CC BY
65
ЛИТЕРАТУРА
1 Волоконно-оптический датчик гидростатического давления для резервуаров с нефтепродуктами /Му-рашкина Т.И., Савочкина М.М. //Надежность и качество - 2016: Статьи Международного симпозиума: в 2 т. под ред. Н. К. Юркова. — Пенза: Изд-во Пенз. ГУ, 2016. - 2 том - 387 с.- С.349-351.
2 Разработка дифференциального волоконно-оптического датчика разности давления для первого контура атомного реактора / М. М. Савочкина, Т. И. Мурашкина // Вестник Пензенского государственного университета. - 2015. - № 4 (12). - C. 140-145.
3 An optoelectronic fuel level sensor/ T. I. Murashkina, E. A. Badeeva, A. V. Badeev, M.M. Savochkina/ Journal of Physics: Conference Series(JPCS) (2017) Volume 803, №1, p.012103.
4 Новый способ компенсационного преобразования сигналов в ВОДД отражательного типа / Е. А. Бадеева // Университетское образование (МК0У-2016) : сб. ст. XX Междунар. науч.-метод, конф. / под ред. А. Д. Гулякова, Р. М. Печерской. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2016. - С. 124-126.
5 Обоснование возможности амплитудно-фазового преобразования сигналов в волоконно-оптических датчиках давления/ Чукарева М.М., Бадеева Е.А.. Мотин А.В., Славкин И.Е., Мурашкина Т.И., Истомина Т.В., Истомин В.В.// Ежемесячный научно-технический, производственный и справочный журнал «Приборы» 2017, №11(209), 55стр., стр.11-15.
УДК 004.67
Николаев1 А.В., Прокофьев1 О.В., Тюрин2 М.В., Токарев2 А.Н.
1АО «Научно-исследовательский институт физических измерений» (НИИФИ), Пенза, Россия
2ФГБОУ ВО «Пензенский государственный технологический университет», Пенза, Россия БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ ДЛЯ НОВОГО КАЧЕСТВЕННОГО УРОВНЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ
В статье раскрыта актуальность внедрения инновационных технологий, таких как Большие данные и системы моделирования жизнедеятельности элементов энергосистемы. Показаны преимущества интеллектуальных энергосетей, используемые для достижения нового качественного уровня энергетической отрасли. Сформулированы требования к концепции цифровой энергетики как части цифровой экономики страны
Ключевые слова:
БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ЭНЕРГОСЕТИ, ЦИФРОВАЯ ЭНЕРГЕТИКА
Сегодняшняя скорость развития цифровой экономики феноменальна и этот темп изменений отражается в электроэнергетике: быстрое развитие информационных технологий позволяет все больше усложнять работу электроэнергетических установок. Большие данные, Интернет вещей, беспроводные сети и облачные вычисления все чаще делают о себе знать [1, 2]. Большие данные - это термин, обозначающий множество наборов данных столь объемных и сложных, что делает невозможным применение имеющихся традиционных инструментов управления базами данных и приложений для их обработки. Проблему представляют сбор, очистка, хранение, поиск, доступ, передача, анализ и визуализация таких наборов как целостной сущности, а не локальных фрагментов. В качестве определяющих характеристик для больших данных отмечают «три V»: объём (англ. volume, в смысле величины физического объёма), скорость (англ. Velocity, означающее в данном контексте скорость прироста и необходимость высокоскоростной обработки и получения результатов), многообразие (англ. variety, в смысле возможности одновременной обработки различных типов структурированных и полуструктурированных данных) [1]. Ведущей характеристикой здесь является объем данных, который должен быть рассмотрен в аспекте приложений.
Увеличение вычислительной скорости и пропускной способности позволило собирать, анализировать и хранить все больший объем информации. Новые программные платформы используются для интерпретации данных и обратной информации, что позволяет оптимизировать операции и обслуживание. По мере того как скорость и изощренность аналитики в реальном времени увеличиваются, идеи могут быть быстро воплощены посредством процесса принятия решений.
Физический мир все чаще становится зависим от интернета, поскольку объекты, устройства и машины приобретают новые возможности цифрового интеллекта [1], а достижения в области связи означают, что объекты могут быть беспроводным образом интегрированы в информационные сети.
Применение больших данных в энергосистемах объединяет экспертов как из сферы энергетики, так и информационных технологий, которые разделяют их понимание и обсуждают новые предложения для анализа данных, диагностики, эксплуатации и управления энергосистемами. Недавние разработки в системах мониторинга и сенсорных сетей значительно увеличивают разнообразие, объем и скорость передачи данных измерений на уровне транс-
портировки и распределения электроэнергии. Появилась возможность быстрой модернизации систем мониторинга, повышения доступности данных измерений, реализации больших методов обработки данных и машинного обучения для обработки высокоразмерных и пространственно-временных данных.
