Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online || kadastrmap.com
Официальная и полноценная рабочая справочная информация по объектам недвижимости в режиме online позволяет узнать необходимые сведения относительно интересующего вас кадастрового участка. Задавая определённые параметры, вы можете раскрыть подробную информацию о недвижимости, узнать основные и правоустанавливающие данные по объекту. Информационная справка позволяет узнать обширные сведения по объекту права, а также оформить запрос на справку об объекте недвижимости, где можно узнать расширенные сведения по недвижимому имуществу.
Ознакомиться со справками по недвижимости и оформить справку об объекте недвижимости, а также посмотреть образцы документов тут.
Структура справочной информации по объектам недвижимости
Наш сервис кадастровой карты является публичным ресурсом, где любой из Вас может получить требуемые сведения по объекту права. На большинство кадастровых вопросов у нас подготовлены развёрнутые ответы в одной из статей или в разделе Помощь. В рабочее время вы можете задать свой вопрос онлайн специалисту через чат. Получить информацию по конкретному объекту недвижимости можно воспользовавшись нашей интерактивной картой. Справочный блок позволяет получить полные характеристики большинства объектов недвижимости России.
Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online
Какие данные необходимо указывать для получения сведений online
Перед тем, как воспользоваться online справкой, нужно указать следующее:
- Кадастровый номер субъекта — номер, присвоенный официальным органом Роскадастром.
- Адрес недвижимости. Здесь указываются все параметры, а именно: регион России (край, область, республика, автономные округа или область, город федерального подчинения). Районные территориальные единицы (район, город, посёлок). Далее указываем тип населённого пункта (деревня, аул, посёлок, хутор, село и т.д.). Название населённого пункта. Тип улицы (переулок, улица, проезд, проспект, бульвар и т.д.) Название улицы. Дом, квартира, корпус, строение.
После обработки параметров, сервис выдает вам подходящий вариант выбранного вами объекта права. Далее вы можете нажать на кнопку «Посмотреть полные характеристики» и ознакомиться с первичной информацией об объекте.
Что доступно для просмотра
В публичном доступе справка открывает только те сведения, которые можно предоставить любому пользователю интернета, в частности:
- Дата постановки на учет недвижимости.
- Номер объекта.
- Площадь, единица измерения.
- Адрес, где фактически расположен объект.
- Тип объекта, ОКС или земельный участок.
- Статус объекта.
- Наименование и код назначения.
- Дата последнего обновления информации в базе данных.
При необходимости вы можете рассмотреть местоположение объекта имущественного права на публичной кадастровой карте.
Получить информацию о кадастровой стоимости объекта недвижимости можно на сайте Росреестра
Филиал Федеральной кадастровой палаты Росреестра по Челябинской области информирует жителей региона о способах получения сведений о кадастровой стоимости объектов недвижимости.
Сведения о кадастровой стоимости объектов недвижимости содержатся в Едином государственном реестре недвижимости (ЕГРН). Эти данные можно получить в виде выписки из ЕГРН о кадастровой стоимости объекта недвижимости. Указанная выписка содержит сведения о кадастровой стоимости объекта недвижимости (в том числе на определенную дату), дату утверждения кадастровой стоимости, дату, по состоянию на которую определена кадастровая стоимость, реквизиты акта об утверждении кадастровой стоимости, дату внесения сведений о кадастровой стоимости в ЕГРН и дату начала применения кадастровой стоимости.
Для получения сведений о кадастровой стоимости объектов недвижимости необходимо обратиться в Кадастровую палату по Челябинской области или многофункциональные центры предоставления государственных и муниципальных услуг «Мои документы» (МФЦ).
Получить информацию о кадастровой стоимости объекта недвижимости можно также на сайте Росреестра (rosreestr.ru), используя различные сервисы.
1) Для того, чтобы заказать выписку из ЕГРН о кадастровой стоимости объекта недвижимости, необходимо перейти в раздел «Физическим лицам» или «Юридическим лицам». Выбрать сервис «Получить выписку из ЕГРН о кадастровой стоимости объекта недвижимости» (https://rosreestr.ru/wps/portal/p/cc_present/EGRN_2) заполнить форму и сформировать запрос.
2) Сервис «Публичная кадастровая карта» содержит сведения о кадастровой стоимости объекта недвижимости (http://pkk5.rosreestr.ru). Запрашиваемый объект недвижимости можно найти по кадастровому номеру, а также используя параметры расширенного поиска. По каждому объекту недвижимости, данные о котором содержит сервис, можно узнать общую информацию, в том числе площадь, разрешенное использование, кадастровую стоимость и другие характеристики объекта. Информация сервиса является справочной.
3) Для получения справочной информации по объекту недвижимости в режиме online, можно воспользоваться сервисом в разделе «Электронные услуги и сервисы» — «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме on-line» (https://rosreestr.ru/wps/portal/online_request). Поиск объектов недвижимости осуществляется по кадастровому номеру, условному номеру или адресу объекта недвижимости. В справочной информации об объекте недвижимости содержатся, в том числе, сведения о кадастровой стоимости.
4) С помощью сервиса «Получение сведений из фонда данных государственной кадастровой оценки» можно ознакомиться с результатами государственной кадастровой оценки, которую проводят органы власти субъектов Российской Федерации или органы местного самоуправления.
Для этого надо зайти в раздел «Физическим лицам» или «Юридическим лицам», выбрать «Получить сведения из фонда данных государственной кадастровой оценки» (https://rosreestr.ru/site/fiz/poluchit-svedeniya-kadastrovoy-otsenki/). Для получения сведений об объекте недвижимости достаточно ввести кадастровый номер интересующего объекта в поле поиска и нажать на кнопку «Найти». Откроется ссылка на вкладку с информацией о запрашиваемом объекте недвижимости или запись об отсутствии таких данных (в случае их отсутствия в фонде данных государственной кадастровой оценки). В данном разделе можно скачать отчет об определении кадастровой стоимости, в котором содержатся сведения об интересующем объекте недвижимости. Информация сервиса предоставляется бесплатно в режиме реального времени.
Оперативно узнать о кадастровой стоимости недвижимости можно онлайн
ФГБУ «ФКП Росреестра» по Санкт-Петербургу информирует о том, что собственники недвижимости могут оперативно узнать кадастровую стоимость принадлежащих им объектов недвижимости. Кадастровую стоимость можно узнать на официальном сайте Росреестра rosreestr.ru
— С помощью сервиса «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online»
Чтобы получить справочную информацию по объекту недвижимости в режиме online, на официальном сайте Росреестра rosreestr.ru можно использовать специальный сервис в разделе «Электронные услуги и сервисы». По кадастровому номеру, условному номеру или адресу объекта недвижимости можно получить справочную информацию об объекте недвижимости, в том числе сведения о кадастровой стоимости.
— С помощью сервиса «Публичная кадастровая карта».
Публичная кадастровая карта содержит сведения Единого государственного реестра недвижимости. Нужный объект можно найти на карте по кадастровому номеру, а также использовать расширенный поиск. По каждому объекту недвижимости, данные о котором содержит сервис, можно узнать общую информацию, в том числе площадь и кадастровую стоимость объекта, а также характеристики объекта и кто его обслуживает. Информация сервиса является справочной и не может быть использована в виде юридически значимого документа.
— С помощью сервиса официального сайта Росреестра «Получение сведений из фонда данных государственной кадастровой оценки» можно также узнать информацию о кадастровой стоимости объектов недвижимости, содержащуюся в фонде данных государственной кадастровой оценки.
В данном случае можно узнать включенные в фонд данных государственной кадастровой оценки сведения о кадастровой стоимости в случаях определения кадастровой стоимости объектов недвижимости в рамках государственной кадастровой оценки, либо определения кадастровой стоимости объекта недвижимости в размере его рыночной стоимости.
Поиск информации о кадастровой стоимости в сервисе осуществляется по кадастровому номеру интересующего объекта в поле поиска. После ввода кадастрового номера нужно нажать на кнопку «Найти». Откроется ссылка на вкладку с информацией о запрашиваемом объекте недвижимости или надпись об отсутствии таких данных (в случае их отсутствия в фонде данных государственной кадастровой оценки). Можно также скачать отчет об определении кадастровой стоимости, в котором содержатся сведения об интересующем объекте недвижимости. Информация сервиса предоставляется бесплатно в режиме реального времени.
Также сведения можно получить посредством доступа к информационной системе ведения Единого государственного реестра недвижимости с помощью сервиса «Запрос посредством доступа к ФГИС ЕГРН» (Получить ключ доступа к данному сервису, а также пополнить его баланс можно в личном кабинете Росреестра).
Если Вам нужен юридически значимый документ, сведения о кадастровой стоимости, содержащиеся в Едином государственном реестре недвижимости (ЕГРН), также можно узнать, получив выписку из ЕГРН о кадастровой стоимости объекта недвижимости.
Сведения предоставляются по запросам любых лиц, в том числе посредством использования сети «Интернет», на сайте Росреестра, в разделе «Электронные услуги и сервисы» на главной странице сайта и далее «Получить выписку ЕГРН о кадастровой стоимости объекта недвижимости».
Чтобы получить документ в бумажном виде можно запросить выписку из ЕГРН, обратившись в многофункциональный центр «Мои документы». Напоминаем, что справка о кадастровой стоимости предоставляется бесплатно в течение 3 рабочих дней.
Если Вас интересует сумма налога, то рассчитать налог на имущество физических лиц можно с помощью специального сервиса на сайте ФНС России www.nalog.ru
Специалисты рассказали, как узнать кадастровую стоимость объекта и оспорить ее в случае несогласия
Специалисты Росреестра представили пошаговую инструкцию как в онлайн-режиме узнать кадастровую стоимость объекта, а также как ее оспорить в случае несогласия.
Получить информацию о кадастровой стоимости объекта недвижимости можно несколькими способами:
На портале Росреестра c помощью сервиса «Получение сведений из ЕГРН».
С главной страницы Росреестра перейти в раздел «Физическим лицам» или «Юридическим лицам». Выбрать сервис «Получение сведений из ЕГРН», заполнить форму и сформировать заявку. Поля, отмеченные восклицательным знаком, обязательны для заполнения. Убедиться, что заявка принята, запомнить ее номер (по нему можно будет отслеживать статус заявки). Сведения из ЕГРН будут предоставлены не позднее 5 рабочих дней с момента приема документов.
На портале Росреестра с помощью сервиса «Публичная кадастровая карта».
Публичная кадастровая карта содержит сведения ЕГРН. Нужный объект можно найти на карте по кадастровому номеру, а также использовать расширенный поиск. По каждому объекту можно узнать общую информацию, в том числе площадь и кадастровую стоимость объекта, а также характеристики объекта и кто его обслуживает. Информация сервиса является справочной и не может быть использована в виде юридически значимого документа.
На портале Росреестра с помощью сервиса «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online».
Чтобы получить справочную информацию по объекту недвижимости в режиме online, можно использовать специальный сервис в разделе «Электронные услуги и сервисы». По кадастровому номеру, условному номеру или адресу объекта недвижимости можно получить справочную информацию об объекте недвижимости, в том числе сведения о кадастровой стоимости.
На портале Росреестра с помощью сервиса «Получение сведений из фонда данных государственной кадастровой оценки».
Чтобы ознакомиться с результатами государственной кадастровой оценки надо зайти в раздел «Физическим лицам» или «Юридическим лицам», выбрать «Получить сведения из фонда данных государственной кадастровой оценки». Для получения сведений об объекте недвижимости достаточно ввести кадастровый номер интересующего объекта в поле поиска и нажать на кнопку «Найти». Откроется ссылка на вкладку с информацией о запрашиваемом объекте недвижимости или надпись об отсутствии таких данных (в случае их отсутствия в фонде данных государственной кадастровой оценки). Можно также скачать отчет об определении кадастровой стоимости, в котором содержатся сведения об интересующем объекте недвижимости. Информация сервиса предоставляется бесплатно в режиме реального времени.
В офисе филиала ФГБУ «Федеральная кадастровая палата Росреестра» по Республике Коми или МФЦ.
Если по каким-либо причинам не удалось получить сведения о кадастровой стоимости объекта недвижимости, расположенного на территории Республики Коми, на портале Росреестра, можно запросить кадастровую справку о кадастровой стоимости из ЕГРН. Для этого надо обратиться в филиал ФГБУ «Федеральная кадастровая палата Росреестра» по Республике Коми или многофункциональный центр (МФЦ, «Мои документы») лично, либо направить запрос по почте. Если в ЕГРН есть сведения о кадастровой стоимости объекта, кадастровая справка будет предоставлена бесплатно не позднее чем через пять рабочих дней со дня получения запроса. При подаче запроса надо указать способ получения готового документа: при личном посещении или по почте.
При несогласии с определенной оценщиками кадастровой стоимости объекта ее можно оспорить.
Оспорить кадастровую стоимость можно в суде и специальной комиссии.
Комиссия по рассмотрению споров о результатах определения кадастровой стоимости при Управлении Росреестра по Республике Коми функционирует с 2014 года.
Оспорить результаты могут как физические, так и юридические лица в случае, если результаты определения кадастровой стоимости затрагивают права и обязанности этих лиц. Оспорить кадастровую стоимость могут органы госвласти, местного самоуправления в отношении объектов недвижимости, находящихся в государственной или муниципальной собственности.
Причем для оспаривания физическими лицами результатов определения кадастровой стоимости в суде предварительное обращение в комиссию не является обязательным. Однако для юридических лиц и органов государственной власти, органов местного самоуправления оспаривание результатов в суде возможно только в случае отклонения комиссией заявления о пересмотре кадастровой стоимости, либо в случае, если заявление о пересмотре кадастровой стоимости не рассмотрено комиссией в течение месяца с даты его поступления.
Оспорить результаты в комиссии возможно только в период с даты внесения в ЕГРН результатов определения кадастровой стоимости по дату внесения в ЕГРН результатов, полученных при проведении очередной государственной кадастровой оценки или при оспаривании результатов определения кадастровой стоимости, но не позднее чем в течение пяти лет с даты внесения в ЕГРН оспариваемых результатов.
Сведения о кадастровой стоимости объекта недвижимости можно получить бесплатно в виде кадастровой справки, обратившись в филиал ФГБУ «ФКП Росреестра» по Республике Коми с запросом.
В Комиссиях кадастровая стоимость может быть оспорена по следующим основаниям:
— недостоверность сведений об объекте недвижимости, использованных при определении его кадастровой стоимости;
— установление в отношении объекта недвижимости его рыночной стоимости на дату, по состоянию на которую была установлена его кадастровая стоимость.
Для обращения в Комиссию необходимо оформить заявление о пересмотре кадастровой стоимости. Заявление подается по адресу: г.Сыктывкар, Сысольское шоссе, ¼.
В целях выявления оснований для пересмотра заявитель вправе обратиться к заказчику работ в случае, если кадастровая стоимость определена в ходе проведения государственной кадастровой оценки, или в филиал ФГБУ «Федеральная кадастровая палата» по Республике Коми, если стоимость определена в ходе осуществления кадастрового учета объекта недвижимости или кадастрового учета изменений объекта недвижимости, с запросом о предоставлении сведений об объекте недвижимости, использованных при определении его кадастровой стоимости.
Минимущество и Кадастровая палата должны предоставить заявителю сведения в течение семи рабочих дней со дня получения запроса.
К заявлению о пересмотре кадастровой стоимости необходимо приложить:
— кадастровую справку о кадастровой стоимости объекта с сведениями об оспариваемых результатах определения кадастровой стоимости;
— нотариально заверенную копию правоустанавливающего или правоудостоверяющего документа на объект;
— документы, подтверждающие недостоверность сведений об объекте;
— отчет, составленный на бумажном носителе и в форме электронного документа, в случае, если заявление о пересмотре кадастровой стоимости подается на основании установления в отношении объекта недвижимости его рыночной стоимости;
Заявление о пересмотре кадастровой стоимости без приложения указанных документов к рассмотрению не принимается.
К заявлению о пересмотре кадастровой стоимости также могут прилагаться иные документы.
Заявление о пересмотре кадастровой стоимости рассматривается комиссией в течение одного месяца с даты его поступления.
