Аннотация: В современном информационном обществе объемы данных постоянно растут, и эффективная их обработка становится ключевой для предприятий. Передача и хранение этих данных также играет критическую роль. Большие данные, которые используются в системах аналитики, чаще всего передаются в одном из двух популярных форматов: CSV для структурированных данных и JSON для неструктурированных данных. Однако существующие форматы файлов могут оказаться неэффективными или недостаточно гибкими для определенных задач анализа данных. Например, они могут не поддерживать сложные структуры данных или не предоставлять достаточного контроля над метаданными. Или же аналитические задачи могут требовать дополнительной информации о данных, такой как метаданные, схема данных и т.д. Исходя из вышеназванного, предметом данного исследования является формат данных, основанный на совместном использовании CSV и JSON для обработки и анализа больших объемов информации. Предлагается вариант совместного использования обозначенных типов данных для реализации нового формата данных. Для этого введены обозначения для структуры данных, включающей CSV-файлы, JSON-файлы, метаданные и граф зависимостей. Описаны различные типы функций, такие как агрегирующие, преобразующие, фильтрующие и т.д. Приведены примеры применения этих функций к данным. Предложенный подход представляет собой методику, которая может значительно облегчить процессы анализа и обработки информации. В её основе лежит формализованный подход, который позволяет установить четкие правила и процедуры для работы с данными, что способствует их более эффективной обработке. Другим аспектом предложенного подхода является определение критерия выбора наиболее подходящего формата хранения данных. Этот критерий основан на математических принципах теории информации и энтропии. Введение критерия выбора формата данных на основе энтропии позволяет оценить информационную содержательность и компактность данных. Этот подход основывается на расчете энтропии для выбранных форматов и весовых коэффициентов, отражающих важность каждого значения данных. Путем сравнения энтропий можно определить требуемый формат передачи данных. Такой подход учитывает не только компактность данных, но и контекст их использования, а также возможность включения дополнительной метаинформации в сами файлы и поддержку данных, готовых к анализу.

Ключевые слова: Форматы хранения данных, JSON, CSV, Аналитически готовые данные, Метаданные, Обработка данных, Анализ данных, Интеграция форматов данных, Apache Parquet, Большие данные

Abstract: In the modern information society, the volume of data is constantly growing, and its effective processing is becoming key for enterprises. The transmission and storage of this data also plays a critical role. Big data used in analytics systems is most often transmitted in one of two popular formats: CSV for structured data and JSON for unstructured data. However, existing file formats may not be effective or flexible enough for certain data analysis tasks. For example, they may not support complex data structures or provide sufficient control over metadata. Alternatively, analytical tasks may require additional information about the data, such as metadata, data schema, etc. Based on the above, the subject of this study is a data format based on the combined use of CSV and JSON for processing and analyzing large amounts of information. The option of sharing the designated data types for the implementation of a new data format is proposed. For this purpose, designations have been introduced for the data structure, which includes CSV files, JSON files, metadata and a dependency graph. Various types of functions are described, such as aggregating, transforming, filtering, etc. Examples of the application of these functions to data are given. The proposed approach is a technique that can significantly facilitate the processes of information analysis and processing. It is based on a formalized approach that allows you to establish clear rules and procedures for working with data, which contributes to their more efficient processing. Another aspect of the proposed approach is to determine the criteria for choosing the most appropriate data storage format. This criterion is based on the mathematical principles of information theory and entropy. The introduction of a criterion for choosing a data format based on entropy makes it possible to evaluate the information content and compactness of the data. This approach is based on the calculation of entropy for selected formats and weights reflecting the importance of each data value. By comparing entropies, you can determine the required data transmission format. This approach takes into account not only the compactness of the data, but also the context of their use, as well as the possibility of including additional meta-information in the files themselves and supporting data ready for analysis.

