WWW.KONF.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Авторефераты, диссертации, конференции
 


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 14 |

«МАТЕРИАЛЫ Третьей Международной научно-практической конференции «Социальный компьютинг: основы, технологии развития, социально-гуманитарные эффекты» (ISC-14) Сборник статей и тезисов ...»

-- [ Страница 5 ] --

Шолохова www.mggu-sh.ru мационной безопасности, в частности организационное обеспечение:

своевременно учитывать изменения уровня защищенности критичных документов в информационной системе в зависимости от ротации кадров (то есть изменения состава пользователей и отношений между ними).

Литература

1. Азаров А.А. Анализ защищенности пользователей информационных систем на основе графических моделей, содержащих профили уязвимостей // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 24. С. 54–65.Moser K. D. SQl SERVER, Apps bounds to tighten // Ziff Davis Media Inc.1993

2. Азаров А.А. Моделирование профиля уязвимостей пользователя в задачах оценки защищенности от социоинженерных атак // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. №9, т. 11. С. 49-52.

3. Котенко И. В., Степашкин М. В. Системы-имитаторы: назначение, функции, архитектура и подход к реализации // Изв. вузов. Приборостроение. 2006. Т. 49, № 3. С. 3–8.

4. Фильченков А.А.,Тулупьев А.Л. Анализ циклов в минимальных графах смежности алгебраических байесовских сетей //Труды СПИИРАН. 2011.

Вып. 2(17). С.151–173.

5. Юсупов Р.М. Наука и национальная безопасность. СПб: Наука, 2011. С.

376.

6. Caldwell T. Training – the weakest link // Computer Fraud & Security. 2012.

Vol. 2012 Issue 9. P. 8-14.

7. Puhakainen P., Siponen M. Improving employees’ compliance through information systems security training: an action research study // MIS Quarterly. 2010. Vol. 34 Issue 4. P. 767.

–  –  –

PROBABILISTIC RELATIONAL MODELS AND THE PROFILE VULNERABILITIES USERS PROCESSING ALGORITHMS ON THE ANALYSIS OF INFORMATION SYSTEMSPROTECTION FROM SOCIAL-ENGINEERING ATTACKS

Abstract. The report focuses on models, methods and algorithms for security analysis of users of information systems from the social-engineering attacks aimed at users of information systems. The key issue is the model of the user behavior of information systems. Proposed profile vulnerabilities of users, based on psychological special values of the individual.

Keywords: Information security, users, socio-engineering attacks Azarov Artur A. – PhD, artur-azarov@yandex.ru; Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences, Sholokhov Moscow State University for the Humanities Н.Ю. Михайлов, А.А. Азаров, А.Л. Тулупьев, Т.В. Тулупьева

АЛГОРИТМ РАСЧЕТА ОЦЕНКИ ЗАЩИЩЕННОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

ИНФРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ, ОСНОВАННЫЙ НА АЛГОРИТМЕ

ОБХОДА В ШИРИНУ ГРАФА СОЦИАЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

Аннотация. Одной из важнейших задач общественной формации, перешедшей в информационную эру, является задача защиты конфиденциальной информации. В данной работе представлен метод оценки вероятности успеха социо-инженерного атакующего воздействия на каждого пользователя в комплексе «персонал – информационная система – критичМГГУ им. М.А. Шолохова www.mggu-sh.ru ные документы». Пользователи комплекса и связи между ними представлены в виде графа. Алгоритм предполагает поиск всевозможных ациклических путей между двумя пользователями.

Ключевые слова: социо-инженерная атака, информационная система, пользователь, траектория социо-инженерной атаки.

1. Введение. Потребность в научно-обоснованных математических методах и моделях, позволяющих автоматизировать анализ защищенности пользователей информационных систем от социо-инженерных атак, назрела уже давно. Целью настоящей работы является рассмотрение метода оценки вероятности успеха социо-инженерного атакующего воздействия на каждого пользователя информационной системы, на основе данных о комплексе «персонал информационная система– критичные документы» и профиле уязвимостей пользователей. Алгоритм предполагает обход в ширину графа социальных связей пользователей информационных систем.

2. Вероятность успешной реализации атаки. Подсчет вероятности ответных действий определенных пользователей сети на социо-инженерные атакующие воздействия злоумышленника позволяет судить о защищенности данного «узла» системы, то есть пользователя, но не о защищенности системы в целом. Для подсчета совокупной вероятности защищенности информационной системы от социо-инженерных атак злоумышленника можно пользоваться несколькими эвристиками. В настоящей работе предложен подход к подсчету такой вероятности, сводящийся к поиску всевозможных путей в графе и последующей комбинации весов их рёбер. Общая схема ключевых шагов подобного алгоритма выглядит следующим образом. Изначально у злоумышленника есть один кандидат для атаки. Для удобства, и, не умаляя общности, присвоим ему номер один.

После этого предполагаем, что у любого из пользователей может оказаться доступ к требуемому злоумышленнику файлу, и ищем вероятности Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

успешности социо-инженерной атаки злоумышленника на каждого пользователя, учитывая при этом веса перехода (веса рёбер) от пользователя к пользователю; причём веса вероятность успеха установления контакта злоумышленника со вторым пользователем.

На рис.1 представлен пример графа, представляющего сложившиеся социальные связи персонала информационной системы. Каждому узлу графа соответствует пользователь информационной системы. Поэтому вес узла – вероятность успешности социо-инженерного атакующего воздействия злоумышленника на того пользователя, которому соответствует данный узел графа. В данном случае, под вероятностью успешности социо-инженерного атакующего воздействия злоумышленника понимается совокупная вероятность успешности социо-инженерной атаки на пользователя в случае применения всех атакующих воздействий. Ребру графа соответствуют взаимоотношения между пользователями. Каждое ребро графа, то есть связь между пользователями, имеет собственный вес, который соответствует вероятности успешного перехода по этой связи в случае социо-инеженерного воздействия злоумышленника. В данном графе мы рассматриваем двунаправленные связи ради упрощения рассматриваемой модели. Вообще говоря, в реальной ситуации, при анализе защищенности пользователей, связи между двумя пользователями односторонни и, переходя к графовой структуре, каждая из них имеет свою вероятность успешного перехода в случае социо-инеженерного воздействия злоумышленника.

Рис. 1. Пример графа социальных связей персонала информационной системы.

МГГУ им. М.А. Шолохова www.mggu-sh.ru Пусть – вероятность успешности атаки на i-того сотрудника, если у злоумышленника есть на него выход. – вероятность выхода злоумышленника на пользователя j через пользователя i если пользователь i уже успешно атакован. Тогда вероятность успешного выхода злоумышленника на пользователя j через путь, проходящий через пользователей ik и начинающийся с пользователя m:. Теперь, когда у нас есть вероятность успешного выхода злоумышленника на пользователя j через цепь пользователей, вычислим формулу атаки через несколько цепей пользователей :. Соответственно чтобы была полной вероятностью успеха атаки на пользователя j, нужно, чтобы цепи были полным дизъюнктивным (с точки зрения теории вероятностей) множеством всевозможных путей, либо аппроксимировали его.

