is necessary to carry out the preprocessing of the data array. We have proposed a solution that makes it possible to sequentially form data arrays using the C4.5 algorithm and the neuro-fuzzy network ANFIS.
    Электронный источник
  33. Development of a digital model for assessing the influence of agroecological factors on the productivity of wheat grains [Электронный ресурс] / I. N. Besaliev, I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov, S. S. Akimov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science,2021. - Vol. 624, Iss. 1, 7 January 2021 : International Conference on World Technological Trends in Agribusiness, WTTA 2020, 4-5 July 2020, Omsk City, Western Siberia, Russian Federation / Omsk State Agrarian University. - Electronic data. - P. 1-6. . - 6 с. The purpose of the study is to build a model of the influence of agro ecological factors on the productivity of wheat grains. In connection with the ongoing climate changes and, as a result, changes in the growing season, it is required to annually adjust the basic parameters that affect the quality and yield of crops. As a rule, the basic parameters include the norms of applied mineral fertilizers, the timing of sowing and the seeding rate. Correct and accurate determination of acceptable values for each of the listed parameters in specific agroclimatic conditions will improve the quality of wheat crops. In the framework of the work, a statistical study of the degree of influence of individual factors on the productivity of seeds of cereal crops was carried out.
    Электронный источник
  34. Development of a solution for identifying network attacks based on adaptive neuro-fuzzy networks ANFIS [Электронный ресурс] / D. Parfenov, L. Zabrodina, I. Bolodurina, A. Zhigalov // 2021 IEEE Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics andInformation Technology (USBEREIT) : [Proceedings of Conferences], 13-14 May 2021, Yekaterinburg. - Electronic data,2021. - . - P. 491-495. . - 5 с. The developed modules can be used to process data obtained from the security information and event management system.
    Электронный источник
  35. Parfenov, D. Development of an Approach to Adaptive Construction of Individual Educational Trajectories for Students of Massive Open Online Courses Based on the Methods of the Fuzzy Set Theory [Электронный ресурс] / D. Parfenov, V. Zaporozhko // CEUR Workshop Proceedings,2021. - Vol. 2861 : SLET 2020 : Proceedings of the International Scientific Conference on Innovative Approaches to the Application of Digital Technologies in Education, 12-13 November 2020, Stavropol, Russia. - P. 277-284. . - 8 с. In the presented study, a comparison is made of various ways of assessing educational achievements, expressed both numerically and qualitatively, using fuzzy numbers. Also, we have constructed a model and describe a methodology for integrated assessment of the results of mastering the contents of the curriculum of an experimental online course based on fuzzy estimates. It is established that intelligent control of trajectories will be effective if the mathematical apparatus of fuzzy logic and the theory of fuzzy sets are used. The leading methods to the study of the problem are the methods of fuzzy logic, the classical method of average values. In our research we were revealed that the fuzzy logic method is more flexible and accurate in the integrated assessment of the results of mastering an online course. The materials presented in the paper can be used as the basis for the design of an adaptive recommender system that functions as part of an online learning platform.
    Электронный источник
  36. Impact of network attacks implementation on performance metrics of simulated mobile adhoc network segment [Электронный ресурс] / L. V. Legashev, D. I. Parfenov, L. S. Zabrodina, Yu. A. Ushakov // Journal of Physics: Conference Series,2021. - Vol. 2032 : International Conference on IT in Business and Industry (ITBI 2021), 12-14 May 2021, Novosibirsk, Russia. - P. 1-8. . - 8 с. Mobile adhoc networks are one of the promising areas of the edge computing paradigm and used in a wide variety of areas included but not limited to intelligent transport systems, smart homes and smart cities and so on. The main feature of mobile adhoc networks is the constantly changing dynamic network topology, as a result of which it is necessary to use reactive routing protocols when transferring packets between nodes in the network.
    Электронный источник
  37. Bolodurina, I. Investigation of Feature Engineering Methods for Identifying Attacks in the VANET [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov, L. Grishina // 2021 International Russian Automation Conference (RusAutoCon) : Proceedings of the V International Scientific Technical Conference, 5-11 September 2021,2021. - . - P. 1031-1035. . - 5 с. This article discusses the problem of increasing the efficiency of machine learning methods in identifying attacks in the VANET network by expanding the feature space using Feature Engineering methods. The main idea of this work is to generate new features of a dataset using pre-trained models such as support vector machines for classification and Kmeans for clustering. The analysis of the efficiency of the generated features was carried out when solving the problem of identifying attacks using such machine learning methods as KNN, Random Forest, XGB, CatBoost, LGBM.
    Электронный источник
  38. Investigation of the effectiveness of metric classification methods in identifying attacks in VANET [Электронный ресурс] / D. Parfenov, I. Bolodurina, L. Grishina, A. Zhigalov // Journal of Physics: Conference Series,2021. - Vol. 2094 : III International Scientific Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering (APITECH-III 2021) 24 September - 3 October 2021, Krasnoyarsk, Russia. - P. 1-7. . - 7 с. This paper discusses the problem of improving the efficiency of metric machine learning methods of identification attacks in vehicular adhoc networks (VANETs). The main idea of this research is to select the type of nonlinear functions for calculating the distances between the objects of the sample, describing the traffic of VANET using metric methods, such as the method of k-nearest neighbour with linearly decreasing weights and the Parzen window method. The analysis of the effectiveness of the methods considered was carried out on a synthetically generated sample with three different types of attacks on the network. Computational experiments have shown that the k-nearest neighbour method with decreasing weights based on an exponential function with base a
    Электронный источник
  39. Research in regression models for the dependence of grain quality indicators on agrobiological factors [Электронный ресурс] / I. N. Besaliev, D. I. Parfenov, I. P. Bolodurina, S. S. Akimov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science,2021. - Vol. 624, Iss. 1, 7 January 2021 : International Conference on World Technological Trends in Agribusiness, WTTA 2020, 4-5 July 2020, Omsk City, Western Siberia, Russian Federation / Omsk State Agrarian University. - Electronic data. - P. 1-6. . - 6 с. The article discusses the impact of various agricultural and climatic factors on the yield of durum wheat in a continental climate. Among agrobiological factors, four were selected empirically; linear correlation was estimated by constructing multivariate regression models. The obtained regression equations for various indicators of quality are determined taking into account different rates of seeding. Based on the analysis of time series and the minimax criterion, the most optimal seeding rate for the coming period was determined.
    Электронный источник
  40. Research of Genetic Optimization Algorithms in the Design of VLAN [Электронный ресурс] / D. Parfenov, L. Grishina, A. Zhigalov, I. Bolodurina // 29th Telecommunications Forum, TELFOR 2021, 23-24 November 2021, Belgrade, Serbia : Proceedings. - Electronic data,2021. - . - P. 1. . - 1 с.
    Электронный источник
  41. Автоматизированное машинное обучение: обзор возможностей современных платформ анализа данных [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, А. Е. Шухман, Л. С. Забродина // Системная инженерия и информационные технологии,2021. - Т. 3, № 1 (5). - С. 50-57. . - 8 с. Проводится обзор существующих подходов и систем построения гибко настраиваемых конвейеров AutoML, использующих интеллектуальные алгоритмы оптимизации структуры и параметров.
    Электронный источник
  42. Анализ и прогнозирование успеваемости обучающихся при использовании цифровой образовательной среды [Электронный ресурс] / А. Е. Шухман, Д. И. Парфенов, Л. В. Легашев, Л. С. Гришина // Высшее образование в России,2021. - Т. 30, № 8-9. - С. 70-78. . - 9 с. Рассмотрены технические решения, использованные в ОГУ для организации цифровой образовательной среды. Также проведено исследование успеваемости обучающихся технических и гуманитарных специальностей и направлений в период обычного обучения и в период локдауна.
    Электронный источник
  43. Вычислительная математика и информационные технологии [Электронный ресурс] : учебное пособие для обучающихся по образовательным программам высшего образования по направлениям подготовки 01.04.02 Прикладная математика и информатика, 02.04.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии и 09.04.02 Информационные системы и технологии / И. П. Болодурина [и др.]; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ, 2021. - 132 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  44. Вычислительная математика и информационные технологии [Электронный ресурс] : учебное пособие для обучающихся по образовательным программам высшего образования по направлениям подготовки 01.04.02 Прикладная математика и информатика, 02.04.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии и 09.04.02 Информационные системы и технологии / И. П. Болодурина [и др.]; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ, 2021. - 1 электрон. опт. диск (CD-ROM). - Загл. с этикетки диска. - Систем. требования: Intel Core или аналогич.; Microsoft Windows 7, 8, 10 ; 700 Мб ; монитор, поддерживающий режим 1024х768 ; мышь или аналогич. устройство - ISBN 978-5-7410-2572-7.. - № гос. регистрации 0322102862.
  45. Матричная игра "Nonogramm" [Электронный ресурс] : прикладная программа / И. П. Болодурина [и др.]; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ. - 2021. - 7 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  46. Модуль исследования и классификации аномалий трафика с использованием метрических методов в беспроводных самоорганизующихся сетях [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, А. Е. Шухман, А. Ю. Жигалов, Л. С. Гришина, Л. В. Легашев; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2021680564заявл. 15.12.2021зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 27.12.2021. - 2021. - 1 с.
    Электронный источник
  47. Модуль исследования метрик производительности сегмента мобильной самоорганизующейся сети Мапе1РМ [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Легашев Л. В., Парфенов Д. И., Гришина Л. С., Жигалов А. Ю. ; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- №2021619735заявл. 23.06.2021зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 01.07.2021. - 2021. - 1 с.
    Электронный источник
  48. Нейронечеткая система классификации инцидентов кибер-безопасности в условиях неопределенности [Электронный ресурс] / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, Л. С. Забродина, А. Ю. Жигалов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк., 20-24 сент. 2021 г., Самара : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Электрон. дан. - Самара : Самар. нац. исслед. ун-т им. акад. С. П. Королева,2021. - Т. 3. - С. 033962-033962. . - 2 с.
    Электронный источник
  49. Шухман, А. Е. Основы анализа данных и машинного обучения [Электронный ресурс] : электронный курс в системе Moodle / А. Е. Шухман, Э. Ф. Морковина, Д. И. Парфёнов; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ. - 2021. - 8 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  50. Применение ансамблевых методов машинного обучения для решения задачи обнаружения вторжений в IoT-сетях [Электронный ресурс] / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, А. И. Парфенов, Л. С. Забродина, Л. Ю. Кузнецова // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 25-27 янв. 2021 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2021. - . - С. 1663-1668. . - 6 с.
    Электронный источник
  51. Применение биоинспирированных методов для решения задачи распределения ресурсов в облачных платформах [Электронный ресурс] / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, Л. С. Забродина, Л. Ю. Кузнецова, Н. А. Янишевская // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк., 20-24 сент. 2021 г., Самара : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Электрон. дан. - Самара : Самар. нац. исслед. ун-т им. акад. С. П. Королева,2021. - Т. 3. - С. 034392-034392. . - 2 с.
    Электронный источник
  52. Прототип модуля идентификации атак в автомобильных самоорганизующихся сетях VАNЕТ с применением подхода Ееаtиге Епginееring [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, А. Е. Шухман, А. Ю. Жигалов, Л. С. Гришина, Л. В. Легашев; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2021664909заявл. 27.09.2021зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 14.10.2021. - 2021. - 1 с.
    Электронный источник
  53. Прототип модуля обнаружения вторжений в беспроводных транспортных сетях на основе ансамблевых методов машинного обучения ModIntDetDDoS [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, А. Е. Шухман, А. Ю. Жигалов, Л. С. Гришина, Л. В. Легашев; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2021680572заявл. 15.12.2021зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 16.12.2021. - 2021. - 1 с.
    Электронный источник
  54. Прототип модуля формирования оптимальной схемы доступа к сетевым ресурсам для обеспечения гарантий SLA при решении вычислительных задач по обработке больших данных [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, А. Ю. Жигалов, Л. С. Гришина, А. И. Парфенов, К. С. Прокофьева; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2021680551заявл. 15.12.2021зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 21.12.2021. - 2021. - 1 с.
    Электронный источник
  55. Разработка подхода к обнаружению и выявления атак в беспроводных распределенных самоорганизующихся сетях [Электронный ресурс] / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, А. И. Парфенов, Л. С. Забродина, Л. Ю. Кузнецова // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 25-27 янв. 2021 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2021. - . - С. 1669-1676. . - 8 с.
    Электронный источник
  56. Реализация головоломки "Tic-Tac-Toe 11х11" с возможностью игры с ПК [Электронный ресурс] : прикладная программа / И. П. Болодурина [и др.]; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ. - 2021. - 7 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  57. Реализация различных модификаций математической игры "Game of Life" с замкнутым полем [Электронный ресурс] : прикладная программа / И. П. Болодурина [и др.]; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ. - 2021. - 10 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  58. Bolodurina, I. Algorithm for Solving Ordinary Differential Equations Using Neural Network Technologies [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov, L Zabrodina // Communications in Computer and Information Science,2020. - Vol. 1140 : CCIS 2020 : Proceedings of the 3rd International Scientific Conference on Convergent Cognitive Information Technologies, Convergent 2018, 29 November - 2 December 2018, Moscow, Russian Federation. - Electronic data. - P. 79-92. . - 14 c. The paper considers the neural network approach for solving the Cauchy problem for ordinary differential equations of the first order based on the representation of the function as a superposition of elementary functions, the algorithm of solving the problem is proposed. The application of the neural network approach allows obtaining the desired solution in the form of a functional dependence that satisfies smoothness conditions. On the basis of a two-layer perceptron, a model of a neural network solution of the problem and a numerical algorithm realizing the search for a solution are built. We developed a program and algorithmic solution of the Cauchy problem. We analyzed the accuracy of the results and its interrelation with the parameters of the neural networks used.