Keywords: Apache Parquet, Integration of data formats, Data analysis, Analysis Ready Data, Metadata, Data processing, CSV, JSON, Data storage formats, Big Data

Аннотация: Статья акцентирует внимание на системах охранно-пожарной сигнализации (ОПС) как средствах обеспечения безопасности объектов, рассматривая их как интегрированные комплексы для оперативного обнаружения потенциальных угроз. Основной фокус сделан на извещателях, включая их классификацию и роль в системе. Рассматриваются различные конфигурации ОПС и способы подключения и обработки сигналов от извещателей, что позволяет оценить, как эти факторы влияют на эффективность системы. Также описывается жизненный цикл ОПС, подчеркивая важность каждого этапа, от проектирования до эксплуатации. Статья предоставляет обзор регламентирующих документов, выделяя важность соблюдения стандартов и требований при реализации систем ОПС. Рекомендовано для специалистов в области безопасности и лиц, заинтересованных в освоении данной тематики. В статье рассматриваются проблемы размещения систем ОПС и их влияние на эффективность системы. Анализируются уязвимости, возникающие из-за нерационального размещения элементов, и представлена методика оптимизации размещения для усиления безопасности. Методика описана пошагово, с учетом входных и выходных процессов на каждом этапе. Авторы проводят практическое тестирование методики в учебной лаборатории с установленной системой ОПС, выявляя ошибки в размещении и формулируя рекомендации по их исправлению. Статья полезна для специалистов в области проектирования и установки ОПС, а также для тех, кто стремится повысить уровень защиты объектов, акцентируя внимание на критической важности правильного размещения компонентов.

Ключевые слова: Системы безопасности, Пожарная сигнализация, Размещение, Методика, Эффективность, Оптимизация, Компоненты, Установка, Защита, Проектирование

Abstract: The article focuses on security and fire alarm systems (SFAS) as means of ensuring the safety of facilities, viewing them as integrated complexes for promptly detecting potential threats. The main emphasis is on detectors, including their classification and role within the system. The article examines various configurations of SFAS and ways of connecting and processing signals from detectors, allowing for an evaluation of how these factors affect the system's effectiveness. The lifecycle of SFAS is described, highlighting the importance of each stage from design to operation. The article provides an overview of regulatory documents, emphasizing the importance of compliance with standards and requirements when implementing SFAS. Recommended for security professionals and individuals interested in delving into this topic. Additionally, the article addresses issues related to the placement of SFAS and their impact on system effectiveness. It analyzes vulnerabilities arising from irrational placement of components and presents a methodology for optimizing placement to enhance security. The methodology is described step by step, considering input and output processes at each stage. The authors conduct practical testing of the methodology in an educational laboratory with an installed SFAS, identifying placement errors and formulating recommendations for correction. The article is beneficial for professionals in the design and installation of SFAS, as well as for those seeking to improve the level of protection of facilities, accentuating the critical importance of proper component placement.

Keywords: Protection, Installation, Components, Optimization, Effectiveness, Methodology, Placement, Fire alarm, Security systems, Design

Аннотация: В работе рассмотрена задача автоматизированного распознавания одиночных аварийных ситуаций на химических и нефтеперерабатывающих производствах. Современные химико-технологические производства обслуживаются и управляются небольшим количеством персонала, что повышает нагрузку на каждого оператора. Для уменьшения количества ошибок операторов регулярно проводится их обучение на тренажёрах, оснащённых набором как штатных ситуаций (регламентный пуск, останов, нормальное ведение процесса, переход с одного режима на другой), так и аварийных сценариев (разгерметизация колонны, отказ насоса, выход из строя системы энергоснабжения). Тем не менее, предусмотреть все возможные отказы во время обучения операторов невозможно, и даже подготовленный оператор может не заметить первые признаки аварии, в связи с чем необходимо создание системы поддержки решений, помогающей оператору своевременно распознавать отказы технологического оборудования.  Для распознавания отказов предложено использовать нейронную сеть, обученную на массиве данных смоделированных аварий. Для моделирования типовых аварий использован промышленный тренажёр на базе платформы RTsim. Новизна исследования заключается в использовании методов искусственного интеллекта для диагностики достояния технологического процесса по данным SCADA-системы и использовании для обучения нейронной сети данных не с реального объекта (которых всегда будет недостаточно), а с модели, точно соответствующей конкретному технологическому участку. Количество смоделированных сценариев, использованных для обучения нейронной сети может быть достаточно велико, что позволяет снизить долю ошибочных срабатываний системы. Разработанная система уверенно справляется с распознаванием отдельных отказов оборудования. Полученные результаты могут быть использованы для помощи операторам-технологам и для усовершенствования систем противоаварийной защиты. Анализ времени, необходимого системе для распознавания аварийной ситуации может быть использован для проектирования новых производств, модификации системы контроля и управления.