В семидневный срок комиссия направляет уведомление о поступлении заявления и принятии его к рассмотрению в орган местного самоуправления, на территории которого расположен объект недвижимости.
Председатель комиссии вправе обратиться с запросом к исполнителю работ по определению кадастровой стоимости и (или) к оценщикам, составившим отчет.
Если основанием подачи заявления о пересмотре кадастровой стоимости была недостоверность сведений об объекте, комиссия вправе принять решение об отклонении или о пересмотре результатов определения кадастровой стоимости.
В случае если заявление о пересмотре подано на основании установления в отчете рыночной стоимости объекта недвижимости, комиссия принимает решение об определении кадастровой стоимости объекта в размере его рыночной стоимости или отклоняет заявление.
Владелец объекта уведомляется о принятом решении в течение пяти рабочих дней. Решения комиссии могут быть оспорены в суде.
Результаты могут быть оспорены юридическими лицами и органами госвласти, муниципалами в суде по основаниям недостоверности сведений, использованных при определении кадастровой стоимости объекта, а также если была установлена его рыночная стоимость на дату, по состоянию на которую установлена его кадастровая стоимость, и только в случае отклонения комиссией заявления о пересмотре либо в случае, если заявление о пересмотре кадастровой стоимости не рассмотрено комиссией в установленный срок.
***
Кадастровая стоимость – стоимость объекта недвижимости, сведения о которой внесены в Единый государственный реестр недвижимости (далее — ЕГРН). Этот показатель определяется в ходе государственной кадастровой оценки независимыми оценщиками. При осуществлении учета ранее не учтенных объектов недвижимости, влекущем за собой изменение их кадастровой стоимости, определение стоимости таких объектов осуществляет филиал ФГБУ «ФКП Росреестра» по Республике.
Решение о проведении государственной кадастровой оценки в Коми принимает Министерство имущественных и земельных отношений. Оно выбирают оценщика и заключает с ним договор. Переоценка проводится не реже одного раза в пять лет и не чаще одного раза в три года.
Для проведения государственной кадастровой оценки объектов недвижимости филиал ФГБУ «ФКП Росреестра» по запросу министерства формирует перечень подлежащих оценке объектов недвижимости на территории Коми или муниципалитета. Определение кадастровой стоимости в рамках государственной кадастровой оценки осуществляют независимые оценщики, которых на конкурсной основе выбирают региональные и местные власти.
Оценщики сами выбирают методику определения кадастровой стоимости объектов недвижимости. Министерство утверждает результаты оценки и передает их в филиал ФГБУ «ФКП Росреестра», который вносит эти сведения в ЕГРН.
Источник: ИА «Комиинформ» https://komiinform.ru/news/145594/
Сведения о земельном участке якутяне могут получить онлайн — РЦТИ
Эксперты Кадастровой палаты по Республике Саха (Якутия) рассказали, какую информацию можно узнать об объекте недвижимости не выходя из дома и имея «на руках» только адрес конкретного земельного участка или его кадастровый номер.
С помощью Публичной кадастровой карты (https://pkk.rosreestr.ru/) можно ознакомиться с некоторыми характеристиками интересующего земельного участка. Для этого в строку поиска нужно ввести имеющиеся данные о земельном участке: кадастровый номер или его адрес. Слева выбрать пункт «Участки». Появится карточка объекта, в которой содержится общедоступная информация: тип объекта недвижимости, кадастровый номер, кадастровый квартал, статус, адрес, категория земель и т. д. «Для того, чтобы оценить визуально ваш будущий или имеющийся земельный участок, советуем сразу поставить картографическую основу «Космические снимки». Это можно сделать при нажатии на три горизонтальные линии в меню. В панели инструментов выбрать пункт «Слои», далее «Картографическая основа ПКК» – «Космические снимки». Используя данный слой, вам будет проще оценить границы земельного участка, посмотреть, как расположен объект относительно других земельных участков и нет ли рядом многоэтажной застройки», – подчеркнули эксперты Кадастровой палаты по РС(Я). Также с помощью космических снимков со спутника можно посмотреть, насколько земельный участок удален от дороги, удобен ли к нему проезд и не находится ли он рядом с охраняемым объектом, где не разрешается строительство. Важно отметить, что снимки, сделанные со спутника, могут быть не очень точными и иметь погрешность относительно установленных границ земельных участков.
Полезно будет обратить внимание и на такой пункт в карточке объекта, как вид разрешенного использования земельного участка и категорию земель, так как именно эти параметры определяют вид деятельности, которую можно будет на нем вести.
На Публичной кадастровой карте можно узнать и кадастровую стоимость вашего будущего земельного участка. А если воспользоваться тематическими картами и выбрать пункт «Кадастровая стоимость ЗУ», то можно увидеть, как карта разделится на ценовые зоны различных цветов.
Стоит отметить, что сведения ЕГРН, представленные на сервисе «Публичная кадастровая карта», ежедневно обновляются. Сведения являются общедоступными и могут использоваться в качестве справочной информации об объекте недвижимости, однако не могут быть использованы как официальный документ. Для работы с сервисом регистрация не требуется.
Источник: Минимущество РС(Я)
Просмотров: 784
Сервисы онлайн: как правильно получить выписку из ЕГРН?
Эксперт региональной Кадастровой палаты Екатерина Ильина рассказала, какие онлайн-услуги наиболее востребованы у омичей и как не стать жертвой мошенников.
Самой востребованной услугой, предоставляемой Кадастрвой палатой в режиме онлайн, является получение выписки из Единого государственного реестра недвижимости.
Существует 2 способа получить сведения из ЕГРН в режиме онлайн:
На сайте Росреестра после перехода в подраздел «Получение сведений ЕГРН» справа указаны доступные виды выписок:
- об основных характеристиках и зарегистрированных правах на объект недвижимости,
- о кадастровой стоимости объекта недвижимости,
- о правах отдельного лица на имеющиеся или имевшиеся у него объекты недвижимости,
- о переходе прав на объект недвижимости,
- о содержании правоустанавливающих документов,
- получить кадастровый план территории из ЕГРН
- получить сведения посредством доступа к ФГИС ЕГРН.
После выбора выписки, откроется форма запроса сведений ЕГРН, которую нужно заполнить согласно указанным в ней полям. Необходимым условием получения выписки онлайн является наличие у заявителя электронной цифровой подписи.
Документы, полученные заявителем в электронном виде, представляют собой архив, содержащий саму выписку на объект недвижимости в формате xml и файл электронной подписи в формате sig. Превратить электронную выписку в привычный и понятный документ можно благодаря специальному сервису «Проверка электронного документа». Там же можно дополнительно проверить подлинность и корректность электронной подписи, которой заверен документ. Для этого достаточно загрузить полученный xml-файл, ниже прикрепить sig-файл, нажать на кнопку «Проверить» и открыть полученную в результате PDF-выписку.
На сайте Кадастровой палаты в разделе «Сервисы и услуги» заявителю нужно выбрать «Заказ выписок из ЕГРН» или ввести spv.kadastr.ru. Для работы с сервисом необходима подтвержденная учетная запись пользователя на портале Госуслуг, так как вход в сервис осуществляется через Единую систему идентификации и аутентификации.
Сервис работает по принципу интернет-магазина: достаточно с помощью поиска по адресу или кадастровому номеру выбрать объект, на который необходимо сделать запрос. Потом выбрать нужные виды выписок, перейти в корзину и оплатить их. Сразу после оплаты документы (выписку на объект недвижимости в формате pdf и файл электронной подписи в формате sig) можно скачивать и отправлять на печать. Распечатать выписку можно самостоятельно, причем неограниченное количество раз.
Выписка, полученная любым из этих двух способов, заверяется усиленной квалифицированной электронной подписью органа регистрации прав, которая делает ее юридически равнозначной бумажной. Юридическую значимость электронная выписка имеет только в паре с электронной подписью. Представить ее заинтересованному лицу или куда-либо можно, записав оба файла на любой цифровой носитель, к примеру, на диск или флешку. Следует помнить, что в распечатанном виде электронная выписка имеет исключительно справочный характер.
Использование онлайн-сервисов по предоставлению сведений из ЕГРН имеет ряд преимуществ:
- экономия времени – не нужно ехать в МФЦ и стоять в очереди;
- сокращается срок исполнения заявок – заказанные документы будут готовы быстрее, нежели оформленные через «окно»;
- отсутствуют социальные контакты, что в период распространения различных вирусов можно отнести к ключевым преимуществам данного способа получения сведений из ЕГРН;
- экономия денег – любая выписка из ЕГРН, получаемая в электронном виде, за которую предусмотрена плата, стоит значительно дешевле, чем ее аналог на бумаге (выписка об объекте недвижимости обойдется более чем в 2 раза дешевле, а кадастровый план территории – почти в 5 раз).
Также одним из преимуществ заказа выписки из ЕГРН через сайт Росреестра является возможность получения выписки в бумажном варианте посредством почтового отправления, точно так же, как если бы заявитель обратился, к примеру, в МФЦ. Однако за такую выписку придется заплатить полную стоимость.
К преимуществам заказа выписки с использованием сервиса Кадастровой палаты можно отнести простоту и удобство подачи запроса, а также быстроту получения готовой выписки. Данный сервис работает в автоматическом режиме, и выписка, выданная с его помощью, подготавливается без участия человека. Следовательно, такую выписку можно получить в любое время, даже в выходные и праздничные дни. Среднее время, которое пользователь тратит на получение услуги, составляет восемь минут, включая поиск и ожидание оплаты. Поэтому этот вариант отлично подходит тем, кому выписка нужна очень срочно. Также с помощью данного сервиса можно проверить интересующий объект, к примеру, перед тем, как отдать за него задаток.
Запрос сведений из ЕГРН в режиме онлайн позволяет купить недвижимость, не выходя из дома. Это очень удобно, если нужно оформить недвижимость, находящуюся в другом регионе. Однако при использовании онлайн-сервисов по предоставлению сведений из ЕГРН заявителям нужно учитывать некоторые нюансы:
- некоторые граждане, пытаясь получить сведения из ЕГРН онлайн, осуществляют поиск не официальных сайтов Росреестра (rosreestr.gov.ru) и Кадастровой палаты (kadastr.ru), а набирают ключевые слова (выписки из ЕГРН, сайт Кадастровой палаты и т.д.), поэтому очень часто оказываются на сайтах мошенников;
- с помощью данных сервисов можно заказать не все виды выписок из ЕГРН.
– Минусов в использовании онлайн-сервисов практически нет, да и те, что есть – вполне условны. Если вводить адреса официальных сайтов, то попасть в «лапы» мошенников невозможно. Выписки, которые можно заказать на официальных сайтах Кадастровой палаты и Росреестра способны удовлетворить нужды 99,9 % граждан нашей страны. Выписки, которые не представлены на данных сайтах, крайне редко пользуются спросом. Если заявителю нужна выписка на бумаге с привычной синей печатью, то ее можно заказать на сайте Росреестра, – уточнила эксперт Кадастровой палаты по Омской области Екатерина Ильина.
В случае возникновения вопросов по работе электронных сервисов, получить консультацию можно по телефону единой справочной службы ведомства: 8-800-100-34-34.
Выписка из егрн с эцп
Электронная выписка из ЕГРН — это достоверный документ, который поступает к вам на электронную почту.
Электронную выписку из ЕГРН можно заказать через личный кабинет на сайте Росреестра, при этом надо зарегистрироваться на сайте госуслуг и подтвердить свои данные в МФЦ.
Выписка, заказанная непосредственно через личный кабинет сайта Росреестра, поступит к вам в «не человекочитаемом формате. И часто возникает проблема:
- как открыть файлы такого документа
- как проверить достоверность электронного документа Разберемся подробнее:
Чтобы сведения из электронной выписки из ЕГРН, заказанной через сайт Росреестра, были для вас доступны необходимо разархивировать файлы, поступившие на электронную почту и перевести их у удобный формат для чтения и печати на бумагу.
Выписка из ЕГРН в электронном виде
В архивной папке, поступившей к вам на электронную почту, лежат два файла — непосредственно сама выписка и файл с электронной цифровой подписью, подтверждающей достоверность сведений.
Первый файл можно посмотреть и распечатать, второй файл служит для проверки достоверности с помощью сервиса Росреестра «Проверка электронного документа»
Как открыть электронную выписку из ЕГРН
Пошаговая инструкция
Шаг 1. Откройте письмо из Росреестра и скачайте папку с файлами на рабочий стол. ( возможно она у вас попадает в папку»Загрузки»
Шаг 2. Распаковать архив с помощью программы архиватора ( которая должна быть установлена на вашем компьютере). Я открываю через ZIP. Здесь выписка из реестра зарегистрированных договоров долевого участия, она очень большая. Если вы заказали выписку с общедоступными сведениями на зарегистрированный объект недвижимости, размер файла будет меньше.
Шаг 3. Переместите файл с выпиской и ЭЦП(электронной цифровой подписью) на рабочий стол.
Вот как выглядит это у меня:
Шаг 4.
Открываем сайт Росреестра, Сервисы — Проверка электронного документа
Шаг 5 Загружаем файлы на сайт Росреестра для преобразования в читаемый формат и проверки подлинности. НЕ ПЕРЕПУТАЙТЕ ФАЙЛЫ!
Шаг 6. Переходим к проверен файлов
Шаг 7. Открывается окно. Обратите внимание: проверка выполнена успешно.
Шаг 8. Показать в человекочитаемом формате. Здесь есть возможность распечатать выписку или сохранить в «правильном» формате.
Заказать электронную выписку из ЕГРН
Подробная пошаговая инструкция: Выписка через интернет. Заказ и оплата
Как выглядит электронная выписка из ЕГРН
Если вы пройдете весь путь распаковки файлов, описанный выше и распечатаете выписку на принтере — она будет выглядеть точно так же, как вы получили ее на бумажном носителе.
Юридическая сила электронной выписки из ЕГРН
Электронная выписка из ЕГРН имеет такую же юридическую силу, как и бумажный документ, удостоверенный печатью регистрирующего органа.
Вы можете предоставить файл с выпиской на любом электронном носителе в любой орган, они проверят документ по вышеописанному алгоритму и примут его как достоверный.
Как открыть электронную выписку из ЕГРН
Следуйте вышеописанному алгоритму «след в след» и у вас не будет сложностей с открытием электронной выписки
Как распечатать электронную выписку из ЕГРН
После получения выписки в человекочитаемом формате, выписка распечатывается как обычный офисный документ.
Как легко заказать выписку из ЕГРН
Получить выписку из ЕГРН сразу в трех удобных форматах записи можно заказав через API Росреестр
Всегда рада разъяснить. Автор
Все главное — на главной.
Источник
Онлайн-подход к обнаружению DoS / DDoS-атак с использованием машинного обучения
Пользователи и поставщики интернет-услуг (ISP) постоянно подвергаются атакам типа «отказ в обслуживании» (DoS). Эта киберугроза продолжает расти даже с развитием новых технологий защиты. Разработка механизмов для обнаружения этой угрозы является актуальной проблемой сетевой безопасности. В этой статье представлена система обнаружения DoS на основе машинного обучения (ML). Предлагаемый подход делает выводы на основе сигнатур, ранее извлеченных из образцов сетевого трафика.Эксперименты проводились с использованием четырех современных наборов эталонных данных. Результаты показывают, что уровень онлайн-обнаружения (DR) атак превышает 96%, с высокой точностью (PREC) и низким уровнем ложных тревог (FAR) с использованием частоты дискретизации (SR) 20% сетевого трафика.
1. Введение
В последние годы распределенные атаки типа «отказ в обслуживании» (DDoS) привели к значительным финансовым потерям для промышленности и правительств во всем мире, как показано в отчетах по информационной безопасности [1]. Эти записи соответствуют растущему числу устройств, подключенных к Интернету, особенно благодаря популяризации повсеместных вычислений, материализованной через парадигму Интернета вещей (IoT) [2] и характеризующейся концепцией подключения чего угодно, в любом месте, в любое время. .В большинстве сценариев Интернета устройства взаимодействуют с приложениями, которые запускаются удаленно в сети, что позволяет злоумышленникам получить контроль над устройствами. Таким образом, возможно прерывание услуг или использование устройств в качестве отправной точки атак для различных доменов, как в случае DDoS-атаки [3], которая была консолидирована по нескольким причинам, таким как (i) простота и удобство выполнения, не требующие обширных технологических знаний со стороны злоумышленника, и (ii) разнообразие платформ и приложений для упрощенной оркестровки атак.Многие из этих атак преуспели в нарушении работы основных интернет-сервисов, таких как DNS, затронув миллионы пользователей по всему миру [4], и коммерческих платформ, таких как GitHub [5], что привело к серьезным финансовым потерям для организаций, которые зависят от этих сервисов.
