CC BY
20в
естник АПК
Животноводство
№ 3(7), 2012
УДК 636.22/28.082.22:631.145
31
Трошков А. М., Кондрашов А. В., Трошков М. А.
Troshkov A. M., Kondrashov A. V., Troshkov M. A.
БИОМЕТРИЧЕСКИЙ ПАСПОРТ ЭЛИТНЫХ ПОРОД КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА
THE BIOMETRIC PASSPORT FOR ELITE CATTLE BREEDS IN AGRIBUSINESS
Предлагается биометрическая система аутентифика- The article presents the biometric system of authentifica-
ции животных племенного разведения в агропромышлен- tion of pedigree cattle in agribusiness, mathematical model of ном комплексе, математическая модель биометрических biometric parameters on the basis of which the device block параметров, на основании которой представлена струк- diagram of authentication by the developed biometric animal турная схема устройства аутентификации по разработан- characteristics was presented.
ным биометрическим характеристикам животных. Keywords: Authentication (identification), biometric tech-
Ключевые слова: аутентификация (идентификация), nologies, informational resources, agricultural complex, agri-биометрические технологии, информационный ресурс, cultural sector. аграрный комплекс, сельскохозяйственный сектор.
Трошков Александр Михайлович -
кандидат технических наук,
доцент кафедры прикладной информатики
Ставропольский государственный
аграрный университет
Тел. 8(8652) 24-04-88
E-mail: stgau@stgau.ru
Кондрашов Александр Владимирович -
кандидат технических наук,
доцент кафедры прикладной информатики
Ставропольский государственный
аграрный университет
Тел. 8-918-791-28-92
E-mail: stgau@stgau.ru
Трошков Михаил Александрович -
кандидат технических наук, доцент
Голицинский пограничный институт
Московская область,
г. Одинцово-10
Тел. 8 (8652) 24-04-88
E-mail: tma@1428.mail.ru
Troshkov Aleksandr Mikhailovich -
Ph. D. in Technical Sciences, Docent of Department
of Applied Informatics
Stavropol State
Agrarian University
Теl.: 8(8652) 24-04-88
E-mail: stgau@stgau.ru
Kondrashov Aleksandr Vladimirovich -
Ph. D. in Technical Sciences, Docent of Department of Applied Informatics Stavropol State Agrarian University Теl. 8-918-791-28-92 E-mail: stgau@stgau.ru
Troshkov Mikhail Aleksandrovich -
Ph. D. in Technical Sciences, Docent Golitsino Military Institute of the FPS of the Russian Federation Moscow region, Odintsovo - 10 Теl.: 8 (8652) 24-04-88 E-mail: tma@1428.mail.ru
Одно из важнейших направлений совершенствования информационного обеспечения управления агропромышленным комплексом (АПК) связано с созданием и использованием многопозиционных систем сбора и обработки информации (МССОИ) с целью оперативного и достоверного извлечения данных о состоянии сегментов и элементов АПК. К данным системам можно отнести системы мониторинга различных направлений АПК (агрономии, механизации, экономики, зоотехнии и т. д.). Их главной особенностью является возможность измерения широкого перечня пространственных параметров различных источников элементов системы АПК, в том числе и биометрических параметров элитных животных.
Применение биометрических систем в АПК изучено недостаточно. Биометрические характеристики животных практически не классифицировались и не описывались из-за некоторых трудностей, таких, как проведение независи-
мой и экспертной оценки, выбор оптимальной технологии тестирования биометрической системы. В настоящее время в мировом биометрическом сообществе разработаны и разрабатываются различные стандарты для биометрических технологий и биометрического распознавания, такие, как ИСО/мЭк 197942:2005, ИСО/МЭК 19794-4:2005, ИСО/МЭК 19794-5:2005, ИСО/МЭК 19794-6:2005, общий формат представления биометрических данных (CBEFF), интерфейс (API), стандарты ISO/ IEC 1.37.19795 и другие. В РФ пока действует один стандарт ИСО/МЭК 19794-2:2005.
Анализ изучения существующих биометрических стандартов показывает, что биометрией животных, представляющих элитные породы, позволяющие сохранять продовольственную, экономическую безопасность страны, не занимаются, хотя современные информационные технологии, электронная элементная база позволяют этим заниматься. Исходя из этого можно сделать вывод, что развитие АПК без применения инновационных проектов, связанных с добавлением биометрии, невозможно.