Ключевые слова: отказ, авария, компьютерный тренажёр, RTsim, цифровой двойник, имитационное моделирование, система принятия решений, промышленная безопасность, искусственный интеллект, нефтепереработка

Abstract: The paper considers the problem of automated recognition of single emergencies in chemical and oil refining industries. Modern chemical and technological production facilities are maintained and managed by a small number of personnel, which increases the burden on each operator. To reduce the number of operator errors, their training is regularly conducted on simulators equipped with a set of both standard situations (routine start-up, shutdown, normal process management, switching from one mode to another) and emergency scenarios (column depressurization, pump failure, failure of the power supply system). Nevertheless, it is impossible to foresee all possible failures during operator training, and even a trained operator may not notice the first signs of an accident, and therefore it is necessary to create a decision support system that helps the operator to recognize failures of technological equipment in a timely manner. To recognize failures, it is proposed to use a neural network trained on an array of simulated accident data. An industrial simulator based on the RTsim platform was used to simulate typical accidents. The novelty of the research lies in the use of artificial intelligence methods to diagnose the property of the technological process according to the SCADA system and the use of data for training a neural network not from a real object (which will always be insufficient), but from a model that exactly corresponds to a specific technological site. The number of simulated scenarios used to train a neural network can be quite large, which reduces the proportion of erroneous system responses. The developed system confidently copes with the recognition of individual equipment failures. The results obtained can be used to help process operators and to improve emergency protection systems. The analysis of the time required by the system to recognize an emergency situation can be used to design new production facilities, modify the control and management system.

Keywords: industrial safety, decision-support system, simulation modeling, Digital Twin, RTsim, computer trainer, artificial intelligence, accident, failure, oil refining

Аннотация: В настоящей работе был выполнен расчет статической прочности лопасти БПЛА из композиционного материала. Композиционные материалы имеют преимущество над традиционными материалами (металлами и сплавами) в области авиации – выигрыш в весе, низкая чувствительность к повреждениям, высокая жесткость, высокие механические характеристики. При этом определение уязвимых мест в слоистой конструкции является сложной задачей и на практике решается с помощью разрушающего контроля. При моделировании были использованы композитные материалы, имеющиеся в библиотеке материалов ANSYS: Epoxy Carbon Woven (230 Gpa) Prepreg тканный углепластик в виде препрега – полуфабриката, пропитанной эпоксидной смолой углеткани с модулем Юнга Е=230 ГПа и Epoxy Carbon (230 Gpa) Prepreg однонаправленный углепластик-препрег, пропитанный эпоксидной смолой с модулем Юнга Е=230 ГПа. Комплексно исследовать слоистую конструкцию позволяют современные программные продукты, такие как, ANSYS WorkBench. Были исследованы несколько вариантов конструкций лопасти с разными наполнителями в качестве срединного материала. Был использован прямой и обратный критерий разрушения на основе теории Цая-Хилла. Влияние силы тяжести не учитывалось. Показано, что разработанная конструкция лопасти соответствует предъявляемым требованиям. В качестве срединного материала лопасти были выбраны материалы – древесина бальзы, сосны, осины и пенополиуретан. Древесина сосны и осины были выбраны по критерию их доступности и имеющие наименьшую плотность. В библиотеке материалов используемого программного комплекса ANSYS WorkBench имеются характеристики не на все из них, поэтому характеристики выбранных материалов (сосны и осины) были добавлены вручную. Для моделирования и расчетов в программе ANSYS WorkBench необходимы такие характеристики как плотность, модули упругости по осям, коэффициенты Пуассона, модули сдвига и пределы прочности при растяжении и сжатии.