Одной из самых опасных вредоносных атак в Интернете является объемная DDoS-атака, на которую приходится более 65% всех подобных атак [6]. В объемной DDoS-атаке несколько злоумышленников координируют отправку большого количества бесполезных данных в попытке перегрузить вычислительные ресурсы жертвы или близлежащие сетевые каналы.С одной стороны, высокие показатели успеха для этого типа атаки происходят из-за того, что основные Интернет-маршрутизаторы обычно используют дисциплины очередей FIFO (First-In-First-Out) и DROP-TAIL, которые не различают типы трафика, налагая равные потери для атак и легального трафика. Хотя законный трафик имеет тенденцию отступать, чтобы предотвратить дальнейшую перегрузку, трафик атаки не имеет этого обязательства и приводит к превышению количества ссылок. Как следствие, легальный трафик также блокируется [6].С другой стороны, злоумышленники используют более совершенные методы для потенцирования атак и наводнения жертвы, такие как DDoS-атаки по найму, DDoS-атаки на основе IoT и DDoS-атаки с отражением [7–9], извлекая выгоду из вычислительных возможностей и географического положения. распространение обеспечивается широким спектром устройств и разнообразными моделями мобильности, обычно основанными на сценариях Интернета вещей и мобильного Интернета вещей.
В дополнение к объемной DDoS-атаке, маломощные атаки находятся в поле зрения экспертов по безопасности.Это более хитрая атака, в которой задействовано несколько вторгающихся хостов; события бывают быстрыми, иногда длятся всего несколько минут, а обычно менее часа. По этим причинам группы безопасности не знают, что их сайты подвергаются атаке, поскольку обычные инструменты не обнаруживают этот тип угроз [10]. Как правило, DDoS-атаки малого объема используют протоколы прикладного уровня, уважают другие протоколы, не перегружают ссылки, но вызывают исчерпание ресурсов жертвы.
1.1. Заявления о проблемах
Обнаружение и устранение DDoS-атак изучается как научным сообществом, так и промышленностью в течение нескольких лет.Соответствующая литература показывает, что было предпринято несколько исследований, чтобы предложить решения этой проблемы в общем виде [6, 11-15]. Другая группа работ посвящена представлению конкретных решений для DDoS-атак большого и малого объема [8, 13, 16]. Кроме того, несмотря на разнообразные рекомендации по предотвращению DDoS-атак, предложенные группой реагирования на компьютерные чрезвычайные ситуации (CERT), и руководящие принципы, задокументированные в Request for Comments (RFC), эти атаки по-прежнему происходят с высокой частотой.
Исследование, проведенное много лет назад [17], показало, что неэффективность обнаружения и смягчения DDoS-атак напрямую связана с постоянными ошибками конфигурации и потерей времени из-за отсутствия инструментов, которые следят за динамикой сети без постоянного вмешательства человека. Это побудило исследователей использовать автономные решения, которые могут работать (обнаруживать и смягчать) в зависимости от поведения и характеристик трафика. В этом смысле внедрение решений с использованием методов, основанных на искусственном интеллекте, в основном машинного обучения (ML), отличалось тем, что предлагало высокую гибкость в процессе классификации, что, в свою очередь, улучшало обнаружение вредоносного трафика [18, 19].
Промышленный сектор предлагает защиту от DDoS-атак как услугу через крупные структуры, обычно управляемые специализированными провайдерами [6], такими как Akamai, Cloudflare и Arbor Networks, которые обладают большой вычислительной мощностью и собственными механизмами фильтрации. Но у отрасли также есть проблемы, такие как хрупкость маршрутизации трафика, обычно через систему доменных имен (DNS) или протокол пограничного шлюза (BGP), трудности с обнаружением медленных атак и проблемы с конфиденциальностью, которые отталкивают некоторые сегменты клиентов в качестве правительств.
Найти баланс между академическими предложениями и производственной практикой борьбы с DDoS-атаками — большая проблема. Академия инвестирует в такие методы, как машинное обучение (ML), и предлагает применять их в таких областях, как обнаружение DDoS-атак в Интернете вещей (IoT) [20, 21], датчики, беспроводные датчики [22], облачные вычисления [23] и программное обеспечение. -определенная сеть (SDN) [18] и работа над созданием более реалистичных наборов данных [24, 25] и более эффективных средств проверки результатов [26, 27]. С другой стороны, отраслевые сегменты постепенно инвестировали в новые парадигмы в своих решениях, таких как виртуализация сетевых функций (NFV) и SDN [28, 29], чтобы применить научные открытия и модернизировать сетевые структуры.Тем не менее, инциденты DDoS-атак по-прежнему происходят ежедневно, что свидетельствует о том, что проблема не решена.
1.2. Proposal
Понимая эти проблемы, в данной статье предлагается Smart Detection, новый механизм защиты от DDoS-атак. Архитектура системы была разработана для обнаружения DDoS-атак как большого, так и небольшого объема. Предлагаемая система действует как датчик, который может быть установлен в любом месте сети, и классифицирует онлайн-трафик с использованием стратегии на основе MLA, которая делает выводы с использованием случайных выборок трафика, собранных на сетевых устройствах с помощью потокового протокола.Предлагаемый подход совместим с инфраструктурой Интернета и не требует обновления программного или аппаратного обеспечения. Кроме того, гарантируется конфиденциальность данных пользователей на всех этапах работы системы.
1.3. Вклад
Таким образом, значительный вклад Smart Detection заключается в следующем: (i) Моделирование, разработка и проверка системы обнаружения выполняются с использованием индивидуализированного набора данных и трех других хорошо известных наборов данных, называемых CIC-DoS, CICIDS2017, и CSE-CIC-IDS2018, где система получает случайные онлайн-выборки сетевого трафика и классифицирует их как DoS-атаки или обычные.(ii) Предлагаемая система обнаружения отличается от других подходов ранним выявлением множества объемных атак, таких как TCP-флуд, UDP-флуд и HTTP-флуд, а также скрытых атак, таких как медленные заголовки HTTP, медленное тело HTTP и HTTP. медленное чтение даже при низкой частоте дискретизации трафика. Кроме того, Smart Detection совместим с существующей инфраструктурой Интернета и не требует обновлений программного или аппаратного обеспечения у интернет-провайдеров. При этом в предлагаемой системе используются такие передовые технологии, как ML и NFV.(iii) В отличие от существующих поставщиков услуг безопасности, предлагаемая система не требует перенаправления трафика или посредничества при подключении. Конфиденциальность данных гарантируется на всех этапах. Во-первых, система случайным образом обрабатывает лишь небольшую часть сетевого трафика. Во-вторых, он не выполняет глубокую проверку пакетов. Вместо этого Smart Detection анализирует только данные заголовка сетевого уровня. (Iv) Рассматривается распознавание образов обычного сетевого трафика и несколько типов DoS-атак. В результате создается новая база данных сигнатур, которая используется Smart Detection и может применяться к другим системам.(v) Был разработан подход к автоматическому выбору признаков с использованием метода перекрестной проверки для поиска моделей, которые соответствуют определенным критериям качества классификации. Этот подход использовался для определения подписей, принятых в Smart Detection.
2. Связанные работы и история вопроса
Исследования по обнаружению вторжений в компьютерные сети широко обсуждаются в литературе. В последние годы было предложено несколько методов обнаружения и стратегий защиты. Исследования в литературе классифицируют IDS как системы на основе сигнатур, аномалий и гибридные системы.Первый тип идентифицирует потенциальные атаки, сравнивая текущие наблюдаемые события с сохраненными сигнатурами. Второй обнаруживает аномалии, выявляя значительные отклонения между предварительно установленным нормальным профилем и текущими событиями. Во всех случаях предупреждение будет сгенерировано, если какая-либо подпись будет сопоставлена или если произойдет отклонение выше установленного порога. Основное преимущество сигнатурного подхода — низкий уровень ложных срабатываний. Однако задача состоит в том, чтобы написать сигнатуру, охватывающую все возможные варианты атаки.Напротив, подход, основанный на аномалиях, позволяет обнаруживать неизвестные атаки, но он требует больше вычислительных ресурсов и часто вызывает больше ложных тревог. Гибридные решения пытаются использовать преимущества обоих методов [11, 30]. DoS-атаки — это особый тип сетевого вторжения, который привлек внимание академических кругов, о чем свидетельствуют недавние исследования сетевых приложений, беспроводных сетей, облачных вычислений и больших данных [8, 13, 14, 31].
В последнее десятилетие в литературе было предложено несколько классификационных стратегий DDoS-атак.Тем не менее, атаки DDoS-лавинной рассылки были дополнительно изучены и были разделены на две категории в зависимости от уровня протокола, на который нацелена [3] 🙁 i) DDoS-атаки на сетевом / транспортном уровне: такие атаки в основном запускаются с использованием протокола управления передачей (TCP ), Протокол дейтаграмм пользователя (UDP), протокол управляющих сообщений Интернета (ICMP) и пакеты протокола системы доменных имен (DNS). (Ii) DDoS-атаки на уровне приложений: такие атаки нацелены на нарушение работы законных служб пользователя путем истощения ресурсов сервера. ресурсы, e.g., сокеты, центральный процессор (ЦП), память, пропускная способность диска / базы данных и пропускная способность ввода / вывода (I / O). DDoS-атаки на уровне приложений обычно используют меньшую полосу пропускания и носят более скрытый характер, чем объемные атаки, поскольку они очень похожи на безопасный трафик.
Самая большая проблема в борьбе с DDoS-атаками заключается в раннем обнаружении и смягчении последствий атак как можно ближе к их источнику; однако реализация комплексного решения, учитывающего эти особенности, еще не достигнута [3, 32].
Некоторые недавние работы вдохновили на разработку системы Smart Detection. Эти подходы перечислены в таблице 1 для сравнения.
|
Метод на основе протокола передачи гипертекста (HTTP-) [16] был предложен для обнаружения атак флуда на веб-серверах с использованием выборки данных.Авторы использовали алгоритм CUMSUM, чтобы определить, является ли анализируемый трафик нормальным или является DoS-атакой, сосредоточив внимание на двух характеристиках: количестве запросов прикладного уровня и количестве пакетов с размером полезной нагрузки, равным нулю. Результаты показали уровень обнаружения от 80 до 88% при частоте выборки 20%. Несмотря на то, что в нем были достигнуты важные успехи, предлагаемый метод не кажется применимым в системах автоматического смягчения, особенно в производственных средах, которые не поддерживают высокие частоты дискретизации.
D-FACE — это система совместной защиты [34], которая использует метрики обобщенной энтропии (GE) и обобщенного информационного расстояния (GID) для обнаружения различных типов DDoS-атак и флэш-событий (FE). В этом контексте FE похож на объемный DDoS, когда тысячи законных пользователей одновременно пытаются получить доступ к определенному вычислительному ресурсу, например, веб-сайту. Результаты показывают, что D-FACE может обнаруживать DDoS-атаки и FE. Хотя в работе представлены соответствующие вклады, при проверке использовались устаревшие наборы данных.Кроме того, предлагаемый подход к совместной работе требует высокой степени участия интернет-провайдеров, поэтому он ограничивает промышленное использование решения.
Система Antidose [33] представляет собой средство взаимодействия между уязвимой периферийной службой и косвенно связанной автономной системой (AS), которая позволяет AS уверенно применять локальные правила фильтрации под управлением удаленной службы. Система была оценена с помощью Mininet, но набор контрольных данных не использовался. Подход, предложенный авторами, встречает сильное сопротивление со стороны интернет-провайдеров по двум причинам: первая — это требование обновления программного и аппаратного обеспечения, а вторая — отсутствие контроля над политиками управления локальным трафиком.
Система SkyShield [35] была предложена для обнаружения и смягчения DDoS-атак на уровне приложений. На этапе обнаружения SkyShield использует расхождение между двумя хэш-таблицами (эскизами) для обнаружения аномалий, вызванных хостами злоумышленников. На этапе смягчения последствий в качестве механизмов защиты используются фильтрация, белые списки, черные списки и CAPTCHA. Система была оценена с использованием индивидуальных наборов данных. SkyShield сосредоточился на уровне приложений, а точнее на протоколе HTTP, поэтому предлагаемая система уязвима для лавинной рассылки на сетевом и транспортном уровнях.
Umbrella [36] разрабатывает многоуровневую архитектуру защиты для защиты от широкого спектра DDoS-атак. Авторы предложили подход, основанный на обнаружении и защите исключительно на стороне жертвы. Система была оценена с использованием специализированного тестового стенда с точки зрения управления трафиком. Авторы утверждают, что система способна противостоять массовым атакам. Однако этот подход широко используется в промышленности и оказался неэффективным против действительно массовых DDoS-атак.
Недавно полууправляемая система машинного обучения обратилась к классификации DDoS-атак.В этом подходе для оценки показателей производительности системы использовался набор данных CICIDS2017 [37]. Несмотря на то, что в работе рассматриваются недавние векторы DoS-атак, эффективность этого метода в сети не оценивалась. Наконец, таблица 1 суммирует эти недавние работы, подход которых связан с предложением этой статьи.
В таблице 1 Online указывает, что предлагаемая система была протестирована в онлайн-экспериментах, и набор данных информирует набор данных, используемый для проверки, в то время как L / H DoS указывает, обнаруживает ли он медленные и сильные DDoS-атаки.Выборка указывает, используется ли какой-либо метод выборки сетевого трафика.
Судя по открытым вопросам в литературе и недавним специализированным отчетам, DoS-атаки могут оставаться в Интернете в течение некоторого времени. Решение этой проблемы включает принятие практических и экономически жизнеспособных стратегий обнаружения и смягчения последствий. Кроме того, эти подходы должны использовать существующую инфраструктуру провайдеров и реализовываться с учетом новых научных и технологических тенденций.
3.Smart Detection
Smart Detection разработан для современной совместной борьбы с DDoS-атаками в Интернете. При таком подходе система собирает образцы сетевого трафика и классифицирует их. Сообщения с уведомлениями об атаках передаются через облачную платформу для удобного использования системами защиты управления трафиком. Весь процесс показан на рисунке 1.
Ядро системы обнаружения состоит из набора данных подписи (SDS) и алгоритма машинного обучения (MLA).На рисунке 2 показаны важные этапы от построения модели до работы системы.
Во-первых, обычный трафик и подписи DDoS были извлечены, помечены и сохранены в базе данных. Затем был создан SDS с использованием методов выбора признаков. Наконец, наиболее точный MLA был выбран, обучен и загружен в систему классификации трафика.
Архитектура системы обнаружения была разработана для работы с образцами сетевого трафика, предоставленными стандартными промышленными протоколами выборки трафика, собранными с сетевых устройств.Непомеченные выборки принимаются и группируются в таблицах потоков в буфере приемника. Таким образом, когда длина таблицы больше или равна эталонному значению, они представляются классификатору, ответственному за их маркировку, как показано на рисунке 3. Если таблица потоков истекает, она может быть обработана еще раз. Возникновение небольших таблиц потоков выше при более низких частотах выборки или при некоторых типах DoS-атак, например, при атаках SYN flood. В таблице 2 приведены параметры для точной настройки системы.
|
Полный алгоритм системы обнаружения представлен на рисунке 4.Во время каждого цикла процесса обнаружения образцы трафика принимаются и сохраняются в таблице потоков. Для каждого нового потока уникальный идентификатор (FlowID) вычисляется на основе кортежа из 5 (src_IP, dst_IP, src_port, dst_port и transport_protocol) на шагах 1 и 2. Если это новый поток, т. Е. Нет никаких другая таблица потоков хранится с тем же идентификатором FlowID, таблица потоков регистрируется в буфере общей памяти. В противном случае, если существует таблица потоков, зарегистрированная с тем же FlowID, например, с ранее вычисленным, данные нового потока будут объединены с данными в существующей таблице потоков на этапах 3 и 4.После операции слияния, если длина таблицы больше или равна контрольному значению (), таблица потоков классифицируется, и если обнаруживается, что это атака, отправляется уведомление. В противном случае он вставляется обратно в буфер разделяемой памяти. Между тем, на шаге 7 задача очистки ищет таблицы потоков с истекшим сроком действия в общем буфере, то есть таблицы потоков, которые превышают время истечения срока действия system (). Для каждой таблицы потоков с истекшим сроком действия система проверяет длину таблицы. Если длина таблицы потоков меньше или равна минимальному опорному значению (), эта таблица потоков будет обработана на шаге 8.Новый FlowID вычисляется с использованием трех кортежей (src_IP, dst_IP и transport_protocol), поскольку таблица потоков возвращается к шагам 3 и 4.
