Информационная модель дезинформации на основе тезауруса Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

УДК 621.311

Северцев Н.А., Дарьина А.Н., Тарасов А.А.

ФИЦ ИУ ВЦ РАН, Москва, Россия

ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДЕЗИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ТЕЗАУРУСА

В статье рассмотрено воздействие дезинформации на личность и общество, с целью исказить их знание о состоянии той среды, в которой они работают (существуют), внести хаос, недоверие, панику и в целом произвести дестабилизацию общества.

Предлагается метод распознавания дезинформации на основе тезауруса, т.е. объема знаний человека, общества о развитии процессов, происходящих в государстве, коллективе, о стабильности их функционирования. Представлена модель информационного воздействия, на основании которой осуществляется обработка исходного состояния тезауруса {Х} сообщениями из высшего тезауруса

Ю

Ключевые слова:

дезинформация, тезаурус, энтропия, информация, воздействие; структура, объем, сообщение, аддитивность, стратегия, вероятность

В основу модели информационного воздействия введем следующие основополагающие положения:

каждое общество или его часть характеризуется определенным объемом знаний, т.е. тезаурусом общества (части общества, его элемента), который состоит из отдельных сообщений;

информативность конкретного сообщения обратно пропорциональна априорной вероятности его появления в тезаурусе, т.е. более редкое сообщение при своем появлении приносит большее количество информации;

сообщения тезауруса характеризуются своими параметрами: длиной, вероятностью появления, степенью достоверности и т.д.;

количество информации, содержащееся в сложном сообщении, состоящем из более простых, равно сумме количества информации, заключенных в каждом из этих простых сообщений;

информацией будут те сообщения, которые изменяют неопределенность, присутствующую у приемника до их поступления;

ценность информации может быть положительной, нулевой и отрицательной и зависит от направленности информации и степени подготовленности приемника к ее получению.

Каждое из перечисленных положений заключается в следующем:

1. Запас знаний общества (его части) составляет тезаурус знаний общества (его части). Чтобы понять информацию, содержащуюся в сообщении, в тезаурус приемника должны входить сведения, позволяющие ему освоить эти сообщения. Иначе, чтобы понять сообщения необходимо иметь минимум знаний по вопросу, содержащемуся в сообщении.

Если сообщения полезны, то тезаурус приемника обогащается. Ценность информации в этом случае положительна. Если сообщение не имеет ничего общего с тезаурусом приемника информации и не обогащает его, то приемная информация будет для такого приемника равняться нулю, как ее ценность.

Если же сообщения направлены на то, чтобы исказить знания человека, общества, внести в них хаос и, таким образом, обеднить тезаурус знаний, то такая информация называется дезинформацией и имеет вредную ценность.

Подчеркнем принципиальные различия в целях, которые ставят перед собой классическая теория передачи информации и разрабатываемые основы теории дезинформации или информационного воздействия. И та, и другая рассматривают производственные процессы формирования и передачи информации. Однако передача информации имеет целью уменьшение неопределенности, существующей у приемника информации до получения сообщения. В отличие от нее передача дезинформации (информационного воздействия - ИВ) имеет целью увеличение неопределенности, хаоса в тезаурусе приемника информации при получении каждого приемника.

2.Каждое сообщение, составляющее тезаурус знаний, имеет свое содержание, смысл, определенную ценность и достоверность для получателя. Это субъективные параметры сообщения, причем последний параметр в теории передачи информации не рассматривается, так как в ней каждое сообщение

считается достоверным априори и может быть искажено только из-за влияния помех в канале передачи.

Для теории дезинформации этот параметр становится принципиально важным. Источник сообщения в этом случае может рассматриваться, как источник ложных сообщений или сообщений, имеющих отрицательную достоверность.

К объективным параметрам сообщений можно отнести их длину и вероятность появления в тезаурусе знания каждого сообщения.

3. При количественном определении информации принято оперировать статистическими характеристиками сообщений, так как вероятность является наиболее удобной численной мерой неопределенности, с уменьшением (увеличением) которой и связан процесс получения информации (дезинформации).

