Персона:
Зайцев, Константин Сергеевич

Научные группы

Научная группа

Организационные подразделения

Организационная единица

Институт интеллектуальных кибернетических систем

Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.

Фамилия

Зайцев

Имя

Константин Сергеевич

Полная страница элемента

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 10 из 25

Открытый доступ
КОНВЕЙЕР ВЕКТОРИЗАЦИИ И КЛАССИФИКАЦИИ БИОМЕДИЦИНСКИХ ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ
(НИЯУ МИФИ, 2024) Дюльдин, Е. В.; Кузнецов, И. А.; Боброва, Е. В.; Основин, С. С.; Маканов, А. Ж.; Моисеенко, О. И.; Шарипов, Д. Д.; Шифман, Б. Н.; Абдулхабирова, Ф. М.; Зайцев, К. С.; Зайцев, Константин Сергеевич; Боброва, Елизавета Витальевна
Программа предназначена для предобработки медицинских текстов на основе, поступающих на вход модели данных биомедицинских текстов. Программа включает предобработку и выбор автоматически лучшего векторизатора. Дальнейшая работа составляет кросс-валидацию и ансамбль моделей для получения наилучшего вероятностного классификационного предикта. Результатом работы программы является случайный вектор значений, полученный после прохождения через модуль векторизатора. Вторым выходом является классификатор, как стэгинг-моделей, где результат прохождения через все части конвейера является метка Bethesda. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10, Ubuntu 23.
Только метаданные
Studying open banking platforms with open source code
(2019) Kolychev, A.; Zaytsev, K.; Зайцев, Константин Сергеевич
© 2005–ongoing JATIT and LLS. All rights reserved.Intensive growth of public web interfaces started early in 2010; and if initially API was a procedure of interaction of various software tools, then at present web interfaces are genuine digital products on the basis of which companies, especially major companies, can derive profits while providing their internal services to third parties via open API. Banks are not an exception. They also can derive profits by providing access to their internal services for third-party developers. The advantage of banking enterprises is that they possess unique data and services, which can hardly be competed. As a consequence, there appeared the software market for the development of open source API and provision of access to them with monetization capabilities. API management platform is comprised generally of three components: developer site, API development tools, and API gateway. API gateway is the most important component since it is responsible for interface operation; hence, this work is aimed at the determination of the most efficient API gateways. Three software variants have been considered: Gravitee API Platform, APIMan, and WSO2 API Manager, which meet two preset criteria: Java product implementation, open source code of the product. The study has been performed in comparison environment with three coordinates: intensity of performed functions for API development, labor intensity of API implementation, the performance of API gateway. During the experiments, Gravitee.Io API Platform was the best software with regard to each coordinate.
Только метаданные
Logs analysis to search for anomalies in the functioning of large technology platforms
(2019) Dunaev, M.; Zaytsev, K.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Зайцев, Константин Сергеевич
© 2005–ongoing JATIT and LLS. All rights reserved.Today, with the widespread use of machine learning methods in various fields of human activity, the detection of rare events still remains one the most challenging tasks. This is due to the fact that there is very little information to learn computers to detect deviations from normal operation, although it has to deal with the processing of very large amounts of data that characterize the ongoing processes. This occurs, for example, in high energy physics, when searching for and studying new particles. The similar situation occurs when detecting pre-anomalous situations in the complex high-tech equipment operation. Logs are the only source of information to detect the processes running on such equipment, therefore many IT companies use them to analyze the functioning of their software and hardware technologies. This allows viewing the logs starting from very beginning to the point of failure completion, consistently figuring out the possible causes of the incident. In most companies, this process is not automated, because there is no single established approach to analyze logs of different configurations of stored metric values and different filling intensities. In addition, historical logs are not used to predict the sequence of events that lead to anomalies in the operation of any software technologies. The present article deals with the problem of detecting states and predicting the nearest behavior of large technological platforms by directional analysis of their logs. Usually, logs of large technology platforms represent data sets of very high dimensionality that does not allow modern algorithms in the allowable time limits to draw the necessary conclusions about the behavior of platforms and form sequence of control actions, if necessary. To solve this problem, the article compares the effectiveness of existing algorithms, traditionally used unsupervised learning, because the available data for learning are too small, as well as algorithms working with big data. Pilot implementations of all algorithms involved in solving the problem, performed in Python programming language, have been studied in a single environment. Based on their comparison, the most efficient algorithm was chosen, when recognizing different types of events based on real data. The solution of the chosen algorithm was implemented using Apache Spark framework. Additional investigation has shown that the selected algorithm can work in real time mode.
