Аннотация: Предмет исследования – методика разбиения дизассемблированного кода на логические блоки в автоматическом режиме, поиск уязвимостей программного обеспечения без использования исходного кода (с использованием бинарного файла либо его эквивалента, полученного реверс-инжинирингом).
Объектом исследования являются существующие анализаторы кода и особенности их функционала.
Целью исследования является рассмотреть возможность разбиения дизассемблированного кода на логические блоки в автоматическом режиме и некоторые связанные с этим возможные сложности.
Постановка проблемы. Сложность анализа больших программных продуктов на уровне машинного кода обуславливает необходимость автоматизации данного процесса. Методология исследования основана на сочетании теоретического и эмпирического подходов с применением методов статического и динамического анализа, сравнения, обобщения, алгоритмизации, моделировании, синтеза. Ключевые выводы. Разбиение кода на блоки путем последовательного в режиме «строчка за строчкой» анализа машинного кода в некоторых случаях может привести к неверной интерпретации. Кроме того, анализ кода согласно выводам функций так же не гарантирует правильности определения границ функций. Однако в целом матричный метод может быть применен для анализа зависимостей функций по выделенным таким образом блокам кода.
Научная новизна связана с определением автором перспективных векторов исследования программного кода на уязвимости, обоснованием подхода (построение матрицы переходов из целочисленных значений), который может являться начальной стадией подготовки к автоматизированному анализу дизассемблированного кода.

Ключевые слова: Информационная безопасность, Уязвимости, Анализ кода, Дизассемблирование, Компилятор FASM, Утилита IDA Pro, Матрица смежности, Матричный метод, Блоки кода, Алгоритм построения матрицы

Abstract: The subject of the research is the method of splitting a disassembled code into logical blocks in automatic mode, searching for software vulnerabilities without using source code (using a binary file or its equivalent, obtained by reverse engineering).The object of the research is the existing code analyzers and features of their functionality.The aim of the study is to consider the possibility of splitting a disassembled code into logical blocks in automatic mode and some of the possible difficulties associated with this.Formulation of the problem. The complexity of analyzing large software products at the level of machine code necessitates the automation of this process. The research methodology is based on a combination of theoretical and empirical approaches using the methods of static and dynamic analysis, comparison, generalization, algorithmization, modeling, synthesis. Key findings. Splitting the code into blocks by sequential in line-by-line analysis of machine code in some cases can lead to misinterpretation. In addition, the analysis of the code according to the conclusions of the functions also does not guarantee the correctness of the determination of the boundaries of the functions. However, in general, the matrix method can be applied to analyze the dependencies of functions on the blocks of code thus selected.The scientific novelty is connected with the determination of promising vectors for the study of software code for vulnerability, the rationale for the approach (building the transition matrix from integer values), which may be the initial stage of preparation for the automated analysis of the disassembled code.

Keywords: Matrix method, Adjacency matrix, IDA Pro utility, FASM compiler, Disassembling, Code analyses, Vulnerabilities, Information security, Code blocks, Matrix building algorithm

Аннотация: Предметом исследования является реализации систем управления беспилотными летательными аппаратами. В качестве их решения предложен метод обучения и тестирования данных систем путем погружения всей системы и её отдельных компонентов в максимально приближенную к реальным условиям виртуальную реальность. Рассмотрены преимущества и сложности реализации в отношении каждого из задействованных модулей системы. Для каждой из сложностей предложены варианты решения. Выявлены наиболее удачные области применения, а также выделяется возможность применения данного метода к наземным и надводным транспортным средствам. В рамках данной работы исследованы имеющиеся системы управления летательными аппаратами и использование виртуальной реальности в рамках обучения их отдельных частей а также предложен вариант расширения применения подобных методов на всю систему управления с анализом достоинств и недостатков подобного подхода. Новизна данной статьи заключается в обучении систем управления беспилотными летательными аппаратами путем её погружения в виртуальную реальность. Полнота и гибкость подобной обучающей системы способны с одной стороны подстраиваться под любую конфигурацию оборудования, с другой обеспечить максимально качественное обучение. Наиболее важным аспектом является обеспечение возможности использования большей доли обучаемых алгоритмов, чем это возможно в других случаях. Кроме того данный подход кране полезен в рамках видеонавигации в связи с возможностью лучшей реализации компьютерного зрения. В рамках статьи показана актуальность исследования и эффективность применения данного метода в рамках систем управления летательными аппаратами и предложено его применение к другим транспортным средствам.

Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, виртуальная реальность, система управления, навигация, компьютерное зрение, обучаемые алгоритмы, нейронные сети, глубокое обучение, дрон, видеонавигация

Abstract: The subject of study is the implementation of control systems for unmanned aerial vehicles. As their solution, a method of teaching and testing of these systems by immersing the entire system and its individual components into a virtual reality as close as possible to real conditions is proposed. The advantages and difficulties of implementation in relation to each of the system modules involved are considered. For each of the difficulties the authors propose solutions. The most successful scopes of application are revealed, and also possibility of application of the given method to land and surface vehicles is allocated. In the framework of this work, the existing aircraft control systems and the use of virtual reality within the framework of training their individual parts are investigated and the option of extending the use of such methods to the entire control system with an analysis of the advantages and disadvantages of this approach is proposed. The novelty of this article lies in the training of control systems for unmanned aerial vehicles by immersing it in virtual reality. The completeness and flexibility of such a training system is able, on the one hand, to adapt to any equipment configuration, on the other hand, to provide the highest quality training. The most important aspect is ensuring that you can use a larger proportion of the learning algorithms than is possible in other cases. In addition, this approach to the crane is useful in the framework of video navigation in connection with the possibility of better implementation of computer vision. The article shows the relevance of the research and the effectiveness of this method in the framework of aircraft control systems and proposed its application to other vehicles.

Keywords: learning algorithms, computer vision, navigation, control system, virtual reality, unmanned aerial vehicle (UAV), neural networks, deep learning, drone, videonavigation