Ключевые слова: композиционный материал, лопасть, статическая прочность, ANSYS WorkBench, напряжение, критерий разрушения, теории Цая-Хилла, углеткань, стеклопластик, срединные наполнители

Abstract: In this paper, the static strength of a UAV blade made of composite material was calculated. Composite materials have an advantage over traditional materials (metals and alloys) in the field of aviation – gain in weight, low sensitivity to damage, high rigidity, high mechanical characteristics. At the same time, the identification of vulnerabilities in a layered structure is a difficult task and in practice is solved with the help of destructive control. Composite materials available in the ANSYS materials library were used in the modeling: Epoxy Carbon Woven (230 Gpa) Prepreg woven carbon fiber in the form of a semi–finished prepreg impregnated with epoxy resin carbon fiber with Young's modulus E=230 GPa and Epoxy Carbon (230 Gpa) Prepreg is a unidirectional carbon fiber prepreg impregnated with epoxy resin with a Young's modulus E=230 GPa. Modern software products, such as ANSYS WorkBench, allow comprehensive investigation of the layered structure. Several variants of blade designs with different fillers as the median material were investigated. The forward and reverse destruction criteria based on the Tsai-Hill theory were used. The influence of gravity was not taken into account. It is shown that the developed blade design meets the requirements. Balsa wood, pine, aspen and polyurethane foam were chosen as the middle material of the blade. Pine and aspen wood were selected according to the criteria of their availability and having the lowest density. The materials library of the ANSYS WorkBench software package used does not have characteristics for all of them, so the characteristics of the selected materials (pines and aspens) were added manually. For modeling and calculations in the ANSYS WorkBench program, such characteristics as density, axial elastic modulus, Poisson's coefficients, shear modulus and tensile and compressive strength limits are required.

Keywords: middle fillers, fiberglass, carbon fabrics, Tsai-Hill theory, failure criterion, stress, ANSYS WorkBench, static strength, blade, composite material

Аннотация: Стохастические модели генерации пакетов – это модели, которые используются для генерации трафика в компьютерных сетях с определенными характеристиками. Эти модели могут быть использованы для симуляции сетевой активности и тестирования производительности сети. Стандартная передача данных в сети – это генерация пакетов с задержками, при котором пакеты отправляются через определенные промежутки времени. Для генерации пакетов с задержками могут использоваться различные стохастические модели, включая равномерное распределение, экспоненциальное распределение, распределение Эрланга. В данной работе была собрана экспериментальная установка и разработано клиент-серверное приложение для проведения исследования и анализа производительности канала передачи данных. Был предложен алгоритм, позволяющий восстанавливать моментные характеристики случайной величины интервала между пакетами для дальнейшего использования моделей массового обслуживания. Выполнен анализ законов распределения на производительность экспериментального образца сети и получены оценки эффективности использования канала и среднего времени генерации пакетов в сегментах сети, а также гистограммы задержек по законам распределения. Была создана экспериментальная установка, разработано клиент-серверное приложение для анализа производительности канала передачи данных. Предложен алгоритм восстановления моментных характеристик временных интервалов между пакетами. Проведен анализ законов распределения на производительность сети, получены оценки эффективности использования канала и среднего времени генерации пакетов в сегментах сети, также гистограммы задержек по законам распределения. Генерация пакетов с задержками по стохастическим законам распределения (равномерное, экспоненциальное, Эрланга) имеет большое значение при моделировании и анализе работы сетевых систем. Также генерация пакетов с задержками по вышеупомянутым законам распределения позволяет проводить тестирование и отладку сетевых приложений и устройств в условиях, близких к реальным. Это позволяет выявлять возможные проблемы и улучшать работу сетевых систем. В результате эксперимента был предложен алгоритм, позволяющий восстанавливать моментные характеристики случайной величины интервала между пакетами для дальнейшего использования моделей массового обслуживания. Также, выполнен анализ влияния законов распределения на производительность экспериментального образца сети и получены оценки эффективности использования канала и среднего времени генерации пакетов в сегментах сети, а также гистограммы задержек по законам распределения.