    Электронный источник
  59. Application of Intelligent Algorithms for the Development of a Virtual Automated Planning Assistant for the Optimal Tourist Travel Route [Электронный ресурс] / N. Yanishevskaya, L. Kuznetsova, K. Lokhacheva, L. Zabrodina, D. Parfenov, I. Bolodurina // Advances in Intelligent Systems and Computing,2020. - Vol. 1126 : AISC 2020 : Proceedings of the 3rd International Conference of Artificial Intelligence, Medical Engineering, Education, AIMEE 2019, 1-3 October 2019, Moscow, Russian Federation / eds : Z. Hu, S. Petoukhov, M. He. - Electronic data. - P. 13-22. . - 10 c. The article considers an approach based on the use of the production model of knowledge representation, as well as the algorithm of the ant colony simulation method for finding the optimal route in a loaded graph taking into account the time of stops and sightseeing. At the first stage of the system, the intelligent module, based on a small survey of users, selects the most interesting objects for the user, taking into account his preferences regarding recreation, mode of travel, as well as time and budget constraints. In the second stage, the route planning module builds the optimal route between the places proposed by the system in the first stage. The results of the study show that the proposed software-algorithmic solution is relevant and allows the user to build the optimal route for a tourist trip between objects.
    Электронный источник
  60. Application of a Modified Ant Colony Imitation Algorithm for the Traveling Salesman Problem with Time Windows When Designing an Intelligent Assistant [Электронный ресурс] / L. Kuznetsova, A. Zhigalov, N. Yanishevskaya, D Parfenov, I. Bolodurina // Advances in Intelligent Systems and Computing,2020. - Vol. 1127 : AISC 2020 : Proceedings of the International Symposium on Computer Science, Digital Economy and Intelligent Systems, CSDEIS 2019, 4-6 October 2019, Moscow, Russian Federation / eds: Z. Hu, S. Petoukhov, M. He. - Electronic data. - P. 346-355. . - 10 c. As part of this study, an intelligent travel planning system has been developed. It includes an intelligent search module and a module for building the optimal route. The intelligent search module acts as a recommendation system and offers the user sights and interesting places to visit. Based on the data obtained, the optimal route planning module plans a schedule of visits to the selected attractions. In this article, the authors considered an algorithmic approach to solving the traveling salesman problem with time windows, based on the heuristic method of ant colony simulation. The comparative analysis of heuristic methods and the modified method of exhaustive search of vertices in the loaded graph - the method of boundary branches is carried out. The study showed the advantages of the method that we used to build the optimal route between the most attractive places for the user.
    Электронный источник
  61. Approach for Personalizing the Education Content Based on Data Mining for a Cloud Platform [Электронный ресурс] / V. Zaporozhko, D. Parfenov, V. Shardakov, I. Parfenov, L. Anciferova // Modern Information Technology and IT Education, SITITO 2018,2020. - Vol.1201 : CCIS 2020 : Processings of the 13th International Conference, 29 November - 2 December 2018, Moscow, Russian Federation. - Electronic data. - P. 134-145. . - 12 с. Cloud-based learning environments, one of the main components of which are massive open online courses, have enormous collections of Big data. Rapid growth of the volumes of collected and stored information allows using methods of Data Mining. One of the main directions for further improvement of the online courses is to provide complex personalization. The need for personalization of learning is a reflection of the natural for mankind desire for an individual approach to personal needs, preferences and opportunities. A serious disadvantage of the online courses is the lack of an individual and differentiated approach to each student due to a pre-determined learning route in typical courses. We have developed a heuristic algorithm that implements methods of intellectual management of individual educational trajectories. The developed algorithm allows building an optimal individual learning route for each student, providing the widest possible opportunities and comfortable conditions for personalized learning.
    Электронный источник
  62. Parfenov, D. Complex system of automation of the educational process, implemented with the application of distance educational technologies in the system of higher education [Электронный ресурс] / D. Parfenov, L. Legashev // CEUR Workshop Proceedings,2020. - Vol. 2861 : International Scientific Conference on Innovative Approaches to the Application of Digital Technologies in Education, SLET 2020, 12-13 November 2020, Stavropol, Russia. - P. 268-276. . - 9 с. The development of modern digital services in the field of education is the main direction of modernization of higher educational institutions. One of the key aspects of implementing the concept of a digital university is the introduction of distance learning technologies into the educational process. The distance learning format has become more relevant than ever during the period of restrictive measures related to COVID-19 pandemic. Within the framework of this study, based on the example of the Orenburg State University, a comprehensive technical solution is presented that makes it possible to automate the key elements of the digital educational environment and implement a single platform for organizing services of a digital university.
    Электронный источник
  63. Zaporozhko, V. V. Development Approach of Formation of Individual Educational Trajectories Based on Neural Network Prediction of Student Learning Outcomes [Электронный ресурс] / V. V. Zaporozhko, D. I. Parfenov, V. M. Shardakov // Advances in Intelligent Systems and Computing,2020. - Vol. 1126 : AISC 2020 : Proceedings of the 3rd International Conference of Artificial Intelligence, Medical Engineering, Education, AIMEE 2019, 1-3 October 2019, Moscow, Russian Federation / eds : Z. Hu, S. Petoukhov, M. He. - Electronic data. - P. 305-314. . - 10 c. The study proposed a neural network approach to solving the problem of predicting the results of mastering the educational programs of online learning. The need for prediction is an important component of the decision support system for the intelligent management of the educational process. The proposed approach allows you to make a learning outcomes prediction of the for each student and, if necessary, to dynamically adjust its educational trajectory promptly. The results of the computational experiment to solve the problem of predicting the outcome based on the input data using a multilayer perceptron are presented. The research materials can be used in the design and creation of information systems in which the personalization of the learning process and the automation of the formation process of individual educational trajectories are provided.
    Электронный источник
  64. Parfenov, D. I. Development and Research of Algorithms for the Formation of an Optimal Individual Educational Path for Online Courses [Электронный ресурс] / D. I. Parfenov, L. Zabrodina, V. Zaporozhko // Advances in Economics, Business and Management Research,2020. - Vol. 138 : Proceedings of the 2nd International Scientific and Practical Conference "Modern Management Trends and the Digital Economy: from Regional Development to Global Economic Growth" (MTDE 2020), 16-17 April, 2020, Yekaterinburg, Russia / Institute of Digital Economics. - Electronic data. - P. 978-983. . - 6 с. An important condition for making an effective decision in the field of e-learning is the analysis of data from participants in the educational process at its various stages. Currently, the volume of data circulating in a digital educational environment that supports working with online courses is growing exponentially. This is facilitated by the rapidly growing demand for open education. In such an environment, for the effective study of materials, it is necessary to carry out a personified process control of the flow of knowledge. One way is the formation of individual educational paths. In the framework of this study, a model for the formation of the individual educational path of the student based on the solution of the problem of minimal coverage of the graph is proposed.
    Электронный источник
  65. Development and Research of an Evolutionary Algorithm for the Formation of a Feature Space based on AutoML for Solving the Problem of Identifying Cyber Attacks [Электронный ресурс] / D. Parfenov, I. Bolodurina, A. Shukhman, A. Zhigalov, L. Zabrodina // 2020 International Conference Engineering and Telecommunication (En&T) : [Proceedings of the VII International Conference, 25-26 November 2020]. - Electronic data,2020. - . - P. 1-5. . - 5 с. This article presents an approach that allows you to automate the construction and selection of features of raw datasets. The developed method is a logical extension of the ExploreKit algorithm at the stage of generating new feature candidates and calculating meta-objects to represent the dataset and feature candidates. Also, our approach integrated the tree representation of transformations of the AutoFE feature space and methods of evolutionary optimization.
    Электронный источник
  66. Development of a Model for Predicting Treatment of Cardiovascular Diseases Based on Machine Learning Methods [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov, A. Yu. Zhigalov, L. S. Zabrodina // Advances in Economics, Business and Management Research,2020. - Vol. 138 : Proceedings of the 2nd International Scientific and Practical Conference "Modern Management Trends and the Digital Economy: from Regional Development to Global Economic Growth" (MTDE 2020), 16-17 April, 2020, Yekaterinburg, Russia / Institute of Digital Economics. - Electronic data. - P. 984-989. . - 6 с. This study aims to build a model for predicting cardiovascular disease in patients based on the analysis of personalized patient data cards. The forecast for the treatment of the heart disease clinic was determined using the method of logistic regression, random trees for the algorithm for constructing ID3 decision trees and the ensemble training method - random forest. As part of an experimental study, the effectiveness of the application of the considered methods for forecasting was evaluated based on the analysis of the ROC curve and the AUC metric. Experiments on real datasets of patient visits to the clinic showed that for short-term forecasting, the ID3 algorithm for constructing decision trees showed better results, and with an increase in the period under consideration, the method of logistic regression turned out to be more effective.
    Электронный источник
  67. Parfenov, D. I. Development of a model for detecting security incidents in event flows from various components in a network of telecommunication service providers [Электронный ресурс] / D. I. Parfenov, I. P. Bolodurina, M. A. Lapina // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,2020. - Vol. 873, Iss. 1, 7 July 2020 : Proceedings of the 1st International Conference on Innovative Informational and Engineering Technologies, IIET 2020, 28-29 May 2020, Stavropol, Russian Federation. - Electronic data. - P. 1-9. . - 9 с. In the framework of this study, a technical solution was developed that makes it possible to detect network security incidents with a high probability using data arrays about device statuses, network events, and information stored in system logs. A model for identifying attacks on a network has been developed, using behavioral analysis and allowing the identification of suspicious network activity An algorithmic solution has also been built that allows aggregating data in a single store based on Cassandra and correlating events from specified sources using gradient boosting of decision trees in the CatBoost implementation. During the computational experiment, the study of the proposed hybrid solution for the accuracy of identification of individual types of attacks was conducted. It is proved that the proposed approach can effectively detect and repel attacks by reducing the response time to security incidents.
    Электронный источник
  68. Development of intelligent virtual assistant for planning the optimal travel route [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov, L. S. Zabrodina, L. Y. Kuznetsova, A. Y. Zhigalov, N. A. Yanishevskaya // Journal of Physics: Conference Series,2020. - Vol. 1661: International Conference on Information Technology in Business and Industry (ITBI 2020), 6-8 April 2020, Novosibirsk. - P. 1-10. . - 10 с. In this article the developing of an intelligent travel planning system is considered. Travel planning system includes an intelligent search module, an optimal budget planning module and a module for building an optimal route. The intelligent search module acts as a recommendation system and offers the user sights and interesting places to visit. The optimal budget allocation module helps the user to plan their finances taking into account their preferences for the comfort of travel and accommodation. Based on the obtained data, the optimal route planning module plans a schedule of visits to the selected attractions. In this article, we consider the production model of knowledge representation to determine the most preferred travel destinations for tourists, the application of a genetic algorithm for the optimal distribution of the travel budget and the modification of the method of imitation of an ant colony to find the optimal route between the cities.
    Электронный источник
  69. Zaporozhko, V. Fuzzy model for evaluating the results of online learning [Электронный ресурс] / V. Zaporozhko, V. Shardakov, D. Parfenov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,2020. - Vol. 734, Iss. 1 : Proceedings of the 2nd International Scientific Conference on Advanced Technologies in Aerospace, Mechanical and Automation Engineering, MIST: Aerospace 2019, 18-21 November, Krasnoyarsk, Russian Federation. - Electronic data. - P. 1-9. . - 9 с. The article is devoted to the development of a fuzzy model for an integrated assessment of the results of mastering the contents of the curriculum of an online course. It is determined that the mathematical apparatus of fuzzy logic and fuzzy inference is an integral part of the decision support system for the intelligent management of individual educational trajectories in an online learning environment. It is described how the presented model can be used for decision making under conditions of uncertainty and fuzzy given initial data circulating in an online environment. The technique of integrated assessment of the results of online learning using the application package "Fuzzy Logic Toolbox" for MATLAB is shown.
    Электронный источник
  70. Investigation of the problem of classifying unbalanced datasets in identifying distributed denial of service attacks [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, A. Shukhman, D. Parfenov, A. Zhigalov, L. Zabrodina // Journal of Physics: Conference Series,2020. - Vol. 1679, Iss. 4 : 2nd International Scientific Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering, APITECH 2020, 25 September-4 October 2020, Krasnoyarsk, Siberia, Russian Federation. - Electronic data. - P. 1-8. . - 8 с. This paper examines the impact of data balancing algorithms in the network traffic classification problem on various types of distributed denial of service attacks on the CICDDoS2019 dataset, which contains information about reflection-based and exploitation-based attacks. The results of computational experiments have shown the effectiveness of data balancing algorithms such as naive random sampling, synthetic minority sampling, and adaptive synthetic sampling in identifying network attacks. A comparative analysis of various data sampling approaches has shown that the adaptive synthetic sampling method with the random forest algorithm demonstrates the highest classification accuracy.