3. Заключение. Предложенный подход сводится к поиску всевозможных ациклических путей между двумя пользователями в графе. Выделены особые свойства подхода, на основе которых предложен критерий, позволяющий уменьшить вычислительную сложность поиска полной вероятности успеха социо-инженерного атакующего воздействия на пользователя информационной системы. Следует отметить, что на практике может потребоваться критерий, более тонко характеризующий «длинные» цепочки и «малые вероятности»; однако такая «настройка» критерия будет в значительной степени определяться конкретной ситуацией. Принцип же оптимизации вычислений за счет отброса особо длинных цепочек с особо малыми вероятностями успеха реализации атакующих действий в таком случае останется неизменным.

Литература

1. АзаровА.А., ТулупьеваТ.В., ФильченковА.А., ТулупьевА.Л. Вероятностнореляционный подход к представлению модели комплекса «Информационная система – персонал – критичные документы». // Труды СПИИРАН. 2012. Вып. 20. С. 57–71.

124 Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

2. АзаровА.А., ТулупьеваТ.В., ТулупьевА.Л. Прототип комплекса программ для анализа защищенности персонала информационных систем построенный на основе фрагмента профиля уязвимостей пользователя.

// Труды СПИИРАН. 2012. Вып. 21. С. 21–40.

3. Азаров А.А., Тулупьев А.Л., Тулупьева Т.В. SQL-представление реляционно-вероятностных моделей социо-инженерных атак в задачах расчета агрегированных оценок защищенности персонала информационной системы // Труды СПИИРАН. 2012. Вып. 22. С. 31–44.

4. Азаров А.А. Основы мониторинга защищенности персонала информационных систем от социотехнических атак // Труды СПИИРАН. 2012.

Вып. 4(23). С.30–49.

5. Азаров А.А., Тулупьев А.Л., Соловцов Н.Б., Тулупьева Т.В.SQL-представление реляционно-вероятностных моделей социо-инженерных атак в задачах расчета агрегированных оценок защищенности персонала информационной системы с учетом весов связей между пользователями // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 24. С. 41–53.

6. Азаров А.А.Анализ защищенности пользователей информационных систем на основе графических моделей, содержащих профили уязвимостей // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 24. С. 54–65.

7. Азаров А.А., Тулупьев А.Л., Соловцов Н.Б., Тулупьева Т.В. Ускорение расчетов оценки защищенности пользователей информационной системы за счет элиминации маловероятных траекторий социоинженерных атак // Труды СПИИРАН. 2013.2(25). С. 171-181.

8. Азаров А.А. Моделирование профиля уязвимостей пользователя в задачах оценки защищенности от социо-инженерных атак // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. №9, т. 11. С. 49-52.

9. Котенко И.В., Юсупов Р.М. Перспективные направления исследований в области компьютерной безопасности. Защита информации. Инсайд.

2006. № 2. С. 46.

–  –  –

УЧЕТ ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ

АГЕНТА ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ

МЕМОВ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

Аннотация. Предложен новый подход в моделировании распространения мемов в социальный сети, основанный на учете психологических характеристик пользователя через создание профиля уязвимости и параметризации модели через вероятности передачи и принятия сообщений.

Ключевые слова: распространение мемов, распространение информации, социальные сети.

1. Введение. За последние двадцать лет проблема моделирования передачи информации в обществе (также известная как проблема диффузии инноваций) привлекла внимание многих исследователей, что привело к возникновению множества математических моделей, описывающих этот процесс [3, 8]. Основной акцент в большинстве таких моделей делается на топологии самой сети и моделировании распределений ребер, степеней вершин, * Фильченков Андрей Александрович – к.ф.-м.н., aaafil@mail.ru; Московский государственный гуманитарный университет им. М.А. Шолохова, Москва; Университет ИТМО, Санкт-Петербург.

Азаров Артур Александрович – к.т.н., azarov-artur@yandex.ru; Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук, Санкт-Петербург; Московский государственный гуманитарный университет им. М.А. Шолохова, Москва.

Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

а также более сложных параметров задания графа. Вместе с тем существенную роль в процессе распространения информации играют психологические характеристики участников этого процесса [5–7]. Такие психологические качества как коммуникативность или восприимчивость оказывают существенное влияние на поведение индивида в рамках исследуемого процесса. Более того, вероятность распространения информации индивидом также зависит от его личных качеств, ценностей и интересов: так например, нацеленный на карьеру человек с большей вероятностью будет распространять сообщения шаблона «Советы успешного человека», чем нацеленный на создание семьи.

2. Социо-инженерные атаки и профиль уязвимости пользователя.

При моделировании социо-инжереных атак на пользователей информационных систем используется модель пользователя, основанная на профиле уязвимостей, базирующемся на психологических особенностях личности, существенных для проведения социо-инженерной атаки на этого пользователя [4, 7, 9]. Подобный подход может быть адаптирован для моделирования распространения мемов в социальных сетях.

3. Профиль личностных особенностей и модель распространения.

Модель личностных особенностей пользователя – вектор признаков, характеризующих психологические особенности пользователя социальной сети. В простейшем случае вектор может быть бинарным, задавая наличие или отсутствие каждой из особенностей. В более сложных моделях он может содержать также номинальные или вещественные значения, задавания степени выраженности характеристик.

Будем считать, что мем имеет один или несколько типов из фиксированного множества типов.

Для моделирования распространения информации необходимо задать вероятности передачи мема.

В общем случае это можно сделать задав распределение вероятностей передачи мема каждого типа между двумя пользователями с известными профилями:

–  –  –

Это позволяет рассматривать отдельно события «агент А распространяет сообщение» и «агент B принимает сообщения».

Модель личностных особенностей пользователя может быть использована совместно с любой другой вероятностной моделью распространения информации.

4. Генерация случайных профилей. Для генерации профилей пользователей в сети необходимо знать их вероятностное распределение в популяции. Поскольку в случае большого числа выделяемых признаков оценка плотности распределения будет является трудоемкой операцией, такие распределения можно строить в предположениях о независимости некоторых признаков: в простейшем случае речь идет о независимости всех психологических характеристик, в более сложном случае необходимо задавать вероятностную модель зависимостей характеристик, для чего можно использовать существующие экспертные системы [2,3].

Описанные параметры могут быть получены в ходе проведения анкетирования.

5. Заключение. В работе предложен подход к использованию профиСоциальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

ля психологических особенностей пользователя (агента) при моделировании распространения мемов в социальных сетях.

