Method of information protection based on the integration of probabilistic encryption and noise immune coding

The subject matter of this article is the processes of increasing information security in communication systems to solve applied problems that are critical in the transmission of confidential data. The goal is to develop a multi-stage method for protecting information from unauthorized access, based on probabilistic encryption integration, error-correcting code, and error decorrelation. The tasks to be solved are as follows: to develop a probabilistic encryption algorithm that considers the entropy of the characters’ appearance in a message; to implement iterative coding with variable parameters of the information bits matrix; and to implement error decorrelation based on the generated matrix by interleaving information and check bits according to a given algorithm. Methodology: theory of signal communication and signal processing, theory of cryptography, theory of noise-resistant codes, probability theory, statistical analysis. The following results were obtained: a multi-stage method for protecting information from unauthorized access was proposed, in which at each step of data conversion, information secrecy is increased; probabilistic encryption was implemented, which considers the entropy of a discrete source of information when forming a space of random combinations; based on an iterative code with specified matrix parameters, an additional increase in the space of random combinations was implemented; error decorrelation reduces the multiplicity of errors in codewords and ensures mixing of bits according to a predetermined law. Conclusions. The scientific novelty of the results obtained is as follows: 1) an improved method of information protection from unauthorized access is proposed, based on probabilistic encryption integration, interference-resistant coding, and error decorrelation; 2) increasing information concealment is realized by eliminating the main shortcomings of probabilistic encryption, which did not take into account the entropy of the symbols of the open message; 3) it is proposed to form the space of random combinations taking into account the average probability of the appearance of a symbol in open texts, which will allow the output of a probabilistic cipher to form a stream of random combinations, which, according to its statistical properties, is close to the uniform distribution law; 4) further development of information protection methods based on interference-resistant coding and error decorrelation with encryption functions is received; 5) a further development of the statistical encryption method is the use of all redundant elements for both probabilistic encryption and interference-resistant coding

Розробка алгоритму навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The algorithm to train artificial neural networks for intelligent decision support systems has been constructed. A distinctive feature of the proposed algorithm is that it conducts training not only for synaptic weights of an artificial neural network, but also for the type and parameters of membership function. In case of inability to ensure the assigned quality of functioning of artificial neural networks due to training of parameters of artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of the architecture, type and parameters of membership function occurs taking into consideration the computation resources of the facility and taking into consideration the type and the amount of information entering the input of an artificial neural network. In addition, when using the proposed algorithm, there is no accumulation of an error of artificial neural networks training as a result of processing the information entering the input of artificial neural networks.Development of the proposed algorithm was predetermined by the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information given the unambiguity of decisions being made. The research results revealed that the specified training algorithm provides on average 16–23 % higher the efficiency of training artificial neural networks training that is on average by 16–23 % higher and does not accumulate errors in the course of training. The specified algorithm will make it possible to conduct training of artificial neural networks; to determine effective measures to enhance the efficiency of functioning of artificial neural networks. The developed algorithm will also enable the improvement of the efficiency of functioning of artificial neural networks due to training the parameters and the architecture of artificial neural networks. The proposed algorithm reduces the use of computational resources of decision support systems. The application of the developed algorithm makes it possible to work out the measures aimed at improving the effectiveness of training artificial neural networks and to increase the efficiency of information processingРазработан алгоритм обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемого алгоритма заключается в том, что он проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Также при использовании предложенного алгоритма не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Разработка предложенного алгоритма обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанный алгоритм обучения обеспечивает в среднем на 16–23 % больше высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный алгоритм позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей. Также разработанный алгоритм позволит повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Предложенный алгоритм уменьшает использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений. Использование разработанного алгоритма позволит выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей, и повысить оперативность обработки информацииРозроблено алгоритм навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованого алгоритму полягає в тому, що він проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Також при використанні запропонованого алгоритму не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Розробка запропонованого алгоритму обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначений алгоритм навчання забезпечує в середньому на 16–23 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений алгоритм дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Також розроблений алгоритм дозволить підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Запропонований алгоритм зменшує використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень. Використання розробленого алгоритму дозволить виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж, та підвищити оперативність обробки інформаці

State of Comorbidity in Patients with Hypertension under Conditions of Industrial Production