    Электронный источник
  71. Research Application of Ensemble Machine Learning Methods to the Problem of Multiclass Classification of DDoS Attacks Identification [Электронный ресурс] / D. Parfenov, I. Bolodurina, L. Kuznetsova, A. Zhigalov, N. Yanishevskaya, L. Legashev // 2020 International Conference Engineering and Telecommunication (En&T) : [Proceedings of the VII International Conference, 25-26 November 2020]. - Electronic data,2020. - . - P. 1-7. . - 7 с. This article studies the actual problem of network security. In particular, the task of identifying DDoS attacks is being solved. As part of the study, a solution was proposed based on expanding the set of features traditionally used to identify attacks on networks using a specialized hashing algorithm for individual blocks of device configuration files in the considered network of devices. Using the proposed approach, the identification of attacks was carried out using machine learning methods to ensure security in the Internet of Things networks. The approaches to the binary and multiclass classification of network traffic were investigated to detect attacking influences, taking into account the proposed hashing algorithm.
    Электронный источник
  72. Research of Productivity of Software Configurable Infrastructure in Vanet Networks on the Basis of Models of Hybrid Data Transmission Devices [Электронный ресурс] / M. Ushakova, Y. Ushakov, I. Bolodurina, D. Parfenov, L. Legashev, A. Shukhman // Modern Network Technologies 2020, MoNeTeC 2020 : 3rd International Science and Technology Conference, 27-29 Oct. 2020, Moscow, Russian Federation / Consortium marine and oblacina Technologie, Centar for Primera istraziva racunarska mrezha. - Electronic data. - Moscow,2020. - . - P. 1-7. . - 7 c. Development of new generation networks based on software-defied networks and their inclusion in the 5G stack requires new approaches to studying the operation of such networks.
    Электронный источник
  73. Research of multiclass fuzzy classification of traffic for attacks identification in the networks [Электронный ресурс] / D. Parfenov, L. Zabrodina, A. Zhigalov, I. Bolodurina // Journal of Physics: Conference Series,2020. - Vol. 1679, Iss. 4 : 2nd International Scientific Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering, APITECH 2020, 25 September-4 October 2020, Krasnoyarsk, Siberia, Russian Federation. - Electronic data. - P. 1-8. . - 8 с. Currently, data mining methods such as neural networks, decision trees, genetic algorithms, restricted search algorithms, evolutionary programming, reasoning systems based on similar cases, rule induction, analysis with selective action, logical regression, algorithms for determining associations and sequences, data visualization, combined methods are actively used in various specialized areas. The introduction of analytical methods of data mining is primarily aimed at adapting existing solutions to solve new problems related to the informatization of business processes. One of the actively developing areas that use data mining and artificial intelligence methods is network security. To identify and detect anomalies in networks, it is most effective to create profiles of data flow behavior depending on current conditions. In this work, we developed a method that allows us to identify Exploits, Fuzzers, and Generic attacks based on multiclass fuzzy classification.
    Электронный источник
  74. Researching a Distributed Computing Automation Platform for Big Data Processing [Электронный ресурс] / N. Bahareva, D. Parfenov, Y. Ushakov, L. Legashev, M. Ushakova, I. Bolodurina // 2020 International Conference Engineering and Telecommunication (En&T) : [Proceedings of the VII International Conference, 25-26 November 2020]. - Electronic data,2020. - . - P. 1-5. . - 5 с. This paper is devoted to the study of the effectiveness of methods for deploying cloud infrastructures to create a distributed computing automation platform for big data processing based on cloud infrastructures. Deployment schemes for Hadoop, Spark architecture based on Docker Swarm and Kubernetes clusters are presented. Also, the development of criteria for evaluating the effectiveness of the distributed computing automation platform for big data processing and an experimental study were carried out.
    Электронный источник
  75. Исследование алгоритмов адаптивных нейро-нечетких сетей ANFIS для решения задачи идентификации сетевых атак [Электронный ресурс] / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, Л. С. Забродина, А. Ю. Жигалов // Современные информационные технологии и ИТ-образование,2020. - Т. 16, № 3. - С. 533-542. . - 10 с. Полученные результаты общей оценки эффективности идентификации сетевых атак с помощью различных мер точности показали, что наиболее оптимальным нейро-нечетким классификатором является сеть ANFIS с использованием нечеткого вывода Такаги-Сугено-Канга. При этом наименее эффективные результаты идентификации различных типов сетевых атак показало применение нечеткого вывода Ванга-Менделя. Разработанные модули могут использоваться для обработки данных, полученных с датчиков системы управления информацией и событиями безопасности.
    Электронный источник
  76. Модуль автоматизации распределенных вычислений для платформы обработки больших данных [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Ю. А. Ушаков, М. В. Ушакова, И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, А. Е. Шухман; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбургский гос. ун-т".- № 2020662362заявл. 16.10.2020зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 06.11.2020. - 2020. - 1 с.
    Электронный источник
  77. Модуль исследования и прогнозирования нагрузки виртуальных машин в облачной вычислительной среде VMsLBForecast [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Л. В. Легашев, И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, А. Е. Шухман; правообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Оренбургский государственный университет.- № 2020662281заявл. 16.10.2020зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 26.10.2020. - 2020. - 1 с.
    Электронный источник
  78. Модуль обнаружения и идентификации кибератак в мультиоблачной инфраструктуре сети провайдеров телекоммуникационных услуг [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Д. И. Парфенов, Л. С. Забродина, А. Ю. Жигалов, И. П. Болодурина, А. И. Парфенов; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2020664201заявл. 17.11.2020зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 24.11.2020. - 2020. - 1 с.
    Электронный источник
  79. Подходы к организации системы безопасности сетей IoT-устройств [Электронный ресурс] / Л. Ю. Кузнецова, Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, А. И. Парфенов, Л. С. Забродина // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 23-25 янв. 2020 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2020. - . - С. 1491-1498. . - 8 с.
    Электронный источник
  80. Запорожко, В. В. Применение теории нечетких множеств в задаче интеллектуального управления индивидуальными образовательными траекториями [Электронный ресурс] / В. В. Запорожко, Д. И. Парфенов, В. М. Шардаков // Перспективы науки,2020. - № 3 (126). - С. 10-17. . - 8 с. Отражены данные, полученные методом нечеткой логики и классическим методом средних величин. Выявлено, что метод нечеткой логики является более гибким и точным при интегральной оценке результатов освоения онлайн-курса.
    Электронный источник
  81. Парфенов, Д. И. Проектирование информационной системы для семантического анализа и классификации обращений пользователей в системе Service Desk [Электронный ресурс] / Д. И. Парфенов, Л. Ю. Кузнецова // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 23-25 янв. 2020 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2020. - . - С. 1538-1541. . - 4 с.
    Электронный источник
  82. Прототип модуля интеллектуального формирования индивидуальной образовательной траектории обучающегося для цифровой платформы (ModEduPath) [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Д. И. Парфенов, Г. А. Нигматулин, В. В. Запорожко, Л. С. Забродина; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2020612458заявл. 10.03.2020зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 18.03.2020. - 2020. - 1 с.
    Электронный источник
  83. Прототип модуля обнаружения атак сетевой инфраструктуры на основе интеллектуального анализа несбалансированных наборов данных [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Л. С. Забродина, А. Ю. Жигалов, Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, А. Е. Шухман; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбургский гос. ун-т".- № 2020662262заявл. 16.10.2020зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 18.11.2020. - 2020. - 1 с.
    Электронный источник
  84. Разработка информационной системы обеспечения персонализации обучения в цифровой образовательной среде [Электронный ресурс] / В. В. Запорожко, Д. И. Парфенов, В. В. Позевалкин, В. М. Шардаков, Ж. Б. Жуматаева // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 23-25 янв. 2020 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2020. - . - С. 4209-4217. . - 9 с.
    Электронный источник
  85. Решение задачи категориальной регрессии с помощью нейронных сетей и градиентного бустинга для прогнозирования успеваемости обучающихся массовых открытых онлайн-курсов [Электронный ресурс] / Г. А. Нигматулин, Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, В. В. Запорожко // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 23-25 янв. 2020 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2020. - . - С. 1529-1533. . - 5 с.
    Электронный источник
  86. Запорожко, В. В. Роль и место дистанционных образовательных технологий в системе подготовки программистов [Электронный ресурс] / В. В. Запорожко, Д. И. Парфенов, Д. В. Горбачев // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 23-25 янв. 2020 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2020. - . - С. 4203-4208. . - 6 с.
    Электронный источник
  87. Approaches to find vulnerabilities and security in the digital production networks [Электронный ресурс] / D. Parfenov, L. Zabrodina, V. Torchin, A. Parfenov // Journal of Physics: Conference Series,2019. - Vol. 1399, Iss. 2, 5 December 2019 : proceedings of the International Conference on Information Technologies and Engineering 2019, APITECH 2019, 25-27 September 2019, Krasnoyarsk, Russian Federation / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. - Electronic data. - P. 1-7. . - 7 с. Currently, the problem of ensuring cybersecurity of the network and information infrastructure of critical facilities is relevant. A special place in this is security automated control systems, which are the basis of industry 4.0. At the same time, the main source of threats to such systems is the external network of the telecommunications service provider, through which the operation of remote objects and systems is monitored. In the framework of this study, an approach was developed to search for abnormal behavior in the networks of telecommunication service providers, based on an analysis of events in the logs of various systems, including those responsible for network security. The proposed approach is the development of an information and event management system
    Электронный источник
  88. Developing an approach to summarizing the flows of security events to identify attacks in the network of telecommunication service providers [Электронный ресурс] / D. I. Parfenov, L. S. Zabrodina, A. Y. Zhigalov, A. I. Parfenov // TELFOR 2019 : Proceedings of the 27th Telecommunications Forum, 26-27 November 2019, Belgrade, Serbia. - Electronic data,2019. - . - P. 1-4. . - 4 с. This study aims to develop a combined attack detection approach based on analysis of node state chains, as well as analysis of time delays within the network. The proposed algorithm allows you to determine the entry point to the network through which the attack began. Based on binary logistic regression, nodes with suspicious activity are identified and using the genetic algorithm to determine their belonging to the type of attack that takes place on the first studied node. As part of an experimental study, the effectiveness of the developed approach for identifying attacks in the network of telecommunication service providers was evaluated, which shows a sufficiently high determination accuracy, as well as good performance on large network topologies.
    Электронный источник
  89. Development and research of algorithms for the formation the individual educational trajectories of students in the digital educational platform [Электронный ресурс] / V. V. Zaporozhko, D. I. Parfenov, M. Lapina, D. Sora // CEUR Workshop Proceedings,2019. - Vol. 2494: International Scientific Conference Innovative Approaches to the Application of Digital Technologies in Education and Research, SLET 2019, 20-23 May 2019, Stavropo;Dombay. - Electronic data.. - P. 258-264. . - 7 с. At present, the widespread use of modern information technologies in education, including open online courses, ensures the sustainable development of a single digital educational environment. However, one of the key problems of the mass approach to learning is the construction of individual educational trajectories. Taking into account the individual characteristics of each student is an urgent necessity. Achieving this goal is quite feasible when teaching students on individual learning routes. In this paper we have investigated two approaches to solving this problem. The first approach is based on the use of a genetic algorithm that allows you to form the optimal learning route, designed to meet the personal educational needs and individual capabilities of each student of the online course.
    Электронный источник
  90. Development of a model of cyberattacks identification based on the analysis of device states in the network of a telecommunications service provider [Электронный ресурс] / L. Zabrodina, D. Parfenov, I. Bolodurina, V. Torchin, A. Zhigalov // 2019 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Russian Federation, 21-27 October 2019 : Proceedings.- Electronic data. - Novosibirsk : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. (IEEE),2019. - . - P. 675-680. . - 6 c. This paper is aimed in development of an attack detection model based on an analysis of the state chains of network nodes. In our research, we solve the problem of a typical attack profile in a network of telecommunication service providers formalization while constructing a sequence of network nodes state shiftings and a state change time of particulary investigated devices. The research includes the most popular types of attacks.
    Электронный источник
  91. Bolodurina, I. P. Development of algorithms for processing and transmitting remote sensing data from unmanned aerial vehicles [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science,2019. - Vol. 341, Iss. 1: Conf. on Innovations in Agricultural and Rural development, AgroCON-2019, 18-19 April 2019, Kurgan, Russian Federation / Kurgan State Agricultural Academy named after T. S. Maltsev. - Electronic data. - 9 с. To improve the efficiency of data transmission over low-speed communication channels and the subsequent processing of the information flows of the UAVs, it is necessary to develop traffic routing methods. As part of the study, an approach has been developed that allows taking into account not only the state of the communication channel at the current time but also to predict its characteristics ahead of time.
    Электронный источник
  92. Development of an effective model of parallel processing of multimedia data on the CPU and GPU in the cloud system [Электронный ресурс] / V. Shardakov, D. Parfenov, I. Bolodurina, V. Izvozchikova, V. Zaporozhko, A. Mezhenin // Journal of Physics: Conference Series,2019. - Vol. 1399, Iss. 3: proceedings of the International Scientific Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering 2019, APITECH 2019, 25-27 September 2019, Krasnoyarsk, Russian Federation / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. - Electronic data. - 8 с. The paper deals with the technology of paralleling processing multimedia data process on the CPU and GPU of the user's personal computer. To do this, we have developed an algorithm for planning the sharing of video accelerators, which controls and distributes the load between the processor and the GPU. The main difference of the proposed algorithm is that the integral transformations include the stabilization of three-dimensional objects and textures. Defining a unique sequence number allows you to apply optimal texture filtering when scaling for each object. These actions create optimal video acceleration when processing objects.
