АНАЛІЗ МЕТОДІВ, СПОСОБІВ, МЕХАНІЗМІВ, ІНСТРУМЕНТІВ ТЕОРІЇ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМ ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ

The article presents a detailed analysis of methods, methods, mechanisms, tools of decision theory for modeling information security systems. The basic terminological concepts are given, and their detailed definition is given. The combination of elements of decision theory with information security systems is shown. The connecting link for this is probability theory. The issue of decision-making procedure as a process is studied. Emphasis is placed on the qualitative parameters of the decision-making procedure that may be suitable for information protection purposes. Analogies have been made that indicate the applicability of decision theory methods to create a model of information security system. Implementation mechanisms are shown in decision-making algorithms. With the help of decision-making theory tools, it has been established that the modeling process can be formalized since both mathematical icons and verbalization. In general, the step-by-step process of designing an information security system is described. It is concluded that formalization as a type of symbolic modeling simultaneously with the application of decision theory is the best option for the descriptive part of the information security system. Modeling has been found to be the best scientific tool for combining theoretical calculations and the practical application of a wide range of research issues, including information security. To support the decision-making of the decision-maker, in other words the offender, in the field of information protection, it is important that the security officer or system administrator has experience and skills in regulated actions. Such actions are both well-known developments in this field of activity and a synthesis of already known algorithms to achieve the state of information security in general. Automation in decision-making is possible through the introduction of a decision support system that is widely used in automated systems: computer systems and networks, especially where there is a need to analyze significant data flows.У статті подано розгорнутий аналіз методів, способів, механізмів, інструментів теорії прийняття рішень для моделювання систем захисту інформації. Наведено основні термінологічні поняття і надано їх розгорнуте визначення. Показано поєднання елементів теорії прийняття рішень з системами захисту інформації. Сполучною ланкою для цього слугує теорія ймовірностей. Досліджено питання процедури прийняття рішення як процесу. Закцентовано увагу на якісних параметрах процедури прийняття рішення, що можуть бути придатними для цілей захисту інформації. Зроблено аналогії, що вказують на застосовність методів теорії прийняття рішення для створення моделі системи захисту інформації. Механізми реалізації показано на алгоритмах прийняття рішення. За допомогою інструментів теорії прийняття рішення встановлено, що на їх основі можна формалізувати, як математичними піктограмами, так і вербалізацією, процес моделювання. Загалом змальовано поетапний процес проєктування системи захисту інформації. Зроблено висновки, що формалізація як вид знакового моделювання одночасно з застосуванням теорії прийняття рішення – найкращий варіант для описової частини системи захисту інформації. З’ясовано, що моделювання є найкращим науковим інструментом для поєднання теоретичних викладок і практичного застосунку широкого кола питань наукових досліджень і зокрема сфери захисту інформації. Для підтримки прийняття рішень особою, яка приймає рішення, інакше кажучи децидентом, в сфері захисту інформації важливо, що офіцер з безпеки або системний адміністратор мав досвід і навички щодо регламентованих дій. Такі дії – це як відомі напрацювання в цій сфері діяльності, так і синтез уже відомих алгоритмів для досягнення стану захищеності інформації загалом. Автоматизація в діяльності особи, яка приймає рішення можлива через впровадження системи підтримки прийняття рішень, що широко поширювані в автоматизованих системах: комп’ютерних системах і мережах, особливо там де є потреба аналізувати значні потоки даних

OVRL-V2: A simple state-of-art baseline for ImageNav and ObjectNav

We present a single neural network architecture composed of task-agnostic components (ViTs, convolutions, and LSTMs) that achieves state-of-art results on both the ImageNav ("go to location in ") and ObjectNav ("find a chair") tasks without any task-specific modules like object detection, segmentation, mapping, or planning modules. Such general-purpose methods offer advantages of simplicity in design, positive scaling with available compute, and versatile applicability to multiple tasks. Our work builds upon the recent success of self-supervised learning (SSL) for pre-training vision transformers (ViT). However, while the training recipes for convolutional networks are mature and robust, the recipes for ViTs are contingent and brittle, and in the case of ViTs for visual navigation, yet to be fully discovered. Specifically, we find that vanilla ViTs do not outperform ResNets on visual navigation. We propose the use of a compression layer operating over ViT patch representations to preserve spatial information along with policy training improvements. These improvements allow us to demonstrate positive scaling laws for the first time in visual navigation tasks. Consequently, our model advances state-of-the-art performance on ImageNav from 54.2% to 82.0% success and performs competitively against concurrent state-of-art on ObjectNav with success rate of 64.0% vs. 65.0%. Overall, this work does not present a fundamentally new approach, but rather recommendations for training a general-purpose architecture that achieves state-of-art performance today and could serve as a strong baseline for future methods.Comment: 15 pages, 7 figures, 9 table