В основу подхода положено то, что каждое сообщение всегда выбирается из некоторого множества возможных сообщений.

При этом одни сообщения появляются чаще, а другие - реже. Естественно, чем меньше априорная вероятность сообщения, тем больше количества информации оно несет. Поэтому можно предположить, что количественной мерой неопределенности X , а

также предаваемой им информации, может быть величина, обратная его априорной вероятности, т.е.

1

р^у ^ , где Р(Х() - вероятность появления , -го

сообщения из тезауруса {X}.

4. Однако такая мера неудобна, потому как, во-первых, в случае, когда имеется одно сообщение, вероятность такого события всегда равна единице и количество информации согласно принятой мере тоже будет равно единице. В действительности же такое сообщение не несет никакой информации, т.к. оно всегда известно заранее. Во-вторых, такая мера не обладает свойством аддитивности. Если имеет место сложное событие, состоящее из двух независимых событий Х1 и Хр , то вероятность такого события будет определяться произведением вероятностей Р(Х,) ■ Р(Хр) . Количество информации в сложном сообщении должно

1

оцениваться величиной

Р(Х,) ■ Р(Хр)

С этой точки

зрения более правильной будет логарифмическая мера количества информации

I (Х) = 108 ,

Р( Х)

(1)

где а - основание логарифма.

При этом количество информации, содержащееся в сложном сообщении, представляющем совокупность сообщений Xi и Х. будет определяться как

I (Х, Х.) = 108,

1

Р( Х) ■ Р(Х.)

= 108„-+ 1ов„-= I (Х,.) +1 (Х.)

Р(Х,.) Р(Х^) 3

1

Как видно, логарифмическая мера обладает необходимым свойством аддитивности. Кроме того, в случае события с одним исходом она дает нулевое количество информации. Также такая мера хорошо согласуется с основным психофизиологическим законом Вебера-Фехтнера S = K logE , где S - восприятие, E - возбуждение, K - некоторая константа, зависящая от характера проводимого опыта. Согласно этому закону реакция органов чувств человека (слух, зрение, осязание и т.д.) прямо пропорциональна логарифму от величины их возбуждения.

Отражение результатов человеческой деятельности или понимание окружающего мира может быть представлена в формализованном виде, например, в виде букв или цифр. Эти формализованные наборы, как правило, называют данными. Данные полученные от источника информации, называют сообщениями. Они становятся информацией в момент их использования, поэтому не всякие данные могут стать информацией.

Информацией становятся те сообщения, которые снимают неопределенность, существующую до их поступления.

В данном случае правильнее было бы подчеркнуть - изменяют неопределенность, но здесь используется терминология теории передачи информации, где неопределенность именно снимается. Информация от источника к адресату передается с помощью сигналов, которые могут быть прочитаны благодаря тому, что адресату (приемнику) известен закон формирования сообщений из данных сигналов.

Формула (1) определяет количество информации, содержащееся в сообщении X. , которая также характеризует априорную информационную неопределенность этого сообщения. Поэтому выражение (1) можно использовать для количественной оценки неопределенности сообщения

н (X,-) = log„

1

(3)

Р( X,)

Величину Н(X-), характеризующую неопределенность отдельного I -го сообщения, принято называть частной энтропией.

Количество информации и неопределенность для всей совокупности случайных сообщений можно получить усреднением по всем N событиям:

I(X) = Р(Х1 )108„ = -^Р(Х1 )\0%аР(Х1) , (4)

¡=1 Р(Х1) <=1

H(X) = -£P(Xt)logaP(Xt).

(5)

Данные соотношения (4) и (5) определяют среднее на одно сообщение количество информации и энтропии. Энтропия Н (X) и количество информации I(X) принципиально различны. Энтропия Н(X) , выражающая среднюю неопределенность состояния источника сообщений, является объективной характеристикой именно источника сообщений и, если неизвестна статистика сообщений, может быть вычислена априорно, т.е. до получения сообщений. Количество информации I (X) является апостериорной характеристикой и определяет количество информации, получаемое приемником в процессе поступления сообщения.