    Электронный источник
  93. Development of an intellectual module for selection of places to travel in the virtual assistant system for planning trips [Электронный ресурс] / N. Yanishevskaya, L. Kuznetsova, A. Zhigalov, D. Parfenov, I. Bolodurina // Journal of Physics: Conference Series,2019. - Vol. 1399, Iss. 3, 5 December 2019 : proceedings of the International Conference on Information Technologies and Engineering 2019, APITECH 2019, 25-27 September 2019, Krasnoyarsk, Russian Federation / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. - Electronic data. - P. 1-7. . - 7 с. Often it is difficult for the tourists to determine their preferences and choose destinations for the trip. To simplify the planning of the upcoming vacation, you can use recommendation systems that, based on a survey of users, determine the most preferred places to visit. Also, the key to a successful trip is a well-planned route. The developed travel planning system combines both of these aspects: the intelligent module will recommend the user sights and interesting places to visit based on a small survey, after which the optimal route planning module build the schedule of their visit. In this article, the authors considered in detail the approach to the construction of individual user recommendations highlighted the main characteristics inherent in each region of the Russian Federation and built a decision tree.
    Электронный источник
  94. Investigation of the method for identifying cyberattacks based on analysis of the state of network nodes [Электронный ресурс] / D. Parfenov, L. Zabrodina, A. Zhigalov, V. Torchin, A. Parfenov // Engineering and Telecommunication (EnT 2019) : Processings of the 6th International Conference, 20-21 November 2019, Dolgoprudny, Russian Federation. - Electronic data. - Dolgoprudny : IEEE,2019. - . - P. 1-5. . - 5 с. This study is aimed at building a model of attack detection based on the analysis of chains of states of network nodes. The proposed model allows us to determine the speed and acceleration of state change for a particular type of network attack at a given time. On the basis of the revealed patterns of changes in the States of network nodes, the study of chains of network events to identify the type of attacks. As part of the experimental study, the effectiveness of the developed model of attack recognition in the network of telecommunications service providers was evaluated, which shows a sufficiently high accuracy of determining the class of suspicious activity.
    Электронный источник
  95. Zaporozhko, V. Simulation of Multimedia Data Parallelization Process when Processing on CPU and GPU in Online Learning Cloud Platforms [Электронный ресурс] / V. Zaporozhko, V. Shardakov, D. Parfenov // RusAutoCon 2019 : International Russian Automation Conference, Sochi; Russian Federation, 8 September-14 September 2019. - Electronic data,2019. - . - 5 с. The article describes the principle of operation of a parallel algorithm for generating terrain (landscape) and the superposition method based on the architecture of computing unified devices. The presented solutions were implemented in the design and creation of a software module for the implementation and research of virtual models of environmental objects in online courses. An innovative approach is proposed, which allows solving the problem of efficient distribution and use of computing resources in processing large streams of multimedia data by reducing the load on the central processor, video and RAM.
    Электронный источник
  96. Интеллектуальная рекомендательная система планирования маршрута для совместного посещения достопримечательностей [Электронный ресурс] / Л. С. Забродина, Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, Н. А. Янишевская, Л. Ю. Кузнецова // Студенческая наука для развития информационного общества : сб. материалов X Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием, 7-8 нояб. 2019 г., Ставрополь / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации [и др.]. - Электрон. дан. - Ставрополь : Изд-во СКФУ,2019. - Ч. 2. - C. 149-158. . - 10 с.
    Электронный источник
  97. Каскадная модель машинного обучения для эффективной рекомендаций отелей [Электронный ресурс] / К. А. Лохачева, Л. С. Забродина, К. С. Прокофьева, Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина // Студенческая наука для развития информационного общества : сб. материалов X Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием, 7-8 нояб. 2019 г., Ставрополь / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации [и др.]. - Электрон. дан. - Ставрополь : Изд-во СКФУ,2019. - Ч. 2. - C. 199-210. . - 11 с.
    Электронный источник
  98. Кроссдоменная рекомендательная система для подбора гостинниц [Электронный ресурс] / Л. С. Забродина, К. С. Прокофьева, Д. Р. Сулеев, Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина // Студенческая наука для развития информационного общества : сб. материалов X Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием, 7-8 нояб. 2019 г., Ставрополь / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации [и др.]. - Электрон. дан. - Ставрополь : Изд-во СКФУ,2019. - Ч. 2. - C. 159-172. . - 14 с.
    Электронный источник
  99. Методические аспекты использования платформы проведения видеоконференций в системе непрерывного образования [Электронный ресурс] / Ю. А. Ушаков, А. Е. Шухман, Д. И. Парфенов, П. Н. Полежаев, М. В. Ушакова // Вестник Оренбургского государственного университета,2019. - № 3 (221). - С. 109-117. . - 9 с. Изучены возможности автоматического объективного контроля качества восприятия на клиентской стороне как для аудио, так и для видео потока для оперативного решения проблем передачи WebRTC.
    Электронный источник
  100. Моделирование идентификации профиля кибератак на основе анализа поведения устройств в сети провайдера телекоммуникационных услуг [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, Л. С. Забродина, А. Ю. Жигалов, В. А. Торчин // Вестник ЮУрГУ. Серия "Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника",2019. - Т. 19, № 4. - С. 48-59. . - 12 с. Разработан подход и проведено моделирование обнаружения атак на основе анализа цепочек состояний сетевых узлов. Предложенный подход позволяет осуществлять сопоставление событий, происходящих в сети, с событиями, фиксируемыми системами обнаружения вторжений.
    Электронный источник
  101. Подход к адаптивному обнаружению вторжений на основе интеллектуального анализа данных [Электронный ресурс] / Л. С. Забродина, В. А. Торчин, Д. И. Парфенов, А. И. Парфенов, И. П. Болодурина // Студенческая наука для развития информационного общества : сб. материалов X Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием, 7-8 нояб. 2019 г., Ставрополь / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации [и др.]. - Электрон. дан. - Ставрополь : Изд-во СКФУ,2019. - Ч. 1. - С. 101-108. . - 8 с.
    Электронный источник
  102. Подход к масштабированию сбора данных с систем безопасности IoT устройств [Электронный ресурс] / Л. С. Забродина, В. А. Торчин, Д. И. Парфенов, Л. Ю. Кузнецова, И. П. Болодурина // Студенческая наука для развития информационного общества : сб. материалов X Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием, 7-8 нояб. 2019 г., Ставрополь / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации [и др.]. - Электрон. дан. - Ставрополь : Изд-во СКФУ,2019. - Ч. 1. - C. 86-100. . - 15 с.
    Электронный источник
  103. Лохачева, К. А. Применение технологий обучения с подкреплением в задачах алгоритмической торговли [Электронный ресурс] / К. А. Лохачева, И. П. Болодурина, И. Д. Парфенов // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине : сб. науч. тр. VI Междунар. науч. конф., 14-19 окт. 2019 г., Томск / Нац. исследоват. Томский политехн. ун-т; под ред. О. Г. Берестневой [и др.]. - Электрон. дан. - Томск : Изд-во ТПУ,2019. - . - С. 46-50. . - 5 с.
    Электронный источник
  104. Программный модуль адаптивной визуализации трехмерных объектов виртуальной реальности для инновационной платформы онлайн-обучения [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Шардаков В. М., Болодурина И. П., Запорожко В. В., Парфенов Д. И., Парфенов И. В., Извозчикова В. В.; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2019610080заявл. 09.01.2019зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 23.01.2019. - 2019. - 1 с.
    Электронный источник
  105. Прототип интеллектуального модуля адаптивной самоорганизации управления размещением виртуальных элементов обеспечения сетевой безопасности и качества обслуживания в мультиоблачной платформе ModIntManagementSecQoSObj" [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Шардаков В. М., Парфенов Д. И., Торчин В. А., Болодурина И. П.; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2019613014 заявл. 21.02.2019зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 05.03.2019. - 2019. - 1 с.
    Электронный источник
  106. Прототип интеллектуальной системы планирования оптимального маршрута путешествия [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, А. Ю. Жигалов, Л. С. Забродина, Л. Ю. Кузнецова, Д. И. Парфенов, Н. А. Янишевская; правообладатели И. П. Болодурина, А. Ю. Жигалов, Л. С. Забродина, Л. Ю. Кузнецова, Д. И. Парфенов, Н. А. Янишевская.- № 2019662733заявл. 15.10.2019опубл. 07.11.2019. - 2019. - 1 с. Программа предназначена для подбора района для путешествия в Оренбургской области с учетом индивидуальных предпочтений пользователя.
    Электронный источник
  107. Прототип модуля интеллектуального анализа потока событий инцидентов безопасности для обнаружения аномалий в сетевой среде security ModIEFdetecting [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Д. И. Парфенов, А. И. Парфенов, А. Ю. Жигалов, И. П. Болодурина, Л. С. Забродина, В. А.Торчин; правообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Оренбургский государственный университет.- № 2019665616заявл. 02.12.2019зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 13.12.2019. - 2019. - 1 с.
    Электронный источник
  108. Разработка адаптивного модуля создания и исследования виртуальных моделей объектов окружающей среды [Электронный ресурс] / В. М. Шардаков, В. В. Извозчикова, В. В. Запорожко, Д. И. Парфенов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики,2019. - Т. 19, № 3. - С. 467-474. . - 8 с. Проанализированы основные методы генерации ландшафтных карт, положенные в основу разработки программного модуля создания и исследования моделей объектов окружающей среды.
    Электронный источник
  109. Болодурина, И. П. Разработка алгоритмов обработки и передачи данных дистанционного зондирования Земли от беспилотных летательных аппаратов [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов // Фундаментальные основы технологического развития сельского хозяйства : материалы рос. науч.-практ. конф. с междунар. участием, 24-25 окт. 2019 г., Оренбург / под общ. ред. А. С. Мирошникова. - Электрон. дан. - Оренбург : Изд-во ФНЦ БСТ РАН,2019. - . - С. 360-364. . - 5 с.
    Электронный источник
  110. Парфенов, Д. И. Разработка и исследование алгоритмов формирования правил для узлов сетевой безопасности в мультиоблачной платформе [Электронный ресурс] / Парфенов Д. И., Болодурина И. П., Торчин В. А. // Моделирование и анализ информационных систем,2019. - № 26 (1). - С. 90-100. . - 11 с. Рассмотрены существующие решения, направленные на обеспечение безопасности сетевого периметра мультиоблачной платформы.
    Электронный источник
  111. Разработка и исследование имитационной модели для оценки эффективности интеллектуальной облачной образовательной среды [Электронный ресурс] / V. V. Zaporozhko, D. I. Parfenov, L. S. Zabrodina, V. M. Shardakov // Современные информационные технологии и ИТ-образование,2019. - Т. 15, № 4. - С. 990-1001. . - 12 с. Отражена модель облачной образовательной среды, структура которой представлена онлайн-курсами и гибридной интеллектуальной системой, позволяющей формировать и в режиме реального времени корректировать индивидуальные траектории освоения данных курсов.
    Электронный источник
  112. Парфенов, Д. И. Разработка и исследование интеллектуальных методов и алгоритмов управления трафиком Big Data приложений [Электронный ресурс] / Парфенов Д. И. // Сборник материалов научного cеминара стипендиатов программ "Михаил Ломоносов" и "Иммануил Кант" 2018-2019 года = Materialien zum wissenschaftlichen Seminar der Stipendiaten der Programme "Michail Lomonosov" und "Immanuel Kant" 2018/2019 : сб. ст. / Герман. служба акад. обменов (DAAD). - Электрон. дан. - Москва : Флинта,2019. - № 15. - С. 123-133. . - 11 с.
    Электронный источник
  113. Болодурина, И. П. Разработка и исследование моделей разночастотных временных рядов на примере урожайности зерновых культур [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И., Пивоварова К. В. // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. ( с междунар. участием), 23-25 янв. 2019 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбургский гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2019. - . - С. 1836-1842. . - 7 с.
    Электронный источник
  114. Болодурина, И. П. Разработка и исследование нейросетевого подхода к решению дифференциальных уравнений [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И., Забродина Л. С. // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сб. тр. Междунар. науч. конф., 17-19 дек. 2018 г., Воронеж / М-во науки и высш. образования Рос. Федер., Рос. фонд. фундаментальных исслед., Воронежский гос. ун-т. - Электрон. дан. - Воронеж : Изд-во "Научно-исследовательские публикации",2019. - . - С. 627-637. . - 11 с.
    Электронный источник
  115. Разработка интеллектуального виртуального ассистента планирования оптимального маршрута путешествия [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, А. Ю. Жигалов, Л. С. Забродина, Л. Ю. Кузнецова, Д. И. Парфенов, Н. А. Янишевскася // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине : сб. науч. тр. VI Междунар. науч. конф., 14-19 окт. 2019 г., Томск / Нац. исследоват. Томский политехн. ун-т; под ред. О. Г. Берестневой [и др.]. - Электрон. дан. - Томск : Изд-во ТПУ,2019. - . - С. 314-320. . - 7 с.
    Электронный источник
  116. Болодурина, И. П. Разработка интеллектуальных методов анализа состояний сельскохозяйственных полей на основе обработки изображений поверхности Земли [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2019) : материалы Двенадцатой междунар. конф., 1-3 окт. 2019 г., Москва / под общ. ред. С. Н. Васильева, А. Д. Цвиркуна; Федер. гос. бюджет. учреждение науки Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова Рос. акад. наук. - Электрон. дан. - Москва : ИПУ РАН,2019. - . - С. 971-973. . - 3 с.
