ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В работе обсуждаются модели и методы реализации криптографических алгоритмов доказательства с нулевым разглашением и рассматриваются различные формы этих алгоритмов, такие как zk-SNARK и zk-STARK. Применение реализации данных алгоритмов обсуждается в рамках построения системы цифровой (суверенной) личности. Также в работе подробно разбирается технология zk-STARK, приводятся последовательные шаги и математические абстракции, которые могут реализовать подобный алгоритм и применить его в конструируемом решении. Реализация алгоритма приводится на примере формулировки гипотезы Коллатца, рассматривается построение запроса, формирование ограничений запроса (constraints), описывается пример формирования полинома с высокой степенью и последующего применения технологии FRI (Fast Reed-Solomon Interactive Oracle Proofs of Proximity). В работе также разбирается механизм работы со степенями полинома, позволяющий снизить степень и упростить работу алгоритма. Предложен новый метод, позволяющий повысить безопасность систем, использующих распределенный реестр данных (блокчейн): в работе рассматривается разработанный прототип, использующий технологию zk-STARK, которая избавляется от доверенной установки (потенциальной уязвимости zk-SNARK) и реализует алгоритм, устойчивый к атакам, с использованием квантовых компьютеров. Применение алгоритма рассматривается на прототипе блокчейна, который позволяет выпускать новые транзакции с поддержкой описанного метода. В работе приведены метрики прототипа, измерение количества транзакций в секунду, а также времени отклика узла блокчейна и потребляемой одним узлом оперативной памяти.

Многоагентные системы относятся к технологиям искусственного интеллекта, а агент-ориентированный подход позиционируется как универсальное решение, которое способно конкурировать с другими технологиями в широком классе приложений. В данной статье рассматриваются традиционные и современные варианты формализации и интерпретации понятия агента в многоагентных системах, представлен обзор постановок задач, которые решаются при разработке таких систем для формирования признаков и свойств различных типов агентов.

Агент-ориентированные технологии позволяют выполнять сложные вычисления, решать многоуровневые задачи, осуществлять комплексное управление, имитировать реальные процессы, поэтому они имеют большое прикладное и практическое значение. Во второй части обзорного исследования рассматриваются различные подходы к моделированию многоагентных систем, современные направления их проектирования, приведены примеры инструментов разработки. Большое внимание уделено существующим приложениям многоагентных систем. Недостатком классического подхода к моделированию являются «жесткие» модели и заранее заданные протоколы коммуникации агентов, что не позволяет в полной мере реализовать такие свойства агентных систем, как самоорганизация, адаптация, способность к обучению и самообучению. Эволюционный подход базируется на организации вычислений на основе взаимодействий, при этом возникающие структуры требуют дополнительного анализа. Процесс разработки агентных приложений требует решения следующих основных задач: анализ предметной области и ее формализация; выбор модели многоагентной системы и формирование ее архитектуры; выбор модели агента, спецификация его свойств и поведения; формирование схем взаимодействия агентов, а также агентов и пользователей.