Методика синтеза информационно-советующей системы защиты на основе бинарной

Методика синтеза информационно-советующей системы защиты на основе бинарной

А. С. Степанова,

аспир. каф. КРЭМС, ser23n2005@yandex.ru,

ТГТУ, г. Тамбов

Проведён анализ тенденций развития конвергентных технологий в мире. На выделенном кластере нового технолого-экономического «ядра» – нанотехнология и информационная технология, разработана методика синтеза информационно-советующей системы защиты на основе бинарной. Она включает конвергентную информационно-советующую систему с бортовым интеллектом и визуализацией. Получены алгоритмы и модели защиты. Показана формализация процесса принятия решений в слабо организованной внешней обстановке.

The analysis of trends in convergent technologies in the world. On a dedicated cluster of new techno-economic "core" of nanotechnology and information technology developed a method of synthesizing information and advising system of protection based on the binary. It includes a converged information and advising system on-board intelligence with visualization. Algorithms are obtained and the security model. Shows the formalization of the process of decision making weakly organized external environment.

Введение

Актуальность. В соответствии с «Концепцией долгосрочного социально-экономического развития России до 2020 года» поддержка развития должна быть ориентирована на инновационное развитие, воспроизводство главного материального фактора обновления производства - его технологической составляющей, обеспечивающей выпуск конкурентоспособной продукции [1,2]. Стратегической целью является достижение соответствующего уровня развития России как ведущей мировой державы XXI века. В 2015 - 2020 годах Россия должна войти в пятерку стран-лидеров по объёму валового внутреннего продукта (по паритету покупательной способности) [1].

В настоящее время в западной научной литературе закрепился термин «конвергенция технологий» или «конвергентные технологии», под которым понимается широкий круг процессов, как конвергенция отдельных областей наук, так и непосредственно технологий. По мнению европейских экспертов, окончательное формирование полного комплекса конвергентных технологий (нано-био-инфо-когно) и изменение можно ожидать не ранее 2020 г. При этом высказываются две крайние точки зрения на существо самого процесса конвергенции:

– простая междисциплинарная конвергенция на основе влияния нанотехнологии на другие технологии;

– появление полностью новых направлений науки и технологии, которые в будущем будут развиваться по своим собственным траекториям нового технолого-экономического "ядра" [3-5].

Анализ ситуации. Наибольшие ожидания связывают с развитием нанотехнологий, которые становятся стержнем формирования новых отраслевых комплексов. В связи с этим выделяют несколько видов кластеров: нанотехнология плюс информационно-коммуникационные технологии (ИКТ); нанобиотехнология плюс ИКТ; когнитивные науки плюс ИКТ; нанотехнология плюс материаловедение плюс ИКТ [3,5]. Причём везде присутствует ИКТ.

В наши дни становится ясно, что желаемого резкого повышения эффективности вновь создаваемых технологий и изделий можно достичь путём направления усилий ученых и разработчиков на улучшение интеллектуальной составляющей «ядра» бортового комплекса - совокупности алгоритмов, называемых «бортовым интеллектом» [4,5]. Ядро создаёт функционально целостный объект, выполняющий, в нашем случае, обеспечение человека кислородом.

У ведущих мировых зарубежных компаний: Dräger Safety AG&Co. KGaA, MSA, Sperian Honeywell, отсутствуют методики и технологии управления обеспечения кислородом в индивидуальных изолирующих средствах защиты органов дыхания с использованием ИКТ. Известно управление коллективными средствами защиты космических летательных аппаратов: система «Воздух», системы очистки от микропримесей и состава атмосферы [6]. Однако для недорогих индивидуальных средств защиты персонала такие средства защиты с системой управления отсутствуют.

рис.1 Информационно-управляющая система рис. 2 Информационно-советующая система

где: ИЭ – измерительные элементы, УРПП устройство регистрации параметров процесса, УО – управляющий орган

Информационно – управляющая система (ИУС) (рис. 1) отличается тем, что вырабатываемые микропроцессором, по жёсткому алгоритму, советы могут быть реализованы через управляющие органы (УО) без вмешательства пользователя [7]. Пользователь не включен непосредственно в контур управления, но может корректировать в вырабатываемые микропроцессором советы (рис. 1). Информация, собранная с помощью измерительных элементов об окружающей обстановке и состоянии внешней среды, поступает на микропроцессор. Он, используя базу данных, обрабатывает информацию по заданным алгоритмам. Такая ИУС является автоматизированной и в настоящее время не может быть реализована из-за её неэффективности (технической сложности и большой стоимости) для управления индивидуальными системами средств защиты [8].