    Электронный источник
  117. Запорожко, В. В. Разработка нечеткой модели для комплексной оценки результатов освоения содержания учебной программы онлайн-курса и принятия решений в условиях неопреденности [Электронный ресурс] / Запорожко В. В., Шардаков В. М., Парфенов Д. И. // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2019) : материалы Двенадцатой междунар. конф., 1-3 окт. 2019 г., Москва / под общ. ред. С. Н. Васильева, А. Д. Цвиркуна; Федер. гос. бюджет. учреждение науки Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова Рос. акад. наук. - Электрон. дан. - Москва : ИПУ РАН,2019. - . - С. 902-904. . - 3 с.
    Электронный источник
  118. Разработка подхода к определению кибератак на основе анализа поведения функции ускорения изменения состояний сетевых узлов [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, Л. С. Забродина, А. Ю. Жигалов, В. А. Торчин // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине : сб. науч. тр. VI Междунар. науч. конф., 14-19 окт. 2019 г., Томск / Нац. исследоват. Томский политехн. ун-т; под ред. О. Г. Берестневой [и др.]. - Электрон. дан. - Томск : Изд-во ТПУ,2019. - . - С. 531-538. . - 8 с.
    Электронный источник
  119. Парфенов, Д. И. Разработка подхода к поиску уязвимостей в сетях провайдеров телекоммуникационных услуг [Электронный ресурс] / Парфенов Д. И., Торчин В. А., Забродина Л. С. // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2019) : тр. Междунар. науч.-техн. конф., 24-26 июня 2019 г., Самара / М-во науки и образования Рос. Федер. [и др.]; под ред. С. А. Прохорова. - Электрон. дан. - Самара : Самар. науч. центр РАН,2019. - . - С. 185-188. . - 4 с.
    Электронный источник
  120. Zaporozhko, V. V. A genetic-algorithm approach for forming individual educational trajectories for listeners of online courses [Электронный ресурс] / Zaporozhko V. V., Bolodurina I. P., Parfenov D. I. // CEUR Workshop Proceedings : 2018 Multidisciplinary Symposium on Computer Science and ICT, REMS 2018, 15-20 oct. 2018, Stavropol / Drozdova V. I. [et all]. - Electronic data. - Stavropol : CEUR-WS,2018. - Vol. 2254. - P. 229-236. . - 8 c. One of the main directions for further improvement of the online courses is to provide complex personalization. The need for personalization of learning is a reflection of the natural for mankind desire for an individual approach to personal needs, preferences, and opportunities.
    Электронный источник
  121. Bolodurina, I. Approaches for Adaptive Optimization of Routes in a Distributed Software-Defined Infrastructure of a Virtual Data Center [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus) : proceedings of the 2018 IEEE, 29 January - 1 February, Saint Petersburg, Russia / The first electrotechnical university. - Electronic data. - Saint Petersburg,2018. - . - P. 11-16. . - 6 с. In this investigation, we presented a description of the intelligent system for optimization traffic of the cloud applications which processing Big data in network environment.
    Электронный источник
  122. Zaporozhko, V. Approaches to the use of mass open online courses in the construction of adaptive trajectories in the information and communication educational space [Электронный ресурс] / Zaporozhko V., Parfenov D., Anciferova L. // EMIT 2018 Internationalization of Education in Applied Mathematics and Informatics for HighTech Applications : proceedings of the workshop, 27-29 March, Leipzig, Germany / edited by I. Bolodurina, K. Haenssgen. - Electronic data,2018. - Vol. 2093. - P. 47-52 . . - 6 с.
    Электронный источник
  123. Zaporozhko, V. Automation of controlling of personalization of learning in cloud educational environment based on cluster approach [Электронный ресурс] / Zaporozhko V., Parfenov D. // RusAutoCon : 2018 International Russian Automation Conference, 9 -16 September 2018, Sochi / Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. - Electronic data. - Sochi : IEEE ,2018. - . - P. 1-6. . - 6 c. As a part of this study, an approach to automated management of the personalization of the learning process in a cloud educational environment is proposed, based on cluster analysis. Clustering trainees ensures the solution of such important pedagogical tasks as individualization and differentiation of education. Cluster analysis allows you to consider a large amount of data about students, compress them, make them compact, visual and understandable for the software implementation of algorithms for personalized learning in online cloud platforms. The developed approach allows differentiating the online course listeners into generalized groups for the purposeful organization of collaborative work, for example, on the realization of differentiated assessment tasks. The obtained results of clustering of the online course listeners are given by different algorithms according to fourteen significant attributes.
    Электронный источник
  124. Shardakov, V. Combined methods for virtual surface treatment of relief [Электронный ресурс] / Shardakov V., Parfenov D. // EMIT 2018 Internationalization of Education in Applied Mathematics and Informatics for HighTech Applications : proceedings of the workshop, 27-29 March, Leipzig, Germany / edited by I. Bolodurina, K. Haenssgen. - Electronic data,2018. - Vol. 2093. - P. 67-73 . . - 7 с.
    Электронный источник
  125. Bolodurina, I. P. Comprehensive approach for optimization traffic routing and using network resources in a virtual data center [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov // Procedia Computer Science,2018. - Vol. 136. - P. 62-71. . - 10 с. Today, telecommunication networks are the basis for deploying different types of cloud applications and services in data centers. The growing use of the cloud computing concept to provide access to applications and services every year increases the amount of converged network traffic.
    Электронный источник
  126. Parfenov, D. Developing SMART educational cloud environment on the basis of adaptive massive open online courses [Электронный ресурс] / Parfenov D., Zaporozhko V. // EMIT 2018 Internationalization of Education in Applied Mathematics and Informatics for HighTech Applications : proceedings of the workshop, 27-29 March, Leipzig, Germany / edited by I. Bolodurina, K. Haenssgen. - Electronic data,2018. - Vol. 2093. - P. 35-41 . . - 7 с.
    Электронный источник
  127. Bolodurina, I. Development Models and Intelligent Algorithms for Improving the Quality of Service and Security of Multi-Cloud Platforms [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // REV 2018 : proceeding of the 15th International Conference on Remote Engineering and Virtual Instrumentation , 21-23 March 2018, Duesseldorf, Germany / University of Applied Sciences Duesseldorf. - Electronic data,2018. - . - P. 580-589. . - 10 p. The novelty of the presented research is the combination of two modern breakthrough technologies in the field of network organization and virtualization of its components for managing resources and data flows in software-defined networks based on real-time virtualization of network functions in order to provide the required level of security and maintain a specified quality of service for applications and services of multi-cloud platforms located in virtual data centers. The task of describing firewall rules and the rules for selecting nodes of the physical infrastructure for the placement of security elements built on the basis of virtualization technology for network functions in the software-driven infrastructure of the multi-cloud platform will be solved using Data Mining methods. For algorithmic implementation of the data flow management functionalities, the system approach, methods of data mining and cluster approach are used.
    Электронный источник
  128. Development and Investigation of Multi-Cloud Platform Network Security Algorithms Based on the Technology of Virtualization Network Functions [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov, V. Torchin, L. Legashev // International Scientific and Technical Conference Modern Computer Network Technologies, MoNeTeC 2018 : Conference Proceeding, 25-26 Oct. 2018, Moscow / Skolkovo Institute of Science and Technology. - Electronic data. - Moscow ; Russian Federation : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. (IEEE),2018. - . - P. 1-7. . - 7 c. The aim of the research is to increase the effectiveness of firewalling facilities by means of conflict-free optimization of security rules and application of the neural network approach in software-defined networks. In the framework of the study, based on the joint use of intelligent mathematical approaches and modern technology of virtual network functions, it was possible to increase the productivity and security of the resources of the enterprise cloud platform. The results obtained experimentally make it possible to show a conclusion about the effectiveness of the practical application of the approach developed in the work.
    Электронный источник
  129. Development and Research of Model for Ensuring Reliability of Operation of Network Infrastructure Objects in Cyber-physical System Located in the Cloud Platform [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov, V. A. Torchin, L. S. Zabrodina, I. V. Parfenov, V. M. Shardakov // Conference Proceeding, GloSIC 2018 : 2018 Global Smart Industry Conference, 13-15 Nov. 2018, Chelyabinsk / South Ural State University. - Electronic data. - Chelyabinsk ; Russian Federation : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. (IEEE),2018. - . - P. 1-7. . - 7 c. As part of this study, an approach is proposed that allows us to identify, on the basis of methods of intellectual data analysis of monitoring systems, the vulnerable elements of the network infrastructure of a cyber-physical system located on the basis of a cloud platform from the point of view of reliability.
    Электронный источник
  130. Bolodurina, I. Development and investigation of adaptive firewall algorithm to protect the software-defined infrastructure of multi-cloud platforms [Электронный ресурс] / Bolodurina I., Parfenov D., Torchin V. // AICT 2018 : proceedings of the IEEE 12th International Conference on Application of Information and Communication Technologies, Almaty, Kazakhstan, 17-19 October 2018. - Electronic data,2018. - . - 5 p. The aim of the research is to increase the effectiveness of firewalling facilities by means of conflict-free optimization of security rules and application of the neural network approach in software-defined networks. In the framework of the study, based on the joint use of intelligent mathematical approaches and modern network technologies, it was possible to increase the productivity and security of the resources of the corporate multi-cloud platform deployed on the basis of a software-defined infrastructure. The results obtained experimentally make it possible to draw a conclusion about the effectiveness of the practical application of the approach developed in the work.
    Электронный источник
  131. Bolodurina, I. P. Development and research of an adaptive traffic routing algorithm based on a neural network approach for a cloud system oriented on processing big data [Электронный ресурс] / Bolodurina I. P., Parfenov D. I., Shardakov V. M. // CEUR Workshop Proceedings : 4th Ural Workshop on Parallel, Distributed, and Cloud Computing for Young Scientists, Ural-PDC 2018, 15 Nov. 2018, Yekaterinburg / Ustalov D. [et all]. - Electronic data. - Yekaterinburg; Russian Federation : CEUR-WS ,2018. - Vol. 2281. - P. 98-111. . - 14 c. Today, to create modern systems designed to process Big Data in real time, it is necessary to develop scalable solutions based on the adaptive computing infrastructure, capable of providing prompt and efficient service of incoming requests, as well as storing information obtained from many sources.
    Электронный источник
  132. Bolodurina, I. Development and research of models of time mixedfrequency data on an example of the analysis of productivity of grain crops [Электронный ресурс] / Irina Bolodurina, Denis Parfenov, Kristina Pivovarova // 2018 Ivannikov Isp Ras Open Conference : Conf. Dedicated to the 70th Anniversary of Computer Science in Russia , 22-23 Nov. 2018, Moscow. - Electronic data. - Moscow: Russian Federation,2018. - . - P. 62-67. . - 6 c. In the framework of this paper, we considered the singular spectral analysis algorithm as an indicator of seasonal components and the trend in time series of yield regressors, as well as we considered models on mixedfrequency data using MIDAS models and construction of models that take into account panel structure of the original data.
    Электронный источник
  133. Bolodurina, I. P. Development and research of the autonomous system for providing security and quality of service for multi-cloud platform [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov // 7th Mediterranean conference on embedded computing (MECO), june 10-14 2018, Budva Montenegro : proceedings-research monograph / editors: R. Spojanovic [et all]. - Electronic data. - Budva,2018. - . - P. 199-202. . - 4 с.
    Электронный источник
  134. Bolodurina, I. Development of Network Security Models in the Software-Defined Infrastructure of Virtual Data Center [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus) : proceedings of the 2018 IEEE, 29 January - 1 February, Saint Petersburg, Russia / The first electrotechnical university. - Electronic data. - Saint Petersburg,2018. - . - P. 18-22. . - 5 с. The novelty of the research is the combination of technologies of software-defined networks and virtualization of network functions for optimization network organization in virtual data centers.
    Электронный источник
  135. Development of Prototype of Autonomous Self-organizing System for Ensuring Network Security in Enterprise based on Technology of Virtualization Network Functions [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov, V. A. Torchin, L. V. Legashev, V. M. Shardakov // Conference Proceeding, GloSIC 2018 : 2018 Global Smart Industry Conference, 13-15 Nov. 2018, Chelyabinsk / South Ural State University. - Electronic data. - Chelyabinsk ; Russian Federation : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. (IEEE),2018. - . - P. 1-8. . - 8 c. Within the framework of this study, a simulation model of the autonomous self-organizing system for ensuring the network security has been developed. The built model allowed us to outrun the basic principles of rule formation on the firewall. Based on the constructed model, it is developed on the basis of a neural network and a genetic algorithm that allows forming an optimal list of rules for ensuring security in the corporate network.
    Электронный источник
  136. Development of Prototype of Visualization Module for Virtual Reality Using Modern Digital Technologies [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, V. M. Shardakov, V. V. Zaporozhko, I. V. Parfenov, D. I. Parfenov, V. V. Izvozchikova // Conference Proceeding, GloSIC 2018 : 2018 Global Smart Industry Conference, 13-15 Nov. 2018, Chelyabinsk / South Ural State University. - Electronic data. - Chelyabinsk ; Russian Federation : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. (IEEE),2018. - . - P. 1-6. . - 6 c. Among the many means of presenting visual information for educational purposes, 3D panoramas and virtual tours are the most interesting and informative for practical study and research. The development of 3D user interfaces allows you to fully realize the possibilities of interactive visualization in the digital environment. In the framework of the study, the prototype of the module for visualization of three-dimensional objects is described, which allows for 3D reconstruction from images.