3.1. Выборка трафика
Smart Detection использует метод выборки сетевого трафика, потому что обработка всех пакетов в сети может быть вычислительно затратной задачей, даже если анализируются только заголовки пакетов. Во многих случаях выполнение глубокого осмотра и анализа области данных на уровне приложения невозможно для систем обнаружения.Среди протоколов, принятых в отрасли для выборки сетевого трафика, в современных устройствах широко используется протокол sFlow. Техника, используемая sFlow, называется выборкой n -out-of- N . В этом методе выбирается n выборок из N пакетов. Один из способов получить простую случайную выборку — это случайным образом сгенерировать n различных чисел в диапазоне от 1 до N , а затем выбрать все пакеты с положением пакета, равным одному из значений n .Эта процедура повторяется для каждых N пакетов. Кроме того, в этом подходе фиксируется размер выборки [38].
Система мониторинга sFlow состоит из агента (встроенного в коммутатор, маршрутизатор или независимый зонд) и сборщика. Архитектура, используемая в системе мониторинга, предназначена для обеспечения непрерывного сетевого мониторинга высокоскоростных коммутируемых и маршрутизируемых устройств. Агент использует технологию выборки для сбора статистики трафика с отслеживаемого устройства и пересылки ее в систему сбора [39].
3.2. Извлечение признаков
В стратегиях контролируемой классификации для обучения модели классификатора требуется набор примеров. Этот набор обычно определяется как база данных сигнатур. Каждый экземпляр базы данных имеет набор характеристик или переменных, связанных с меткой или классом. В этой работе цель состоит в том, чтобы определить характеристики сетевого трафика, которые могут отличить нормальное поведение сети от DoS-атак. Исследование сосредоточено на анализе переменных заголовков пакетов сетевого и транспортного уровня архитектуры TCP / IP, поскольку это позволяет экономить вычислительные ресурсы и упрощает развертывание в сетях ISP.
В сетях, совместимых с IPv4, протоколами сетевого и транспортного уровня являются IP, TCP и UDP, которые указаны в RFC 791 [40], RFC 793 [41] и RFC 768 [42] соответственно. Вместе такие протоколы имеют в общей сложности 25 переменных заголовка. Однако широко используемые протоколы выборки сетевого трафика, такие как NetFlow [43] и sFlow [39], используют только часть этих переменных в процессе выборки. Обычно семь используемых переменных — это IP-адреса источника и назначения, порты источника и назначения, протокол транспортного уровня, размер IP-пакета и флаги TCP.
IP-адреса источника и назначения не очень полезны для определения поведения сетевого трафика в среде Интернет, что сокращает количество переменных, доступных для анализа, до пяти в наиболее распространенных случаях. На основе пяти переменных, которые в основном используются протоколами мониторинга потока, были выведены 33 переменных, как описано в таблице 3, в которых используются статистические показатели, отражающие изменчивость данных. В контексте расчета переменных базы данных ссылки на среднее, медианное значение, дисперсию (var) и стандартное отклонение (std) следует интерпретировать как выборочные меры.
|
Переменная с именем протокол представляет собой простую нормализацию поля протокола, извлеченного из заголовков пакетов транспортного уровня в форма: где — код протокола, а K — константа нормализации, установленная на значение 1000.Например, и в протоколах TCP и UDP соответственно.
С основными четырьмя переменными, которые в основном используются при мониторинге потока, можно рассчитать следующие связанные статистические измерения: (i) Энтропия: энтропия переменной вычисляется по формуле, где X — это интересующая переменная, например , порт источника. (ii) Коэффициент вариации: коэффициент вариации рассчитывается по формуле где — оценочное стандартное отклонение, а — оценочное среднее значение переменной.(iii) Квантильный коэффициент: этот параметр определяется здесь как где — выборка p -квантиль, выражается [44] с порядковой статистикой независимых наблюдений,, и f — дробная часть индекса окружены символами и. (iv) Скорость изменения: эта метрика задается формулой (v), где — количество уникальных значений, а — общее количество значений X .
Трафик данных с нормальным поведением активности был извлечен из набора данных ISCXIDS2012 [45].Трафик данных с поведением DoS был получен в лабораторно контролируемой среде с использованием таких инструментов, как hping3 [46], hulk [47], Goldeneye [48] и slowhttptest [49].
Такие процессы, как извлечение, преобразование и маркировка экземпляров базы данных, суммированы на рисунке 5. Необработанный сетевой трафик был извлечен из файлов захвата, поскольку затем пакеты были сгруппированы в сеансы. Для каждого сеанса был рассчитан один экземпляр базы данных дескрипторов, содержащий все переменные, перечисленные в таблице 3.В этом исследовании считалось, что только сеансы с пятью сотнями пакетов или выше лучше представляют каждый тип сетевого трафика.
Окончательная база данных содержит примеры обычного трафика (23 088 экземпляров), атак TCP-флуда (14 988 экземпляров), UDP-флуд (6894 экземпляра), HTTP-потока (347 экземпляров) и медленного HTTP-трафика (183 экземпляра).
3.3. Выбор признаков и MLA
Выбор признаков является важным шагом в процессе распознавания образов и состоит из определения минимально возможного набора переменных, способных эффективно описывать набор классов [50].Несколько методов выбора переменных доступны в литературе и реализованы в программных библиотеках как scikit-learn [51]. В данной работе выбор переменных проводился в два этапа. Во-первых, рекурсивное исключение признаков с перекрестной проверкой (RFECV) использовалось с некоторыми алгоритмами машинного обучения, широко используемыми в научной литературе, например, случайный лес (RF), логистическая регрессия (LR), AdaBoost, стохастический градиентный спуск (SGD), решение дерево (DTree) и перцептрон. RF получил более высокую точность с использованием 28 переменных, в то время как AdaBoost выбрал семь переменных, но получил более низкую точность, как показано в таблице 4.На втором этапе был проведен тест выбора новой функции с RF с использованием предложенного алгоритма 1.
|
|
В предлагаемом подходе к выбору признаков с использованием RF количество переменных было уменьшено с 28 до 20 с небольшим увеличением точности, как показано в таблице 5 .Предложенный алгоритм был выполнен с использованием следующих входных параметров: 1000 раундов, 99% важности переменных, 95% глобальной точности и 85% точности для каждого класса. На рисунке 6 показано, что в большинстве протестированных моделей использовалось 20 переменных. Однако в каждой модели использовались определенные наборы переменных. Чтобы выбрать наиболее релевантные переменные из выбранных моделей, был использован критерий важности радиочастотной переменной, как описано в строке 25 алгоритма 1. Окончательный результат выбора характеристик показан на рисунке 7.
|
результаты получили более высокую точность, чем другие алгоритмы. Хотя он использует больше переменных, чем SGD и AdaBoost, низкий уровень ложных тревог является основным требованием для систем обнаружения DDoS. В этом случае RF оказался лучшим вариантом алгоритма для системы Smart Detection.Случайный лес — это алгоритм обучения с учителем, который строит большое количество деревьев случайных решений и объединяет их вместе, чтобы делать прогнозы. Каждое дерево обучается на случайном подмножестве общего набора помеченных выборок. В процессе классификации класс, получивший наибольшее количество голосов среди всех деревьев в модели, указывает результат классификатора [52]. В предлагаемом алгоритме системы обнаружения, показанном на рисунке 4, RF используется для классификации сетевого трафика в режиме онлайн, задачи, которая требует вычислительной эффективности и высокой скорости попадания.
4. Результаты
Сетевой трафик был классифицирован системой обнаружения в контролируемой сетевой среде с использованием различных частот дискретизации. В экспериментах использовался необработанный сетевой трафик наборов данных CIC-DoS [16], CICIDS2017 [25] и CSE-CIC-IDS2018 [25], а также необработанный сетевой трафик, захваченный в настраиваемых экспериментах на стенде. Система Smart Detection достигла высокой точности и низкого уровня ложных срабатываний. Эксперименты проводились с использованием двух боксов Virtual Linux, в каждом из которых использовалось 8 виртуальных процессоров (vCPU) с 8 ГБ ОЗУ.
4.1. Описание эталонных наборов данных
Было проведено множество различных наборов данных, таких как DARPA (Лаборатория Линкольна 1998-99), KDD′99 (Калифорнийский университет, Ирвин 1998-99) и LBNL (Национальная лаборатория Лоуренса Беркли и ICSI 2004-2005). используются исследователями для оценки эффективности предложенных ими подходов к обнаружению и предотвращению вторжений. Однако многие такие наборы данных устарели и ненадежны для использования [25]. В этом исследовании использовались наборы данных CIC-DoS, CICIDS2017 и CSE-CIC-IDS2018, а также индивидуальный набор данных, поскольку они включают современные угрозы и методы DoS.
4.1.1. Набор данных ISCXIDS2012
Набор данных IDS 2012 Центра передового опыта в области информационной безопасности (ISCX) (ISCXIDS2012) был создан в Университете Нью-Брансуика для обеспечения современных тестов. Набор данных отслеживал реальные пакеты в течение семи дней сетевой активности, включая протоколы HTTP, SMTP, SSH, IMAP, POP3 и FTP, охватывающие различные сценарии обычных и вредоносных действий. ISCXIDS2012 состоит из маркированных сетевых трассировок, включая полные полезные данные пакета в формате pcap, и является общедоступным (https: // www.unb.ca/cic/datasets/ids.html) [45]. В этой работе основное внимание уделяется обычной деятельности файла pcap ISCXIDS2012 для извлечения подписей, а точнее файла данных за пятницу, 06.11.2010.
4.1.2. Набор данных CIC-DoS
Набор данных CIC-DoS фокусируется на DoS-атаках на уровне приложений, смешанных с трассировками, защищенными от атак набора данных ISCXIDS2012. Четыре вида атак были произведены с помощью различных инструментов, что дало 8 различных атак DoS с уровня приложения [16]. Полученный набор содержит 24 часа сетевого трафика с общим размером 4.6 ГБ и находится в открытом доступе (https://www.unb.ca/cic/datasets/dos-dataset.html). Сводка событий атак и инструментов, используемых в CIC-DoS, представлена в таблице 6.
|
При выполнении атак малого объема с использованием инструмента slowhttptest [49] было принято значение по умолчанию 50 соединений на атаку, что сделало атаки более опасными. акы по [16].
4.1.3. Набор данных CICIDS2017
Набор данных CICIDS2017 был недавно разработан ISCX и содержит безопасный трафик и самые современные распространенные атаки. Этот новый набор данных IDS включает семь общих обновленных семейств атак, которые соответствуют реальным критериям и являются общедоступными (http://www.unb.ca/cic/datasets/IDS2017.html) [25].
В этой работе основное внимание уделяется вредоносным DoS-действиям в файле захвата среды, 5 июля 2017 г., которые состоят из пяти DoS / DDoS-атак и широкого спектра обычного сетевого трафика.Результирующий набор содержит 8 часов сетевого трафика с общим размером 13 ГБ. Используемые инструменты атаки включают slowloris, Slowhttptest, Hulk, GoldenEye и Heartbleed.
4.1.4. Набор данных CSE-CIC-IDS2018
Этот набор данных является совместным проектом организации по обеспечению безопасности связи (CSE) и Канадского института кибербезопасности (CIC). Окончательный набор данных включает семь различных сценариев атак: грубая сила, Heartbleed, ботнет, DoS, DDoS, веб-атаки и проникновение в сеть изнутри.Атакующая инфраструктура включает 50 машин, а организация-жертва имеет 5 отделов и включает 420 машин и 30 серверов. Исследовательский документ, описывающий детали анализа набора данных и аналогичные связанные принципы, был опубликован [25]. Все данные общедоступны (https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2018.html).
Эта работа посвящена вредоносным действиям DoS / DDoS в пятницу, 16 февраля 2018 г., и во вторник, 20 февраля 2018 г., при захвате файлов. Используемые инструменты атаки включают SlowHTTPTest, Slowhttptest, Hulk, LOIC и HOIC.
4.1.5. Настраиваемый набор данных
Настроенный набор данных был разработан в контролируемой сетевой среде, как показано на рисунке 8. VLAN 10, 20, 30 и 40 используются в качестве хостов-жертв. VLAN 165 предназначена для пользователей академического подразделения. VLAN 60 используется в качестве атакующего хоста, тогда как мониторинг происходит в VLAN 1. Все сети имеют постоянный доступ к Интернету.
План атаки был настроен таким образом, чтобы одна атака генерировалась каждые 30 минут, всего 48 атак за 24 часа, начиная с 00 ч 00 мин и заканчивая 23 ч 59 мин.Все атаки были выполнены злоумышленником 172.16.60.100, во время которого он не передавал легитимный трафик жертвам. Инструменты атаки были параметризованы для создания скрытых маломощных, средних или легких режимов и массивных атак большого объема. Десять вариантов атак на основе протоколов и приложений были приняты с использованием четырех инструментов атаки, как показано в таблице 7. Продолжительность атак на основе протоколов и массовых атак на основе приложений составляла 30 секунд, в то время как атаки на основе приложений небольшого объема колеблется от 30 до 240 секунд.
|
При выполнении атак малого объема с использованием инструмента slowhttptest [49] количество параметров соединения было принято равным 1500 вместо значения по умолчанию, соответствующего 50 соединениям.
4.2. Онлайн-эксперименты
Онлайн-эксперименты были выполнены в контролируемой лабораторной среде в соответствии со следующей методологией валидации: (1) Необработанные данные сетевого трафика получены для анализа в формате файла pcap. (2) План атаки с указанием источника, пункта назначения и т. Д. Рисуется тип атаки и соответствующая длительность для трафика, указанного на шаге 1. (3) Настроена среда для повторной обработки и классификации трафика. (4) Трафик обрабатывается и классифицируется.(5) Производительность системы оценивается должным образом путем сравнения выходных данных шага 4 с планом атаки, описанным на шаге 2.
Следуя этой методологии проверки, были использованы источники захвата трафика: CIC-DoS, CICIDS2017, CSE-CIC- IDS2018 и настроенный набор данных, таким образом выполняя шаги 1 и 2. Среда для повторной обработки и классификации трафика, как описано в шаге 3, была настроена с использованием двух виртуальных Linux-серверов, работающих под управлением Open Virtual Switch (OVS) [28], программного обеспечения TcpReplay [53] и систему Smart Detection, как показано на рисунке 9.
При повторной обработке, классификации и оценке трафика на этапах 4 и 5 трафик необработанных данных воспроизводился программным обеспечением TcpReplay в конкретном порту OVS и отбирался агентом sFlow для OVS. Отобранный трафик отправлялся в систему Smart Detection, и результат классификации сравнивался с планом атаки. На рисунке 9 представлены процедуры, выполняемые с помощью предлагаемой методологии валидации. Файл необработанного сетевого трафика повторно обрабатывается на VM-01, а агент sFlow собирает образцы трафика и отправляет их в Smart Detection на VM-02.
4.2.1. Настройка системы
Система интеллектуального обнаружения имеет три основных параметра, которые напрямую влияют на ее работу. Эти параметры, показанные в таблице 1, позволяют пользователю откалибровать систему обнаружения в соответствии с операционной средой. Например, в сценариях, когда SR слишком низкий, а SR слишком большой, образцы трафика отбрасываются перед обработкой классификатором. С другой стороны, если оно слишком мало, FAR увеличивается, потому что у классификатора мало данных для анализа.В случае медленного DDoS, низкий SR и большой также снижают скорость обнаружения атак из-за времени истечения срока действия таблицы потоков в памяти ().