32
жквар™нй^...-.
Др Ставрополья
научно-практический журнал
Изучение функционирования племенного животноводства показывает применение использования достаточно большого количества параметров оценки породоведения. Все это увеличивает временной показатель оценки функционирования селекционной работы, снижает оперативность действий по внедрению каких-либо операционных манипуляций по отслеживанию изменений, оперативности сравнения и как следствие увеличивает время анализа и принятия решения.
Существующая и модельная биометрия человека может с некоторой модернизацией прикладываться в биометрию животных, например многофакторная или комбинированная аутентификация.
Многофакторная биометрия применительно к животноводству использует совокупность методов биометрической аутентификации и чипов, смарт-карт и e-token [1].
Важно заметить, что выбор биометрической технологии, как и выбор технологии ее тестирования, необходимо будет осуществлять от цели применения ее в практическом животноводстве элитных пород скота. Биометрическая технология по созданию биометрических паспортов животного, естественно, будет отлична от биометрии человека по целям и задачам (рис. 1).
Xi1, Xi2
Экономическая оценка
Выбор объекта
Хи - крупно-рогатый скот (коровы) элитных пород Хі2 - чистокровные лошади Хіп - другие породы скота
Рисунок 2 - Алгоритм принятия решения (выбор объекта) животноводческих ресурсов
Поскольку область животноводческой биометрии практически не изучена, то на основании исследований, проведенных в Ставропольском ГАУ и Ставропольской ГМА, выбраны биометрические характеристики, представленные на рисунке 3.
X1 X,, - крс
X] '' X - лошади
X, X
и
у, - передняя часть головы
у2 - рога
Уз - уши
у4 - носовая часть
Жизненный цикл
Рисунок 1 - Выбор реальной биометрической системы животноводства в условиях жизненного цикла
Реальная биометрическая система пройдет цикл установки и тестирование образцов животноводческой биометрической системы (в 2-5 точках) или на макете информационной системы, имитирующей работу реальной системы по разработанным показателям качества животноводческой биометрической системы. Оценку предлагается производить по разработанным функциональным требованиям. Исходя из функционирования биометрической системы животноводства выбор биометрических характеристик осуществляется из области животноводческих ресурсов. Эта область классифицируется по стандартам сельскохозяйственного направления, но выбор начинается с элитных пород животных, которые имеют наилучшие показатели и имеют высокую стоимость на международных рынках сельскохозяйственной продукции. Таким образом, используя сельскохозяйственный стандарт, определяем выбор объекта по алгоритму, представленному на рисунке 2.
Выбор объекта проведен - X,. После этого начинается процесс выбора биометрической системы, характеристик и параметров из биометрической области Y■i.
Рисунок 3 - Выбор биометрических характеристик животных
X
X
в
естник АПК
Ставрополья
№ 3(7), 2012
ґ, Б, М, і, к є у .
(1)
Животноводство
33
Исходя из этого сформирована область параметров биометрических характеристик животных, основными из которых являются:
решение основано на сравнении полученных
векторов Н с векторами, которые заложены в базу данных как биометрические данные выделенного животного [4].
Для успешной математической обработки биометрических параметров животных необходимо создать информационную базу. Биометрическая информационная база декомпозируется на пакеты П1-Пп [2].
Поскольку ранее была выбрана многофакторная модель биометрии, то заполнение пакетов может быть комбинированным. Предлагается пакет П1 заполнять следующими данными:
1.Рождение, место, племенной признак.
2. Селекция.
3. Вес, рост и т. д.
4. Основные продуктивные показатели.
5. Достижения.