Величина Н(X) - есть мера недостатка информации о состоянии отдельной системы. С поступлением информации о состоянии системы энтропия последней снижается (или увеличивается) в зависимости от решаемой задачи по передаче информации. Совпадение формул (1) - (5) свидетельствуют лишь о том, что количество получаемой информации численно равно энтропии, которая имела место относительно источника сообщений. В этом совпадении проявляется диалектический закон единства и борьбы противоположностей, т.к., с одной стороны, информация рассматривается в связи со

своей противоположностью - энтропией, а с другой стороны, как мера уничтожения, снятия энтропии.

Таким образом, если до момента получения сообщения В энтропия приемника сообщения А имела значение Н(А), а с получениделяется по формулеем сообщения В - изменилась до значения Н(А|В) , то средняя взаимная информация I(А, В) равна разно-

I(A, B) = H(A) - H(A\B)

(6)

Понятие ценности информации вводится с целью определения эффекта от получения информации ее приемником. В теории передачи информации по каналам связи каждое принятое сообщение рассматривается с позиции уменьшения энтропии приемника, существовавшей до получения сообщения.

При этом количество информации положительно и определяется по формуле (6)и является положительной ценностью. При определении модели информационного воздействия необходимо учитывать, что передача информации имеет целью увеличение энтропии приемника. При этом количество информации должно по-прежнему иметь положительное значение, но результат должен получиться отрицательным -апостериорная неопределенность должна быть выше априорной.

Этот факт учитывает определение «ценность информации». При информационном воздействии (ИВ) ценность принятой информации будет для приемника отрицательной, но численно равной по модулю количеству принятой информации. Естественно, что сами сообщения в случае ИВ коренным образом отличаются от сообщений, рассматриваемых в теории связи. Это ложные (дестабилизирующие) сообщения, формирование которых производится целенаправленно с учетом тезауруса субъекта воздействия. Известно, что качество управления связано с уменьшением энтропии в управляемой системе.

Системы, в которых наблюдается уменьшение энтропии, считаются прогрессирующими, а системы, в которых имеет место постоянный рост энтропии -деградирующими. Именно достижение деградации, подверженной влиянию системы, и преследуется в ходе осуществления информационного воздействия.

Можно утверждать, что число вариантов информационного воздействия зависит от задач, которые его интересуют. Будем считать, что в ходе информационного воздействия осуществляется обработка исходного тезауруса {X} сообщениями из внешнего тезауруса {У}. Воздействие имеет цель достижения полного хауса в тезаурусе {X}. Тезаурус {У} формируется соответствующими службами ИВ. Рассмотрим три варианта воздействия тезауруса {У} на тезаурус {X}:

а) к сообщениям {X} просто добавляются сообщения {У} без связи с {X}, т.е. осуществляется информационное зашумление сообщений {X} сообщениями {У};

б) осуществляется изменение структуры { X} без изменения общего объема сообщений;

в) изменяются наиболее существенные части { X} и добавляются сообщения из {У}, т.е. осуществляется комбинированное воздействие по указанным выше вариантам.

Вариант а) - информационное зашумление.

Известно [1], что энтропия H (X)тезауруса {X}, имеющего конечное множество сообщений X.,

i = 1,n , достигает максимума

H(X) = Hm (X) - log n , (7)

когда все сообщения равновероятны. В реальности же сообщения { X} не равновероятны и поэтому энтропия реального тезауруса H7 (X) меньше максимально возможного значения Hm(X) , т.е.