    Электронный источник
  137. Development of an Adaptive Module for Visualization of the Surrounding Space for Cloud Educational Environment [Электронный ресурс] / Shardakov V. M., Parfenov D. I., Zaporozhko V. V., Izvozchikova V. V. // Management of Large-Scale System Development, MLSD 2018 : proceedings of 11th International Conference, 1-3 Oct. 2018, Moscow / Tsvirkun A. ; V. A. Trapeznikov Institute of Control Sciences. - Electronic data. - Moscow ; Russian Federation : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. ,2018. - . - Pp. 1-5. . - 5 c. The article considers the most popular methods of landscape map generation, identifies the key advantages and disadvantages of each approach, both individually and in its entirety. The object of this study was the combined Voronoi diagram method and diamond-square algorithm.
    Электронный источник
  138. Development of an intelligent system of complex diagnostics of human bioelement status [Электронный ресурс] / Miroshnikov S. A., Bolodurina I. P., Arapova O., Parfenov D. I. // CEUR Workshop Proceedings : 2018 Multidisciplinary Symposium on Computer Science and ICT, REMS 2018, 15-20 oct. 2018, Stavropol / Drozdova V. I. [et all]. - Electronic data. - Stavropol : CEUR-WS ,2018. - Vol. 2254. - P. 214-221. . - 8 c. The creation of an information intelligent preliminary diagnosis system is an important means of monitoring people?s health. Within the framework of the developed intellectual system, preliminary prediction of the level of trace elements content is considered without the sampling of the analysis. As a result of processing of experimental medical data of analyzes of microelement composition, a system of product rules was developed, which is the basis for making diagnostic decisions on the level of trace elements in the human body on the basis of an intelligent system of preliminary diagnosis. The paper considers the problem of the influence of environmental factors on the health of people.
    Электронный источник
  139. Bolodurina, I. Development of models and algorithms for adaptive traffic routing with support for quality of service in a virtual data center network [Электронный ресурс] / Bolodurina I., Haenssgen K., Parfenov D. // EMIT 2018 Internationalization of Education in Applied Mathematics and Informatics for HighTech Applications : proceedings of the workshop, 27-29 March, Leipzig, Germany / edited by I. Bolodurina, K. Haenssgen. - Electronic data,2018. - Vol. 2093. - P. 13-23 . . - 11 с.
    Электронный источник
  140. Parfenov, D. I. Development of module for neural network identification of attacks on applications and services in multi-cloud platforms [Электронный ресурс] / D. I. Parfenov, I. P. Bolodurina // IOP Conference Series: Journal of Physics : proceedings of the International Conference Information Technologies in Business and Industry, 18-20 January 2018, Tomsk, Russian Federation / Tomsk Polytechnic University ; IOP Publishing Ltd. - Electronic data. - [London] : [s. n.],2018. - Vol. 1015, Iss. 5. - P. 1-8. . - 8 с. The article presents the results of developing an approach to detecting and protecting against network attacks on the corporate infrastructure deployed on the multi-cloud platform. The proposed approach is based on the combination of two technologies: a softwareconfigurable network and virtualization of network functions. The approach for searching for anomalous traffic is to use a hybrid neural network consisting of a self-organizing Kohonen network and a multilayer perceptron.
    Электронный источник
  141. Development of technique for generating adaptive visualization of three-dimensional objects in the cloud educational environment [Электронный ресурс] / Shardakov V. M., Parfenov D. I., Bolodurina I. P., Parfenov I. V., Zaporozhko V. V. // CEUR Workshop Proceedings : 4th Ural Workshop on Parallel, Distributed, and Cloud Computing for Young Scientists, Ural-PDC 2018, 15 Nov. 2018, Yekaterinburg / Ustalov D. [et all]. - Electronic data. - Yekaterinburg; Russian Federation : CEUR-WS,2018. - Vol. 2281. - P. 67-75. . - 9 c. In this study, we consider the technology of cloud virtual reality for the educational platform through the formation of the three-dimensional scene to prepare students for distance learning. Such advanced learning technologies and learning systems are constantly in demand and are in the spotlight. In this work, three-dimensional models were created. It was integrated into the real scene for providing the 360-degree view of this scene.
    Электронный источник
  142. Parfenov, D. Implementation of genetic algorithm for forming of individual educational trajectories for listeners of online courses [Электронный ресурс] / D. Parfenov, V. Zaporozhko // Приборостроение, электроника и телекоммуникации - 2018 : сб. ст. IV Междунар. форума 12-14 дек. 2018 г., Ижевск / М-во образования и науки Рос. Федер., Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Ижевский гос. техн. у-т им. М. Т. Калашникова - Электрон. дан. - Ижевск : Изд-во ИжГТУ им. М. Т. Калашникова,2018. - . - P. 72-81. . - 10 с.
    Электронный источник
  143. Parfenov, D. Investigation of the neural network model for security and quality of service for a multy-cloud sistem in virtual data center [Электронный ресурс] / Denis Parfenov, Irina Bolodurina // 2018. 41-st International conference on telecommunications and signal processing : [proceedings] conference, Athens, Greece, july 4-6 2018, / TSP-IEEE Conference Record. - Electronic data. - [S. l.] : Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.,2018. - . - С. 526-529. . - 4 с.
    Электронный источник
  144. Bolodurina, I. Optimizing Virtual Network Functions Placement in Virtual Data Center Infrastructure Using Machine Learning [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,2018. - Vol. 302, conference 1. - P. 1-8. . - 8 с. We have elaborated a neural network model of virtual network flow identification based on the statistical properties of flows circulating in the network of the data center and characteristics that describe the content of packets transmitted through network objects. This enabled us to establish the optimal set of attributes to identify virtual network functions.
    Электронный источник
  145. Bolodurina, I. P. Solution of discontinuous problem of optimal control over the individual human capital development by the numerical method [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov, L. M. Antsyfirova // IFAC-PapersOnLine,2018. - Vol. 51, Iss. 32. - P. 19-24. . - 6 с. The optimal control problem is studied, which was described by a dynamical system with a nonsmooth right-hand side, using the example of the problem of managing the development of individual human capital.
    Электронный источник
  146. Bolodurina, I. The Development And Study Of The Methods And Algorithms For The Classification Of Data Flows Of Cloud Applications In The Network Of The Virtual Data Center [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // International Journal of Computer Networks & Communications,2018. - Vol. 10, № 2. - P. 15-22. . - 8 с. This paper represents the results of the research, which have allowed us to develop a hybrid approach to the processing, classification, and control of traffic routes. The approach enables to identify traffic flows in the virtual data center in real-time systems. Our solution is based on the methods of data mining and machine learning, which enable to classify traffic more accurately according to more criteria and parameters. As a practical result, the paper represents the algorithmic solution of the classification of the traffic flows of cloud applications and services embodied in a module for the controller of the software-defined network. This solution enables to increase the efficiency of handling user requests to cloud applications and reduce the response time, which has a positive effect on the quality ofservice in the network of the virtual data center.
    Электронный источник
  147. Адаптивные интеллектуальные методы формирования и сопровождения индивидуальных образовательных траекторий студентов [Электронный ресурс] / Шухман А. Е., Парфенов Д. И., Полежаев П. Н., Ушаков Ю. А. // Преподавание информационных технологий в Российской Федерации : материалы Шестнадцатой открытой Всерос. конф., 14-15 мая 2018 г., Москва / МГТУ ИМ. Н. Э. Баумана, Ассоц. предприятий компьютерных и информ. технологий - Электрон. дан. - Москва : МГТУ им. Н. Э. Баумана,2018. - . - С. 259-260. . - 2 с.
    Электронный источник
  148. Парфенов, Д. И. Архитектура прототипа автономной системы обеспечения кибербезопасности и качества обслуживания программно-управляемой инфраструктуре мультиоблачной платформы [Электронный ресурс] / Парфенов Д. И., Дедюрин В. В., Шардаков В. М. // Университетский комплекс как региональный центр развития образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф., 31 янв.-2 февр. 2018 г. / М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2018. - . - С. 1834-1837. . - 4 с.
    Электронный источник
  149. Интеллектуальная информационная система планирования маршрута путешествия по России [Электронный ресурс] / Кузнецова Л. Ю., Лохачева К. А., Янишевская Н. А., Парфенов Д. И. // Проблемы техники и технологии телекоммуникаций. Оптические технологии в телекоммуникациях : материалы XX Междунар. науч.-техн. конф., XVI Междунар. науч.-техн. конф., 20-22 нояб. 2018 г., Уфа: в 2 т. - Электрон. дан. - Уфа: ГОУ ВПО "Уфим. гос. авиац. техн. ун-т",2018. - Т. 1. - С. 178-180. . - 3 с.
    Электронный источник
  150. Использование виртуальной облачной образовательной среды при подготовке специалистов в области инфокоммуникационных технологий [Электронный ресурс] / Запорожко В. В., Парфенов Д. И., Шардаков В. М., Рубцова А. В. // Проблемы техники и технологии телекоммуникаций. Оптические технологии в телекоммуникациях : материалы XX Междунар. науч.-техн. конф., XVI Междунар. науч.-техн. конф., 20-22 нояб. 2018 г., Уфа: в 2 т. - Электрон. дан. - Уфа: ГОУ ВПО "Уфим. гос. авиац. техн. ун-т",2018. - Т. 1. - С. 461-463. . - 3 с.
    Электронный источник
  151. Использование облачных технологий при создании регионального центра коллективного доступа к образовательным продуктам [Электронный ресурс] : монография / [И. П. Болодурина и др.]; М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ, 2018. - ISBN 978-5-7410-1904-7. - 160 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  152. Болодурина, И. П. Исследование модели нейронной сети для обеспечения безопасности и качества обслуживания мультиоблачной платформы [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Информационные и математические технологии в науке и управлении,2018. - № 3 (11). - С. 18-26. . - 9 с. Построен и исследован прототип автономной системы для обеспечения кибербезопасности и качества обслуживания мультиоблачных платформ. В основу разработанной системы положена математическая модель анализа трафика. Математическая модель построена на базе нейронной сети. Предложена гибридная архитектура нейронной сети на основе многослойного персептрона и самоорганизующейся сети Кохонена.
    Электронный источник
  153. Болодурина, И. П. Моделирование обеспечения надежности функционирования объектов сетевой инфраструктуры кибер-физической системы [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника,2018. - Т. 18, № 4. - С. 41-51. . - 11 с. В рамках настоящего исследования построена структурная модель архитектуры производственной кибер-физической системы, использующей облачные вычисления в качестве базовой платформы. Представленная модель детализирует кибер-физическую систему на четырех уровнях абстракции, объединяя все элементы на основе мультиагентного подхода. Предложенный подход на основе методов интеллектуального анализа данных системы мониторинга позволяет осуществлять поиск и выявлять уязвимые с точки зрения надежности элементы сетевой инфраструктуры кибер-физической системы, расположенной на базе облачной платформы.
    Электронный источник
  154. Болодурина, И. П. Особенности влияния изменения климатических условий на урожайность зерновых культур в сухостепной зоне России [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, К. В. Пивоварова // Животноводство и кормопроизводство,2018. - Т. 101, № 4. - С. 193-209. . - 17 с. В рамках проведенного исследования определено существование как линейной, так и нелинейной зависимости между рассматриваемыми показателями. Предложен подход, основанный на выделении тренда и сезонных компонент с помощью сингулярного спектрального анализа.
    Электронный источник
  155. Болодурина, И. П. Подходы к идентификации сетевых потоков и организации маршрутов трафика в виртуальном центре обработки данных на базе нейронной сети [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Программные продукты и системы,2018. - № 3 (31). - С. 507-513. . - 7 с. Ежегодно растет трафик, циркулирующий в сетях передачи данных, и на сегодняшний день его основу составляет трафик Big Data. Целью данного исследования является разработка новых методов маршрутизации трафика в наложенных сетях виртуальных центров обработки данных. Эффективное построение маршрутов в современных компьютерных сетях, обрабатывающих большие потоки данных, является одним из важнейших показателей работы центров обработки данных. Для решения данной задачи авторами разработан ансамбль моделей, описывающий подход к построению адаптивных маршрутов в наложенных сетях виртуального центра обработки данных. Новизна предлагаемого решения заключается в разработке гибридного подхода, позволяющего на основе методов интеллектуального анализа данных осуществлять управление маршрутизацией в сети виртуального центра обработки данных с учетом данных о состоянии сетевых узлов, наложенных каналов связи и требований QoS, предъявляемых потоками трафика.
    Электронный источник
  156. Парфенов, Д. И. Прототип модуля интеллектуального построения правил безопасности для межсетевых экранов в программно-управляемой инфраструктуре мультиоблачной платформы ModIntAclSecRules [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Парфенов Д. И., Болодурина И. П., Торчин В. А.; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2018617703заявл. 23.07.2018зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 23.08.2018. - 2018. - 2 с.