Итак, несколько экспериментов по калибровке системы были выполнены с использованием (i) SR 1%, 5%, 10% и 20%; (ii) параметр 25, 50 и 100; и (iii) 2, 5 и 10 секунд в тестовой среде. Наиболее сбалансированный результат был получен с, и.
4.2.2. Показатели оценки
Производительность системы оценивалась с использованием показателей Precision (PREC), Recall (REC) и F-Measure (F1), представленных в литературе [54, 55].PREC измеряет способность избежать ложных срабатываний, а REC измеряет чувствительность системы. F1 — это среднее гармоническое значение между PREC и REC. В этом контексте (i) истинно положительный (TP) — это правильно спрогнозированный трафик атаки, (ii) истинно отрицательный (TN) — это нормальный трафик, также спрогнозированный правильно, (iii) ложноположительный (FP) — это нормальный трафик, спрогнозированный неправильно, и (iv) ложноотрицательный (FN) — неверный прогноз трафика атаки. Эти метрики вычислялись по следующим выражениям:
Кроме того, использовались показатели частоты обнаружения (DR) и частоты ложных тревог (FAR).DR — это соотношение между количеством атак, обнаруженных системой, и фактическим количеством выполненных атак. FAR — это соотношение между FP и суммой FP и TN. Эти метрики были вычислены с помощью следующих выражений: где — количество обнаруженных атак, — общее количество выполненных атак. Где FP соответствует ложноположительным классификациям, а TN — истинно-положительным классификациям.
Расчеты DR и FAR предполагают, что во время атаки от злоумышленника к жертве отправлялся только вредоносный трафик.
4.3. Результаты и обсуждение
Предлагаемый подход был оценен с использованием вышеупомянутых наборов данных, настройки системы и показателей. В таблице 8 приведены характеристики системы для каждого набора данных.
|
Как видно, лучшая производительность была получена в наборе данных CSE-CIC-IDS2018 с DR 100% и FAR 0.000%, а PREC — 100%. В ходе анализа было выявлено небольшое количество нормального сетевого трафика и четко определенных всплесков вредоносного трафика. Такое поведение облегчает обнаружение системой и оправдывает достигнутый высокий процент попаданий. Однако несколько более низкая производительность была получена в настроенном наборе данных и наборе данных CIC-DoS с DR 96,5% и 93,6%, FAR 0,2% и 0,04% и PREC 99,5% и 99,9% соответственно. В этих наборах данных больше обычного трафика и различных типов атак, включая скрытые атаки на уровне приложений.В этом более реалистичном сценарии предложенная система имела некоторые сбои в обнаружении, но все же имела конкурентоспособные характеристики. С другой стороны, худший результат был получен с набором данных CICIDS2017 с 80% DR, 2% FAR и 99,2% PREC. Этот набор данных отражает более реалистичный сетевой сценарий, который включает обычный трафик, смешанный с большим и малым объемом вредоносного трафика со скрытым поведением, таким как медленные атаки на уровне приложений. Даже в этом случае предлагаемая система обнаружила 4 из 5 атак с PREC более 90% и FAR менее 1%, что показывает, что этот метод осуществим.
Для обсуждения онлайн-обнаружения и потребления вычислительных ресурсов во время экспериментов был выбран набор данных CICIDS2017, потому что он достаточно реалистичен, недавний и суммирует основные векторы DoS-атак. Даже в самом неблагоприятном сценарии эксперимент был завершен нормально, как показано на рисунках 10 и 11. Общий сетевой трафик показан на рисунке 10 (a), а на рисунке 10 (b) выделен выбранный трафик, отправленный в систему обнаружения. Как видно, для сетевого трафика 81.3 Мбит / с система обнаружения получает только 1,74 Мбит / с, что делает этот подход масштабируемым. Общий рейтинг трафика показан на рисунке 11 (a), а на рисунке 11 (b) исключительно выделена оценка вредоносного трафика. Можно сказать, что система была эффективна в различении обычного трафика от DoS-атак, поскольку из-за всех выполненных атак не была обнаружена только атака Heartbleed, выделенная на рисунке 10 (b) между 15 часами и 16 часами. Этот вид атаки в первую очередь предназначен для сбора данных путем использования уязвимостей программного обеспечения OpenSSL, как описано в CVE-2014-0160, хотя он также может предполагать поведение DDoS-атаки, как и в любом приложении.Однако в этом случае система выдала ложноотрицательный результат. Наиболее очевидными причинами этого FN являются (i) выполнение атаки Heartbleed без использования DoS или (ii) статистическое совпадение при выборке трафика. В первом случае атака осуществляется с использованием легитимных и обычных соединений, а во втором случае собранные образцы совпадают с легитимными сигнатурами трафика.
Что касается использования ресурсов, система оставалась стабильной во время эксперимента, как показано на рисунке 11 (c), с небольшими колебаниями в использовании ЦП.
Наконец, система Smart Detection была протестирована с использованием сетевого сетевого трафика в четырех различных сценариях. Результаты, представленные в таблице 8, показывают, что система может отличать легитимный трафик от различных типов DoS / DDoS-атак, таких как TCP-флуд, UDP-флуд, HTTP-флуд и медленный HTTP, со значительной точностью. Эксперименты также подчеркнули важность настройки параметров и. Эти переменные коррелируют с частотой дискретизации сетевого трафика (SR) и напрямую влияют на скорость обнаружения и точность системы.
4.3.1. Дополнительное сравнение
По сравнению с некоторыми недавними аналогичными работами, доступными в литературе, подход, представленный в этой работе, вполне конкурентоспособен с точки зрения оцененных показателей производительности, как показано в Таблице 9.
|
разные, но этого достаточно, чтобы дать возможность оценить полученные результаты.Например, в автономных экспериментах, выполненных с набором данных CIC-DoS в [16], DR составлял 76,92% с использованием SR 20%, в то время как предлагаемая система получила онлайн-DR 90% для атак с FAR 1,8%. используя ту же технику отбора проб. В [37] PREC 82,1% был получен с использованием набора данных CICIDS2017 в автономном и несэмплированном анализе. В этой работе предложенный метод получил PREC 99,9%, что можно считать конкурентоспособным для онлайн-системы обнаружения, основанной на выборках сетевого трафика.Кроме того, в экспериментах с набором данных CICIDS2017, где скорость легитимного трафика аналогична скорости трафика атаки, согласно рисункам 10 (b), 11 (a) и 11 (b), система также смогла различить вредоносный трафик. от нормального трафика, вроде изученного в лекции [34].
5. Заключение
В этой статье представлена система Smart Detection, онлайн-подход к обнаружению DoS / DDoS-атак. Программное обеспечение использует алгоритм случайного дерева леса для классификации сетевого трафика на основе выборок, взятых протоколом sFlow непосредственно с сетевых устройств.Было проведено несколько экспериментов для калибровки и оценки производительности системы. Результаты показали, что предложенный метод осуществим и обеспечивает более высокую производительность по сравнению с некоторыми недавними и актуальными подходами, доступными в литературе.
Предложенная система была оценена на основе трех наборов данных тестов обнаружения вторжений, а именно CIC-DoS, CICIDS2017 и CSE-CIC-IDS2018, и смогла классифицировать различные типы DoS / DDoS-атак, такие как TCP-флуд, UDP-флуд. , HTTP-флуд и HTTP медленно.Кроме того, эффективность предложенного метода сравнивалась с недавними и родственными подходами. Основываясь на результатах экспериментов, подход Smart Detection обеспечивает улучшенные DR, FAR и PREC. Например, в наборах данных CIC-DoS и CSE-CIC-IDS2018 предложенная система получила DR и PREC выше 93% с FAR менее 1%. Несмотря на то, что система достигла значительных результатов в своем масштабе, она нуждается в некоторых улучшениях, таких как лучшая частота попаданий среди классов атак и механизм автоматической калибровки параметров, который максимизирует скорость обнаружения атак.
Будущие работы включают анализ DDoS-атак на основе уязвимостей таких сервисов, как Heartbleed и веб-атака грубой силы, улучшение многоклассовой классификации, самоконфигурацию системы, разработку методов корреляции срабатывающих сигналов тревоги и формулирование защитных мер. .
Доступность данных
Мы создали индивидуальный набор данных и алгоритм выбора переменных и использовали четыре дополнительных набора данных для подтверждения результатов этого исследования.Настроенный набор данных, использованный для подтверждения результатов этого исследования, был депонирован в репозитории порта данных IEEE (https://doi.org/10.24433/CO.0280398.v2). Алгоритм выбора функций, использованный для подтверждения выводов этого исследования, размещен в репозитории Code Ocean (https://doi.org/10.24433/CO.0280398.v2). Наборы контрольных данных, использованные для подтверждения результатов этого исследования, были размещены в общедоступном репозитории Канадского института кибербезопасности следующим образом: (1) набор данных ISCXIDS2012 (https: // www.unb.ca/cic/datasets/ids.html), (2) набор данных CIC-DoS (https://www.unb.ca/cic/datasets/dos-dataset.html), (3) набор данных CICIDS2017 ( http://www.unb.ca/cic/datasets/IDS2017.html) и (4) набор данных CSE-CIC-IDS2018 (https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2018.html. ).
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.
Финансирование
Это исследование частично финансировалось Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, Бразилия (CAPES), финансовый код 001.
Благодарности
Авторы хотели бы выразить признательность Digital Metropolis Institute (IMD / UFRN) и Центру высокопроизводительных вычислений UFRN (NPAD / UFRN) за общую поддержку, оказанную этой работе, а также Канадскому институту кибербезопасности (CIC / UNB) для публичного обмена наборами данных.
(PDF) Экспериментальная информационная система на основе виртуальной онлайн-лаборатории
Интернет будущего 2021, 13, 27 18 из 18
10. Noguez, J .; Энрике Сукар, Л.Интеллектуальная виртуальная лаборатория и проектно-ориентированное обучение для обучения мобильной робототехнике. Int. J. Eng.
Образов. 2006, 22, 743–757.
11. Potkonjak, V .; и другие. Виртуальные лаборатории для образования в области науки, технологий и инженерии: обзор. Comput. Educ. 2016,
95, 309–327.
12. Plass, J.L .; Гомер, Б.Д .; Кинзер, К. Основы игрового обучения. Educ. Psychol. 2015, 50, 258–283.
13. Hodges, G.W .; Wang, L .; Lee, J .; Коэн, А.; Янг, Ю. Исследовательское исследование смешения виртуального мира и лаборатории
опыт в классах средней химии. Comput. Educ. 2018, 122, 179–193.
14. Макранский, Г .; Петерсен, Г. Исследование процесса обучения с помощью настольной виртуальной реальности: подход моделирования структурных уравнений
. Comput. Educ. 2019, 134, 15–30.
15. Tawfik, M .; Sancristobal, E .; Martin, S .; Gil, R .; Diaz, G .; Кольменар, А .; Peire, J .; Castro, M .; Нильссон, К.Виртуальная приборная система
tems в реальности (VISIR) для удаленного подключения и измерения электронных схем на макетной плате. IEEE Trans. Учить. Technol. 2013,
6, 60–72.
16. Chacón, J .; Vargas, H .; Farias, G .; Sánchez, J .; Дормидо, С. EJS, JIL Server и LabVIEW: архитектура для быстрой разработки
удаленных лабораторий. IEEE Trans. Учить. Technol. 2015, 8, 393–401.
17. de la Torre, L .; Heradio, R .; Jara, CA; Sanchez, J .; Дормидо, S .; Торрес, Ф.; Канделас, Ф.А. Обеспечение совместной поддержки
виртуальных и удаленных лабораторий. IEEE Trans. Учить. Technol. 2013, 6, 312–323.
18. De Jong, T .; Sotiriou, S .; Жилле, Д. Инновации в образовании STEM: Федерация онлайн-лабораторий Go-Lab. Умное обучение. Environ.
2014, 1, 1–16.
19. Govaerts, S .; Cao, Y .; Вознюк, А .; Holzer, A .; Зутин, Д.Г .; Ruiz, E.S.C .; Bollen, L .; Manske, S .; Faltin, N .; Salzmann, C .; Tsour-
lidaki, E. На пути к интернет-лабораторному порталу для исследовательского обучения STEM в школе.В материалах 12-й Международной конференции
по обучению через Интернет, Кентинг, Тайвань, 6–9 октября 2013 г .; С. 244–253.
20. Richter, T .; Boehringer, D .; Йешке, С. ЛиЛа: Европейский проект сетевого эксперимента. В материалах 6-й Международной конференции по дистанционному проектированию и виртуальным приборам, Бриджпорт, Коннектикут, США, 22–25 июня 2009 г .; С. 307–317.
21. Martinez-Roman, J .; Perez-Cruz, J .; Pineda-Sanchez, M .; Пуче-Панадеро, Р.; Roger-Folch, J .; Riera-Guasp, M .; Sapena-Baño, A.
Магнитные свойства пластин электрических машин: виртуальная приборная лаборатория. IEEE Trans. Educ. 2015, 58, 159–166.
22. Xu, L .; Huang, D .; Цай, В.Т. Облачная виртуальная лаборатория для обучения сетевой безопасности. IEEE Trans. Educ. 2014, 57, 145–
150.
23. Martín-Villalba, C .; Urquía, A .; Сениченков, Ю .; Колесов Ю. Два подхода к созданию виртуальной лаборатории. Comput.
Sci.Англ. 2014, 16, 78–86.
24. Hu, W.S .; Liu, G.P .; Чжоу, Х. Бесплатный подключаемый модуль трехмерной интерактивной лаборатории для обучения системам управления. IEEE Trans.
Ind. Electron. 2017, 64, 3808–3818.
25. Liang, Y .; Лю, Г. Разработка крупномасштабного виртуального оборудования для интерактивных лабораторий систем управления HIL. IEEE Trans. Учить. Technol.
2018, 11, 312–323.
26. Raman, R .; Achuthan, K .; Nedungadi, P .; Diwakar, S .; Бозе, Р. Опыт VLAB OER: Моделирование приема ученика
потенциального усыновителя.IEEE Trans. Educ. 2014, 57, 235–241.
27. Hoic, N .; Mornar, V .; Ботицки, И. Подход смешанного обучения к разработке и реализации курса. IEEE Trans. Educ. 2009, 52,
19–30.
28. Djenic, S .; Krneta, R .; Митич, Дж. Смешанное обучение программированию в эпоху Интернета. IEEE Trans. Educ. 2011, 54, 247–254.
29. Singh, A .; Rocke, S .; Pooransingh, A .; Рамлал, К.Дж. Повышение вовлеченности студентов в преподавание электрических машин с помощью смешанного обучения
.IEEE Trans. Educ. 2019, 62, 297–304.
30 августа, S.E .; Hammers, M.L .; Мерфи, Д. Б.; Neyer, A .; Gueye, P .; Thames, R.Q. Виртуальная лаборатория инженерных наук:
Дать вторую жизнь STEM-образованию. IEEE Trans. Учить. Technol. 2016, 9, 18–30.
31. Макранский, Г .; Лиллехолт, Л. Исследование моделирующего структурного уравнения эмоциональной ценности иммерсивной виртуальной реальности в образовании
. Educ. Tech. Res. Деве. 2018, 66, 1141–1164.
32.Achumba, I.E .; Аззи, Д .; Данн, В.Л .; Чуквудебе, Г.А. Интеллектуальная оценка результатов лабораторных работ студентов в виртуальной электронной лабораторной среде
. IEEE Trans. Учить. Technol. 2013, 6, 103–116.
33. Fernandes, M.A.C. Проектное обучение применимо к курсу по встроенным системам. Int. J. Electr. Англ. Educ. 2017, 54, 223–235.
34. Florea, G.A .; Михайлеску, Р.-К. Мультимодальное глубокое обучение для распознавания групповой активности в среде умного офиса.Будущее
Интернет. 2020, 12, 133.