Преимуществами модели является параметризация психологических особенностей личности, участвующая в процессе распространения информации, а также учет различных типов транслируемых мемов.

Вместе с тем подобная система требует настройки большого числа параметров, что отчасти восполняется тем, что большинство параметров вероятностных зависимостей могут быть оценены по результатам опросов.

Литература

8. Boose J. H. A knowledge acquisition program for expert systems based on personal construct psychology //International Journal of Man-Machine Studies. 1985. Vol. 23. No. 5. P. 495-525.

9. Gruhl D. et al. Information diffusion through blogspace // Proceedings of the 13th international conference on World Wide Web. ACM, 2004. P. 491Garcia P. et al. Evaluating Bayesian networks’ precision for detecting students’ learning styles // Computers & Education. – 2007. Vol. 49. No. 3.

P. 794-808.

11. Азаров А.А. и др. Мемы и социоинженерные атаки в виртуальном пространстве // Труды СПИИРАН. 2013. Т. 7. №. 30. С. 88-121.

12. Азаров А.А. Моделирование профиля уязвимостей пользователей в задачах оценки защищенности от социоинженерных атак // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Вып. 9, т. 11. С.

49–52.

13. Азаров А.А., Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Ванюшичева О.Ю. Комплекс программ для анализа защищенности пользователей информационных систем с учетом их психологически обусловленных уязвимостей // 1–й Международный симпозиум «Гибридные и синергитические инМГГУ им. М.А. Шолохова www.mggu-sh.ru теллектуальные системы: теория и практика» (Светлогорск, 29 июня – 2 июля 2012 г.). Материалы 1-го Международного симпозиума. В 2 томах.

2012. Т. 1. К.:БФУ им. Канта С. 144–154.

14. Ванюшичева О.Ю., Тулупьева Т.В., Пащенко А.Е., Тулупьев А.Л., Азаров А.А.

Количественные измерения поведенческих проявлений уязвимостей пользователя, ассоциированных с социоинженерными атаками // Труды СПИИРАН. 2011. Вып. 19. С. 74–92.

15. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства. М.: Издательство физико-математической литературы, 2010.

16. Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин, А.В. Байесовские сети: логиковероятностный подход. СПб.: Наука, 2006.

17. Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Азаров А.А. Психологические аспекты оценки безопасности информации в контексте социоинженерных атак // Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях, 2013. Вып. 1(26). С. 77–83.

–  –  –

Abstract. A new approach for memes spreading simulation in social networks, based on the modelling of agents’ psychological characteristics is proposed. It is based on a profile of vulnerability and parameterization of the model in terms of probabilities of transmission and receive messages.

Keywords: memes spreading, information diffusion, social networks.

Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

Filchenkov Andrey A. – PhD in Physics and Mathematics, aaafil@mail.ru;

Sholokhov Moscow State University for the Humanities, Moscow; ITMO University, St. Petersburg.

Azarov Artur A. – PhD in Technical Sciences, artur-azarov@yandex.ru;

Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences, Saint Petersburg; Sholokhov Moscow State University for the humanities, Moscow.

–  –  –

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ИЗВЛЕЧЕНИЕ ДАННЫХ С

ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЙ СТРАНИЦЫ В СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ, ЭКСПОРТ

ИХ В БАЗУ ДАННЫХ И ЭЛЕКТРОННЫЕ ТАБЛИЦЫ

Аннотация. В докладе рассматривается подход к автоматизированному извлечению данных из социальной сети ВКонтакте, экспорт их в базу данных Microsoft SQL Server и в электронные таблицы Microsoft Excel.

Ключевые слова: извлечение данных, социальные сети.

В связи с резким ростом популярности социальных сетей, появляется потребность в обработке контента, генерируемого в социальных сетях, с целью анализа желаний и настроений пользовательских аудиторий. Извлекать обрабатываемые данные вручную очень долгая и сложная работа.

Поэтому появилась необходимость ускорить этот процесс.

* Иванова Елена Валерьевна – lena.iwfyls@mail,ru; Санкт-Петербургский государственный университет, г. Санкт-Петербург.

Пащенко Антон Евгеньевич – к.т.н., zaichishka3000@mail.ru; Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук, Санкт-Петербург.

Тулупьев Александр Львович – д.ф.-м.н., доц., alt@iias.spb.su; Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук, Санкт-Петербург.

МГГУ им. М.А. Шолохова www.mggu-sh.ru В докладе рассматриваются программные средства, с помощью которых можно автоматизировать работу по извлечению необходимых данных, на примере записей, комментариев и иного контента, полученного из социального сервиса ВКонтакте.

Степень значимости информационных технологий в современном обществе растет ежегодно. Так например, сейчас уже трудно найти человека, который не умеет пользоваться сетью интернет [1]. Вместе с этим набирает популярности и другой аспект – социальные медиа [2, 3]. Это вид массовой коммуникации, осуществляемый посредством интернета.

Можно выделить семь разновидностей наиболее используемых форм соцмедия:

социальные сети, блоги и микроблоги, форумы, сайты отзывов, фото и видеохостинги, сайты знакомств, геосоциальные сервисы [4].

Одним из факторов успеха социальных медиа является желание человека хорошо и весело проводить время, не выходя из помещения, ведь с помощью них можно не только общаться, но и посмотреть видео, и послушать музыку. К ресурсом, предоставляющим такую возможность можно отнести блог-платформы, видеохостинги, развлекательные и информационные ресурсы.

Довольно большую популярность всегда имели социальные сервисы, где можно было вести блоги, интернет-дневники или участвовать в обсуждениях на форуме. С развитием этих форм общения стали образовываться социальные сети – совокупности участников, объединенных не только средой общения, но и с явно установленными связями между собой. В связи с этим, социологи отмечают потребность в исследованиях настроений аудитории, с помощью анализа контента социальных сетей[5][6].

Поскольку это необходима небольшая, но оперативно сформированная выборка данных, то в докладе мы рассмотрим технические средства извлечения записей с пользовательской стены в социальной сети ВКонтакте.

Для начала необходимо определимся, с какими данным мы хотим работать.

Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

Одной из важнейших задач в этой области является обработка полученной информации, а именно экспорт в базы данных Microsoft SQL Server и Microsoft Excel с целью упрощения дальнейшей работы над ней.

Используемый метод извлечения данных c помощью api-запросов направлен в первую очередь на автоматизацию работы социологов по получению информации для дальнейшей обработки и анализа.

Литература.

