Научные разработки СПбГУТ

Программа обеспечивает двухфазный анализ сетевого трафика в формате NSL-KDD, обучение на нормальном трафике и последующее обнаружение аномалий в режиме реального времени с визуализацией процессов через веб-интерфейс.

Средняя абсолютная ошибка правильного определения местоположения при использовании предлагаемого метода находится в диапазоне от 0,109 до 0,153.

Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2026666177 от 29 мая 2026 года. 

• Тип: Программа для ЭВМ (IBM-совместимый ПК).
• Язык: Python 3.10+.
• ОС: Windows 10 и выше / Linux Ubuntu 20.04+.
• Объем: 136 Кбайт.
• Архитектура: Веб-интерфейс (FastAPI, WebSocket).

Проект направлен на создание инновационной умной одежды с интегрированными гибкими антеннами для обеспечения непрерывного мониторинга биометрических параметров пользователя, точного позиционирования с помощью системы ГЛОНАСС и стабильной передачи данных в экстремальных условиях Арктики и северных регионов России.

Содержит куртку с интегрированными датчиками и гибкими антеннами, манекен, микроконтроллер.

• Дальность стабильной связи:
  В условиях прямой видимости: до 15–20 км.
  С использованием ретрансляторов по протоколу APRS: до 50–100 км и более.
• Потребляемая мощность: не более 0,3 Вт.
• Масса: не более 3 кг.
• Диапазон рабочих температур: от –60°С до +20°С.
• Срок службы: не менее 5 лет.
• Средняя наработка на отказ: 15 000 часов.

Система обеспечивает автономную связь на частоте 868 МГц (SX1262) с дальностью до 8 км, маршрутизацию пакетов через промежуточные узлы и синхронизацию данных без централизованной инфраструктуры.

Распределённая база данных на основе SQLite с несколькими типами репликации позволяет каждому узлу работать независимо, а модульная архитектура — строить на платформе прикладные системы: от акустического обнаружения БПЛА до экологического мониторинга.

Аппаратная часть (узел сети):

Хост: Orange Pi Zero 3 (ARM Cortex-A53, Linux).
Радиомодем: DX-LR30-900M22SP (STM32F103 + SX1262).
Частота: 866–868 МГц, мощность +22 дБм, дальность до 8 км.
Микрофонный массив (опц.): 4× INMP441 MEMS I2S.

Прошивка радиомодема:

Язык: Rust (no_std).
Фреймворк: Embassy-rs (async/await)Целевая платформа: ARM Cortex-M3 (thumbv7m-none-eabi).
Flash: 24.5 КБ.
RAM: 10.8 КБ.

Хост-приложение:
Язык: Rust.
ОС: Linux (Armbian / Debian).
Используемые технологии: Tokio, Axum, SQLite, WebSocket.
Веб-интерфейс: HTML/JS.
Размер бинарника: 3.1 МБ.

По индивидуальному заказу директора ЦМС им. А. С. Попова выполнен проект по созданию виртуальной комнаты А. С. Попова для привлечения посетителей музея.

Экспонат представляет собой мобильное приложение, созданное на платформе Android с использованием фреймворка AR Foundation в среде Unity.

Приложение может использоваться в образовательных проектах, актуально для музейной и выставочной деятельности — в качестве виртуального дополнения к экспозиции или для демонстрации недоступных артефактов.

Вся работа проводилась на базе документации AR Foundation и официальных примеров Unity.

Разрабатываемая система представляет собой приложение для организации и анализа фотоколлекций. Она позволяет автоматически группировать изображения по содержанию, выполнять поиск изображений по текстовым запросам и наглядно отображать структуру коллекции с помощью диаграммы рассеяния, упрощая навигацию и поиск нужных фотографий. 

• Тип: Программа для ЭВМ (IBM-совместимый ПК).
• Язык: C++, C#.
• ОС: Windows 10 и выше / Linux Ubuntu 20.04+.
• Объем: 15.1 Мбайт.
• Архитектура: Десктопное приложение с модульной архитектурой (C++ core + C# Avalonia UI, взаимодействие с использованием P/Invoke).

Предлагаемое решение объединяет функции управления задачами обучения, оркестрации федеративных раундов, хранения артефактов модели и фиксации результатов выполнения.

Цель проекта заключается в создании архитектурной основы для безопасного и управляемого обучения моделей на распределенных конфиденциальных данных.