35. Jiang, B .; Привет.; Chen, R .; Hao, C .; Liu, S .; Чжан, Г. Прогрессивное улучшение преподавания для мелкомасштабного обучения: тематическое исследование
в Китае. Интернет будущего. 2020, 12, 137.
Frontiers | Сон Бога: как религия и наука видят осознанные сновидения и другие состояния сознания во сне?
«Мифы — это общественные мечты, мечты — частные мифы»
Джозеф Кэмпбелл — Сила мифа (1988)
«Во сне… у нас есть источник всей метафизики.Без этой мечты людей никогда бы не подтолкнули к анализу мира. Даже различие между душой и телом полностью связано с примитивным представлением о сновидении, а также с гипотезой воплощенной души, откуда возникли все суеверия, а также, вероятно, верой в бога. «Мертвые все еще живы: они являются живым во сне». Так рассуждало человечество в свое время и на протяжении многих тысяч лет » Фридрих Ницше — Человек, слишком человечный (1878)
Введение
Термин «осознанное сновидение» (LD) был введен Ван Иденом (1913) для описания своего рода сновидения, во время которого «реинтеграция психических функций настолько завершена, что спящий может вспомнить дневную жизнь и свое собственное состояние. состояние совершенного осознания и способность направлять свое внимание и пытаться совершать различные акты свободной воли »(Van Eeden, 1913, стр.446). Согласно LaBerge et al. (1986) LD просто «спит, осознавая, что спит». Объективное изучение LD начали проводить в работах Hearne (1978) и LaBerge (1980a, b), которые разработали методику, состоящую в инструктировании сновидящих добровольно двигать глазами, чтобы показать, что они стали ясными. Несмотря на то, что эти первые научные отчеты были недавними, LD описывались различными религиями гораздо дольше. В этой статье мы рассмотрим, как индуизм, буддизм, иудаизм, христианство, ислам и спиритизм интерпретируют сны, LD и другие состояния сознания во время сна.
Индуизм
Индуизм зародился в Индии примерно 3500 лет назад и называется Санатана Дхарма (на санскрите :), что означает «вечный закон». Как и большинство древних обществ, индуисты считали сновидения божественными и пророческими и одним из самых надежных источников понимания (Freud, 1900; Ribeiro, 2019). Индусы интерпретируют сны и весь мир как иллюзии, созданные Богом по имени Вишну (Shulman and Stroumsa, 1999). В мистических текстах, известных как Упанишады, сновидения становятся личным эмпирическим путем к осознанию иллюзорной природы себя и всей реальности.
Интересно, что индусы делят сознание на бодрствование, сновидение и глубокий сон и считают, что и сновидения, и глубокий сон более важны, чем бодрствование. Это противоположно западной культуре, которая считает бодрствование основным состоянием — синонимом «настоящего», сон — просто дополнительным состоянием, а сновидение — «нереальным» (Bulkeley, 2008). Некоторые практикующие индуисты считают, что только в глубоком сне мы можем полностью освободиться от мыслей, но не во время бодрствования и сновидений. Они также считают, что существует определенная форма сознания во время глубокого сна, но невозможно иметь LD в этом состоянии (Sharma, 2006).Фактически, исследования показали, что LD, объективно показываемый техникой движений глаз (Hearne, 1978; LaBerge, 1980a, b; Mota-Rolim, 2020), уже был описан в начале сна (стадия N1), легком сне (N2) сна, быстрого движения глаз (REM), но не во время глубокого сна (N3) (LaBerge et al., 1981a, b; Stumbrys and Erlacher, 2012; Mota-Rolim et al., 2015; Baird et al., 2019) . Однако это все еще спорно, особенно если принять во внимание индуистскую традицию духовного сна: Йога-нидру. Современные тексты рассматривают йога-нидру как своего рода состояние LD, в котором образы сновидений имеют место для практикующего, который не идентифицирует их и не привязывается к ним, оставаясь объективным наблюдателем (Miller, 2005; Hoye and Reddy, 2016).
Также известная как «йогический сон», йога-нидра (санскрит 🙂 означает «блаженное расслабление» и считается одним из путей достижения состояния самадхи или самореализации (Сарасвати и Хити, 1984). Йога-нидра впервые упоминается в Упанишадах, которые являются частью Вед — древних санскритских текстов, содержащих самые старые писания индуизма (Desai, 2017). Интересно, что йога-мантра ОМ / АУМ относится к различным состояниям сознания: «А» (пробуждение), «У» (сновидение), «М» (глубокий сон).Четвертое состояние, Турия или Трансцендентное состояние, представлено комбинацией АУМ (Шарма, 2018). В Бхагавад-гите, одном из самых священных и почитаемых индуистских текстов, Бог Кришна находится в Йога-нидре, когда принц Арджуна впервые встречает его: полусонный.
Основатель современной практики йога-нидры разделил ее на восемь шагов, которые в основном состоят из внимания к различным частям тела, дыхания и выполнения визуализаций, лежа на полу в шавасане (поза трупа), чтобы наблюдать за своим реакция разума (Сарасвати и Хити, 1984).Фактически, один из этих шагов, называемый «вращением сознания», является разновидностью древней тантрической практики «Ньяса», что означает «привести ум к этой точке» (Rani et al., 2011). Однако существуют и другие способы практики йога-нидры, например, описанный в гималайской традиции, заключающийся в использовании дыхания для концентрации внимания на аджне (точке между бровями), вишуддхе (горле) и анахате (сердце). чакры. Считается, что ему предшествуют две подготовительные практики, называемые Шавятра и Шиталикарана.В первом случае внимание проходит через тело в 61 точке. Термин «шава» означает «труп», а «ятра» — «путешествие». Во втором случае дыхание определенным образом распространяется от разных частей тела. Термин «шиталикарана» происходит от санскритского глагола «шиталикароти», что означает «охлаждать или успокаивать». Йога-нидра также считается состоянием сознания во время глубокого сна, которое, как считается, ведет к самореализации (Grouven, 2018).
Один из главных споров в классической индийской философии заключается в том, присутствует ли сознание в глубоком сне.Философские школы Адвайта Веданты и Йоги утверждают, что сознание присутствует во сне без сновидений, тогда как школа Ньяя утверждает, что это не так (Thompson, 2015). С другой стороны, термин «свидетельство сна» описывает сосуществование трансцендентного сознания и сна. Согласно Александру (1988) и Трэвису (1994), во сне существует три типа сознания: LD; наблюдение сновидения — переживание тихого, умиротворенного внутреннего осознания или бодрствования, полностью отделенного от сна; или наблюдение за глубоким сном — переживанием тихого, мирного, внутреннего состояния осознанности во время сна без сновидений.Недавние работы также считают, что есть форма сознания во сне без сновидений (Windt et al., 2016; Siclari et al., 2017). В одном исследовании с йогом Свами Рамой ученые обнаружили, что он запомнил все, что происходило с ним в состоянии йогического сна, в котором ЭЭГ показывала 40% активности дельта-волн, что напоминает глубокий сон. Он смог процитировать 9 из 10 предложений, данных ему в этом состоянии (Ancoli et al., 2012), подтверждая наблюдение, что информация может влиять на нас, даже когда мы находимся в «бессознательном» состоянии (Ruch and Henke, 2020 ).
В другом исследовании был получен аналогичный результат с другой техникой, называемой Трансцендентальной медитацией, которая использует мантры (Woolfolk, 1975) и преследует ту же цель, что и йога-нидра (Cranson et al., 1991). Авторы обнаружили, что 11 практикующих, практикующих долгое время, смогли сообщить о том, что они были осведомлены во время сна, по сравнению с 9 практикующими краткосрочными практиками и 11 непрактикующими. Записи ЭЭГ показали, что во время глубокого сна экспериментальная группа (длительные медитирующие) имела большую тета-альфа-активность одновременно с дельта-активностью и более низким мышечным тонусом по сравнению с другими группами (краткосрочными и непрактикующими).Авторы предположили, что трансцендентальное сознание во время сна отличается от LD, поскольку последнее происходит почти исключительно во время фазовых REM и чаще во время более поздних периодов REM (Mason et al., 1997; Baird et al., 2019). Наконец, исследования практик медитации осознанности также эмпирически подтверждают возможность своего рода сознания в глубоком сне (Tang et al., 2015). Согласно Томпсону (2015), опытные медитаторы иногда сообщают, что «наблюдают за сном», когда они не испытывают определенного содержания мыслей или образов.У этих участников были различия в активности ЭЭГ во время сна по сравнению с не медитирующими и неопытными медитирующими, например, усиленная активность в гамма-диапазоне (Mason et al., 1997; Ferrarelli et al., 2013; Dentico et al., 2016; Maruthai et al. др., 2016).
Другое исследование показало, что в группе с высокой прозрачностью обнаружен увеличенный объем серого вещества в лобно-полярной коре (BA9 / 10) по сравнению с группой с низкой прозрачностью. Кроме того, сигнал, зависящий от уровня кислорода в крови, увеличивался в этой области мозга во время мониторинга мыслей в обеих группах, и даже больше в группе с высокой ясностью.Авторы предполагают, что метакогнитивные практики и LD имеют общие нейронные системы, в частности, в области мониторинга мысли (Филевич и др., 2015). Также сообщалось, что частота LD более положительно связана с состоянием внимательного присутствия, а не с состоянием принимающего ума. Однако остается неясным, влияет ли на отношения между внимательностью и LD реальная практика медитации, кроме индивидуальных предрасположенностей (Stumbrys et al., 2015).
Буддизм
Буддизм зародился около 2500 лет назад в Индии, и сегодня он разделен на три ветви: Тхеравада (Школа старейшин), Махаяна (Великая колесница) и Ваджраяна (Алмазная колесница).Школа Ваджраяны была основана в Тибете в восьмом веке и положила начало тибетскому буддизму, который практикует йогу сновидений на санскрите — технику медитации, направленную на развитие осознания во время состояния сна. Любопытно, что сам Будда известен как «Пробужденный» или «Просветленный», оба связаны со словом «ясный», как в LD (Rosch, 2014).
Практика йоги сновидений состоит из четырех этапов. Однако, прежде чем практиковать йогу сновидений, Лаберж (2003) описывает две подготовительные техники.В первом случае сновидец должен распознать сон по мере того, как он разворачивается, и некоторые техники, такие как медитация перед сном, могут помочь (LaBerge, 1980b). Затем сновидец должен попытаться преодолеть все возможные страхи, когда становится ясным, стремясь предотвратить пробуждение — частый нежелательный результат, особенно у неопытных осознанных сновидцев (Mota-Rolim et al., 2013). После этих подготовительных техник сновидец может начать первую стадию, на которой нужно созерцать сон и размышлять о том, насколько он похож или не похож на реальную жизнь, поскольку оба являются иллюзиями, которые постоянно меняются, что является фундаментальной концепцией буддизма.Посредством этого предыдущего прозрения сновидец должен попытаться контролировать содержание онейра. Этот этап особенно важен для тех, кто страдает от повторяющихся кошмаров, потому что, придя в сознание во время кошмара, сновидец может научиться не бояться, поскольку ничто не может причинить реальный физический вред во сне. Другие возможности включают превращение кошмара в хороший сон или просто пробуждение (Mota-Rolim and Araujo, 2013; Macêdo et al., 2019). На третьей стадии сновидец должен признать, что тело сновидения не имеет материальной субстанции, и ту же идею можно применить к другим людям или объектам во сне.Наконец, на четвертой и последней стадии сновидец должен попытаться визуализировать божеств, таких как Буда, и тогда произойдет откровение (LaBerge, 2003).
Существует связь между распространением LD и практикой медитации (Gackenbach, 1981, 1990; Hunt, 1991; Mota-Rolim et al., 2013; Sparrow et al., 2018). Одно из возможных объяснений состоит в том, что у опытных медитаторов повышенная плотность быстрых движений глаз во время быстрого сна (Mason et al., 1997). Это может увеличить частоту LD, поскольку LD связана с фазовым (активированным) REM-сном, т.е.е., периоды быстрого сна с быстрым движением глаз (LaBerge, 1980a; LaBerge et al., 1981b, 1986). Нейропсихологические механизмы, лежащие в основе этого открытия, еще не ясны, но, возможно, они связаны с тем фактом, что фазовый быстрый сон имеет вегетативную активацию, напоминающую бодрствование, и что LD, по-видимому, представляет собой смесь (Voss et al., 2009) или переходная фаза (Mota-Rolim, 2020) между быстрым сном и бодрствованием. Другое объяснение состоит в том, что LD увеличивает мощность в альфа-диапазоне (8–12 Гц) (Ogilvie et al., 1982; Tyson et al., 1984; Mota-Rolim et al., 2008), что также наблюдалось в расслабленном состоянии бодрствования с закрытыми глазами (Berger, 1929; Adrian and Matthews, 1934) и во время медитации (Varela et al., 1945). Кроме того, медитативные состояния «сосредоточенного внимания» (Гималайская йога), «открытого наблюдения» (Випассана) и «открытого осознавания» (Иша Шунья Йога) показывают повышенную глобальную согласованность в гамма-диапазоне (Vivot et al., 2020), что также наблюдалось во время LD (Mota-Rolim et al., 2008; Voss et al., 2009). Большая способность к умственному контролю проявляется как у опытных практиков медитации, так и у тех, кто часто видит осознанные сновидения (Blagrove and Tucker, 1994; Blagrove and Hartnell, 2000).Наконец, связь между медитацией и LD осуществляется через развитие метакогнитивных способностей, таких как внимательность (Filevich et al., 2015; Stumbrys et al., 2015). Эти различные альтернативные объяснения не обязательно исключают друг друга.
Лидер тибетского буддизма сегодня, Тензин Гьяцо, четырнадцатый Далай-лама, поддержал западные исследования LD как потенциального моста между современной наукой и древней религиозной мудростью. Когда его попросили описать его взгляды на LD, Далай-лама ответил:
«Говорят, что существует связь между сновидениями, с одной стороны, и грубым и тонким уровнями тела, с другой.Но также говорят, что существует такое понятие, как «особое состояние сна». В этом состоянии «особое тело сновидения» создается из ума и жизненной энергии (праны) внутри тела. Это особое тело сновидений способно полностью отделяться от грубого физического тела и путешествовать в другом месте. Один из способов развития этого особого тела сновидений — это, прежде всего, распознать сон как сновидение, когда он происходит. Затем вы обнаруживаете, что мечта податлива, и прилагаете усилия, чтобы обрести контроль над ней. Постепенно вы становитесь очень искусными в этом, увеличивая свою способность контролировать содержание сновидения так, чтобы оно соответствовало вашим собственным желаниям.В конце концов, можно отделить тело своей мечты от грубого физического тела ».
Другая актуальная тибетская буддийская йога касается полезных техник для достижения LD. В так называемой тибетской йоге сна и наблюдение сна, и LD используются для развития гибкости ума. Согласно Wangyal и Dahlby (1998) гибкость разума является важнейшей характеристикой для релятивизации того, как обстоят дела в этом мире, и, таким образом, для лучшего управления нашими чувствами и привязанностью к вещам. Как следствие, культивирование свидетельствования во сне в начале и LD в конце ночи может привести к благосклонности, проложившей путь к просветлению.Таким образом, согласно Вангьялу, практикующие йогу сна могут собирать полезные плоды для просветления с помощью этой практики, что является разумной альтернативой практикам без особого акцента и без культивирования особых снов. Преимущество этих практик подчеркивается в том, что практикующий может тренировать технику трансформирующей психической йоги, даже когда вы ложитесь спать во сне. Таким образом, тибетские йоги разработали особую классификацию сновидений, как: (1) обычные сновидения (как осознанные, так и неосознанные), (2) сновидения ясности (как осознанные, так и неосознанные) и (3) ясные сновидения. мечты (только в виде LD).Как сообщают Wangyal и Dahlby (1998), сны о различиях в ясности по сравнению с обычными сновидениями основываются на большей стабильности практикующего и на появлении особых образов и следов, которые «представляют доступное знание непосредственно из сознания ниже уровня обычного Я». . » Наконец, сны ясного света — это особый вид сновидений, которые «случаются, когда человек находится далеко на своем пути». Этот сон появляется, когда практикующий переживает недвойственные состояния ума, а также является недвойственным сном: практикующий «не воссоздается как наблюдающий субъект по отношению к сновидению как объекту, ни как субъект в мире реальности». мечта », интегрированная с недвойственным состоянием.