1. Развитие интернета в регионах России [Электронный ресурс]. URL:

http://company.yandex.ru/researches/reports/2014/ya_internet_ regions_2014.xml

2. Исследование TNS Web Index [Электронный ресурс]. URL: http:// habrahabr.ru/company/palitrumlab/blog/186422/

3. Балуев Д.Г.Политическая роль социальных медиа как поле научного исследования // Образовательные технологии и общество (EDUCATIONAL TECHNOLOGY & SOCIETY), 2013. Том 16, №2. С.604-616

4. Benkler YochaiThe Wealth of Networks. – New Haven: Yale University Press.

5. Шалимов А.Б. Диалектика социального и индивидуального // Некоммерческое партнёрство «Проектно-аналитическое агенство «Шаг».

2013 год. 1030-1036c.

6. Варлыгина З.В. Тенденции развития тематических социальных сетей в российском интернете. 2008. 220-227с.

–  –  –

Аннотация. The report presents an approach to the automated data extraction from the social network VKontakte, export them into a Microsoft SQL Server database and spreadsheets Microsoft Excel.

Ключевые слова: data extraction, social networks.

Ivanova Elena V. – lena.iwfyls@mail,ru; Saint Petersburg State University, Saint Petersburg.

Paschenko Anton E. – PhD, zaichishka3000@mail.ru; Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences, Saint Petersburg.

Tulupyev Alexander L. – PhD, Dr. Sci., Associate Prof., alt@iias.spb.su;

Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences, Saint Petersburg

–  –  –

МОДЕЛИРОВАНИЕ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА

ПРОЦЕССОВ В СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ

ГРАФООРИЕНТИРОВАННЫХ ФОРМАЛИЗМОВ

И ТЕМПОРАЛЬНЫХ ЛОГИК

Аннотация. Работа посвящена методам моделирования сложных процессов в динамических системах на основе формализма сетей Петри и темпоральных логик. Обуславливается необходимость анализа временных зависимостей в подобных системах. Затрагиваются вопросы анализа и верификации разрабатываемых моделей.

Ключевые слова: модифицированные сети Петри; темпоральные модели; динамические системы, верификация систем.

Визуализация и моделирование процессов, протекающих в сложных распределенных системах (в частности, социальных сетях), а так же последующий анализ этих процессов – актуальные задачи, стоящие сегодня перед разработчиком. В общем случае подобные модели, в свою очередь, являются динамическими системами. Возможны различные способы интеграции подобных систем с математическим моделированием. В отличие от физической модели, которая материальна, математическая модель является логическим объектом. Подобный подход позволяет разрабатывать системы, опираясь на уже существующие теоретические выкладки, что существенно облегчает процесс.

В зависимости от дальнейшего использования модели можно отнести к одному из следующих типов:

* Королев Юрий Ильич – асп., м.н.с., korolevyu@gmail.com; ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ», Москва.

МГГУ им. М.А. Шолохова www.mggu-sh.ru

• функциональные модели, отображающие закономерности функционирования объектов и используемые при проектировании систем для исследования принципов их работы и характера протекающих процессов;

• структурные модели, отражающие структурные характеристики и используемые при конструировании систем в ситуациях, когда важными являются связи отдельных частей объектов между собой.

Очевидно, что гибридные модели, сочетающие особенности обоих перечисленных, могут обладать существенно большей выразительностью, что необходимо учитывать при выборе инструментов моделирования.

Кроме того, для выявления структурных закономерностей системы необходимо добиться максимальной визуальной выразительности. Поэтому для дальнейших исследований в качестве базовой модели был выбран один из графоориентированных инструментов моделирования: сети Петри.

Важнейшей задачей при создании перспективных динамических систем является задача представления и оперирования временными зависимостями, т.е. задача построения эффективных моделей времени, на основе которых можно моделировать рассуждения с учетом фактора времени.

Временные зависимости бывают двух типов [1]:

• количественные (метрические) – когда для представления времени используются количественные меры на временной оси;

• качественные – когда используется только относительное положение во времени событий или действий.

Учет временного фактора необходим при решении задач диагностики и мониторинга сложного объекта или процесса, планирования действий для достижения поставленной цели, прогнозирования последствий принимаемых решений, управления в реальном времени. Однако в настоящее время отсутствуют развитые средства представления качественных временных зависимостей в современных инструментальных средствах конструирования.

На кафедре прикладной математики Национального исследовательского Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

университета «Московский энергетический институт» проводятся исследования по разработке математического и программного обеспечения сложных динамических систем, в частности, интеллектуальных систем поддержки принятия решений. В качестве эффективного средства моделирования и анализа процессов предлагается использовать аппарат цветных сетей Петри реального времени с поддержкой темпоральной логики Аллена (РСП РВ ТЛА) [2].

Данный формализм позволяет адекватно моделировать как количественные, так и качественные временные зависимости. Использование сетей Петри подразумевает достаточно высокий уровень параллелизма, что, как и учет темпоральных зависимостей, требует наличия средств анализа и верификации моделей, созданных на его основе данного аппарата. В качестве основного инструмента анализа рассматриваются графы достижимости и покрытия [3].

Перспективным методом верификации РСП РВ ТЛА является model checking (проверка модели) MC [4]. Другие методы в общем случае не могут быть полностью автоматизированы, что негативно сказывается на возможности их применения. С другой стороны, исследования в области MC привели в последнее время к разработке очень эффективных алгоритмов верификации, позволяющих проверять реальные, разрабатываемые промышленностью программно-аппаратные системы. В качестве модели при этом используется структура Крипке, с помощью которой можно адекватно представить поведение реагирующих систем: дискретных систем управления, параллельных и распределенных алгоритмов, протоколов и т. п. Показано [5], что один из инструментов анализа РСП РВ ТЛА – граф покрытия – является структурой Крипке. Поэтому существует возможность автоматической верификации систем, разработанных на базе предложенного формализма;

верификация РСП РВ ТЛА с помощью метода MC является естественным расширением начального анализа сетей с помощью графов состояний.

МГГУ им. М.А. Шолохова www.mggu-sh.ru Литература

1. Еремеев А.П., Троицкий В.В. Модели представления временных зависимостей в интеллектуальных системах поддержки принятия решений.

Известия РАН. Теория и системы управления, 2003. № 5. 75-88 стр.

2. Еремеев А.П., Королев Ю.И. Реализация интеллектуальных систем реального времени на основе сетей Петри с поддержкой темпоральных зависимостей // Программные продукты и системы. 2013. №3. 88-94 стр.

3. Szpyrka M. Modelling and Analysis of Real-Time Systems with RTCP-Nets // Petri Net, Theory and Applications. I-Tech Education and Publishing. 2008.

4. Карпов Ю.Г. Model Cheking. Верификация параллельных и распределенных программных систем. СПб.: БХВ-Петербург, 2010.

5. Еремеев А.П., Королев Ю.И. Анализ и верификация раскрашенных сетей Петри реального времени с поддержкой логики Аллена // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем:

материалы IV Междунар. научн.-техн. конф. (Минск, февраля 2014г.)/ редкол.: В.В. Голенков (отв. ред.) [и др.] Минск: БГУИР, 2014. 461-464 стр.