Ключевые слова: равномерное распределение, экспоненциальное распределение, распределение Эрланга, пакетная коммутация, задержки, клиент-серверное приложение, анализ трафика, передача данных, генерации пакетов, Стохастические модели

Abstract: Stochastic packet generation models are models that are used to generate traffic in computer networks with certain characteristics. These models can be used to simulate network activity and test network performance. Standard data transmission on the network is packet generation with delays, in which packets are sent at certain intervals. Various stochastic models can be used to generate delayed packets, including uniform distribution, exponential distribution, and Erlang distribution. In this work, an experimental setup was assembled and a client-server application was developed to conduct research and analyze the performance of the data transmission channel. An algorithm has been proposed that allows to restore the moment characteristics of a random value of the interval between packets for further use of queuing models. The analysis of the distribution laws on the performance of the experimental network sample was performed and estimates of the efficiency of channel use and the average packet generation time in network segments, as well as histograms of delays according to the distribution laws, were obtained. An experimental setup was created, and a client-server application was developed to analyze the performance of the data transmission channel. An algorithm for restoring the moment characteristics of the time intervals between packets is proposed. The analysis of the distribution laws on network performance was carried out, estimates of the efficiency of channel use and the average packet generation time in network segments were obtained, as well as histograms of delays according to the distribution laws. The generation of packets with delays according to stochastic distribution laws (uniform, exponential, Erlang) is of great importance in modeling and analyzing the operation of network systems. Also, the generation of packets with delays according to the above-mentioned distribution laws allows testing and debugging of network applications and devices in conditions close to real ones. This allows to identify possible problems and improve the operation of network systems. As a result of the experiment, an algorithm was proposed that allows to restore the moment characteristics of a random value of the interval between packets for further use of queuing models. Also, the analysis of the influence of distribution laws on the performance of the experimental network sample was performed and estimates of the efficiency of channel use and the average packet generation time in network segments, as well as histograms of delays according to distribution laws, were obtained.

Keywords: generating packages, data transmission, traffic analysis, client-server application, delays, packet switching, Erlang distribution, exponential distribution, uniform distribution, Stochastic models

Аннотация: Объектами данного исследования являются накопители данных различных типов и уровней сложности, а также принципы их работы. Они представляют собой сложные технические системы, включающие в себя множество компонентов и отличающиеся высокой степенью интеграции. Предмет исследования заключается в изучении основных характеристик жестких дисков и твердотельных накопителей. Важное значение имеет их структура, функциональные особенности, принципы работы и способы оптимизации. Целью исследования является определение наиболее эффективных методов оптимизации работы этих устройств. Это включает в себя такие аспекты, как управление памятью, балансировка нагрузки, управление энергопотреблением и другие. Результаты этого исследования могут быть использованы для повышения эффективности работы с данными, улучшения производительности систем хранения данных и создания новых технологий в этой области. В этом исследовании рассматривается производительность различных решений для хранения данных на дисках с помощью ряда тестов, направленных на понимание скорости и зависимости от внешних факторов. Основные выводы проведенного исследования отражают значимость комплексного использования подходов оптимизации для улучшения скорости чтения и записи данных. Оптимизация процессов чтения и записи данных является критически важной для современных высокопроизводительных вычислительных систем, а также для приложений, которые требуют быстрого доступа к большим объемам информации. Усовершенствованные методики, применяемые в ходе исследования, способствуют значительному повышению производительности накопителей данных. Они учитывают специфику работы различных типов устройств хранения данных, включая жесткие диски и твердотельные накопители, и предлагают подходы к оптимизации, которые учитывают их уникальные характеристики. В целом, результаты этого исследования предоставляют ценные взгляды на принципы оптимизации хранения данных, и они могут служить основой для разработки новых стратегий и решений в этой важной области информационных технологий. Это исследование представляет собой значимый вклад в научное понимание оптимизации процессов чтения и записи данных, и его выводы могут иметь долгосрочные последствия для развития технологий хранения данных.