Чтобы развить эти состояния осознанного и неосознанного сновидения, практикующий ориентирован на выполнение различных техник йоги, которые включают в себя спокойную медитацию и упражнения на гибкость разума в течение дня (например, воображение мира и себя как сновидение ), осознание и запоминание снов, а во время сна визуализация тибетских символов (покалывания) и слогов, связанных с частями тела, в четыре разных момента ночи (Wangyal and Dahlby, 1998).Осознанные сновидения, согласно этой традиции, должны возникать особенно в последнюю часть ночи, что явно совпадает с классическим физиологическим возникновением более устойчивых эпизодов быстрого сна.
В этом контексте мы утверждаем, что научное исследование тибетских практик йоги сна могло бы ответить на важные вопросы нейробиологии. С помощью ЭЭГ и сканирования функциональной анатомии мы можем лучше понять нейронную динамику этих состояний как у опытных практиков, так и у новичков.Мы можем обратиться к каждой из четырех практик визуализации этой тибетской йоги сна во время сна и получить понимание их нейронных сигнатур. Кроме того, мы можем лучше понять, каким образом практики, связанные с LD, могут влиять на нейропластичность, и могут ли они работать как методика смягчения состояний тревоги и депрессии, или могут ли они быть полезным инструментом в современном обществе для развития большей эмоциональной стабильности и самосознания -контроль. Как и в случае с классическими техниками осознанности, которые возникли из древних азиатских традиций и были приняты для мирской практики в этом неспокойном мире двадцать первого века, аналогичная адаптация тибетских йог сна и сновидений (с возможным эффектом нейропластичности, продемонстрированным исследованиями нейробиологии) могли бы добавить дополнительные мышцы, чтобы предотвратить широкое распространение психических заболеваний в наше время.
Эти экспериментальные подходы к сновидению, рассматривающие его как область сознания, которую можно активно исследовать и намеренно культивировать, сильно отличаются от подхода, разработанного в традиционных авраамических религиях, как будет показано в следующих разделах.
Иудаизм и христианство
Иудаизм зародился примерно 3800 лет назад, когда Авраам заключил завет с Богом. Христианство возникло из иудаизма около 2000 лет назад. Иудаизм и христианство монотеистические и имеют общие корни в Ветхом Завете.Знаки Бога в иудаизме можно получить с помощью видений, голосов и, конечно же, во сне. Подход к сновидениям в иудаизме и христианстве явно отличается от подходов двух традиционных индийских религий, упомянутых выше. И в буддизме, и в индуизме сны используются как инструменты для расширения сознания и достижения самоконтроля, как часть пути к просветлению или овладению телом и разумом (Лаберж, 1980b; Сарасвати и Хити, 1984). В иудаизме и христианстве сновидения служат прежде всего средством общения между людьми и Богом.Сны могут принимать разные формы — визуальные образы, слуховые команды, пугающие кошмары, — но общая черта — это откровение от божественного к сновидцу.
В Ветхом и Новом Заветах слово «сон» встречается более ста раз. Евреи, вавилоняне и древние египтяне разделяли традиции толкования снов. Как показано в толковании снов египетского фараона Иосифом (Быт. 1–41) и в толковании сна Навуходоносора Даниилом (Даниил 2: 43–45), еврейский народ чрезвычайно преуспел в обретении чужеземной благодати. правители через овладение толкованием сновидений, оказывая влияние на государственную политику.В Египте Иосиф истолковал сон о семи толстых коровах, съеденных семью тощими коровами, как предсказание 7 лет изобилия, за которыми последуют 7 лет голода; и рекомендовал строительство силосов для хранения зерна. В Вавилоне Даниил интерпретировал сон царя об огромной статуе, пораженной камнем, как предсказательное описание будущих поколений и царств. Однако, несмотря на критическую важность сновидений в библейских текстах, мы не нашли прямого намёка на LD.
То же самое верно и в отношении ссылок на сны в Новом Завете, которых меньше, чем в Ветхом Завете, но которые передают ту же основную тему человеческого и божественного общения.В этом теологическом контексте LD кажется менее актуальным, потому что послания Бога могут быть эффективно доставлены в неосознанных сновидениях. Более высокие уровни сознания в состоянии сна на самом деле не имеют значения; важно вспомнить сон после пробуждения и правильно истолковать его божественное значение. Например, в Числах 12: 6: «И он сказал: теперь послушайте мои слова: если будет среди вас пророк, Я, Господь, откроюсь ему в видении и буду говорить с ним во сне».
Это различие проиллюстрировано раннехристианским теологом Августином Гиппопотамским (354–430 гг. Н. Э.) В письме, в котором он упоминает опыт LD с другом, который сомневался в учении о вечной душе.Во сне появляется ангельский юноша и приводит его в состояние осознанного осознания:
«Как когда вы спите и лежите на своей кровати, эти глаза вашего тела теперь не работают и ничего не делают, и все же у вас есть глаза, которыми вы смотрите на меня и наслаждаетесь этим видением, так после вашей смерти, пока ваши телесные глаза будешь полностью бездействующим, ты будешь в тебе жизнью, которой ты еще будешь жить, и способностью восприятия, с помощью которой ты еще будешь воспринимать. Поэтому остерегайтесь после этого сомневаться в том, продолжится ли жизнь человека после смерти.»(Цитируется по Балкли, 2008 г., стр. 181)
Августин ясно признает феномен LD, сознательного самосознания во сне, и все же в его религиозном мировоззрении он имеет совершенно иное значение с индуистской и буддийской точки зрения. Для Августина LD — это своего рода превью загробной жизни, когда душа полностью отделяется от тела. Опыт LD подтверждает то, что христиане уже должны знать. Здесь нет интереса к изучению LD за пределами этих богословских пределов, и, вероятно, именно поэтому в христианстве / иудаизме не хватает научных работ об этом опыте.
Ислам
Члены исламской веры верят, что слово Бога (Аллаха) было открыто человечеству Пророком Мухаммедом в 610 году нашей эры, продолжая и завершая откровения, начатые в иудейской и христианской религиях. Важно отметить, что это произошло после визита архангела Гавриила к Мухаммеду, который, по мнению многих, был сном (Hermansen, 2001). Более того, считается, что до этого первого откровения Мухаммед видел множество снов, наполненных духовным смыслом, которые побудили его начать свою проповедь.В Коране , священной книге ислама, читаемой Пророком, сны работают как способ общения Бога с людьми, как это также происходит в еврейской Торе и христианском Новом Завете. Сны также цитируются в некоторых отрывках из Корана, , и, несмотря на то, что они встречаются значительно реже, чем в Библии, их применение зависит от способности правильно интерпретировать их метафорическое содержание, в зависимости от личных и косвенных знаний сновидца (Балкли , 2002), как это было подчеркнуто Фрейдом (1900) и признано современной нейробиологией (Ribeiro, 2019).Как сказал Пророк, сон вступит в силу в зависимости от его толкования, а сон покоится на перьях птицы и не вступит в силу, если он не связан с кем-то. С другой стороны, есть сны, которые носят более прямой характер и не нуждаются в толковании, например, знаменитый сон, в котором Аллах велит Аврааму принести в жертву своего сына (Bulkeley, 2002). Кроме того, есть стратегии, которые помогут вынашивать хорошие сны. Например, хадисов, текстов побуждают практикующих стараться спать в состоянии ритуальной чистоты, чтобы видеть хорошие сны.
Таким образом, в исламе сны используются так же, как и в библейских текстах: для интерпретации или как прямые сообщения. Кроме того, в некоторых исламских традициях не поощряются дискуссии о сновидениях, содержащих явно плохое или «неприятное содержание», потому что эти сны интерпретируются как вызванные сатаной. Столкнувшись с плохим сном, сновидца поощряют читать Qŕan и делать пожертвования, чтобы избавиться от содержания этого плохого сна, вместо того, чтобы обсуждать их с другими людьми.
В исламской традиции есть некоторые ссылки на LD, сделанные в основном суфийским мастером Ибн Эль-Араби (1165–1240).Эль-Араби утверждал, что у него сильное ясное воображение и множество визионерских переживаний, таких как тот, в котором он видел ангела Гавриила, как и Мухаммед. Эль-Араби разделил сны на три основных типа. Первые — это «обычные» сны, которые создаются воображением на основе повседневного жизненного опыта, но с символическим содержанием, которое представляет наши желания, очень похожие на психоаналитические взгляды (Jung, 1957; Freud, 1900). Второй тип сновидений гораздо более важен и отражает «Вселенскую душу» — своего рода абстрактные рассуждения, которые раскрывают фундаментальные истины о реальности, но которые также были искажены человеческим воображением и, следовательно, требуют интерпретации, чтобы раскрыть то, что на самом деле символические образы иметь в виду.Последний тип сновидений предполагает ясное видение божественной истины без искажений или символизма (Bulkeley, 2002). Что касается LD, Эль-Араби считал, что они также очень важны, и однажды сказал: «Человек должен контролировать свои мысли во сне. Тренировка этой бдительности (…) принесет большую пользу человеку. Каждый должен приложить усилия для достижения этой столь ценной способности »(Gackenbach and LaBerge, 1988).
Согласно Хермансену (1997, стр. 27), «суфийская традиция специально культивировала сохранение некоторых« способностей наблюдателя »во время стадии сна с помощью методов физического лишения, таких как голодание и бодрствование в течение ночи, а также такие упражнения, как самовоспоминание.Индийские суфийские ордена, которые мигрировали на Запад, также разработали много обучения LD. Согласно Пиор Виалат Хан, сновидица, способная сохранять сосредоточенность и ясность, способна работать с символами Мира образов и осознанно участвовать в своем собственном процессе духовного развития (Хан, 1991). Другое движение, Золотой суфийский центр, вдохновленный духовным лидером Ллевеллином Воан-Ли (1990, 1991), включил работу сновидений в свои традиции. Практики включают как совместное использование, так и коллективную интерпретацию снов, а также индукцию LD.Есть даже более ранние корни LD в суфизме, восходящие к средневековым исламским культурным традициям, которые имели некоторый контакт с индуистскими учениями и практиками. Несомненно, есть параллели между аспектами индуизма и суфийскими поисками культивирования необычных состояний сознания, как в бодрствовании, так и во сне, с конечной целью прямой встречи с глубочайшими силами божественного. К сожалению, об этом исламском опыте нет научных работ.
Спиритизм
Тремя основными авраамическими религиями в хронологическом порядке основания являются иудаизм, христианство и ислам, как указывалось ранее.Однако из этих трех хорошо известных религий есть ряд относительно второстепенных, таких как спиритизм, основанная на христианстве религия, созданная Алланом Кардеком в 1857 году во Франции. Спиритизм в настоящее время распространен в основном в Бразилии благодаря работе «медиумов» Чико Ксавьера, Вальдо Виейры и многих других. Медиумы — это те, кто может устанавливать контакт между живыми и духами мертвых. Спиритизм утверждает, что человеческая душа (или дух) может «покинуть физическое тело», как при внетелесных переживаниях (ВТО), и выполнять «астральные проекции» (Blackmore, 1982).ВТО обычно запускается переживанием «автоскопии», этимологией которого является «наблюдение за собой». ВТО можно определить как вид двойника, то есть другого «я», которое менее реально, чем исходное «я» (Blackmore, 1982), или переживания видения собственного тела в внеличностном пространстве (Blanke et al. ., 2004).
Основываясь на сообщениях об опытах аутоскопии во время сна, особенно тех, в которых сновидящие видят себя лежащими на кровати и спящими, спиритизм утверждает, что дух естественным образом отделяется от тела во время сна, что объясняет некоторые аспекты феноменологии сновидений.Например, иррациональный и запутанный аспект сновидений был бы воспоминанием о том, что видел Дух, но его грубое физическое тело не могло сохранить впечатления, захваченные Духом, которые могли бы объяснить огромные пробелы в памяти в отчетах сновидений. Кроме того, сторонники спиритизма утверждают, что во время сна наш дух общается с другими духами, помимо возможности посещать другие миры и заглядывать в прошлое и будущее (de Sá and Mota-Rolim, 2015). Интересно, что некоторые ветви спиритизма утверждают, что LD будет последней стадией перед этим переживанием «выхода из физического тела».Однако для тех, кто верит в спиритизм, LD не будет «реальным», потому что это всего лишь сон по сравнению с астральной проекцией. Другое отличие состоит в том, что во время LD можно контролировать (с разной степенью) онейрическое содержание, чего не могло бы случиться в «истинном» ВТО, происходящем во время сна (Vieira, 2002).
Современные исследования подтвердили, что ВТО может происходить в состоянии бодрствования (Ehrsson, 2007), во сне (Blackmore, 1982) или во сне (Irwin, 1988; LaBerge et al., 1988; де Са и Мота-Ролим, 2016). По мнению Левитана и соавт. (1999), ВТО также может произойти во время некоторого LD, и оба могут иметь некоторые общие черты, такие как паралич сна, вибрации и ощущение выхода из тела. Эти авторы исследовали связь между ВТО и ЛД в двух исследованиях. В первом авторы проанализировали содержание сновидения и обнаружили, что из 107 эпизодов LD, записанных в лаборатории, 10 (9,3%) были квалифицированы как ВТО. Во втором исследовании Левитан и его коллеги провели опрос с участием 604 человек и обнаружили, что частота ВТО была аналогична частоте, наблюдаемой в первом исследовании, что подтверждает связь между ВТО и LD.Авторы считают, что любое состояние, сочетающее высокий уровень корковой активации с низким уровнем осведомленности о теле, может вызвать ВТО (Levitan et al., 1999).
ВТО связаны с функцией височно-теменного соединения, мультимодальной области мозга, которая объединяет визуальную, тактильную, проприоцептивную, слуховую и вестибулярную информацию (обрабатываемую затылочной, теменной и височной корой), способствуя самосознанию и внутренним образам тела. (Бланке и Мор, 2005).ВТО можно вызвать искусственно, нарушив височно-теменную область с помощью магнитной (Blanke et al., 2005) или электрической (De Ridder et al., 2007) стимуляции. Гораздо более простой способ вызвать ВТО был разработан Эрссоном (2007), который использовал стекло, которое показывало участникам изображение с камеры, расположенной у них на спине. Стоя позади участника, Эрссон манипулировал двумя пластиковыми палками, одна из которых касалась груди участника, а другая совершала аналогичное движение перед камерами, направляя палку в место под ними.Такое синхронное движение вызывало своего рода когнитивный диссонанс или неправильную интерпретацию: участники чувствовали себя так, как будто их «иллюзорное тело», созданное камерами, было их реальным телом, таким образом сообщая о ВТО. Весьма вероятно, что ВТО вовлечены в практику спиритизма.
Подобные исследования подчеркивают, что можно узнать, применив научные методы к изучению сновидений в религиозном контексте. Это особенно верно, когда мы смотрим за пределы основных мировых религий индуизма, буддизма, иудаизма, христианства и ислама.Для небольших религиозных движений, таких как спиритизм, сны — очень привлекательный ресурс. Сновидения могут предоставить прямые, глубоко персонализированные средства доступа к мощным духовным энергиям и способам более высокого осознания. Антропология сновидений предлагает доказательства LD в небольших обществах и коренных сообществах по всему миру (Lohmann, 2003). В этих традициях упор в практике LD часто делается на шаманской работе исцеления, пророчеств и духовных возможностей. Во время шаманских ритуалов часто наблюдается использование веществ, изменяющих сознание, таких как аяуаска, и существует тесная феноменологическая связь между сновидениями, особенно LD, и психоделическим опытом (Kraehenmann, 2017).Этот активный, целенаправленный подход к сновидениям ближе к индуизму и буддизму, чем к авраамическим верованиям, но с меньшим интересом к метафизике и большим к прагматическим вызовам этого мира.