–  –  –

Abstract. The work is devoted to the modeling of complex processes in dynamic systems based on the formalism of Petri nets and temporal logics.

The need to analyze temporal dependencies in such systems is emphasized.

Questions of analysis and verification of the developed models are specified.

Keywords: modified Petri nets; temporal models; dynamic systems, system verification.

Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

Korolev Yury I. – M.Sc., korolevyu@gmail.com; National Research University «Moscow Power Engineering Institute», Moscow

–  –  –

ДИНАМИЧЕСКИЕ СЛОВАРИ КАК ИНДИКАТОРЫ ДИНАМИКИ

СОЦИАЛЬНО-ПОЛИТИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ

Аннотация. Динамические словари это наборы ключевых слов, извлеченных из публи-каций, связанных с развитием заданных событий. В докладе описываются инструменты для формирования таких словарей, и дается пример.

Ключевые слова: динамические словари, индикаторы социально политических событий.

В докладе рассматриваются программы, разработанные в рамках проектов, которые выполняются лабораторией математических методов моделирования социальных сетей Российской Академии народного хозяйства и Государственной службы при Президенте РФ I. Исходная информация. Источником информации являются Интернет издания. Перечень и количество изданий не меняется на весь период рассмотрения события. Фильтрация публикаций из Интернета проводится специально разработанными краулерами, ориентированными на источник и дату публикации II.

Извлечение ключевых слов. Для извлечения ключевых слов используется программа, где реализован критерий специфичности [1]. Данный критерий отбирает слова, частота которых превышает их частоту в базовой лексике в заданное число раз. В качестве базовой лексики может быть МГГУ им. М.А. Шолохова www.mggu-sh.ru использована лексика заданного корпуса или Генеральная лексика языка.

Извлечение ключевых слов производится отдельно для текстов, связанных с одной неделей.

III. Стеммирование. Операция стеммирования состоит в выделении в словах их основной, смысловой части (стема). Для стеммирования может использоваться одна из двух программ. В первой программе используются известные алгоритмы М. Портера для русского, английского и испанского языков [2]. Во второй используется статистический стеммер, предложенный П. Макагоновым. Последняя реализация представлена в [3]. Мы использовали стеммирование при проведении экспериментов IV. Динамические словари. Разработанная программа принимает на вход списки ключевых слов, извлеченные из недельных публикаций.

На основе этих списков выделяются 4 типа словарей:

1) Словари, включающие слова общие для всех списков. Например, это могут быть слова, появившееся в более чем 50% списков

2) Слова, которые входят в списки слов данной и предыдущей недели (повторяющиеся)

3) Слова, которые входят в список данной недели и не входят в список предыдущей недели (новые)

4) Слова, которые входят в список предыдущей недели и не входят в список данной недели (ушедшие) Последние 3 типа словарей формируются для каждой недели. Более подробно программа описана в [4] IV. Приложение. В качестве примера применения предложенной технологии использовались материалы, отражающие события на Украине в период октября 2013-марта 2014 года. Эти события можно кратко назвать Евромайданом. Эксперимент показал эффективность разработанных инструментов для экспертов, которым знакомо рассматриваемое событие и его действующие лица. В противном случае, необходимо применение друСоциальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

гих инструментов, например, таких, которые используют аннотирование.

На рис. 1 показан интерфейс программы DynVoc (Dynamic Vocabularies) Рис.1. Интерфейс программы DynVoc (слова переведены на англ) Литература

1. Lopez, R., et al (2011): LexisTerm – The Program for Term Selection by the Criterion of Specificity // Artificial Intelligence Applications to Business and Engineering Domains, 2011, vol. 24. ITHEA Publ. (Poland, Bolgaria), pp. 8-15

2. Porter, M.(1980):An Algorithm for Suffix Stripping.Program,14,1980,130-137 pp.

3. Blanco, X., Alexandrov, M., Gelbukh, A. (2007): Modified Makagonov’s Method for Testing Word Similarity and its Application to Constructing Word Frequency List. // Advances in Natural Language Processing. Research in Comp. Science, N_18, Edition IPN, Mexico, pp. 27-36.

4. Alexandrov, M., Beresneva, D., Makarov, A. (2014): Dynamic Vocabularies for Studying Internet News. // Transactions on Business and Engineering

–  –  –

Abstract. Dynamic vocabulariers are keyword sets extracted from publications related to the development of given events. In our report the tools for bulding such vocabularies are described and an example is presented.

Keywords: dynamic dictionaries, indicators of socio political events.

Makarov Aleksandr V. — mackarov54@mail.ru; Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation, Moscow.

–  –  –

Аннотация. В докладе рассматривается технологии по экспорту данных, полученных со страниц пользователей социальных сетей. Одним из основных технологических вопросов является корректное сохранение реплик и метаданных социальных сетей, в которых содержится информация, представленная на естественном языке, и которая является основным материалом для последующего анализа.

Ключевые слова: экспорт данных, автоматизация обработки.

1. Введение. В последнее время социальные сети становятся основным источником информации. Они используются не только как площадка для общения со знакомыми людьми, но все больше как инструмент хранения всей электронной информации, помимо текстов и заметок следует отметить видеофайлы, аудиофайлы, картинки, а также ряд новых информационных сущностей, которые состоять из представленных выше видов информации, но являются отдельным классом информации.

Кроме того следует отметить, что все больше социальные сети являются основным инструментом представления и продвижения различных мнений, социальных и политических программ [5,6], и в этой связи социальные сети престают быть просто инструментом межличностного общения двух индивидов, а становятся средством массовой информации. В последнее время новости появляются в первую очередь в социальных сетях.

В этой связи появляется потребность социологического анализа информации хранящейся в социальной сети.

* Пащенко Антон Евгеньевич – к.т.н., zaichishka3000@mail.ru; Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук, Санкт-Петербург.

МГГУ им. М.А. Шолохова www.mggu-sh.ru

2. Предметная область. В программном продукте пользовательские записи с профилей в социальной сети ВКонтакте. А именно, личную информацию о самом пользователе – его имя и фамилию, идентификационный номер его профиля и ссылку на него. По этому набору данных можно легко идентифицировать пользователя, с целью дальнейшей работы над ним.

Для записи со стены мы выбрали следующие атрибуты: текст записи, и ссылки на содержащий там контент, типа видео или фото, а также количество комментариев и «лайков», идентификационный номер пользователя и самой записи. Выбранные нами атрибуты хранят довольно много содержательной информации о записи пользователя для последующего анализа.

Эти атрибуты записей позволяют нам, на данном этапе, провести анализ активности пользователя, его читаемости и иных рейтинговых характеристик.