Comorbid conditions in patients with hypertension on the background of occupational hazards create additional problems in the treatment of hypertension. An analysis of working conditions in 76 workers of the Ivano-Frankivsk armature factory who underwent regular medical check-ups regarding first-/second-degree hypertension (the main group) showed that they were exposed to occupational hazards of chemical (acrolein carbon, iron oxide, chromium, fluorine compounds, sulfuric acid) and physical (high temperature, noise, vibration, electromagnetic radiation, dust) nature for a long period of time (from 4 to 11 years). Comorbid conditions were most often observed among the patients of the main group as compared to the patients of the control group (n = 17), who were not exposed to occupational hazards - 82.06% and 73.34% of cases, respectively. In the patients of the main group, chronic bronchitis was detected in 26.56% of cases and coronary artery disease was diagnosed in 25.09% of cases as compared to 8.33% and 18.34% of cases in the control group. At the same time, 38.89% of hypertensive patients of the main group were diagnosed with chronic bronchitis and concomitant coronary artery disease, which were not observed in the patients of the control group. The patients of the main group were more likely to have dyslipidemia, left ventricular hypertrophy, aortic fibrosis, hypertensive retinopathy as compared to the patients of the control group. In the control group, patients with overweight and type 2 diabetes mellitus prevailed. Quality of life assessment using the 36-Item Short Form Health Survey among the patients of the main group revealed a significant decrease in the indicators of physical and vital activity, fulfillment of daily professional duties. In the control group, a worsening emotional state prevailed

Розробка комплексного методу пошуку рішення для нейро-нечітких експертних систем

Artificial intelligence has become the backbone of modern decision support systems. This is why a complex method for finding solutions for neuro-fuzzy expert systems has been developed. The proposed complex method is based on a mathematical model for the analysis of the operational situation. The model makes it possible to determine the parameters of the analysis of the operational situation, their influence on the quality of assessment of the operational situation and to determine their number with units of measurement. An increase in the efficiency of information processing (error reduction) of the assessment is achieved by the use of evolving neuro-fuzzy artificial neural networks. Training of evolving neuro-fuzzy artificial neural networks is carried out by training not only synaptic weights of the artificial neural network, the type, parameters of the membership function, but also by applying the procedure for reducing the dimension of the feature space. The efficiency of information processing is also achieved by training the architecture of artificial neural networks; accounting for the type of uncertainty in the information to be assessed; work with both clear and fuzzy data. We achieved a reduction in computational complexity while making decisions; the absence of errors in training artificial neural networks as a result of processing information entering the input of artificial neural networks. The analysis of the operational situation as a whole occurs due to the improved clustering procedure, which allows working with both static and dynamic data. The proposed complex method was tested on the example of assessing the state of the operational situation. The mentioned example showed an increase in assessment efficiency at the level of 20–25 % in terms of information processing efficiencyИскусственный интеллект стал основой систем современных систем поддержки принятия решений. Именно поэтому в данной работе разработан комплексный метод поиска решений для нейро-нечетких экспертных систем. В основе предложенного комплексного метода положена математическая модель анализа оперативной обстановки. Модель позволяет определить параметры анализа оперативной обстановки, их влияние на качество оценки оперативной обстановки и определить их количество с единицами измерения. Повышение оперативности обработки информации (уменьшение погрешности) оценки достигается за счет использования нейро-нечетких искусственных нейронных сетей, которые эволюционируют. Обучение нейро-нечетких искусственных нейронных сетей, которые эволюционируют, происходит обучением не только синаптических весов искусственной нейронной сети, вида, параметров функции принадлежности, а также применение процедуры уменьшения размерности пространства признаков. Оперативность обработки информации также достигается за счет обучения архитектуры искусственных нейронных сетей; учета типа неопределенности информации, подлежащей оценке; работы как с четкими, так и нечеткими продукции. При этом достигается уменьшение вычислительной сложности при принятии решений; отсутствия накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Анализ оперативной обстановки в целом происходит за счет усовершенствованной процедуры кластеризации, что позволяет работать как со статическими так и динамическими данными. Проведена апробация предложенного комплексного метода на примере оценки состояния оперативной обстановки. Указанный пример показал повышение оперативности оценки на уровне 20–25 % по оперативности обработки информацииШтучний інтелект став основою систем сучасних систем підтримки прийняття рішень. Саме тому в даній роботі розроблено комплексний метод пошуку рішень для нейро-нечітких експертних систем. В основі запропонованого комплексного методу покладено математичну модель аналізу оперативної обстановки. Модель дозволяє визначити параметри аналізу оперативної обстановки, їх вплив на якість оцінювання оперативної обстановки та визначити їх кількість з одиницями виміру. Підвищення оперативності обробки інформації (зменшення похибки) оцінювання досягається за рахунок використання нейро-нечітких штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Навчання нейро-нечітких штучних нейронних мереж, що еволюціонують, відбувається навчанням не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, виду, параметрів функції належності, а також застосування процедури зменшення розмірності простору ознак. Оперативність обробки інформації також досягається за рахунок навчання архітектури штучних нейронних мереж; врахування типу невизначеності інформації, що підлягає оцінюванню; роботи як з чіткими так і нечіткими продукціями. При цьому досягається зменшення обчислюваної складності при прийнятті рішень; відсутності накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Аналіз оперативної обстановки в цілому відбувається за рахунок удосконаленої процедури кластеризації, що дозволяє працювати як з статичними так і динамічними даними. Проведено апробацію запропонованого комплексного методу на прикладі оцінки стану оперативної обстановки. Зазначений приклад показав підвищення оперативності оцінювання на рівні 20–25 % по оперативності обробки інформаці