Ключевые слова: Жесткие диски, Твердотельные накопители, Оптимизация, Производительность, Фрагментация, Чтение данных, Дефрагментация, Интерфейс, Буфер кэша, Файловая система

Abstract: The objects of this study are data storage devices of various types and levels of complexity, as well as the principles of their operation. They are complex technical systems that include many components and are characterized by a high degree of integration. The subject of the research is to study the main characteristics of hard drives and solid-state drives. Their structure, functional features, principles of operation and ways of optimization are important. The purpose of the study is to determine the most effective methods for optimizing the operation of these devices. This includes aspects such as memory management, load balancing, power management, and others. The results of this research can be used to improve data efficiency, improve the performance of data storage systems and create new technologies in this area. This study examines the performance of various disk storage solutions through a series of tests aimed at understanding speed and dependence on external factors. The main conclusions of the study reflect the importance of the integrated use of optimization approaches to improve the speed of reading and writing data. Optimizing the processes of reading and writing data is critically important for modern high-performance computing systems, as well as for applications that require quick access to large amounts of information. The improved techniques used in the course of the study contribute to a significant increase in the performance of data storage devices. They take into account the specifics of various types of storage devices, including hard drives and solid-state drives, and offer optimization approaches that take into account their unique characteristics. Overall, the results of this study provide valuable insights into the principles of optimizing data storage, and they can serve as a basis for developing new strategies and solutions in this important area of information technology. This study represents a significant contribution to the scientific understanding of optimizing data reading and writing processes, and its findings may have long-term implications for the development of data storage technologies.

Keywords: Cache Buffer, Interface, Defragmentation, Reading data, Fragmentation, Efficiency, Optimization, Solid state drives, Hard drives, The file system

Аннотация: На сегодняшний день мобильные устройства играют важную роль в повседневной жизни каждого человека, и одной из ключевых технологий, приводящих к значительным преимуществам для мобильных приложений, является машинное обучение. Оптимизация алгоритмов машинного обучения для мобильных устройств является актуальной и важной задачей, она направлена на разработку и применение методов, которые позволят эффективно использовать ограниченные вычислительные ресурсы мобильных устройств. В работе рассматриваются различные способы оптимизации алгоритмов распознания изображений на мобильных устройствах, такие как квантизация и сжатие моделей, оптимизация изначальных вычислений. Помимо способов оптимизации самой модели машинного обучения рассматриваются также различные библиотеки и инструменты для применения данной технологии на мобильных устройствах. Каждый из описанных способов имеет свои преимущества и недостатки, в связи с чем в итогах работы предлагается использовать не только комбинацию описанных вариантов, а также дополнительный способ – параллелизацию процессов обработки изображений. В статье рассмотрены примеры конкретных инструментов и фреймворков, доступных для оптимизации производительности машинного обучения на iOS, проведены собственные эксперименты для проверки эффективности различных методов оптимизации. А также приведен анализ полученных результатов и сравнение производительности алгоритмов. Практическая значимость данной статьи заключается в следующем: – Улучшение производительности алгоритмов машинного обучения на мобильных устройствах iOS приведет к более эффективному использованию вычислительных ресурсов и повышению производительности системы, что является весьма важным в контексте ограниченных вычислительных мощностей и энергетических ресурсов мобильных устройств. – Оптимизация производительности машинного обучения на iOS-платформе способствует развитию более быстрых и отзывчивых приложений, что также улучшит пользовательский опыт и позволит разработчикам создавать новые и инновационные функции и возможности. – Расширение применимости машинного обучения на мобильных устройствах iOS открывает новые возможности для разработки приложений в различных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, анализ данных и другие.