Наиболее интересным блоком базы данных является блок с комментариями к записям на стене. Туда входит: идентификационный номер записи и человека, оставившего комментарий, и текст самого комментария. Этот минимальный набор данных удобен для исследования содержательной части записей и настроения аудитории, комментирующей тот или иной пост.

3. Средства автоматизации. Основным средством извлечения данных из контакта служит технология API-запросов[7].

API (англ. application programming interface, API) – набор готовых классов, процедур, функций, структур и констант, предоставляемых приложением (библиотекой, сервисом) для использования во внешних программных продуктах. Используется программистами для написания всевозможных приложений[8].

API для сайта – это, как правило, скрипт, который принимает запросы (по методам GET (site.ru/api.php?a=b), POST) и отдаёт не обычный HTML для браузеров, а результат запроса в определённом формате (XML, JSON). Соответственно API предназначен cкрипту со стороннего сайта или сервиса, Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

который посылает эти GET/POST запросы, получает результат и каким-то образом использует данные.

Для реализации функционала API запросов было создано программное обеспечение которое позволяет в удобной форме извлекать интересующую пользователя информацию с использованием различных фильтров, а так экспортировать ее в таблицу Microsoft Excel Рис.1. Сформированная таблица запроса.

После получения необходимой информации встает вопрос ее классификации. Для различных задач анализа могут быть различные классификаторы сообщений в социальных сетях, и это ставит перед разработчиками программного обеспечения задачу не разработки универсального классификатора, а методов и моделей для автоматического распознавания высказываний с использованием методов графематического, морфологического и синтаксического анализа.

После разработки программного комплекса по автоматическому распознаванию высказываний, специалистам из предметной области лишь останется указать правила, по которым высказывания будут относиться к одному из классов высказываний.

4. Заключение. В докладе рассмотрена технология по экспорту данных, полученных со страниц пользователей социальных сетей. Представлен программный комплекс позволяющий хранить и экспортировать информацию в удобную табличную форму для последующего анализа. Кроме того предложено направление дальнейших исследований в области автоматического распознавания высказываний.

МГГУ им. М.А. Шолохова www.mggu-sh.ru Литература

1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие. – Спб.: Речь, 2014. – 392с.

2. Moser K. D. SQl SERVER, Apps bounds to tighten // Ziff Davis Media Inc.1993

3. Балуев Д.Г.Политическая роль социальных медиа как поле научного исследования // Образовательные технологии и общество (EDUCATIONAL TECHNOLOGY & SOCIETY), 2013. Том 16, №2. С.604-616

4. Развитие интернета в регионах России [Электронный ресурс]. URL:

http://company.yandex.ru/researches/reports/2014/ya_internet_ regions_2014.xml

5. Шалимов А.Б. Диалектика социального и индивидуального // Некоммерческое партнёрство «Проектно-аналитическое агенство «Шаг».

2013 год. 1030-1036c.

6. Варлыгина З.В. Тенденции развития тематических социальных сетей в российском интернете. 2008. 220-227с.

7. Хансен Марк Д., Чоу Ричард Т.,Маури Кевин К., Смит Дуайт Р., Уорден Джеймс П. Система и способ для управления доступом ненадежных приложений к защищённому контенту // Патент на изобретение. 2010.

8. Интерфейс программирования приложений [Электронный ресурс].

URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Api

9. Э. Фримен, Э. ФрименИзучаем HTML, XHTML и CSS = Head First HTML with CSS & XHTML. //«Питер». 2010. 656с.

10. Работа с API. Авторизация [Электронный ресурс]. URL: https://vk.com/ dev/authentication

11. Список методов секции users: users.get [Электронный ресурс].URL:

https://vk.com/dev/users.get

–  –  –

Abstract. The report examines the technology export data obtained from the pages of social networking sites. One of the key technological issues is the correct preservation of the replicas and the metadata of social networks, which provide the information presented in natural language, and that is the basic material for further analysis.

Keywords: Export data processing Automation.

Pashchenko Anton Ev. – PhD, pashchenkoae@mail.ru; Saint Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences.

–  –  –

ПРОБЛЕМЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ДАННЫХ ИЗ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Аннотация. В докладе отражен опыт работы лаборатории моделирования социальных сетей РАНХиГС. Рассматривается содержание препроцессинга и указываются открытые проблемы, связанные с получением данных из сетей.

Ключевые слова: социальные сети, информация.

I. Источники информации. Социальные сети стали важным источниСтефановский Дмитрий Владимирович – канд. тех. н., dstefanovskiy@gmail.com; Российская Академия Народного Хозяйства и Государственной Службы при Президенте РФ

–  –  –

Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»

редь, наличие управляющих блоков позволяет странице самостоятельно изменять свое содержимое. Поэтому производители веб-браузеров выработали соглашения, называемые DOM (Document Object Model)для модификации страниц на стороне пользователя [1].

II. Модели документов. Объекты DOM представляются в виде дерева и могут быть доступны через интерфейс прикладного программирования (API).

Использование DOM позволяет решать две типовые задачи:

1. Создать програмные комплексы извлечения данных из Web[2],

2. Создать механизмы интеграции данных для целей анализа[3].

Как отмечено в [4], [5], источники текстовых блоков частично перекрываются, то есть, они обеспечивают избыточную информацию (одна и та же информация, опубликована в нескольких источниках) на уровне схемы, и на уровне экземпляра.

Текстовое содержание информационных блоков находится между текстовыми тегами. Они хорошо известны и их список мы не приводим.

Таким образом при формировании атрибутированного текста необходимо выполнить следующий минимальный набор операций:

1. Превратить набор веб-страниц из каждого источника в набор атрибутированных текстов с отношениями. Здесь можно использовать, например, модифицированную модель Мика [6];

2. Выделить и формализовать отношения и убрать дублирование;

Формировать пространства исследования.

3.

III. Открытые проблемы. Наш опыт работы позволяет указать следующие проблемы, связанные с извлечение данных из социальных сетей

1. Отсутствие соглашения аналогичного DOM для извлечения информационных блоков из профилей соцсетей

2. Граф, предоставляемый современными социальными сетями, отображает отношения профилей но не отношения информационных блоков

–  –  –

Литература

1. W3C. Document Object Model (DOM). 2005.

2. Chang C-H, et al: A Survey of Web Information Extraction Systems // Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on. 2006. v. 18, No 10. pp. 1411–1428. URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.

jsp?arnumber=1683775.

3. Bernstein P.A., Madhavan J., Rahm E.: Generic Schema Matching, Ten Years Later // PVLDB. 2011. v. 4, No 11. pp. 695–701. URL: http://www.vldb.org/ pvldb/vol4/p695-bernstein_madhavan_rahm.pdf.