    Электронный источник
  157. Разработка адаптивного модуля визуализации окружающего пространства для облачной образовательной среды [Электронный ресурс] / Шардаков В. М., Запорожко В. В., Парфенов Д. И., Извозчикова В. В. // Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2018 : материалы одиннадцатой Междунар. конф., 1-3 окт. 2018 г., Москва: в 2 т. / Федер. гос. бюджет. учреждение науки, Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова Рос. акад. наук; под общ. ред. С. Н. Васильева, А. Д. Цвиркуна. - Электрон. дан. - Москва : ИПУ РАН,2018. - Т. II. - С. 376-378. . - 3 с.
    Электронный источник
  158. Шардаков, В. М. Разработка виртуальной голографической лаборатории для облачной образовательной среды [Электронный ресурс] / Шардаков В. М., Запорожко В. В., Парфенов Д. И. // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2018) : тр. Междунар. науч.-техн. конф., 14-16 апр. 2018 г., Самара / Под ред. С. А. Прохорова. - Электрон. дан. - Самара : Самар. науч. центр РАН,2018. - . - С. 1328-1332 . . - 5 с.
    Электронный источник
  159. Болодурина, И. П. Разработка комплексной системы оптимизации управления инфраструктурой виртуального центра обработки данных [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Университетский комплекс как региональный центр развития образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф., 31 янв.-2 февр. 2018 г. / М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2018. - . - С. 1741-1745. . - 5 с.
    Электронный источник
  160. A model of cloud application assignments in software-defined storages [Электронный ресурс] / Irina P Bolodurina, Denis I Parfenov, Petr N Polezhaev, Alexander E Shukhman // Journal of Physics: Conference Series,2017. - Vol. 803, № 1. - P. 1-6. . - 6 с. The aim of this study is to analyze the structure and mechanisms of interaction of typical cloud applications and to suggest the approaches to optimize their placement in storage systems. In this paper, we describe a generalized model of cloud applications including the three basic layers: a model of application, a model of service, and a model of resource. The distinctive feature of the model suggested implies analyzing cloud resources from the user point of view and from the point of view of a software-defined infrastructure of the virtual data center (DC). The innovation character of this model is in describing at the same time the application data placements, as well as the state of the virtual environment, taking into account the network topology. The model of software-defined storage has been developed as a submodel within the resource model. This model allows implementing the algorithm for control of cloud application assignments in software-defined storages.
    Электронный источник
  161. Parfenov, D. Adaptive technology for support students in the learning process with using the massive online courses in the cloud infrastructure [Электронный ресурс] / D. Parfenov, V. Zaporozhko // Theoretical & Applied Science : International Scientific Journal,2017. - Vol. 51, Iss. 07. - P. 7-11. . - 5 с. In our investigation as results represent the developed model of the adaptive МООС, which show its effectiveness, expressed in the growth of the motivation of course participants, the acquisition of planned learning outcomes by the trainees, their satisfaction with the learning process, the increase in the number of students successfully completing the course, increasing self-discipline, reducing the irrationally used time in the course. The developed mode of adaptive MOOC improves the efficiency and quality of online education, providing students with the most opportunities for personalized learning.
    Электронный источник
  162. Bolodurina, I. Approaches for optimization using virtual network functions in infrastructure of virtual data center [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // Ural Workshop on Parallel, Distributed, and Cloud Computing for Young Scientists : materials of conference. - Electronic data,2017. - . - P. 112-120. . - 9 с. The study proposed a classification and identification model of virtual network functions based on the statistical properties of the flow and defined a systematic approach to the selection of the optimal set of attributes of the traffic flow. The approach applied in our investigation for placement of virtual network functions allows to optimizing traffic flows in virtual data center. It includes algorithmic solutions based on neural networks allowing to identify network functions.
    Электронный источник
  163. Zaporozhko, V. Approaches to the Description of Model Massive Open Online Course Based on the Cloud Platform in the Educational Environment of the University [Электронный ресурс] / V. Zaporozhko, D. Parfenov, I. Parfenov // SEEL: International Conference on Smart Education and Smart e-Learning : сonference proceedings, 21-23 June Vilamoura, Portugal / Uskov V., Howlett R., Jain L. (eds). - Electronic data. - [Berlin] : Springer International Publishing,2017. - . - P. 177-187. . - 10 с. The use of cloud computing in open education resulted in the emergence of a new dynamic form of e-learning - massive open online courses. Massive open online courses are considered as large-scale web-based learning courses of a new generation that allow free admittance to the content of academic disciplines or subjects for a huge number of students from around the world at the same time.
    Электронный источник
  164. Bolodurina, I. Approaches to the optimization of the placement of service-oriented cloud applications in the software-defined infrastructure of the virtual data center. [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov, K. Haenssgen // Information Technology and Nanotechnology 2017 : materials of 3rd International conference, 25-27 apr. 2017 Samara, Russia. - Electronic data,2017. - . - P. 100-107. . - 8 с. The paper describes the models which describe the basic structures of service-oriented cloud applications including: a level distribution model of the software-defined infrastructure with the technology of cloud applications containerization, a generalized model of a service-oriented cloud application, a model of virtualization of service-oriented cloud applications based on containers.
    Электронный источник
  165. Bolodurina, I. Developing Methods and Algorithms of Dynamic Routing Data Flows of Applications and Services in Heterogeneous Cloud Platform [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // Processing of the 2017 IEEE Conference of Russian Young Recearchers in Electrical and Electronic Engineering (ELConRus) : materials of conference, Feb. 1-3, 2017, St. Peterburg. - Electronic data,2017. - . - P. 122-126. . - 5 с. Nowadays the share of cloud computing technology for hosting applications and services in virtual data centers is constantly growing. This is due to the economic efficiency of IT infrastructure operation. However, avalanche growth of cloud applications and services leads to a number of problems in the existin.
    Электронный источник
  166. Bolodurina, Irina Development and Research of Models of Organization Distributed Cloud Computing Based on the Software-defined Infrastructure [Электронный ресурс] / Irina Bolodurina, Denis Parfenov // Procedia Computer Science,2017. - Vol. 103. - P. 569-576. Data centers are widely used for the placement of highly loaded applications and solutions used to process large amounts of data (Big Data). The study developed a model of cloud application and services. The novelty of this model is the use of methods of intellectual analysis and prediction of dynamic characteristics in the study of multicomponent systems. In order to provide flexibility built models used agent-oriented programming. Plurality objects of data center modeled as agents are discussed.
    Электронный источник
  167. Bolodurina, I. Development of models and algorithms machine learning to optimize the control for the placement of virtual network functions in the Infrastructure of the virtual data center [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // 11th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT) : proceedings of conference, 20-22 Sept. 2017, Moscow, Russia / Institute of Electrical and Electronics Engineers. - Electronic data. - Moscow,2017. - . - P. 9-13. . - 5 с. In this investigation we have development a neural network model of virtual network identification based on the statistical properties of flows circulating in the network of the virtual data center and characteristics that describe the content of packets transmitted through network objects. This enabled us to establish the optimal set of attributes to identify virtual network functions.
    Электронный источник
  168. Bolodurina, I. P. Dynamic routing algorithms and methods for controlling traffic flows of cloud applications and services * = Алгоритмы и методы динамической маршрутизации для управления потоками трафика облачных приложений и сервисов [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика,2017. - Т. 6, № 2. - С. 84-96. . - 13 с. Nowadays, we see a steady growth in the use of cloud computing in modern business. This enables to reduce the cost of owning IT infrastructure and operation; however, there are some issues related to the management of data processing centers. One of these issues is the effective use of companies? computing and network resources.
    Электронный источник
  169. Bolodurina, Irina Methods and algorithms optimization of adaptive traffic control in the virtual data center [Электронный ресурс] / Irina Bolodurina, Denis Parfenov // International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON) : proceedings, June 29-30, 2017, Astana, Kazakhstan. - Electronic data,2017. - . - 5 p. The optimization task of traffic distribution in cloud applications and services is solved by using software-defined infrastructure and virtual data centers. We suggested the simulation model for the traffic in software-defined segments of data center networks, involved in user application and service requests within a network environment including heterogeneous cloud platform and software-defined data storages.
    Электронный источник
  170. Bolodurina, I. Model control of traffic by using data flows classification of the cloud applications in software-defined infrastructure of virtual data center [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // 40-th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP) : сonference proceedings, July 5-7, 2017, Barselona, Spain / Brno University of Technology [et al]. - Electronic data,2017. - . - P. 8-11. . - 4 с. In the present work, we developed approaches for effective control of traffic flow in the virtual data center, based on the methods used in the data mining and machine learning to more accurately classify and identify streams of cloud-based applications and network services.
    Электронный источник
  171. Bolodurina, I. P. Models and algorithm of optimization launch and deployment of virtual network functions in the virtual data center [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov // Journal of Physics: Conference Series,2017. - Vol. 913, conference 1. - 11 p.. . - 11 с. The study proposed a classification and identification model of virtual network functions based on the statistical properties of the flow and defined a systematic approach to the selection of the optimal set of attributes of the traffic flow. The approach applied in our investigation for placement of virtual network functions allows to optimizing traffic flows in virtual data center. It includes algorithmic solutions based on neural networks allowing to identify network functions.
    Электронный источник
  172. Parfenov, D. I. Neural network model for identification virtual network functions in multi-cloud platform and algorithmic solutions to optimize network work in the infrastructure of the virtual data center = Нейросетевое моделирование идентификации виртуальных сетевых функций в мультиоблачной платформе [Электронный ресурс] / Parfenov D. I., Bolodurina I. P., Ushakov Yu. A. // Convergent cognitive information technologies (Convergent`2017) : proceedings of the II International scientific conference, Nov., 24-26, 2017, Moscow, Russia. - Electronic data,2017. - . - P. 226-232. . - 7 с. The article describes an approach to development a neural network model for identification virtual network functions. Our solutions are based on the analysis the statistical properties of flows circulating in the network of the virtual data center and characteristics that describe the content of packets transmitted through network objects. This enabled us to establish the optimal set of attributes to identify virtual network functions. We developed an algorithm for optimizing the placement of virtual data functions using the data obtained in our research. Our approach uses a hybrid method of visualization using virtual machines and containers, which enables to reduce the infrastructure load and the response time in the network of the virtual data center. The approach applied in our investigation for placement of virtual network functions allows optimizing traffic flows in virtual data center.
    Электронный источник
  173. Bolodurina, I. P. Neural network model for optimize network work in the infrastructure of the virtual data center [Электронный ресурс] / I. P. Bolodurina, D. I. Parfenov // 25th Telecommunications forum TELFOR 2017 : materials of forum, Nov. 21-22, 2017, Belgrade, Serbia. - Electronic data,2017. - . - 4 P.. . - 4 с. The paper describes an approach to development a neural network model for identification virtual network functions. Our solution are based on the analysis the statistical properties of flows circulating in the network of the virtual data center and characteristics that describe the content of packets transmitted through network objects. This enabled us to establish the optimal set of attributes to identify virtual network functions.
    Электронный источник
  174. Bolodurina, I. The Optimization of Traffic Management for Cloud Application and Services in the Virtual Data Center [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // Parallel Computing Technologies (PaCT) : proceedings of 14th International Conference, sept. 4-8, 2017, Nizhny Novgorod, Russia / ed. by Victor Malyshkin. - Electronic data,2017. - . - P. 418-426. . - 9 с. Nowadays one of the problems of optimization is the control of the traffic in cloud applications and services in the network environment of virtual data center. Taking into account the multitier architecture of modern data centers, we need to pay a special attention to this task. The advantage of modern infrastructure virtualization is the possibility to use software-defined networks and software-defined data storages.
    Электронный источник
  175. Массовые открытые онлайн-курсы в формировании единого информационного образовательного пространства университета [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Запорожко В. В., Парфенов Д. И., Анциферова Л. М. // Вестник Оренбургского государственного университета,2017. - № 10 (210). - С. 24-28. . - 5 с. На сегодняшний день формирование МООК для обучения школьников является одной из важнейших задач в сфере инновационного развития российского открытого образования, что находит отражение в реализуемых приоритетных проектах государства.
    Электронный источник
  176. Болодурина, И. П. Оптимизация управления размещением виртуальных сетевых функций в виртуальном центре обработки данных с использованием нейросетевого подхода [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Экономика и менеджмент систем управления,2017. - № 3.1 (25). - С. 143-151. . - 9 с. Предложенная модель классификации, основанная на статистических свойствах потока, определила системный подход к выбору оптимального набора атрибутов для анализа потоков трафика потока трафика.
    Электронный источник
  177. Болодурина, И. П. Оптимизация управления распределением трафика в программно-управляемой инфраструктуре виртуального ЦОД на основе имитационной модели [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов // Вестник ВГУИТ,2017. - Т. 79, № 1. - С. 99-105. . - 7 с. Предложена имитационная модель, позволяющая описать трафик в программно-конфигурируемых сегментах сети ЦОД, участвующих в обработки запросов пользователей к приложениям и сервисам расположенных сетевой среде, включающей в себя гетерогенную облачную платформу и программно-конфигурируемые хранилища данных.
    Электронный источник
  178. Подсистема поддержки принятия решения при обучении в вузе с применением дистанционных образовательных технологий ModSuppSDET [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Парфенов И. В., Парфенов Д. И., Запорожко В. В., Позевалкин В. В., Шардаков В. М.; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2017618964заявл. 06.09.2017зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 25.10.2017. - 2017. - 1 с.