За последние несколько лет наблюдается огромный рост использования беспроводных датчиков и приборов на электростанциях. Типичная теплоэлектроцентраль оснащена более чем 12 000 датчиков, которые измеряют и сообщают движение, вибрацию, температуру, влажность и химические изменения в воздухе и воде [2]. Но лишь часть этих данных анализируется, а именно количественно анализируется для повседневной эксплуатации и технического обслуживания электростанции. Благодаря использованию новых аналитических программных решений и услуг возможности использования этих данных и понимания информации для снижения издержек, увеличения продаж и повышения эффективности быстро растут. Большие данные генерируют наборы данных, которые экспоненциально растут как по сложности, так и по объему. Анализ, хранение и применение этих данных представляет собой серьезную проблему.
В настоящее время электроэнергетические системы в большинстве стран модернизируются и развиваются на основе концепции глубокой интеграции электроэнергетических сетей (Power Grid) и сетей компьютерных или как их называют инфокоммуника-ционных (Network). При этом оба вида сетей не просто развиваются и обогащаются новыми функциональными элементами и протоколами взаимодействия, а порождают глубокий синергетический эффект, связанный с невиданными ранее возможностями анализа состояния целой огромной энергосистемы в реальном времени, прогнозирования процессов в ней, интерактивного взаимодействия с клиентами и управления оборудованием. Такая концепция получила название Smart Grid - интеллектуальная энергосеть. Общую функционально-технологическую идеологию этой концепции, отражает сформулированное IEEE определение SmartGrid как концепции полностью интегрированной, саморегулирующейся и самовосстанавливающейся электроэнергетической системы, имеющей сетевую топологию и включающей в себя все генерирующие источники, магистральные и распределительные сети и все виды потребителей электрической энергии, управляемые единой сетью информационно-управляющих устройств и систем в режиме реального времени. Преодолев за последние годы период исследований и начального развития, эта концепция
стала де-факто стандартным подходом как для игроков электроэнергетического рынка, так и для правительственных регуляторов. В РФ этот подход находится в начальной фазе развития и реализуется в концепции Интеллектуальной электроэнергетической системы с активно-адаптивной сетью (ИЭС ААС), под которой понимается система, в которой все субъекты электроэнергетического рынка (генерация, сеть, потребители) принимают активное участие в процессах передачи и распределения электроэнергии. В составе ИЭС электрическая сеть из пассивного устройства транспорта и распределения электроэнергии превращается в активный элемент, параметры и характеристики которой изменяются в зависимости от режимов работы энергосистемы. Практическое воплощение данных направлений осуществляется во взаимосвязи и развитии положений стратегических документов ОАО «ФСК ЕЭС» - Программы инновационного развития и Политики инновационного развития и модернизации. Согласно документам программы можно выделить особенности новой концепции энергосетей. Перечислим основные новые качества ИЭС ААС.
Обеспечение равного доступа любых производителей и потребителей электрической энергии к услугам инфраструктуры.
Создание специальных интерфейсов для унифицированного и надежного подключения к сетям возобновляемых и нетрадиционных источников энергии на условиях параллельной работы в составе энергосистемы.
Участие в управлении режимом работы ИЭС генерации, управляемых элементов сетевой инфраструктуры, потребителей электроэнергии.
Обеспечение «активности» потребителей электроэнергии за счет их оснащения интеллектуальными системами учета с возможностью ситуативного управления спросом [1].
Обеспечение за счет применения этих систем рационального использования энергии в нормальных режимах и управления потреблением электроэнергии с целью поддержания требуемых параметров функционирования ИЭС.
Наиболее заметной возможностью решения этой проблемы является платформа Predix, которая позволяет производителям энергии создавать виртуальную электростанцию, которая работает в облаке. Технология позволяет производителям электроэнергии создавать цифровые двойники существующей электростанции. «Цифровая электростанция» предлагает руководителям электростанций моделирование условий в реальном времени на реальной электростанции в реальном времени, что позволяет операторам быстро корректировать и исправлять, чтобы работа станции работала максимально эффективно. Она может быть использована для управления любыми активами на электростанции.
Цифровой двойник может использоваться для запуска моделирования для определения оптимальных условий эксплуатации и улучшения в прогнозировании и предотвращении сбоя [3].