Пакеты П2-Пп заполнять биометрической информацией у1, у2, у3, у4, поскольку биометрические характеристики динамичны и основаны на анализе индивидуальных особенностей животных, которые выражены биометрическими признаками. В реализации математической модели решение задачи аутенти фикации основано на сравнении векторов Н + - свой и Н- -чужой [3]. В математической модели конечное
Векторы Н и Н рассматриваются как значения ^-мерной случайной величины, которые в животноводстве будут иметь статистическую изменчивость, а отсюда характеризоваться плотностью р(У), но поскольку применяются в математической модели векторы Н+ и Н~, то биометрические признаки характеристик будут оцениваться плотностями р(Н+) и р(Н'). В биометрической системе идентификации/аутентификации применяется двухэтапная процедура, которая может использоваться в животноводстве. На первом этапе - претендент на аутентификацию предъявляет свой символьный идентификатор, который заполняет пакет П1, находится на ошейнике животного и инициирует отыскание биометрических параметров животного в базе данных. На втором этапе - предъявляются биометрические характеристики Н, а устройство сравнения производит сравнение
с Н и выносит «предложение» о принятии решения [5]. Исходя из математической модели проектируется устройство биометрической аутентификации животного (рис. 4).
Рисунок 4 - Устройство биометрической аутентификации животного
34
ЕжвквартальныИй^
И> Ставрополья
научно-практичвскии журнал
Алгоритм работы устройства следующий:
Корректирующее устройство (КУ) База данных (БД)
Система управления БД (СУБД)
Рисунок 5 - Алгоритм работы устройства биометрической аутентификации животного
по биометрическому паспорту
Таким образом, биометрический паспорт ных пород сельскохозяйственных животных, элитного животного с помощью устройства телекоммуникационный трафик продуктивнобиометрической аутентификации позволяет сти, создание информационной базы для АРМ осуществлять контроль жизненного цикла элит- специалиста АПК.
Литература
1. Брюхомицкий Ю. А. Вероятностный метод классификации биометрических параметров личности // Информационная безопасность : материалы Х научнопрактической конференции. Ч. 1. Таганрог : Изд.-во ТТИ ЮФУ, 2008. С. 210-215.
2. Трошков А. М., Трошков М. А. Многофакторные биометрические характеристики -база создания ключей для несимметричной системы шифрования информационных ресурсов сервисных технологий // Актуальные вопросы социальной теории и практики : сборник научных трудов. Ставрополь : НОУ ВПО СКСИ, 2011. С. 327330.
3. Трошков А. М., Трошков М. А. Идентификация личности с использованием биометрических параметров ротовой полости человека и их информационная защита // Механика и процессы управления : труды XXXVII Уральского семинара, посвященного 150-летию К. Э. Циолковского, 100-летию С. П. Королева и 60-летию Государственного ракетного центра. Екатеринбург : Ур. О РАН, 2007. 400 с.
4. Трухачев В. И., Никитин В. Я., Михай-люк В. М., Белугин Н. В., Писаренко Н. А., Скрипкин В. С. Бесплодие импортных коров (диагностика, лечение и профилактика) // Ветеринария. 2011. № 7. С. 40-42.
5. Червяков Н. И., Головко А. Н., Кондра-шов А. В. Новый метод и алгоритм выполнения базовых операций в эллиптических кривых, используемых в системах криптографической защиты информации // Ин-фокоммуникационные технологии. 2010. № 1. С. 23-28.
References
1. Brukhomitsky Yu. A. Probabilistic approach to classification of personality biometric parameters // Information security : Materials form 10th scientific and research conference. Part 1. Taganrog : Publishing company TTI YFU, 2008. P. 210-215.
2. Troshkov A. M., Troshkov M. A. Multifactoral biometric characteristics as a basis for key development for asymmetric system of information resource of service technologies encryption // Urgent issues of social theory and practice : collection of scientific papers. Stavropol : NEE HPE Northern Caucasian Social Institute, 2011. P. 327-330.
3. Troshkov A. M., Troshkov M. A. Personality identification using biometric parameters of oral cavity and their information security // Mechanics and management processes. Materials from 37th Ural seminar dedicated to 150 anniversary of K. E. Tsiolkovsky, 100 anniversary of S. P. Korolev and 60 anniversary of National rocket center. Ekaterin-burgh : Ur. O RAN, 2007. 400 p.
4. Trukhachev V. I., Nikitin V. Ya., Mikhayluk V. M., Belugin N. V., Pisarenko N. A., Skripkin V. S. Infertility of imported cows (diagnostics, treatment and prevention) // Veterinary science. 2011. № 7. P. 40-42.
5. Chervyakov N. I., Golovko A. N., Kondra-shev A. V. New method and execution algorithm for basis operations in elliptic curves used in systems of cryptographic information security // Infocommunication technologies. 2010. № 1. P. 23-28.