Информационно-советующая система (рис. 2). Информация, собранная с помощью измерительных элементов о функционировании объекта управления и состоянии внешней среды, поступает на микропроцессор. Последний, используя комплекс программ, обрабатывает информацию по заданным алгоритмам. Результаты обработки поступают на выходное устройство в виде совета. Пользователь использует эту информацию и с учётом дополнительных сведений поступающих по другим каналам вырабатывает управляющие воздействия. Наличие обратной связи — фиксация в памяти микропроцессора принимаемых решений — придает системе свойства самообучения. Таким образом, информационно-советующая система наряду с выдачей информации и фиксацией необходимых характеристик объекта и процессов, то есть выполнением функций информационной системы, подготавливает определенные предложения и рекомендации пользователю, например режим и график работы в данной конкретной ситуации. При этом окончательное принятие решений остается за пользователем (отсюда термин «информационно-советующая система») [7].

Проблема 1. Создание общей, типовой системы управления с жестким алгоритмом управления неэффективно, так как сложившаяся конфигурация коммуникационных каналов при наложении на внедряемую в управление компьютерную информационную систему делает самую продуманную и логичную систему недейственной и непредсказуемой.

2. Стоимость разработки и эксплуатации ИУС слишком велика, чтобы работать по-старому. Требуется новый подход, основанный на связности объекта, введение интеллектуальной информационно-советующей системы защиты вместо ИУС для управления, как самим устройством, так и процессами в нём.

Постановка цели. Целью работы является создание методики синтеза информационно-советующей системы защиты на основе бинарной для повышения эффективности использования существующих ресурсов (повышению КПД).

Решение. Для инновационной разработки, в соответствии [1-3], нами использована классификация автоматизированных систем управления (АСУ) [7]. Используемая классификация позволяет провести синтез различных элементов и выполняемых ими функций по организационному признаку, согласовать уровни их функционирования и создать предпосылки для разработки конвергентной информационно-советующей системы с бортовым интеллектом [9,10]. По степени автоматизации, представляющей сейчас практический интерес, АСУ разделяются на информационно – управляющие и информационно – советующие, рис.1, 2. Нами за основу синтеза системы принята информационно-советующая система, реализуемая программно, рис. 3,4.

рис.3 Конвергентная информационно-советующая система с бортовым интеллектом рис. 4 Структура базы знаний бортового интеллекта с экспертной системой

На рис.3 представлена конвергентная информационно-советующая система с бортовым интеллектом в виде нескольких видов кластеров: нанотехнология плюс ИКТ, обладающая новыми свойствами.

Бортовые измерительные устройства получают физические сигналы о внешнем и внутреннем мире, выделяя из них полезную, для текущей задачи, информацию: первичная и вторичная обработка информации через алгоритмы, реализованные в микропроцессоре, и передают её дисплей 2D пользователя. На дисплей поступает также информация и рекомендации из базы знаний.

Пользователь через алгоритмы деятельности, опираясь на информацию и/или алгоритмы, реализованные в

алгоритмах, решает текущие задачи. В критической ситуации защиты действуют на внутреннее исполнительное устройство.

На информационной части дисплея пользователю представляется информация на индикаторах, речевых сообщениях и вибрационных приборах.

Методика. Будем исходить из предпосылки, что функционирование бинарной системы защиты представляет собой совокупность задач функционирования, к каждому из которых готовится как пользователь (изучение технической документации, работа с системой подготовки сеанса функционирования), так и справочная система структуры базы знаний бортового интеллекта с экспертной системой [4,9,10].

Макромодель бинарной системы. Конвергентная информационно-советующая система с бортовым интеллектом (КИСС БИ) объекта является совокупностью бортовых измерительных и исполнительных устройств, объединенную системообразующим ядром – структурой базы знаний с экспертной системой, в которой главенствующая роль принадлежит пользователю и в которой оперативно решаются задачи первого (оперативное целеполагание) и второго (определение рационального пути достижения оперативно назначенной цели).

Пользователь осуществляет управление КИСС БИ, в соответствии со своими алгоритмами деятельности через диалоговое общение, реализованные в бортовых микропроцессорах и исполнительных устройствах. Алгоритмы решения задач системообразующего ядра реализуются либо в КИСС БИ, либо пользователем (алгоритмы деятельности пользователя).

