Multi-agent technology of searching for digital radio-accelerated devices based on clustering by a bee colony method

Authors

  • Віталій Анатолійович Савченко State University of Telecommunications
  • Валерія Віталіївна Савченко National Technical University KPI
  • Олександр Йосипович Мацько National Defense University of Ukraine named after Ivan Chernyakhovsky
  • Ярослав Олександрович Кізяк National Defense University of Ukraine named after Ivan Chernyakhovsky
  • Олександр Анатолійович Лаптєв State University of Telecommunications
  • Сергій Володимирович Лазаренко National Aviation University

DOI:

https://doi.org/10.18372/2410-7840.21.13955

Keywords:

information protection, information retrieval device, swarm intelligence, multi-agent system, clustering

Abstract

The article explores the capabilities of multi-position technology for searching of secret information retrieval devices based on bee colony clustering method. It has been found that the detection of such surveillance systems is becoming more and more difficult as their methods and modes of operation are also complicated. Possibilities of modern searching systems for the technical means of secret information retrieval are analyzed. It is shown that the existing means of detecting the hidden radiation over background of legal signals are ineffective and requires the introduction of intelligent methods of recognition. Considering the distributed nature of the problem, it is proposed to perform scanning through the involvement of several complexes, forming a physically multiagent environment in which the individual complexes will act as agents for the collection and processing of information. The bee colony method has been improved based on the use of a multiagent approach with direct agent-to-agent communication, which does not require a priori knowledge of the number of clusters and takes into account the specific features of secret information retrieval devices. An advanced clustering algorithm that can be implemented in a multiagent environment is proposed. The advanced method ensures that the best solution is matched by direct communication between agents, application of a natural selection procedure and an iterative procedure for searching the area by the agent. Experimental research was conducted by searching secret information retrieval devices in a room located in a multi-storey office building. A multiposition scanning complex was constructed from 3 Delta 4G complexes (each with 2 omnidirectional antennas) under common control. Field studies confirmed the increase of the clustering reliability by 6 ... 12% in comparison with the classical k-means method.

Author Biographies

Віталій Анатолійович Савченко, State University of Telecommunications

Doctor of Science, Professor, Chief of Technical Cybersecurity Department of the State University of Telecommunications

Валерія Віталіївна Савченко, National Technical University KPI

Masters Student of the National Technical University KPI

Олександр Йосипович Мацько, National Defense University of Ukraine named after Ivan Chernyakhovsky

Ph.D, Professor, Head of Operational Support and Logistics Institute of the National Defense University of Ukraine named after Ivan Chernyakhovsky

Ярослав Олександрович Кізяк, National Defense University of Ukraine named after Ivan Chernyakhovsky

Ph.D., Chief of Research Laboratory of Operational Support and Logistics Institute of the National Defense University of Ukraine named after Ivan Chernyakhovsky

Олександр Анатолійович Лаптєв, State University of Telecommunications

Ph.D, Senior Scientist, Associate Professor of the Department of Information and Cybernetic Protection Systems at SUT

Сергій Володимирович Лазаренко, National Aviation University

Doctor of Science, associate professor, Head of Information Security Department National Aviation University

References

А. Яковлєв, О. Лис, "Спеціальні технічні засоби негласного збору інформації", Наукові праці Чорноморського державного університету імені Петра Могили комплексу "Києво-Могилянська академія". Сер.: Комп’ютерні

технології, Т. 229, Вип. 217, С. 39-43, 2013.

А. Кривцун, А. Захаров, Использование новых возможностей комплекса радиомониторинга и цифрового анализа сигналов «Кассандра-М» для обнаружения современных специальных технических средств с передачей информации по

радиоканалу. [Электронный ресурс]. Режим доступа:

http://www.inspectorsoft.ru/article.php?id=388.

Цифровой пеленгатор "Rohde & Schwarz DDF0xE".

Техника для спец служб, бюро научно-технической

информации, основано в 1999 году. [Электронный

ресурс]. Режим доступа: http://www.bnti.ru/des.

asp?itm=4446&tbl =04.01.01.01.01.

Поисковій комплекс Delta X [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.das-ua.com/documents/catalog/search-appliances/search-complexes/

devices/Delta-X100-4/index.php.

T. Pang-Ning, M. Steinbach, K. Vipin, "Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms. Chapter 7", Introduction to Data Mining. Addison-Wesley, 2005.

ISBN 0-321-32136-7.

В. Голембо, О. Муляревич, "Модифікація методу

мурашиної колонії для розв’язання задачі комівояжера колективом автономних агентів", Вісник Національного університету “Львівська політехнікаˮ, № 717:

Комп’ютерні системи та мережі, С. 24-30, 2011.

І. Хижняк, О. Маковейчук, Р. Худов, В. Подліпаєв,

Г. Горбань, Г. Худов, "Метод ройового інтелекту

(штучної бджолиної колонії (ABC)) тематичного

сегментування оптико-електронного зображення",

Системи управління, навігації та зв'язку, випуск 2(48),

С. 91-96, 2018.

E. Mastrocinque, B. Yuce, A. Lambiase; M. Packianather, "Multi-Objective Optimisation for Supply

Chain Network Using the Bees Algorithm", Int. J. Eng.

Bus. Manage, № 5, pp. 1-11, 2013.

S. Kumar, V. Kumar Sharma, R. Kumari, "Randomized Memetic Artificial Bee Colony Algorithm", International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS), Vol. 3, Iss. 1, pp. 52-62, 2014.

А. Олейник, С. Субботин, "Мультиагентная кластеризация с прямой связью между агентами", Адаптивні системи автоматичного управління, № 13(33),

С. 118-128, 2008.

Published

2019-09-27

Issue

Section

Articles