Hi(X) < Hm (X) - log n . (8)

Увеличивая объем n тезауруса {X} за счет m дополнительных сообщений Yj , j = 1,m из тезауруса воздействия { У}, мы получим совместный тезаурус {X, У}, объемом (n+m). Его максимальная

сти

i=1

энтропия определяется в виде log(m + n) и может быть достигнута только при равновероятности сообщений тезауруса {X}. Реально же в полученном совместном тезаурусе часть сообщений {X} объемом n имеет энтропию H.(X) , а часть сообщений {У}, сформированная как m равновероятных сообщений, имеет энтропию logm . Поэтому общая энтропия полученного тезауруса в силу аддитивного свойства будет определяться как задача информационного воздействия:

H (X , Y) = H, (X) + log m . (9)

Задачей ИВ является достижение максимально возможного апостериорного значения энтропии тезауруса, подвергающегося воздействию. С учетом (7) данная задача формулируется как необходимость обеспечения условия

H(X,Y) > logn . (10)

Учитывая (9) можно записать

H (X,Y) = H, (X) = log m > log n , (11)

откуда определяется математическая модель информационного воздействия по методу информационного шума, т.е. формулируются требования к объему формируемой при таком варианте воздействия шумовой информации

log m > log n - HP (X) (12)

Таким образом, число равновероятных сообщений {У}, которые необходимо ввести в тезаурус {X}, подвергающиеся информационному воздействию по методу информационного зашумления, зависит от объема и априорной неопределенности тезауруса {X}. В случае полностью хаотичного тезауруса его энтропия максимальна сама по себе, и никакого воздействия осуществлять не требуется. В случае же идеального тезауруса (детерминированного, с нулевой энтропией), где «все и всем понятно» для задачи информационного воздействия соответствующим службам необходима усиленная работа по введению n дополнительных сообщений, т.е. по сути, самим сформировать тезаурус требуемого объема с равновероятными сообщениями, например, сформировать новое общественное мнение.

По второму варианту б) ИВ состоит суть в следующем. Изменение структуры тезауруса {X} без изменения его объема предполагает работу по выравниванию вероятностей появления каждого сообщения. Проводится анализ сообщений X. из {X} и

формирование соответствующих им сообщений Y, из

Пусть в каком-то коллективе (научном, образовательном, медицинском) проводится компания по воссоединению с другими аналогичными или даже различными по профессионализму деятельности. Необходимо определить более авторитетную организацию (тот или иной коллектив) в научно-образовательном и профессиональном сообществе, как по опыту работы во временном интервале, так и по результатам, принесшим больший вклад в развитие страны.

Определяются исходные данные для информационного воздействия на коллектив (общество) по следующей схеме.

1.На главенство организации, к которой надо присоединить (именно присоединить) те или иные организации, претендуют две - А и В. Заведомо известно, что организация А по профессионализму, опыту работы, авторитету в обществе сильнее организации В.

Исходные данные для ИВ:

1.Событие Х1 должно соответствовать сообщению руководителя и его заместителей о том, что организация А по своим потенциальным возможностям, научному авторитету и имени наиболее достойна для выбора и присоединения к ней организации В и других организаций.

Событие Х соответствует сообщению руководителя организации В о том, что она должна быть определена для присоединения к ней организации А и других организаций, так как такой выбор не навредит присоединяемым организациям.

Учитывая, что событие Х - высокодостоверное

событие Х

и, поэтому,

ероятности X / У из

2

высоковероятностное, а событие Х малодостоверное и, поэтому, маловероятное, откуда определяется начальное (априорное) условие:

Р(Х!>» Р(Х2)

2. Формулируются следующие сообщения (мифы): - сообщение о том, что руководитель организации А и его замстители занимаются личной корыстной выгодой, которая им будет предоставлена при присоединении организации А к В.

У2 - сообщение (миф) о том, что руководитель

организации В будет заботиться о сохранении организационной структуры, научной тематики, помещений и других составляющих организации А в прежнем виде, хотя она и будет присоединена к организации В. 3. Осуществляется ИВ с помощью распространения сообщений (слухов) ^ и У2 коллективом организации А и В и других организаций, в результате чего в коллективе организации А формируются следующие мнеия (суждения):

- суждение ( Х1 /^ ) - руководитель организации в общем человек хороший, и как ученый, также, как и его заместители, но с абсолютной вероятностью в угоду своих личных интересов они сделали решающий шаг - присоеденить возглавляемую ими организацию А к В, а не наоборот, что выгодно всему коллективу организации А и стране в целом.