Ключевые слова: нейронная сеть, машинное обучение, мобильное устройство, iOS, распознавание изображений, оптимизация, ОС Apple, эффективность, производительность, параллелизация

Abstract: Today, mobile devices play an important role in everyone's daily life, and one of the key technologies leading to significant benefits for mobile applications is machine learning. Optimization of machine learning algorithms for mobile devices is an urgent and important task, it is aimed at developing and applying methods that will effectively use the limited computing resources of mobile devices. The paper discusses various ways to optimize image recognition algorithms on mobile devices, such as quantization and compression of models, optimization of initial calculations. In addition to ways to optimize the machine learning model itself, various libraries and tools for using this technology on mobile devices are also being considered. Each of the described methods has its advantages and disadvantages, and therefore, in the results of the work, it is proposed to use not only a combination of the described options, but also an additional method of parallelization of image processing processes. The article discusses examples of specific tools and frameworks available for optimizing machine learning performance on iOS, and conducted its own experiments to test the effectiveness of various optimization methods. An analysis of the results obtained and a comparison of the performance of the algorithms are also provided. The practical significance of this article is as follows: Improving the performance of machine learning algorithms on iOS mobile devices will lead to more efficient use of computing resources and increase system performance, which is very important in the context of limited computing power and energy resources of mobile devices. Optimization of machine learning performance on the iOS platform contributes to the development of faster and more responsive applications, which will also improve the user experience and allow developers to create new and innovative features and capabilities. Expanding the applicability of machine learning on iOS mobile devices opens up new opportunities for application development in various fields such as pattern recognition, natural language processing, data analysis, and others.

Keywords: parallelization, performance, efficiency, OS Apple, optimization, image recognition, iOS, machine learning, mobile device, neural network

Аннотация: Современное развитие компьютерных технологий и операционных систем сопровождается увеличением потребности в программном обеспечении, способном обеспечивать взаимодействие различных программ и приложений между собой, независимо от их исходной среды. В данном исследовании будет проведен сравнительный анализ двух таких программ – Wine и PortProton. Wine – это программа, способная запустить большинство приложений, разработанных для Windows, на Unix-подобных системах. Это слой совместимости, позволяющий работать с Windows приложениями. Вместе с тем, существует и отечественный вариант – PortProton, который также предлагает запуск приложений Windows. Это исследование призвано сравнить эти две программы, проанализировать их особенности, преимущества и недостатки, а также определить, какая из них является наиболее удобной и функциональной для конечного пользователя в контексте эмуляции Windows приложений. Методология исследования предполагает сравнительный анализ платформ Wine и PortProton через тестирование бенчмарков и проверку работоспособности Windows приложений на Linux. Бенчмарк-тестирование включает оценку производительности, стабильности и скорости работы приложений Windows на каждой платформе. В виду отсутствия научных источников на тему сравнения Wine и PortProton в контексте эмуляции Windows-приложений, данное исследование имеет уникальный характер. Из данного исследования, был сделан вывод, что Wine и PortProton успешно справляются с эмуляцией Windows-приложений, показывая в некоторых моментах наилучшую производительность ввиду оптимизации операционной системы Linux. PortProton лучше всего справляется с задачей эмуляции программ ввиду стабильной работы и удобства использования. Wine, несмотря на незначительное опережение в контексте производительности и возможность запуска нескольких программ одновременно, показал наихудшую эффективность ввиду некорректной работы некоторых программ и отсутствия интуитивно понятного графического интерфейса. Исходя из вышеописанных выводов рекомендуется PortProton для большинства пользователей.

Ключевые слова: Эмуляция, Перекрестные платформы, Wine, Portproton, Совместимость приложений, Производительность, Технические характеристики, Windows, Linux, Unix

Abstract: The modern development of computer technologies and operating systems is accompanied by an increase in the need for software capable of ensuring the interaction of various programs and applications with each other, regardless of their source environment. In this study, a comparative analysis of two such programs will be conducted – Wine and PortProton. Wine is a program capable of running most applications developed for Windows on Unix-like systems. This is a compatibility layer that allows you to work with Windows applications. There is also a domestic version – PortProton, that offers the launch of Windows applications. This study aims to compare these two programs, analyze their features, advantages and disadvantages, determine which of them is the most convenient and functional for the end user in the context of Windows application emulation. The research methodology involves a comparative analysis of the Wine and PortProton platforms through benchmark testing and checking the performance of Windows applications on Linux. Benchmark testing includes evaluating the performance, stability, and speed of Windows applications on each platform. Due to the lack of scientific sources on the topic of comparing Wine and PortProton in the context of Windows application emulation, this study has a unique character. In conclusion Wine and PortProton successfully cope with the emulation of Windows applications, showing in some moments the best performance due to the optimization of the Linux operating system. PortProton copes best with the task of emulating programs due to stable operation and ease of use. Wine, despite a slight advance in the context of performance and the ability to run several programs at the same time, showed the worst efficiency due to the incorrect operation of some programs and the lack of an intuitive graphical interface. Based on the above conclusions, PortProton can be recommended for most users.