Явившийся в последнее время термин «виртуальная электростанция» был также поддержан игроками рынка. Программно- реализованная электростанция - это не просто еще одно новое маркетинговое словосочетание. Эта система позволяет производителям электроэнергии вместо добавочных расходов на горючее использовать более тонкое его использование. Энергоэффективность сети возрастает и при тех же затратах пользователи могут получить дополнительные объемы электроэнергии, эквивалентные установке новых генерирующих мощностей. Используя предиктивную аналитику, поведенческие алгоритмы и основанное на физике процессов понимание сети, система дает предприятиям видеть и управлять распределением мощности и расходом на всей обслуживаемой территории в реальном времени. Осуществляется управление всеми доступными ресурсами для обеспечения унифицированного менеджмента и непрерывной оптимизации баланса энергопотоков. Также этот комплекс позволяет интегрировать в сеть возобновляемые источники энергии и вводить в состав сети накопители, обеспечивая управление всеми этими компонентами с наибольшей экономической эффективностью. В конечном результате сокращаются капитальные затраты, минимизируются выбросы вредных газов и соблюдаются требования регуляторов при удовлетворении потребителей.
Более широкое использование возобновляемых источников энергии, проблемы отказоустойчивости и проблемы устойчивости - всего лишь несколько факторов, стоящих за необходимостью преобразования отрасли, и оцифровка информации является одной из основных задач, способствующих этим изменениям.
В настоящее время ведется большая цифровая трансформация централизованного управления. Цифровая электростанция и подобные ей технологии в конечном итоге станут рабочим инструментом для каждого менеджера электростанций в мире.
Гибкость - это проблема, стоящая перед производителями энергии, которые пытаются интегрировать растущие поставки прерывистого ветра и солнечной энергии в энергетическую сеть. Цифровая электростанция и подобные ей технологии помогут отрасли справиться и с этой задачей.
Именно поэтому разработка новой концепции «Цифровой электроэнергетики», которая будет посвящена вопросам, связанным с передовой аналитикой, датчиками, инновациями в области движения и управления, программными решениями и Интернетом вещей наиболее актуальна в данной отрасли [4].
В будущем, лучшая аналитика, точная физическая модель и большие данные, несомненно, принесут эксплуатационные преимущества - производительность будет диагностирована в режиме реального времени, поддерживая работоспособность и эффективность, в то время как состояние узлов будет контролироваться и прогнозироваться с повышением надежности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Большие данные в энергетике - URL: https:// http://denreymer.com (дата обращения 18.10.2017
г.)
2. Прокофьев О.В., Сёмочкина И.Ю. Применение интеллектуального анализа данных в системах поддержки принятия решений для управления профессиональным образованием. Современные информационные технологии. 2012. № 16. С. 140-143.
3. Добрынин, А.П. Цифровая экономика - различные пути к эффективному применению технологий / А.П. Добрынин. - International Journal of Open Information Technologies, 2016.- С. 4.
4. Средства измерения в энергетике - Emerson Process Management. - URL: http://www.emerson.com (дата обращения 22.12.2017 г.)
5. Министерство энергетики Российской Федерации. «Цифровая электроэнергетика» как часть программы «Цифровая экономика Российской Федерации»/ - URL: http://digitenergy.ru/ (дата обращения 23.10.2017 г.)
6. Сёмочкина И.Ю., Прокофьев О.В. Моделирование управления образовательным процессом на основе методологии нечёткой логики. XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2011. № 3 (03) . С. 155-161.
7. Прокофьев О.В., Семочкина И.Ю. Оценка состояния региональных экономик на основе кластерного анализа. XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2015. Т.1. № 6 (28). С. 350-356.
8. Михеев М.Ю. Прогнозирование литеральных ситуаций по коротким временным рядам / Михеев М.Ю., Прокофьев О.В., Савочкин А.Е. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2017. Т.1. С. 320-324.
9. Михеев М.Ю. Модернизация алгоритма обработки больших данных для прогнозирования коротких временных рядов / Михеев М.Ю., Савочкин А.Е. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2017. Т.1. С. 53-55.
УДК 004 Яшина А.М.
ФГБОУ ВО Уфимский государственный нефтяной технический университет, Октябрьский, Россия, СОВРЕМЕННЫЕ СПОСОБЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ И ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
Появление новых информационных технологий и развитие мощных компьютерных систем хранения и обработки информации повысили уровни защиты информации и вызвали необходимость в том, чтобы эффективность защиты информации росла вместе со сложностью архитектуры хранения данных. В данной статье сформулированы методы защиты информации. Рассмотрены виды умышленных угроз безопасности информации
Ключевые слова:
ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ, КОМПЬЮТЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ, ВИРУС, КОНФИДЕНЦИАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИЯ
В настоящее время все больше появляются отрасли производства, которые почти на 100% состоят из одной информации. Вместе с этим имеется обширный круг систем хранения и обработки данных, где в процессе их проектирования условие информационной безопасности хранения секретной информации играет значительную роль. К подобным информационным системам можно отнести, например, банковские или юридические системы безопасного документооборота и другие информационные системы, целью которых предоставление защиты информации считается жизненно необходимым для защиты данных в информационных системах.