Development of A Complex Method for Finding A Solution for Neuro-fuzzy Expert Systems

Artificial intelligence has become the backbone of modern decision support systems. This is why a complex method for finding solutions for neuro-fuzzy expert systems has been developed. The proposed complex method is based on a mathematical model for the analysis of the operational situation. The model makes it possible to determine the parameters of the analysis of the operational situation, their influence on the quality of assessment of the operational situation and to determine their number with units of measurement. An increase in the efficiency of information processing (error reduction) of the assessment is achieved by the use of evolving neuro-fuzzy artificial neural networks. Training of evolving neuro-fuzzy artificial neural networks is carried out by training not only synaptic weights of the artificial neural network, the type, parameters of the membership function, but also by applying the procedure for reducing the dimension of the feature space. The efficiency of information processing is also achieved by training the architecture of artificial neural networks; accounting for the type of uncertainty in the information to be assessed; work with both clear and fuzzy data. We achieved a reduction in computational complexity while making decisions; the absence of errors in training artificial neural networks as a result of processing information entering the input of artificial neural networks. The analysis of the operational situation as a whole occurs due to the improved clustering procedure, which allows working with both static and dynamic data. The proposed complex method was tested on the example of assessing the state of the operational situation. The mentioned example showed an increase in assessment efficiency at the level of 20–25 % in terms of information processing efficienc

Development of an Algorithm to Train Artificial Neural Networks for Intelligent Decision Support Systems

The algorithm to train artificial neural networks for intelligent decision support systems has been constructed. A distinctive feature of the proposed algorithm is that it conducts training not only for synaptic weights of an artificial neural network, but also for the type and parameters of membership function. In case of inability to ensure the assigned quality of functioning of artificial neural networks due to training of parameters of artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of the architecture, type and parameters of membership function occurs taking into consideration the computation resources of the facility and taking into consideration the type and the amount of information entering the input of an artificial neural network. In addition, when using the proposed algorithm, there is no accumulation of an error of artificial neural networks training as a result of processing the information entering the input of artificial neural networks.Development of the proposed algorithm was predetermined by the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information given the unambiguity of decisions being made. The research results revealed that the specified training algorithm provides on average 16–23 % higher the efficiency of training artificial neural networks training that is on average by 16–23 % higher and does not accumulate errors in the course of training. The specified algorithm will make it possible to conduct training of artificial neural networks; to determine effective measures to enhance the efficiency of functioning of artificial neural networks. The developed algorithm will also enable the improvement of the efficiency of functioning of artificial neural networks due to training the parameters and the architecture of artificial neural networks. The proposed algorithm reduces the use of computational resources of decision support systems. The application of the developed algorithm makes it possible to work out the measures aimed at improving the effectiveness of training artificial neural networks and to increase the efficiency of information processin