Memory-Augmented Reinforcement Learning for Image-Goal Navigation

International audienceIn this work, we present a memory-augmented approach for image-goal navigation. Earlier attempts, including RL-based and SLAM-based approaches have either shown poor generalization performance, or are heavily-reliant on pose/depth sensors. Our method is based on an attention-based end-to-end model that leverages an episodic memory to learn to navigate. First, we train a state-embedding network in a selfsupervised fashion, and then use it to embed previously-visited states into the agent’s memory. Our navigation policy takes advantage of this information through an attention mechanism. We validate our approach with extensive evaluations, and show that our model establishes a new state of the art on the challenging Gibson dataset. Furthermore, we achieve this impressive performance from RGB input alone, without access to additional information such as position or depth, in stark contrast to related work

Where are we in the search for an Artificial Visual Cortex for Embodied Intelligence?

We present the largest and most comprehensive empirical study of pre-trained visual representations (PVRs) or visual 'foundation models' for Embodied AI. First, we curate CortexBench, consisting of 17 different tasks spanning locomotion, navigation, dexterous, and mobile manipulation. Next, we systematically evaluate existing PVRs and find that none are universally dominant. To study the effect of pre-training data scale and diversity, we combine over 4,000 hours of egocentric videos from 7 different sources (over 5.6M images) and ImageNet to train different-sized vision transformers using Masked Auto-Encoding (MAE) on slices of this data. Contrary to inferences from prior work, we find that scaling dataset size and diversity does not improve performance universally (but does so on average). Our largest model, named VC-1, outperforms all prior PVRs on average but does not universally dominate either. Finally, we show that task or domain-specific adaptation of VC-1 leads to substantial gains, with VC-1 (adapted) achieving competitive or superior performance than the best known results on all of the benchmarks in CortexBench. These models required over 10,000 GPU-hours to train and can be found on our website for the benefit of the research community.Comment: Project website: https://eai-vc.github.i

Програма розвитку і функціонування української мови в ТДАТУ на 2016-2021 роки

Мета: створення оптимальних умов для реалізації конституційних гарантій на вільне функціонування української мови; розширення сфери вживання державної мови, виховання любові, поваги, шанобливого ставлення до неї; визначення стратегічних пріоритетів та орієнтирів у подоланні деформацій національного мовно-культурного та мовно-інформаційного простору; забезпечення мовних прав громадян та єдності України; дотримання норм законів України щодо забезпечення культурно-мовних прав громадян

Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots

We present Habitat 3.0: a simulation platform for studying collaborative human-robot tasks in home environments. Habitat 3.0 offers contributions across three dimensions: (1) Accurate humanoid simulation: addressing challenges in modeling complex deformable bodies and diversity in appearance and motion, all while ensuring high simulation speed. (2) Human-in-the-loop infrastructure: enabling real human interaction with simulated robots via mouse/keyboard or a VR interface, facilitating evaluation of robot policies with human input. (3) Collaborative tasks: studying two collaborative tasks, Social Navigation and Social Rearrangement. Social Navigation investigates a robot's ability to locate and follow humanoid avatars in unseen environments, whereas Social Rearrangement addresses collaboration between a humanoid and robot while rearranging a scene. These contributions allow us to study end-to-end learned and heuristic baselines for human-robot collaboration in-depth, as well as evaluate them with humans in the loop. Our experiments demonstrate that learned robot policies lead to efficient task completion when collaborating with unseen humanoid agents and human partners that might exhibit behaviors that the robot has not seen before. Additionally, we observe emergent behaviors during collaborative task execution, such as the robot yielding space when obstructing a humanoid agent, thereby allowing the effective completion of the task by the humanoid agent. Furthermore, our experiments using the human-in-the-loop tool demonstrate that our automated evaluation with humanoids can provide an indication of the relative ordering of different policies when evaluated with real human collaborators. Habitat 3.0 unlocks interesting new features in simulators for Embodied AI, and we hope it paves the way for a new frontier of embodied human-AI interaction capabilities.Comment: Project page: http://aihabitat.org/habitat

Memory-Augmented Reinforcement Learning for Image-Goal Navigation

International audienceIn this work, we present a memory-augmented approach for image-goal navigation. Earlier attempts, including RL-based and SLAM-based approaches have either shown poor generalization performance, or are heavily-reliant on pose/depth sensors. Our method is based on an attention-based end-to-end model that leverages an episodic memory to learn to navigate. First, we train a state-embedding network in a selfsupervised fashion, and then use it to embed previously-visited states into the agent’s memory. Our navigation policy takes advantage of this information through an attention mechanism. We validate our approach with extensive evaluations, and show that our model establishes a new state of the art on the challenging Gibson dataset. Furthermore, we achieve this impressive performance from RGB input alone, without access to additional information such as position or depth, in stark contrast to related work