Функционирование КИСС БИ объекта представляется пользователю как изучение технической документации, наставлений и инструкций, работа с системой подготовки функционирования, так и КИСС БИ (алгоритмы заносятся из системы подготовки функционирования). Все сеансы функционирования представляются через семантические сети их типовых ситуаций (ТС), упорядоченных по причинно следственному отношению. Множество ТС общее для всех сеансов функционирования. Каждая ТС представляется через семантическую сеть (упорядочение по причинно следственному отношению) проблемных субситуаций (ПрС/С).

Бортовые алгоритмы первого уровня управления КИСС БИ. В соответствии с задачей функционирования на этом уровне управления оперативно определяется текущая цель в форме выбора ТС. Анализ состояния современной научной базы показал, что оперативное решение задач (уровень целеполагания) с помощью КИСС БИ - алгоритмов современной науке и практике не под силу и их решение в обозримом будущем будет возлагаться только на пользователь (главным образом эвристического типа).

Инженеры - проектировщики обязаны для этого разработать алгоритмы, реализующие информационную модель внешней и внутри бортовой обстановки, позволяющей пользователю иметь ситуационную осведомленность и элементы ситуационной уверенности [9,10].

Бортовые алгоритмы второго уровня управления КИСС БИ. Задачи решаются либо пользователем, либо с помощью бортовой оперативно советующей экспертной системы (БОСЭС) - специфическими алгоритмами. Бортовые оперативно советующие экспертные системы типовых ситуаций (БОСЭС ТС) функционирования предназначены для решения так называемых «тактических задач» - задач, определяющих рациональные пути достижения текущей цели функционирования, оперативно определенной пользователем. Для каждой типовой ситуации (ТС) создаётся своя БОСЭС ТС. В структуру базы знаний БОСЭС ТС положена формальная модель предметной области, в которой генеральная задача сеанса функционирования КИСС БИ, задаваемая перед началом сеанса, представляется через семантическую сеть ТС, каждая из которых представляется в свою очередь через семантическую сеть проблемных субситуаций (ПрС/С). В ТС выделяется множество значимых событий - событий, несущих с собой проблемы, которые требуют либо немедленного разрешения, либо предварительного пространственно-временного прогноза их наступления (модель проблемы, механизмы ее разрешения), когда проблема будет требовать немедленного разрешения (математическая модель пространственно-временного прогноза, модель проблемы, механизмы её разрешения).

Особенности моделей мира для каждого типа механизмов вывода представлены в табл.1.

Таблица 1

Механизмы вывода и модели мира, используемые в базах знаний БОСЭС

Механизмы вывода	Структуры моделей	Математические модели	Корректировка
Продукционные правила	SV; альтернативы решения проблемы	Нет	Нет
Многокритериальный выбор	Типы альтернатив, критерии, матрицы парных сравнений	Генерирование альтернатив по заданному типу	Допустимые типы альтернатив
Вывод по прецеденту	Матрица знаний, включающую в себя SV, множество прецедентов	Нет	Нет

Трудности создания БОСЭС ТС, работающей в коалиции в настоящее время ни теоретически, ни практически

не преодолены [9,10]. Перечислим основные особенности БОСЭС ТС [9]:

она должна решать все проблемы «своей» ТС (быть замкнутой по проблемам ТС);
иметь диалог с пользователем (ограничения по временному лимиту, отпускаемому внешней обстановкой, и по возможностям ввода информации через терминал ввода);
алгоритмы и правила в базе знаний (БЗ) должны ориентироваться на структуры ситуационного управления;
быть всегда согласованной с концептуальной моделью поведения пользователя, вырабатывая рекомендации
по разрешению возникшей текущей проблемы на уровне оператора профессионала с достаточной значимостью;
иметь «отложенную» компоненту самообучения.

Первую группу механизмов вывода составляют продукционные правила. Они по информации от измерительных устройств, штатных бортовых алгоритмов и математических моделей (ММ) в базе знаний БОСЭС ТС активизируют ПрС/С, адекватную сложившейся внешней обстановке.

Вторая группа механизмов вывода определяет рациональный способ разрешения активизированной ПрС/С. В

эту группу входят, кроме продукционных правил, механизмы вывода по прецедентам и механизм вывода,

основанный на алгоритме многокритериального выбора альтернативы [11].

В общем случае структуры моделей, используемые в базах знаний БОСЭС ТС, содержат: семантическую сеть ПрС/С, ситуационные векторы (SV), альтернативы решения возникшей проблемы, критерии выбора предпочтительной альтернативы, матрицы парных сравнений, матрицы знаний, математические модели (ММ).

Формализация процесса принятия решений в сложной, слабо организованной внешней обстановке при совремённом состоянии системного анализа, теории управления и теории принятия решений не может быть проведена [10,11]. Поэтому формируются максимально полный состав информации на индикаторе, позволяющий пользователю иметь полную информационную модель внешней обстановки.