4. Dalvi Nilesh N., Machanavajjhala Ashwin, Pang Bo.: An analysis of Structured Data on the Web // PVLDB. 2012. v. 5, No 7. pp. 680–691. URL: http:// vldb.

org/pvldb/vol5/p680_nileshdalvi_vldb2012.pdf.

5. Madhavan Jayant, et al.: Harnessing the Deep Web: Present and Future // CIDR 2009, 4th Biennial Conf. on Innovative Data Systems Research, Asilomar, CA, USA, January 4-7, 2009, Online Proceedings. www.cidrdb.org,

2009. URL: http:// wwwdb.cs.wisc.edu/cidr/cidr2009/Paper_115.pdf.

6. Александров М., Данилова В., Макаров А.: Модель представления докуменнтов для Интернет социологии.// Математичесекое моделирование социальных процессов. Сб. трудов соц.фак0-та МГУ, вып.16, МГУ, М., 2014, сс. 2-14

–  –  –

Abstract. The report reflects the experience of applied research completed at the laboratory of modeling social networks of RANEPA. Preprocessing and open problems related to data extraction from the networks are considered.

Keywords: networks, information.

Stefanovsky Dmitry V. – PhD, dstefanovskiy@gmail.com; Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration.

–  –  –

ПОИСК ЭЛЕКТОРАТА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

(ОДНОКЛАССНИКИ, ВКОНТАКТЕ)

Аннотация. Во время выборов все чаще агитация в социальных сетях является одним из блоков избирательной кампании. В докладе рассматривается ответ на три вопроса «Почему следует работать в социальных сетях», «Когда лучше всего работать в социальных сетях», «Какие трудности возникают при поиске электората». Данные для доклада собирались стандартными методами поиска социальных сетей, вручную или с помощью специальных автоматизирующих алгоритмов. Весь доклад построен на анализе г.Азова распологающегося в Ростовской области, 14 сентября в Азове состоялись выборы городской думы, поэтому данная территория вызывает практический интерес.

Ключевые слова: социальные-сети, агитация, анализ, количественный анализ Почему следует работать в социальных сетях Для ответа на данный вопрос я нашёл и сопоставил данные по всем возрастным группам Всероссийской переписи населения 2010 года и данные по количеству пользователей социальных сетей «Одноклассники» и «Вконтакте» по тем же возрастным группам с учётом того, что прошло 4 года с момента переписи.

Когда лучше всего работать в социальных сетях * Батрименко Андрей Валерьевич – abatrimenko@gmail.com; Московский государственный гуманитарный университет им. М.А. Шолохова.

Социальный компьютинг: Основы, Технологии развития, Социально-гуманитарные эффекты (ISc-14)»



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 14 |

Похожие работы:

«Национальный заповедник «Херсонес Таврический» Крымское отделение Института востоковедения НАН Украины IV Международный Византийский семинар : «империя» и «полис» Севастополь, Национальный заповедник «Херсонес Таврический» 31 мая – 5 июня 2012 г. ТЕЗИСЫ ДОКЛАДОВ И СООБЩЕНИЙ Севастополь : «империя» и «полис» // Тезисы докладов и сообщений IV Международного Византийского Семинара (Севастополь 31.05. – 05.06.2012) Издаются по решению Ученого Совета Национального заповедника «Херсонес Таврический»...»

«Рекламно-информационный бюллетень (РИБ) Февраль март 2015 История создания Центра научной мысли Центр научной мысли создан 1 марта 2010 года по инициативе ряда ученых г. Таганрога. Основная деятельность Центра сегодня направлена на проведение Международных научно-практических конференций по различным отраслям науки, издание монографий, учебных пособий, проведение конкурсов и олимпиад. Все принимаемые материалы проходят предварительную экспертизу, сотрудниками Центра производится...»

«Самарский край в истории России: Материалы межрегиональной научной конференции, посвященной 120-летию со дня основания Самарского областного историко-краеведческого музея им. П.В. Алабина, 2007, D. A. Stashenkov, Самарская область (Руссиа). Министерство культуры и молодежной политики, 5902885094, 9785902885092, Самарский областной историко-краеведческий музей им. П.В. Алабина, 2007 Опубликовано: 28th April 2011 Самарский край в истории России: Материалы межрегиональной научной конференции,...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ «МОГИЛЕВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени А. А. КУЛЕШОВА» МОГИЛЕВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОБЛАСТНОЙ ИНСТИТУТ РАЗВИТИЯ ОБРАЗОВАНИЯ МОГИЛЕВСКИЙ РЕЛИГИОВЕДЧЕСКИЙ ЦЕНТР РЕЛИГИЯ И ОБЩЕСТВО – 9 Сборник научных статей Под общей редакцией В. В. Старостенко, О. В. Дьяченко им. А.А. Кулешова Могилев МГУ имени А. А. Кулешова УДК 2(075.8) ББК 86я73 Р36 Печатается по решению редакционно-издательского совета МГУ имени А. А. Кулешова Р е д а...»

«Пресс-конференция на тему «Первый аукцион «Газпрома» на поставку газа в Европу» 14 сентября 2015 года ВЕДУЩИЙ: Добрый день, друзья. Спасибо, что пришли сегодня к нам. Напоминаю, сегодня у нас пресс-конференция, посвященная результатам первого аукциона «Газпрома» по продаже газа в страны Западной и Центральной Европы. Перед вами сегодня выступит заместитель Председателя Правления ПАО «Газпром» Александр Иванович Медведев и начальник Департамента экспорта газа в страны Северной и Юго-Западной...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИЛНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н. Г. ЧЕРНЫШЕВСКОГО НОВЫЙ ВЕК: ИСТОРИЯ ГЛАЗАМИ МОЛОДЫХ Сборник научных трудов ОСНОВАН В 2003 ГОДУ ВЫПУСК 11 Под редакцией Л. Н. Черновой Издательство Саратовского университета УДК 9(100)(082) ББК 63.3(0)я43 Н72 Новый век: история глазами молодых: Межвуз. сб. науч. тр. молодых ученых, аспирантов и студентов. Вып. 11 / под ред. Л. Н. Черновой. –...»

«Сервис виртуальных конференций Pax Grid ИП Синяев Дмитрий Николаевич Химическая наука: современные достижения и историческая перспектива III Всероссийская научная Интернет-конференция с международным участием Казань, 31 марта 2015 года Материалы конференции Казань ИП Синяев Д. Н. УДК 54(082) ББК 24(2) X46 X46 Химическая наука: современные достижения и историческая перспектива.[Текст] : III Всероссийская научная Интернетконференция с международным участием : материалы конф. (Казань, 31 марта...»