Заключение и перспективы
В трех авраамических монотеизмах — иудаизме, христианстве и исламе — основное внимание уделяется толкованию снов для понимания настоящего и предсказания будущего. С другой стороны, в традиционных индийских религиях, таких как буддизм и индуизм, существуют специфические и хорошо задокументированные методы для индукции LD.Это говорит о том, что в то время как монотеистические религии связаны с пониманием воли Бога, в политеистических или атеистических верованиях Индии делается упор на культивирование самосознания. В культурах коренных народов и небольших религиозных традициях, таких как спиритизм, подход к LD имеет тенденцию быть менее абстрактным и более сфокусированным на реагировании на личные и общественные проблемы. В свете этих различий было бы интересно исследовать, коррелируют ли религиозные верования и практики людей с их частотой LD.Основываясь на предшествующем историческом обзоре, мы могли бы предположить, что у членов авраамических традиций меньше опыта LD, а у представителей таких традиций, как индуизм, буддизм и спиритизм, больше LD. Однако для продолжения этого направления расследования также потребуется учитывать значительное количество людей, не принадлежащих ни к какой религиозной традиции. Нерелигиозные составляют значительную часть населения в современных обществах, и возможно, что частота LD выше среди нерелигиозных людей, чем среди тех, кто является частью формальной религиозной традиции.
Этот исторический обзор ясно показывает, что LD не является современным изобретением. Человеческое понимание LD и экспериментирование с ним насчитывают тысячи лет. Эти данные подтверждают идею о том, что LD является естественной, хотя и довольно редкой, особенностью цикла сна человека. В этом обзоре также подчеркивается межкультурный факт, что LD регулярно вызывает духовные отклики даже среди людей, формально не религиозных. В появлении сознания во сне есть что-то такое, что почти автоматически вызывает чувство глубокого удивления относительно фундаментальной природы разума и космоса.Сегодня люди продолжают выражать схожие чувства по поводу своего опыта LD. Одна из проблем, стоящих перед современными научными исследователями, состоит в том, как объяснить мощное влияние LD на высшие уровни концептуального мышления, от истоков истории до наших дней.
Авторские взносы
Все перечисленные авторы внесли существенный, прямой и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее к публикации.
Финансирование
Авторы получали финансирование от Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient fico e Tecnológico (CNPq), Financiadora de Estudos e Projetos do Ministologia de Apoio à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Norte (FAPERN).SR была специально поддержана грантами CNPq 308775 / 2015-5 и 408145 / 2016-1, CAPES-SticAMSud, Fundação de Amparo à Pesquisa do Rio Grande do Norte, грантом Pronem 003/2011, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado Грант Сан-Паулу № 2013 / 07699-0 Центр нейроматематики, Программа латиноамериканских стипендиатов Pew и награда Google Latin America Research Award 2017. Спонсоры не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке. рукописи.BL-S финансировался INCT 2014: Translacional em Medicina (процесс 14 / 50891-1).
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Список литературы
Александр, К. (1988). Концептуальный и феноменологический анализ чистого сознания во время сна. Lucidity Lett. 7, 39–43.
Google Scholar
Анколи, С., Пепер, Э., и Куинн, М. (2012). Интеграция разума и тела: важные материалы по биологической обратной связи. Берлин: Springer Science & Business Media.
Google Scholar
Бергер, Х. (1929). На электроэнцефалограмме человека. Arch. Психиатрия 87: 527.
Google Scholar
Блэкмор, С. (1982). За пределами тела: исследование внетелесных переживаний. Чикаго, Иллинойс: Чикагская академия.
Google Scholar
Благрово, м.и Хартнелл, С. Дж. (2000). Осознанные сновидения: ассоциации с внутренним локусом контроля, потребностью в познании и творчестве. чел. Индив. Отличаются. 28, 41–47. DOI: 10.1016 / s0191-8869 (99) 00078-1
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Blagrove, M., and Tucker, M. (1994). Индивидуальные различия в локусе контроля и сообщениях об осознанных сновидениях. чел. Индив. Отличаются. 16, 981–984. DOI: 10.1016 / 0191-8869 (94)
-9
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бланке, О., и Мор, К. (2005). Вне телесный опыт, геаутоскопия и аутоскопические галлюцинации неврологического происхождения влияют на нейрокогнитивные механизмы телесного осознания и самосознания. Brain Res. Ред. 50, 184–199. DOI: 10.1016 / j.brainresrev.2005.05.008
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Blanke, O., Mohr, C., Michel, C.M, PascualLeone, A., Brugger, P., Seeck, M., et al. (2005). Связь внетелесных переживаний и самообработки с мысленными образами собственного тела в височно-теменной области. J. Neurosci. 25, 550–557. DOI: 10.1523 / jneurosci.2612-04.2005
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Балкли, К. (2002). Размышления о традициях мечты ислама. Гипноз сна 4: 1.
Google Scholar
Балкли, К. (2008). Сновидения в мировых религиях: сравнительная история. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Нью-Йоркского университета.
Google Scholar
Крэнсон, Р. У., Орм-Джонсон, Д.W., Gackenbach, J., Dillbeck, M.C., Jones, C.H., и Alexander, C.N. (1991). Трансцендентальная медитация и повышение эффективности показателей, связанных с интеллектом: продольное исследование. чел. Индив. Отличаются. 12, 1105–1116. DOI: 10.1016 / 0191-8869 (91)
13: 00-14: 00 | Плакаты 1 Председатель сессии: Пауло Симойнс |
Зал вебинаров 6
Разделение модели глубокого обучения для непрерывного обнаружения аномалий несовместимых систем ИКТ
Кенго Таджири (NTT Corporation), Ясухиро Икеда (PKSHA Technology), Юусуке Накано (NTT), Кейширо Ватанабе (NTT)
Структура на основе машинного обучения для оценки срока службы сетевых линейных карт
Хуан Луис Эррера Гонсалес (факультет компьютерных систем и телематики, Университет Эстремадуры), Марко Польверини (Сапиенца, Римский университет), Хайме Галан-Хименес (Университет Эстремадуры)
Зал вебинаров 7
Использование машинного обучения для оценки оптимальной дальности передачи для сетей RPL
Мусса Абубакар (Université de Technologie de Compiègne), Мунир Келлил (CEA, LIST, Лаборатория систем связи), Абдельмаджид Буабдаллах (UTC), Пьер Ру (CEA) , Лаборатория систем связи)
Практические результаты измерения KPI 5G на автономной архитектуре
Габор Соос (Будапештский технологический и экономический университет), Даниэль Фичере (Будапештский технологический и экономический университет), Пал Варга (Будапештский университет технологий и экономики), Жолт Салай (Будапештский технологический и экономический университет)
17: 30-18: 30 | Плакаты 2 Председатель сессии: Тьяго Круз |
Зал вебинаров 6
Адаптивное масштабирование модулей Kubernetes
Давид Балла (Будапештский технологический и экономический университет), Маркош Малиос (Будапештский технологический и экономический университет), Чаба Симон (BME / TMIT)
Раскрытие особенностей сетевой динамики: подход, ориентированный на данные
Шибо Лу (Имперский колледж Лондона), Дафне Тунцер (Имперский колледж Лондона), Стюарт Клейман (Университетский колледж Лондона)
Зал вебинаров 7
Выведение требований облачного среза из описания неструктурированного сервиса
Рафаэль Паскини (Федеральный университет Уберландии (UFU)), Хавьер Балиосян (Университет Республики), Жоан Серрат (Политехнический университет Каталонии), Хуан Луис Горричо ( Политехнический университет Каталонии), Аугусто Нету (Федеральный университет Риу-Гранди-ду-Норти — UFRN), Фабиу Верди (Федеральный университет Сан-Карлоса)
Среда, 22 апреля 2020
13: 00-14: 00 | Плакаты 3 Председатель сессии: Csaba Simon |
Зал вебинаров 6
На пути к противодействию противодействию при упреждающем обнаружении доменных имен ботнетов с использованием MTD
Кристиан Дитц (Университет Бундесвера, Мюнхен), Габи Дрео Родосек (Университет Федеральных вооруженных сил, Мюнхен), Анна Сперотто (Университет Твенте), Айко Прас (Университет Твенте)
Предотвращение DDoS-атак в информационно-ориентированных сетях на основе идентификаторов путей
Башир Аль-Дувайри (Иорданский университет науки и технологий), Ознур Озкасап (Университет Коц)
Зал вебинаров 7
Подход на основе интеллектуального анализа данных для расследования злонамеренных событий входа в систему
Софиан Лаграа (Университет Люксембурга), Государственный университет Раду (Университет Люксембурга)
НОВАЯ структура IP и протокол для будущих приложений
Чжэ Чен (Huawei Technologies Co., Ltd.), Чуанг Ван (Huawei Technologies Co., Ltd.), Гуанвен Ли (Huawei Technologies Co., Ltd.), Чжэ Лу (Huawei Technologies Co., Ltd.), Шэн Цзян (Huawei Technologies Co., Ltd .), Алекс Галис (Университетский колледж Лондона)
17: 45-18: 45 | Плакаты 4 Председатель сессии: Аттила Хилт |
Зал вебинаров 6
Иерархический контроль перегрузки (HCC): взаимодействие некоррелированных потоков для повышения справедливости и пропускной способности
Шива Кетаби (Университет Торонто), Яшар Ганджали (Университет Торонто)
Контейнерные компоненты безопасности и мониторинга с поддержкой SDN
Мигель Борхес де Фрейтас (Университет Коимбры), Педро Китерио (Университет Коимбры), Луис Роса (Университет Коимбры), Тьяго Крус (Университет Коимбры), Пауло Симоес (Университет Коимбры)
Зал вебинаров 7
AccuPIPE: точное обнаружение больших потоков в плоскости данных с использованием программируемых переключателей
Ян Го (NIST), Франклин Лю (UIUC), Ань Ван (Университет Кейс Вестерн Резерв), Ханг Лю (Католический университет Америки)
Четверг, 23 апреля 2020
13: 00-14: 00 | Плакаты 5 Председатель сессии: Маркош Малиош |
Зал вебинаров 1
Гибкая публикация / подписка на основе содержимого с помощью программируемых плоскостей данных
Ральф Кундель (Технический университет Дармштадта), Кристоф Гертнер (Технический университет Дармштадта), Маниша Лутра (Технический университет Дармштадта), Суканья Бховмик Даркхоф (Университет), г.
Подавление помех для программно-определяемого импульсного радио с помощью шаблонного дизайна
Сюйфанг Ван (Фуцзянский педагогический университет), Фэн Линь (Фучжоуский институт технологий данных), Вэнь-Кан Цзя (Фуцзянский педагогический университет)
Зал вебинаров 5
OpenFlow с поддержкой интегрированной маршрутизации и мостового соединения через виртуальные частные сети Ethernet
Панайотис Карамикалидис (Университет Фессалии), Костас Чумас (Университет Фессалии), Танасис Коракис (Университет Фессалии)
Расширение емкости и модернизация основных сетевых элементов, работающих на платформе ATCA
Аттила Хилт (Nokia), Йожеф Варга (NOKIA), Габор Яро (Nokia)
Инструкции для докладчика
Как вы уже знаете, пандемия Covid-19 вынудила конференцию NOMS 2020
выйти в онлайн — поэтому возникла необходимость скорректировать форматы сессий конференции, чтобы сделать их совместимыми с синхронным онлайн-мероприятием.Естественно, стендовые доклады не были исключением.
Как вы понимаете, традиционный формат постеров основан на демонстрации
и обсуждении постеров формата A0, что непросто воспроизвести на онлайн-мероприятии — по крайней мере, неэффективно. После обсуждения с председателями конференции и ОК, стулья с плакатами решили использовать следующую модель:
- Во время стендовых сессий назначенным докладчикам будет предоставлено 60 минут, чтобы представить свою работу и ответить на вопросы участников;
- Каждому автору плаката будет посвящена отдельная сессия — в течение каждого временного интервала плаката три автора будут присутствовать параллельно;
- В начале каждой постерной сессии предварительно записанное видео будет представлять содержание постера.
Для этого подготовьте короткое видео продолжительностью от 5 до 10 минут, в котором будут представлены предыстория
вашей работы, предлагаемое решение и основные результаты оценки (это видео должно быть загружено на частный канал Youtube, URL-адрес которого должен быть предоставлен сеансу). стулья). В видео используйте слайды PowerPoint для иллюстрации вашего выступления. После видео
PDF-файл будет отображаться на заднем плане во время демонстрации плаката — подготовьте этот PDF-файл таким образом, чтобы он уместился на экране 16: 9 (вместо обычного формата плаката A0).
Несоблюдение этих инструкций будет иметь те же последствия, что и
, не представивший плакат — как таковые, соответствующие короткие статьи не будут публиковаться в IEEE Xplore.
Не стесняйтесь обращаться к председателям, если у вас есть сомнения.
С уважением,
— Кресла для плакатов НОМС 2020
Инструкции к сеансу виртуального 3D-плаката
Фото любезно предоставлено профессором Питером Бараньи, Ph.D., Д.
Сессии плакатов стали еще более захватывающими, поскольку плакаты стали доступны в 3D MaxWhere Space. Для просмотра 3D-страниц требуется загрузка MaxWhere, но она работает на портативном компьютере и * не * требует * 3D-очков. Для максимального удобства: используйте мышь с двумя кнопками и колесом прокрутки.
Чтобы испытать сеансы плакатов в трехмерном пространстве, помимо Webex, вы можете принять участие следующим образом:
- Загрузите 3D-браузер MaxWhere (если у вас его еще нет) на maxwhere.ком (несколько секунд)
- Установите 3D-браузер MaxWhere (несколько секунд)
- Введите url MW: noms2020 или просто введите NOMS 2020 в строке поиска и нажмите «Подробнее в 3D Web»
- Нажмите кнопку воспроизведения, когда увидите HomeSpace.
- Перемещайтесь в трехмерном пространстве с помощью мыши; сфокусироваться на заданной доске и дважды щелкнуть мышью; перемещайтесь, перемещая курсор к краям экрана.
- Чтобы попасть в другую комнату для постеров, подойдите к столу в углу (синяя капсула наверху помогает приблизиться) и выберите сессию / комнату для постеров.Когда оборачиваешься, ты уже попадаешь в выбранную комнату.
Посмотреть краткое описание инструмента MaxWhere на YouTube >>
17 июня 2019 — Гвидо Сант’Анна одолжил штраф 1833 года Скрипка Иорио
Гвидо Сант’Анна, младший лауреат премии Женевы 2018, на этой неделе приедет в Лондон, чтобы забрать скрипку, которую ему одолжил Фонд конкурса Менухина. Гвидо был первым бразильским скрипачом, выбранным для участия в конкурсе Менухина с момента его основания в 1983 году, и его впечатляющее выступление принесло ему премию Junior 6 th и приз зрительских симпатий ARTE Concert Online.Траст был настолько впечатлен выступлением Гвидо, что при поддержке Фонда Карис они организовали ссуду прекрасной скрипки 1833 года, сделанной Иорио, известным скрипичным мастером Неаполя, чтобы и дальше поддерживать этого талантливого молодого художника.
В возрасте пяти лет Гвидо начал играть на скрипке с помощью своей семьи. Он дебютировал как солист всего в семь лет и с тех пор много раз выступал с оркестром Filarmonica Bachiana Orchestra под руководством Жоао Карлоса Мартинса.Он также выступал с маэстро Хулио Медалья, Эрикой Хиндриксон и Эдсоном Бельтрами, а в настоящее время учится у Элизы Фукуда, спонсируемой Институтом Cultura Artística. С момента своего невероятного выступления в Женеве он выступал с многочисленными оркестрами по всей Бразилии, включая Orquestra Sinfônica Municipal de São Paulo, Johann Sebastian Rio, Camerata Sesi de Vitória в Эспириту-Санту, Orquestra do Festival Virtuosi в Пернамбуку, Camerata UFMT в Mato Grosso. Orquestra da ULBRA в Риу-Гранди-ду-Сул и Orquestra da UFRN в Риу-Гранди-ду-Норти.В дополнение к этим уже впечатляющим мероприятиям, он также участвовал в музыкальной программе Перлмана и в лагере Сарасота в США.
По случаю выдачи кредита посольство Бразилии в Лондоне проведет мероприятие в честь Гвидо и любезной поддержки Фонда Карис 18 июня.
Посмотрите на музыкальное мастерство Гвидо в действии в Женеве:
.