• Система представляет собой распределенный FL-стек на Java 21 (Spring Boot 3) и Python 3.11, разворачиваемый на Linux.
• Центральный сервер, UI на React и Orchestrator на aiokafka координируют Python-клиентов (Flower, PyTorch) через Kafka, MinIO и PostgreSQL.
• Безопасность обеспечивается Keycloak (OAuth2/OIDC).

Навигация с помощью средств компьютерного зрения, реализуемого бортовыми оптическими и вычислительными устройствами. Машинное зрение, реализуемое бортовыми вычислительными устройствами, обеспечивает автономность транспортных средств (ТС) при отсутствии или неустойчивом канале связи с системой спутниковой навигации.

• Тип интерфейса – консольный запуск Python-скрипта.
• Платформа – кроссплатформенная программная реализация.
• Операционная система – Windows, Linux или macOS.
• Аппаратные архитектуры – x86, x86_64, ARM, ARM64, включая одноплатные компьютеры типа Raspberry Pi и Jetson. Используемое ПО – среда Python с библиотеками для загрузки и обработки изображений (NumPy, OpenCV).
• Входные данные – текущее изображение с камеры БПЛА и эталонное изображение местности, сохранённое в памяти системы.
• Выходные данные – координаты найденного участка местности и значение невязки (энергии связи).

Моделирование процессов интеллектуальных транспортных систем на базе Vehicle-to-Everything (V2X).

Моделирование V2X взаимодействий:

• Прием/Передача сообщений свободного формата (могут быть модифицированы для соответствия индустриальным стандартам).
• Интеграция карты OSM (графовая карта локаций).
• Расчет затухания сигнала (по умолчанию при помощи моделей 3GPP, но могут быть модифицированы).
• Размещение объектов придорожной инфраструктуры (RSU, ES/MEC).
• Динамическая перестройка маршрута, движение транспорта.
• Использование мобильных RSU (mRSU).
• Расчет/Визуализация нагрузки на сеть RSU с последующей возможностью её балансировки.
• Кластеризация RSU.
• Кэширование информации (на OBU, RSU, mRSU и ES/MEC).
• Расчет потерь в моделируемой системе.

Назначение

• Радиоизмерения и вывод энергетических параметров (уровни сигналов, отношение сигнал/шум), частотных каналов восходящей и нисходящей линий, идентификаторов обслуживающей базовой станции (БС).
• Вывод параметров обнаруженных БС-соседей.
• Запись результатов измерений в лог-файл.
• Визуализация лог-файлов с результатами измерений в виде тепловой карты покрытия.
• Просмотр результатов измерений в каждой точке маршрута.
• Фильтрация результатов измерений по стандарту связи, обслуживающему оператору, периоду проведения измерений.

Предлагаемый подход использует события журнала eve.json в качестве источника сетевых событий и реализует гибридную схему оценки риска, объединяющую результаты сигнатурного обнаружения, модели выявления аномалий и модели классификации атак.

Разработанная система позволяет не только выявлять события, соответствующие известным сигнатурам, но и обнаруживать подозрительные отклонения в сетевом поведении, что повышает информативность мониторинга и снижает нагрузку на аналитика.

• Тип: Программа для ЭВМ (IBM-совместимый ПК).
• Язык: Python 3.10+.
• ОС: Linux Ubuntu 20.04+.
• Объем: 6 Гбайт.
• Архитектура: Веб-интерфейс (FastAPI, WebSocket).

Генератор аксиом представляет собой Windows-приложение, автоматизирующее поиск пропозициональных формул, позволяющих идентифицировать те или иные логические операции. Поддерживаются унарные и бинарные операции.

Программа имеет несколько режимов работы:

1) проверка формул, набранных вручную,

2) автоматический поиск формул по критериям.

Программа может быть предложена исследовательским лабораториям, выполняющим фундаментальные исследования в области пропозициональной логики.

• Тип ЭВМ: IBM – совместимый ПК.
• Язык: C#.
• Вид и версия операционной системы: Windows XP и выше.
• Объем программы в машиночитаемой форме в единицах, кратных числу байт: 176 640 байт.

Двухполосный всенаправленный источник звука, выполненный на базе отечественных головок громкоговорителей, предназначен для проведения измерений акустических параметров помещений в соответствии с ГОСТ Р ИСО 3382-1—2013 и ГОСТ Р 54579-2011 (ИСО 18233:2006).

• Чувствительность: 90 дБ/Вт/м.
• Эффективно воспроизводимый диапазон частот, Гц: 33–11360 Гц.
• Неравномерность частотной характеристики: 10 дБ.