«Дмитриева Ольга Александровна ПРОБЛЕМАТИКА ВЫДЕЛЕНИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ В ЛИНГВИСТИКЕ В статье рассматриваются проблемы выделения и описания типов компетенций в лингвистике. Автор приводит исторические сведения относительно зарождения концепции компетенций в структуре языковой личности, обзор существующих подходов как отечественных, так и зарубежных исследователей, работающих в таких направлениях гуманитарного знания как лингводидактика и лингвистика, дает определение нарративной компетенции,...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» XLV НАУЧНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ СТУДЕНТОВ 2–6 апреля 2014 года, Самара, Россия Тезисы докладов Часть II Самара Издательство «Самарский университет» УДК 06 ББК 94 Н 34 Н 34 ХLV научная конференция студентов (2–6 апреля 2014 года, Самара, Россия) : тез. докл. Ч. II / отв. за выпуск Н. С. Комарова, Л. А....»

«БАКИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (АЗЕРБАЙДЖАН) ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МОЛДОВЫ (МОЛДОВА) ГРОДНЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. ЯНКИ КУПАЛЫ (БЕЛАРУСЬ) ЕВРАЗИЙСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Л.М. ГУМИЛЕВА (КАЗАХСТАН) ИНСТИТУТ ПСИХОТЕРАПИИ И ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО КОНСУЛЬТИРОВАНИЯ (ГЕРМАНИЯ) КАЗАХСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. АЛЬ-ФАРАБИ (КАЗАХСТАН) КАЛМЫЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (РОССИЯ) КИЕВСКИЙ СЛАВИСТИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (УКРАИНА) МИНСКИЙ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ (БЕЛАРУСЬ)...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ (ИПУ РАН) Д.А. Новиков КИБЕРНЕТИКА (навигатор) Серия: «Умное управление» ИСТОРИЯ КИБЕРНЕТИКИ СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ Москва НОВИКОВ Д.А. Кибернетика: Навигатор. История кибернетики, современное состояние, перспективы развития. – М.: ЛЕНАНД, 2016. – 160 с. (Серия «Умное управление») ISBN 978-5-9710-2549Сайт проекта «Умное управление» – www.mtas.ru/about/smartman Книга является кратким «навигатором» по истории кибернетики, ее...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» (ПГУ) Педагогический институт им. В. Г. Белинского Историко-филологический факультет Направление «Иностранные языки» Гуманитарный учебно-методический и научно-издательский центр Пензенского государственного университета II Авдеевские чтения Сборник статей Всероссийской научно-практической конференции, посвящнной...»

«Часть IV. Наука и инновации в современном мире и изменения социальных ценностей ЧАСТЬ IV. НАУКА И ИННОВАЦИИ В СОВРЕМЕННОМ МИРЕ И ИЗМЕНЕНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ ЦЕННОСТЕЙ Скобликова Татьяна Владимировна Скриплева Елена Викторовна НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ КУРСКОГО ОБЛАСТНОГО СОВЕТА СДСО «БУРЕВЕСТНИК» Ключевые слова: научно-методические конференции, физическое воспитание, спорт, научно-методические разработки, СДСО «Буревестник». Монография посвящена истории СДСО «Буревестник» Курской области. В ней...»

«Russian Academy of Sciences Institute for the Material Culture History National Academy of Sciences of Ukraine Institute of Archaeology THE HISTORY OF ARCHAEOLOGY: PERSONS AND TRENDS The Materials of International Conference devoted to the 160-anniversary of V. V. Khvoyka Kyiv, 5–8.10. Nestor-Historia Saint-Petersburg Российская Академия наук Институт истории материальной культуры Национальная Академия наук Украины Институт археологии ИСТОРИЯ АРХЕОЛОГИИ: ЛИЧНОСТИ И ШКОЛЫ Материалы Международной...»

«СОДЕРЖАНИЕ 150 ЛЕТ ОТМЕНЫ КРЕПОСТНОГО ПРАВА В РОССИИ Рязанов В. Т. Реформа 1861 года в России: причины и исторические уроки..... 3 Дубянский А. Н. Русские экономисты конца XIX — начала XX в. о влиянии Крестьянской реформы 1861 г. на развитие сельского хозяйства России.......... 18 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ Румянцева С. Ю. Теория экономического роста и индикаторы развития России: институциональный и монетарный аспекты......................................»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Институт журналистики Кафедра зарубежной журналистики и литературы МЕЖДУНАРОДНАЯ ЖУРНАЛИСТИКА-2015 Формирование информационного пространства партнерства от Владивостока до Лиссабона и медиа Материалы IV Международной научно-практической конференции Минск, 19 февраля 2015 г. Минск Издательский центр БГУ УДК 070(100)(06) ББК 76.0(0)я431 М43 Рекомендовано Ученым советом Института журналистики БГУ 9 января 2015 г.,...»

«С.П. Капица Сколько людей жило, живет и будет жить на земле. Очерк теории роста человечества. Москва Эта книга посвящается Тане, нашим детям Феде, Маше и Варе, и внукам Вере, Андрею, Сергею и Саше Предисловие Глава 1 Введение Предисловие Человечество впервые за миллионы лет переживает эпоху крутого перехода к новому типу развития, при котором взрывной численный рост прекращается и население мира стабилизируется. Эта глобальная демографическая революция, затрагивающая все стороны жизни, требует...»

«ХРОНИКА. ИНФОРМАЦИЯ 30 сентября–1 октября 2010 года в Колумбийском университете (НьюЙорк, США) состоялась конференция «Эйзенштейн–Кино–История». Точнее, это событие было обозначено как «Семинар и конференция», и представляло собой некий гибрид этих двух мероприятий. В отличие от обычных конференций, участники не отбирались, а приглашались специально. Кроме того, конференция была посвящена не только всего одной персоналии, но и сконцентрирована всего на одном тексте—на неопубликованных «Заметках...»

«Санкт-Петербургский научно-культурный центр по исследованию истории и культуры скандинавских стран и Финляндии Кафедра истории Нового и Новейшего времени Исторического факультета Санкт-Петербургского государственного университета Русская христианская гуманитарная академия Материалы Десятой ежегодной международной научной конференции Санкт-Петербург St. Petersburg Scandinavian Center Saint Petersburg State Yniversity, Department of History The Russian Christian Academy for the Humanities...»

«Источник:Всемирная История Экономической Мысли Глава 9 СОВРЕМЕННЫЕ ЗАПАДНЫЕ КОНЦЕПЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ СТРАН ТРЕТЬЕГО МИРА Первоначально ученые развитых капиталистических стран весьма оптимистично оценивали возможности применения неоклассической и неокейнсианской теории для создания концепций развития освободившихся стран. В первые послевоенные годы считалось, что достаточно ввести дополнительные предпосылки и некоторые коэффициенты в традиционные модели, чтобы адекватно описать...»







 
2016 www.konf.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, диссертации, конференции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.