Механизмы вывода, построенные на базе алгоритмов многокритериального выбора. Для ряда объектов выделяются ПрС/С, сложность которых не позволяет сформулировать для них адекватные оптимизационные математические задачи, но для которых пользователь на этапе подготовки к предстоящему функционированию КИСС БИ объекта вырабатывает:

а) множество альтернативных способов разрешения ПрС/С (альтернативы {A_i} = (А₁, …, А_i, …, А_n) разрешения ПрС/С);

б) множество критериев {К_j} = (K₁,…, K_j,…, K_к) оценки результата применения каждой альтернативы (критерии предпочтения).

При этом реализовавшаяся в сеансе функционирования конкретная ПрС/С этого типа, требует определенной адаптации каждой альтернативы A_i и, возможно, оперативной переоценки относительной важности критериев {К_j}.

Оперативный многокритериальный выбор наиболее предпочтительной альтернативы будем производить, используя метод парных сравнений Т. Саати [11]. Метод многокритериального выбора альтернативы является систематической процедурой иерархического упорядочения элементов проблемы, позволяющей ранжировать альтернативы в порядке их предпочтительности по совокупности заданных критериев сравнения.

В базе знаний БОСЭС содержится математическая модель (ММ) генерирования вариантов альтернатив разрешения ПрС/С допустимых типов. ММ содержит алгоритмы вычисления значения критериев K_j Є {K_j} для каждой генерируемой альтернативы.

На вход ММ подается текущая информация, характеризующая ПрС/С и допустимые типы альтернатив разрешения этой ПрС/С. В ММ на основании допустимых типов альтернатив и сложившихся условий наступления ПрС/С:

- генерируется полный набор альтернатив {A_i} допустимых типов,

- для каждой альтернативы A_i Є {A_i} рассчитываются числовые значения каждого критерия K_j Є {K_j}.

На основе [9] мы отдали предпочтение методу построения правил на базе оптимизационных моделей. Итак, есть некоторая ПрС/С, к изучению которой мы намерены приступить. Опишем ее состояние некоторым вектором SV(ПрС/С- решение) координаты которого будут принимать только количественные значения. Создадим математическую модель (ММ) этой ПрС/С, включающую в себя:

- множество допустимых способов ее разрешения,

- механизмы связи каждого конкретного способа разрешения ПрС/С с результатом воздействия этого способа на ПрС/С (связь «способ – исход»),

- механизм оценки качества каждого исхода.

Вектор итоговых «весов» альтернатив рассчитывается после этого по алгоритму [10].

Пусть есть несколько альтернатив решения проблемы А₁, …, А_i, …, A_n, которые нужно упорядочить по критериям K_i, … K_j, …, K_s.

Для каждого критерия K_j на основании матрицы парных сравнений проведем оценку «весов» альтернатив А₁, …, A_n

(1)

Для критериев методом парных сравнений с оценкой результатов сравнения по шкале Т.Саати определим «веса» их важности для исследователя S = {S_i, …, S_j, …, S_s}.

Тогда естественно для каждого А₁ его «вес» по критерию S_i(K_j) учитывать в итоговом по всем критериям «весе», умноженным на «вес» важности этого критерия.

Итоговый вес (приоритет, рейтинг) i-го предмета определяется по формуле:

(2)

Итоговое ранжирование альтернатив А₁, …, A_n в задаче многокритериального выбора проводят по полученным итоговым «весам». Альтернатива с наибольшим итоговым «весом» является наиболее предпочтительной по всему множеству критериев сравнения [11].

Возможности методики. Результаты могут быть использованы для развития:

· медицины (улучшение технологий спасения и реабилитации в результате воздействия поражающих факторов химической природы; совершенствование резистентных возможностей пользователя;

· технологии индивидуальной защиты органов дыхания и кожи пользователей;

· технологии обеспечения основных параметров жизнедеятельности пользователей, очистки и химической регенерации воздуха для защитных сооружений и обитаемых герметизированных объектов.

Заключение

Формирование полного комплекса конвергентных новых технологий (нано-био-инфо-когно), по мнению европейских экспертов, произойдёт не ранее 2020 года и для того, чтобы не опоздать, нами разработана методика синтеза информационно-советующей системы защиты на основе бинарной.

Процессы различаются темпами, а предложенная нами методика отличается не только тем, что представляет собой совокупность задач функционирования, к каждому из которых готовится заранее и пользователь, и структура базы знаний бортового интеллекта с экспертной системой, но и наиболее высоким темпом изменения и улучшения за счёт программирования.