    Электронный источник
  179. Подходы к использованию массовых открытых онлайн-курсов при построении адаптивных траекторий в информационно-коммуникационном образовательном пространстве [Электронный ресурс] / Запорожко В. В., Парфенов Д. И., Болодурина И. П., Ушаков Ю. А., Анциферова Л. М. // Современные информационные технологии и ИТ-образование : прил.,2017. - Т. 13, № 3. - С. 181-188. . - 9 с. Статья посвящена проблеме разработки массовых открытых онлайн-курсов (МООК) и их использования в системе общего среднего и высшего образования. В рамках проведенного исследования представлена декомпозиция базовых элементов адаптивного МООК, включающего набор подсистем, формирующих образовательные траектории внутри платформы. В качестве экспериментальной площадки представлен портал методического электронного образовательного центра, позволяющий формировать качественный электронный образовательный контент для системы общего среднего образования. Представленный проект позволяет создавать интернет-курсы нового поколения. Это позволяет бесплатно осваивать содержание учебных дисциплин или предметов значительному числу обучающихся. В статье представлены общая характеристика использования МООК на портале и ключевые моменты его использования в образовательном процессе и пути.
    Электронный источник
  180. Парфенов, Д. И. Подходы к повышению качества обслуживания и обеспечения безопасности приложений и сервисов мультиоблачных платформ на базе технологий VNF И SDN [Электронный ресурс] / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф., 1-3 февр. 2017 г., Оренбург / М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2017. - . - С. 3162-3165. . - 5 с.
    Электронный источник
  181. Запорожко, В. В. Разработка структурной модели массовых открытых онлайн-курсов на базе современных облачных образовательных платформ [Электронный ресурс] / Запорожко В. В., Парфенов Д. И. // Современные наукоемкие технологии,2017. - № 3. - С. 12-17. . - 6 с. Предложена методика проектирования, создания и размещения МООК на современных облачных платформах, обеспечивающих максимальную вычислительную производительность при поступлении больших потоков данных. Представленные материалы могут быть полезны при разработке массовых открытых онлайн-курсов и их внедрении в образовательный процесс вуза.
    Электронный источник
  182. Парфенов, Д. И. Симулятор программно-управляемой инфраструктуры виртуального ЦОД SDIVDCSim [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Парфенов Д. И., Болодурина И. П.; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2017615586заявл. 09.06.2017зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 07.08.2017. - 2017. - 2 с.
    Электронный источник
  183. Парфенов, Д. И. Симулятор сетевой безопасности программно-управляемой инфраструктуры мультиоблачной платформы MultiCloudCyberSecSim [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Парфенов Д. И., Болодурина И. П.; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2017617243заявл. 25.07.2017зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 21.09.2017. - 2017. - 2 с.
    Электронный источник
  184. Парфенов, Д. И. Сравнительный анализ существующих систем управления ресурсами на базе облачных технологий [Электронный ресурс] / Д. И. Парфенов, В. М. Шардаков, В. В. Дедюрин // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф., 1-3 февр. 2017 г., Оренбург / М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2017. - . - С. 3166-3169. . - 4 с.
    Электронный источник
  185. Bolodurina, I. Development and research of models of organization storages based on the software-defined infrastructure [Электронный ресурс] / I. Bolodurina, D. Parfenov // 39th International Conference on Telecommunications and Signal Processing : materials of conference, June 27-29, 2016, Vienna, Austria. - Electronic data,2016. - . - P. 1-6. . - 6 с. This paper examines infrastructure in the context of platform for new applications and services and discussing some of the fundamental characteristics required of such infrastructure called softwaredefined infrastructure (SDI).
    Электронный источник
  186. Bolodurina, Irina Investigation of algorithms and models of optimization of cloud applications and services in virtual infrastructure of data center [Электронный ресурс] / Irina Bolodurina, Denis Parfenov // 10th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT) : Session 1. Big data management and application.12-14 October 2016, Baku, Azerbaijan / Institute of Electrical and Electronics Engineers. - Electronic data,2016. - . - P. 14-19. . - 6 с. Data centers are widely used for the placement of highly loaded applications and solutions used to process large amounts of data (Big Data). The study developed a model of cloud application and services. The novelty of this model is the use of methods of intellectual analysis and prediction of dynamic characteristics in the study of multicomponent systems. In order to provide flexibility built models used agent-oriented programming.
    Электронный источник
  187. Болодурина, И. П. Исследование моделей оптимизации управления трафиком сервис-ориентированных облачных приложений в программно-управляемой инфраструктуре виртуального центра обработки данных [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Современные наукоемкие технологии,2016. - № 12 (ч. 2). - С. 229-235. . - 7 с. Предложена имитационная модель, позволяющая описать трафик в программно-конфигурируемых сегментах сети ЦОД, участвующих в обработке запросов пользователей к сервис-ориентированным облачным приложениям, расположенным в сетевой среде, включающей в себя гетерогенную облачную платформу и программно-конфигурируемые хранилища данных. Разработанная модель позволила реализовать алгоритм управления трафиком облачных приложений и оптимизировать доступ к системе хранения, за счет эффективного использования канала для передачи данных.
    Электронный источник
  188. Болодурина, И. П. Исследование организации виртуальных ЦОД на базе гетерогенной облачной платформы для размещениия интерактивных образовательных сервисов [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф., 3-5 февр. 2016 г., Оренбург / М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2016. - . - С. 2538-2546. . - 9 с.
    Электронный источник
  189. Болодурина, И. П. Моделирование размещения сервис-ориентированных приложений в программно-управляемой инфраструктуре виртуального центра обработки данных [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, В. Н. Решетников // Программные продукты и системы,2016. - № 4. - С. 15-22. . - 8 с. Авторами разработана обобщенная модель сервис-ориентированного облачного приложения, включающая в себя три базовых слоя: модель приложения, модель сервиса и модель ресурса. В качестве ресурса в модели выступает некий объект, описывающий поведение и характеристики отдельных элементов инфраструктуры в зависимости от текущего состояния и параметров программно-управляемой инфраструктуры виртуального центра обработки данных. Отличительная особенность модели в том, что ресурс является универсальным, а это позволяет рассматривать его как с точки зрения пользователя, для которого он представляет собой закрытую систему, так и с точки зрения самой программно-управляемой инфраструктуры виртуального центра обработки данных, для которого он является открытой системой.
    Электронный источник
  190. Болодурина, И. П. Мультиагентная модель управления ресурсами виртуального ЦОД, построенного на базе программно-конфигурируемой инфраструктуры [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов, В. Н. Булатов // Интеллект. Инновации. Инвестиции,2016. - № 4. - С. 84-88. . - 5 с. Представлены результаты исследования по разработке модели управления программно-конфигурируемой инфраструктуры виртуального центра обработки данных (ЦОД) для предоставления облачных приложений и услуг. Новизной построенной модели является применение методов интеллектуального анализа и прогнозирования динамических характеристик при исследовании многокомпонентных систем.
    Электронный источник
  191. Болодурина, И. П. Разработка методов и алгоритмов маршрутизации динамических потоков данных приложений и сервисов в гетерогенной облачной платформе [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Фундаментальные исследования,2016. - № 12 (ч. 1). - С. 24-30. В рамках исследования разработана модель, позволяющая описать соглашение об уровне сервиса для обеспечения качества обслуживания в сетях центров обработки данных. Предложена графовая модель опорной физической сети и разворачиваемой поверх нее программно-конфигурируемой сети.
    Электронный источник
  192. Bolodurina, I. Effective use of resources distributed cloud computing platform for providing quality multimedia services [Электронный ресурс] / Bolodurina I., Parfenov D. // Труды Института системного программирования РАН,2015. - Т. 27, № 3. - С. 315-328. Existing approaches to the use of cloud computing resources is not efficient. Modern multimedia services require significant computing power, which are not always available. In this paper, we introduce an approach that allows more efficient use of limited resources by dynamically scheduling the distribution of data flows at several levels: between the physical computing nodes, virtual machines, and multimedia applications.
    Электронный источник
  193. Болодурина, И. П. Комплексное решение эффективного доступа к данным в гибридных облачных системах с учетом особенностей мультимедийных сервисов [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Вестник Оренбургского государственного университета,2015. - № 13. - С. 114-118. В рамках исследования построена модель организации доступа к данным мультимедийных сервисов с использованием облачной платформы. При этом так же решена задача анализа эффективности работы алгоритмов, методов управления производительностью и оптимизации использования программных и аппаратных ресурсов.
    Электронный источник
  194. Болодурина, И. П. Управление потоками данных в высоконагруженных информационных системах, построенных на базе облачных вычислений [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Системы управления и информационные технологии,2015. - № 1.1 (59). - С. 111-118. Актуальным является построение моделей, описывающих структуру связей ключевых объектов и циркулирующих между ними потоков данных, позволяющих установить зависимости, влияющие на эффективность использования вычислительных ресурсов, выделенных для работы информационных систем.
    Электронный источник
  195. Болодурина, И. П. Управление ресурсами мультимедийных образовательных сервисов на базе концепции облачных вычислений [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфёнов Д. И. // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 4-6 февр. 2015 г., Оренбург / М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. проф. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2015. - . - С. 2208-2214. . - 7 с.
    Электронный источник
  196. Болодурина, И. П. Моделирование управляющих потоков данных высоконагруженных информационных систем, построенных на базе облачных вычислений [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Интеллект. Инновации. Инвестиции,2014. - № 4. - С. 93-101. Проводимое исследование направлено на повышение эффективности использования высоконагруженных информационных систем, развернутых в облачной системе.
    Электронный источник
  197. Сикорская, Г. А. Обучающий курс "Векторная алгебра" [Электронный ресурс] : компьютерный лабораторный практикум / Г. А. Сикорская, Д. И. Парфёнов; М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ, 2014. - 5 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  198. Сикорская, Г. А. Обучающий курс "Комплексные числа" [Электронный ресурс] : компьютерный лабораторный практикум / Г. А. Сикорская, Д. И. Парфёнов; М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ, 2014. - 5 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  199. Сикорская, Г. А. Обучающий курс "Линейная алгебра" [Электронный ресурс] : компьютерный лабораторный практикум / Г. А. Сикорская, Д. И. Парфёнов; М-во образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Оренбург : ОГУ, 2014. - 5 с- Загл. с тит. экрана.
    Электронный источник
  200. Болодурина, И. П. Подходы к оптимизации использования вычислительных ресурсов интерактивными сервисами в информационных системах вуза [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов // Современные информационные технологии в науке, образовании и практике : материалы XI всерос. науч.-практ. конф., Оренбург, 11-13 нояб. 2014 г. / Оренбург. гос. ун-т. - Оренбург : ИПК "Университет",2014. - . - С. 316-320. . - 5 с.
    Электронный источник
  201. Болодурина, И. П. Алгоритмы комплексной оптимизации потребления вычислительных ресурсов в облачной системе дистанционного обучения [Электронный ресурс] / Болодурина И. П., Парфенов Д. И. // Вестник Оренбургского государственного университета,2013. - № 9 (158). - С. 177-184. В статье рассмотрены основные особенности организации распределенного доступа к данным с использованием облачной платформы развернутой в системе дистанционного обучения. Построены модели клиент-серверного взаимодействия компонентов облачных систем, использующих мультимедийные ресурсы. На базе построенных моделей разработаны алгоритмы комплексной оптимизации использования основных компонентов программных и аппаратных ресурсов и управления производительностью вычислительных узлов.
    Электронный источник
  202. Болодурина, И. П. Программный комплекс моделирования процесса управления распределением нагрузки в контроллерах облачной системы для решения задач оптимизации доступа к мультимедийным ресурсам [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ / Болодурина И. П., Парфенов Д. И.; правообладатель Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т".- № 2013615707заявл. 08.07.2013зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 27.08.2013, опубл. 20.09.2013. - 2013. - 2 с.
    Электронный источник
  203. Болодурина, И. П. Модель динамического распределения данных в гибридных облачных системах дистанционного обучения [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфёнов // Современные информационные технологии в науке, образовании и практике : материалы X всерос. науч.-практ. конф., Оренбург, 7-9 нояб. 2012 г. / Оренбург. гос. ун-т. - Оренбург : ИПК "Университет",2012. - . - С. 358-362. . - 5 с.
    Электронный источник
Данные на странице из БД ИАС
Сведения об образовании, ученых степенях, званиях, стаже работы, профессиональной переподготовке, повышении квалификации, читаемых дисциплинах и публикациях — из базы данных ИАС ОГУ

Для того, чтобы мы могли качественно предоставить вам услуги, мы используем cookies, которые сохраняются на вашем компьютере (сведения о местоположении; ip-адрес; тип, язык, версия ОС и браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник, откуда пришел на сайт пользователь; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; эта же информация используется для обработки статистических данных использования сайта посредством аналитической системы «Спутник» и интернет-сервиса Яндекс.Метрика). Нажимая кнопку «Согласен», вы подтверждаете то, что вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies вы можете в настройках своего браузера.

424242
Почтовый адрес:

460018, г. Оренбург,

просп. Победы, д. 13

Телефон:

+7 (35-32) 77-67-70

Горячая линия Минобрнауки России:

- по обеспечению правовой и социальной защиты обучающихся: 8 800 222-55-71 (доб. 1)

- по психологической помощи студенческой молодежи: 8 800 222-55-71 (доб. 2)

       

Официальный сайт федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Оренбургский государственный университет».

Соглашение об использовании сайтаПолитика обработки персональных данных веб-сайтов ОГУ

© ОГУ, 1999–2024. При использовании материалов сайта гиперссылка обязательна!