С появлением и распространением компьютеров средств обработки данных наступает необходимость в защите файлов и другой хранимой компьютерами информации. С целью описания ряда методов и средств, которые специально предназначены для защиты данных и противодействию хакерам, стал использоваться термин компьютерная безопасность.
Таким образом со временем защита экономической информации становится неотъемлемой: разрабатываются различные документации по защите информации; создаются рекомендации по защите информации; также ведется Федеральный Закон о защите информации, рассматривающий проблемы защиты информации и задачи защиты данных. Кроме того он способствует решению уникальных вопросов защиты информации.
С целью избегания утечки информации формируются разнообразные способы (механизмы), применяющиеся на всех стадиях работы с ней. Защищать от дефектов и внешних воздействий необходимо и приборы, на которых находится засекреченная важная информация, а также каналы связи. Дефекты могут быть обусловлены неисправностью оснащения либо подделкой, либо разглашением Повреждения могут быть вызваны поломкой оборудования, подделкой или разглашением секретной информации.
Внешние воздействия появляются как вследствие стихийных несчастий, так и в результате сбоев оборудования либо кражи.
Для сохранения данных применяют разнообразные методы защиты:
•безопасность зданий, где находится секретная информация;
•контроль допуска к секретной информации;
•разграничение доступа;
•дублирование каналов взаимосвязи и подсоединение резервных устройств;
• криптографические переустройства информации;
Таким образом, опасность защиты информации осуществила средства обеспечения информационной безопасности одной из важных характеристик информационной системы.
Иными словами, проблема защиты информации и защиты информации в информационных системах находят решение с целью того, чтобы поспособствовать изолированию функционирующих информационных систем от несанкционированных управляющих воздействий и доступа посторонних лиц или программ к данным с целью хищения.
Информация, являясь основным понятием научных направлений, изучает также процессы передачи,
хранение и переработки различной информации. Информация возникает в различных жинзенных ситуациях и нуждается в защите.
Под информационной безопасностью понимается защищенность информации от случайных или преднамеренных воздействий естественного или искусственного характера, чреватых нанесением ущерба владельцам или пользователям информации.
Целью информационной безопасности считается защита данных системы, гарантия точности и целостности данных, а также уменьшить разрушения при условиях, если информация станет измененной или совсем разрушенной.
На практике важными считаются три требования информационной безопасности:
Доступность - способность за определенное время приобрести необходимую информационную услугу.
Целостность - ее безопасность от разрушения и несанкционированного изменения.
Конфиденциальность - защита от несанкционированного прочтения.
Именно доступность, целостность и конфиденциальность являются равнозначными составляющими информационной безопасности.
Методы защиты информации
Под фразой «угрозы безопасности информационных систем» понимаются настоящие или потенциально возможные воздействия или события, готовые изменить хранящиеся в информационной системе данные, способствовать уничтожению их или применять в каких-либо других целях, не предусмотренных регламентом предварительно.
Рассмотрение возможных угроз информационной безопасности проводится с целью определения полного набора требований к разрабатываемой системе защиты.
Необходимость классификации угроз безопасности информационной системы обусловлена тем, что хранимая обрабатываемая информация подвержена влиянию чрезвычайно широкого числа факторов, что ведет к сложности формализовать проблему описания полного множества угроз. Поэтому принято определять не полный перечень угроз, а классификацию. Для классификации угроз был принят подход, предложенный Стивом Кентом. Эта классификация не теряет актуальности и на сегодняшний день и составляет основу большинства описаний угроз защиты. Рассмотрим виды умышленных угроз безопасности информации, их делят на:
Пассивные угрозы ориентированы в основном на несанкционированное применение информационных ресурсов ИС, не проявляя при этом воздействия на ее деятельность. К примеру, несанкционированный доступ к базам данных, прослушивание каналов связи и т.д.
Активные угрозы обладают целью несоблюдения стандартной деятельности ИС посредством направленного влияния на ее элементы. К активным угрозам принадлежат, например, вывод из строя компьютера или его операционной системы, изменение сведений, разрушение программного обеспечения компьютеров, несоблюдение работы линий связи и т.д. Основой активных угроз могут являться действия взломщиков, вредоносные программы и т.п.
Кроме того умышленные угрозы делятся на внутренние, которые возникают внутри управляемой организации, и внешние.