Выбор структуры конвергентной информационно-советующей системы с бортовым интеллектом подтвердил необходимость разработки структуры базы знаний бортового интеллекта с экспертной системой.

Основное внимание следует сосредоточить на разработке интеллектуального «ядра» бортовых оперативно советующих систем в типовых ситуациях функционирования человеко-машинных систем.

Из разнообразных видов инфомационно-управляющих систем нами выбрана информационно-советующая система, которая с учётом последних тенденций названа «конвергентной информационно-советующей системой с бортовым интеллектом», которая наилучшим образом удовлетворяет нашим задачам.

Выделена макромодель бинарной системы, являющейся совокупностью бортовых измерительных и исполнительных устройств, объединенную системообразующим ядром с экспертной системой, в которой главенствующая роль принадлежит пользователю.

Осуществлена формализация процесса принятия решений в сложной, слабо организованной внешней обстановке.

В соответствии с задачами в «Концепции 2020» - усилением глобальной конкуренции, охватывающей рынки товаров, капиталов, технологий и рабочей силы и улучшением системы национального управления, нами сделана попытка преодоления энергетических барьеров роста для средств защиты персонала, в том числе за счёт повышения энергоэффективности и расширения использования новых, перспективных технологий.

Поставленную Концепцией задачу снижения энергоёмкости в среднем в 1,6 - 1,8 раза можно добиться, используя предлагаемую методику синтеза информационно-советующей системы защиты на основе бинарной [12] для конвергентной информационно-советующей системы с бортовым интеллектом.

Предложена методика соответствующая критериям инновационного развития России «Концепции 2020», обеспечивая при этом появление полностью новых направлений науки и технологии, которые в будущем будут развиваться по своим собственным траекториям нового технолого-экономического "ядра".

Литература

1. Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года. Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 17 ноября 2008 г. № 1662-р. Режим доступа свободный: http://www.economy.gov.ru/minec/activity/sections/strategicPlanning/concept/doc1248450453794

2. Категории продукции наноиндустрии в части товаров и услуг. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 7 июля 2011 г. №1192-р г. Москва. Режим доступа свободный: http://www.rg.ru/2011/08/02/nano-dok.html

3. Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на долгосрочную перспективу до 2025 года.

4. Режим доступа свободный: http://www.sci-innov.ru/files/materials/6817/08.12.18-prog.ntr.pdf

5. Абдеев Р.Ф. Философия информационной цивилизации. - М.: Владос, 1994. - 336 с. Режим доступа свободный: http://www.phantastike.com/link/philosophy/filosofia_informacionnoy_civilizacii.zip

6. Степанова А.С. Коммуникативное управление системами реального времени, использующими информацию и знания

7. /А.С. Степанова, Д.Ю Муромцев. Труды Международной научно-практ. конф. AITA – 2011. – М.: Издательство ИПУ РАН, 2011. - С. 613 – 628.

8. Кульба В.В. Теоретические основы проектирования информационно-управляющих систем космических аппаратов/В.В. Кульба, Е.А. Микрин, Б.В. Павлов, В.Н. Платонов. Под редакцией Е.А. Микрина. – М: Издательство ИПУ РАН, 2006. – 579 с.

9. Сайт по проектированию и разработке автоматизированных, информационных и аналитических систем. АСУ, ИС, АИС, OLAP, СППР, КИС, ERP, MRP. Режим доступа свободный: http://www.business-process.ru/kis/common inf/class_managment_is.html

10. Гудков С.В., Дворецкий С.И., Путин, С.Б., Таров В.П. Изолирующие дыхательные аппараты и основы их проектирования.– М.: Машиностроение, 2008. – 188 с.

11. Федунов Б.Е. Бортовые оперативно советующие экспертные системы – новый класс алгоритмов управления антропоцентрическими объектами. Режим доступа свободный: http://scigems.math.bas.bg:8080/jspui/bitstream/ 10525 /1067/1/IBS-03-p19.pdf

12. Федунов Б.Е. Интеллектуальная поддержка процесса принятия решений оператором на антропоцентрическом объекте. Труды конференции «Технологии информатизации профессиональной деятельности». Ижевск, 8-12 ноября 2011 г. Режим доступа свободный: http://conferenceudsu.webatu.com/theses/Fedynov_Boris_Evgenevich theses_1.pdf

13. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. -278 с.

14. Степанова А.С., Муромцев Д.Ю. Устройство для защиты органов дыхания. Патент на полезную модель RU № 103735 U1, A62B7/08 (2006.01) от 14.12.2010 года.