Keywords: Unix, Linux, Technical specifications, Windows, Performance, Wine, Portproton, Application compatibility, Emulation, cross platforms

Аннотация: Предметом исследования является процесс обратного инжиниринга (обратной разработки) программ с целью получения их исходного кода на языках низкого или высокого уровня для процессоров с архитектурой x86, программный интерфейс которых разрабатывается компаниями Intel и AMD. Объектом исследования являются технические спецификации команд, представленные непосредственно в документации, выпускаемой этими компаниями. Исследована интенсивность обновления документации на процессоры и обоснована необходимость разработки технологических подходов, направленных на автоматизированное построение дизассемблера с учетом регулярно выпускаемых и частых обновлений программного интерфейса процессоров. В статье представлен способ обработки документации с целью получения обобщенной, формализованной и единообразной спецификации команд процессоров для дальнейшей автоматизированной трансляции ее в программный код дизассемблера. Исследована документация производителей процессоров семейства x86 непосредственно в виде, публикуемом Intel и AMD. На основе встроенных средств автоматизации Microsoft Office написан ряд программ верификации текстов и генерирования выходной спецификации команд процессоров. В статье представлены два основных результата: первый – это разбор различных вариантов описания команд, представленных в документации Intel и AMD, и лаконичное сведение этих описаний к однообразной форме представления; второй – комплексный синтаксический анализ нотаций описания машинного кода и формы представления каждой команды на языке ассемблера. С учетом с некоторых дополнительных деталей описания команд (например, допустимого режима работы процессора при исполнении команды), это позволило создавать обобщенное описание команды для трансляции описания в код дизассемблера. К числу результатов исследования можно отнести выявление ряда ошибок в как текстах документации, так и в работе существующих промышленных дизассемблеров, построенных, как показывает анализ их реализации, с применением кодирования вручную. Выявление таких ошибок в существующем инструментарии обратного инжиниринга является косвенным результатом авторского исследования.

Ключевые слова: дизассемблер, реинжиниринг программ, ассемблер, микропроцессоры, спецификация команд, синтаксис машинного кода, синтаксис ассемблера, документация x86 Intel, документация x86 AMD, режим работы процессора

Abstract: The subject of the study is the process of reverse engineering of programs in order to obtain their source code in low- or high-level languages for processors with x86 architecture, the software interface of which is developed by Intel and AMD. The object of the study is the technical specifications in the documentation produced by these companies. The intensity of updating documentation for processors is investigated and the need to develop technological approaches aimed at automated disassembler construction, taking into account regularly released and frequent updates of the processor software interface, is justified. The article presents a method for processing documentation in order to obtain a generalized, formalized and uniform specification of processor commands for further automated translation into the disassembler program code. The article presents two main results: the first is an analysis of the various options for describing commands presented in the Intel and AMD documentation, and a concise reduction of these descriptions to a monotonous form of representation; the second is a comprehensive syntactic analysis of machine code description notations and the form of representation of each command in assembly language. This, taking into account some additional details of the description of the commands, for example, the permissible operating mode of the processor when executing the command, made it possible to create a generalized description of the command for translating the description into the disassembler code. The results of the study include the identification of a number of errors in both the documentation texts and in the operation of existing industrial disassemblers, built, as shown by the analysis of their implementation, using manual coding. The identification of such errors in the existing reverse engineering tools is an indirect result of the author's research.

Keywords: CPU mode, x86 AMD documentation, x86 Intel documentation, assembler, microprocessor, assembler syntax, machine code syntax, command specification, software reengineering, disassembler