Только метаданные
Studying systems of open source messaging
(2019) Bondarenko, A.; Zaytsev, K.; Зайцев, Константин Сергеевич
© 2005 - ongoing JATIT & LLSModern large industrial and financial structures apply numerous various information systems (IS) which exchange data while communicating with each other. In order to implement such communication nowadays, specialized messaging systems are used or transport components comprised of one or several software products. This article compares four open source software products used in messaging systems: Apache Kafka, gRPC, ZeroMQ, and RabbitMQ, which satisfy criteria of Secure Sockets Layer/Transport Layer Security (SSL/TLS) encryption and possibility to operate directly with Java platform applications, that is, to provide Java API. In order to perform these studies, comparison environment was generated with four coordinates: supported communication type, productivity, reliability, and community support.
Открытый доступ
УНИВЕРСАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА КОМПОНЕНТОВ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМ
(НИЯУ МИФИ, 2024) Цыгулева, К. В.; Зайцев, К. С.; Дунаев М. Е.; Зайцев, Константин Сергеевич; Цыгулева, Ксения Владимировна; Дунаев, Максим Евгеньевич
Программа предназначена для разработки веб-интерфейсов медицинских систем в области тиреоидологии. Данная библиотека может быть применена для увеличения эффективности и сокращения времени проектирования интерфейсов различных конфигураций с точки зрения стилизации и функциональности. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows 10, Linux.
Открытый доступ
ПРОГРАММА ВЫЯВЛЕНИЯ ВНЕЗАПНЫХ НАЧАЛ ГЕОМАГНИТНЫХ БУРЬ ПО ДАННЫМ ОБСЕРВАТОРИЙ ИНТЕРМАГНЕТ
(НИЯУ МИФИ, 2024) Волошин, Т. А.; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич; Волошин, Тарас Андреевич
Программа выявления внезапных начал геомагнитных бурь по данным обсерваторий Интермагнет. Программа позволяет обрабатывать данные о геомагнитном поле Земли и строить модель машинного обучения для выявления внезапных начал магнитных бурь с применением библиотеки Pytorch. Реализован алгоритм чтения архива данных измерений индукции магнитного поля, предоставляемых сетью астрономических обсерваторий Интермагнет, и данных о внезапных началах бурь, предоставляемых международной службой геомагнитных индексов ISGI. Алгоритм заключается в чтении набора текстовых файлов, объединении данных двух источников и формировании одного итогового файла. Реализована модель - рекуррентная нейронная сеть, а также алгоритм ее обучения и тестирования на отложенной выборке с расчетом метрик и выводом графиков. Реализован алгоритм по объединению результатов прогноза нескольких моделей. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows 11.
Открытый доступ
НАСТОЛЬНЫЙ ИНТЕРФЕЙС СЕГМЕНТАЦИИ, ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ УЗЛОВЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА СНИМКАХ УЗИ
(НИЯУ МИФИ, 2023) Цыгулева, К. В.; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Зайцев, Константин Сергеевич; Цыгулева, Ксения Владимировна; Дунаев, Максим Евгеньевич
Программа предназначена для анализа видеопетель щитовидной железы. Программа применяется в качестве ассистирующего ПО с целью обнаружения, сегментации и классификации узловых образований. Основные функции программы - загрузка и обработка видеопетель УЗИ щитовидной железы. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК на базе процессора Intel Pentium III и выше; ОС: Windows 10, Linux.
Открытый доступ
БАЗА РАЗМЕЧЕННЫХ ДАННЫХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ EU-TIRADS, АВТОМАТИЧЕСКИХ ДЕТЕКЦИИ (ЛОКАЛИЗАЦИИ) И СЕГМЕНТАЦИИ УЗЛОВЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
(НМИЦ эндокринологии, НИЯУ МИФИ, 2023) Захарова, С. М.; Манаев, А. В.; Трухин, А. А.; Гармаш, А. А.; Зайцев, К. С.; Султанова, Б. А.; Трошина, Е. А.; Мокрышева, Н. Г.; Гармаш, Александр Александрович; Зайцев, Константин Сергеевич
Узловые образования щитовидной железы встречаются у 40-60 % населения мира, в настоящее время одной из наиболее важных проблем остаётся операторозависимость метода ультразвуковой диагностики. Данная база данных состоит из серий ультразвуковых изображений (кинопетель, полученных в режиме Cine) продольных и поперченных проекций узловых образований щитовидной железы, серий размеченных областей узловых образований щитовидной железы. Данная база данных предназначена для обучения нейросетей и моделей машинного обучения в медицине по направлению ультразвуковой диагностики узловых образований щитовидной железы. Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК; ОС: Mac, Windows, Linux.
Только метаданные
GENERATION OF MATHEMATICAL MODELS OF LINEAR DYNAMIC SYSTEMS DESCRIBED BY BLOCK DIAGRAMS
(2022) Simonov, M.; Zaytsev, K.; Popova, N.; Зайцев, Константин Сергеевич
Открытый доступ
СЕРВЕР ОБРАБОТКИ УЗИ СНИМКОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АССИСТЕНТА ВРАЧА УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ДИАГНОСТИКИ УЗЛОВЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
(НИЯУ МИФИ, 2023) Королев, Д. В.; Зайцев, К. С.; Дунаев, М. Е.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Зайцев, Константин Сергеевич; Королев, Денис Вячеславович
Программа предназначена для обработки УЗИ-снимков с использование технологий глубоких нейронных сетей. В результате работы выделяются области новообразований и определяется класс новообразования по системе TI-RADS. Полученные результаты сохраняются в базе данных. Программа выступает в качестве отдельного модуля в микросервисном приложении "Интеллектуальный ассистент врача ультразвуковой диагностики узловых образований щитовидной железы". Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Ubuntu 20.04.