- суждение (Х2 / У2 ) - организация В, хотя и уступает по научному авторитету организации А, но руководитель организации В много обещает всяческой поддержки коллективу организации А, да и руководитель организации А предал ее и весь коллектив. Следовательно, работать надо с новым руководителем.

4.Оцениваются результаты ИВ, и строится дальнейшая стратегия воздействия. Видно, что после обработки явно неравномерных событий тезауруса {X} апостериорные вероятности тезауруса {Х/У} сблизились, то есть наступило условие Этот метод (механизм) можно проследить на Р(Х1 /У) ■ ^(Х2 /У2) и организации В и ее руково-

{У}, таких, которые выравнивали бы появления «обработанных» сообщений {Х/У}.

Методы такой обработки могут быть разными. Например, выбирается сообщение Х , которое само

по себе достаточно достоверно, и поэтому появляется в тезаурусе {X} достаточно часто. Ему в соответствие ставится (формируется соответствующими службами) сообщение ^ , которое уменьшает

степень доверия к сообщению Х и делает его, таким образом, менее вероятным. Далее из {X} выбирается сообщение Х , само по себе мало достоверное, и поэтому редко появляется.

Ему в соответствие формируется сообщение У2 , которое увеличивает степень доверия к сообщению Х и делает его, таким образом, более вероятным. В результате вероятности появления сообщений ( Х1 / ) и ( Х2 / У2 ) выравниваются по сравнению с вероятностями появления сообщений Х и

Х

формировании мифов {У}, воздействующих на тезаурус знаний научно-образовательного или медицинского коллектива (или всего общества) {X} с помощью, например, распространения вредной для жизнедеятельности общества (различных коллективов) информации.

12 , У 2)

дителю стало гораздо легче достичь цели - сделать организацию В головной для присоединения к ней организации А и других организаций, а в целом создать новое крупное объединение с новым названием.

ЛИТЕРАТУРА

1. Богданов А.М. Моделирование информационного воздействия: материалы международной научно-практической конференции «Информационные технологии и безопасность». Тез. докл. К.: об-во Знание, 2011. - С.39-41.

2. Кара-Мурза С.Г. Манипуляция сознанием. - М.: Эксмо, 2005. - 832 с.

3. Северцев Н.А. Безопасность и отказоустойчивость динамических систем - М.: Культура и техника, 2013. - 412 с.

УДК681.027.31

Аваева Л.Г., Милешин С.А., Сергеева Н.А. , Цивинская Т.А.

ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана», Москва, Россия МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕНСОРА ДАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕННОЙ НАДЕЖНОСТИ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ В ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ УСЛОВИЯХ

Проведено математическое моделирование в САПР с использованием микросистемных технологий для производства первичного тензопреобразователя, обеспечивающего высокие точностные свойства (до класса точности 0,1), широкий диапазон измерения (от 4КПа до 4МПа и от 4МПа до 400МПа), обладающего низкими массой (менее 100) и габаритами (габаритный размер до 50мм). На основании составленной классификации определены основные направления исследования модели, поиска факторов, влияющих на точность преобразования давления, причин возникновения погрешностей. По результатам анализа сделаны выводы о необходимости более тщательного исследования вопросов касающихся неточных математических моделей, носящих оценочный характер, а также создание общей модели ЧЭ. Построена обобщенная модель чувствительного элемента, в состав которой входит статическая модель мембраны под давлением, модель движения мембраны, варианты расположения тензорезистивных преобразователей, модель демпфирования и варианты демпфирующих отверстий. Модель позволит упростить расчеты ЧЭ, варьировать геометрические и физические параметры для достижения наилучших характеристик чувствительного элемента. Подобная модель позволит уменьшить время на создание модификаций датчиков давления, предназначенных для различных областей применения

Ключевые слова:

МЭМС, сенсоры физических величин, сенсоры, датчики давления

Введение

Давление входит в качестве одной из переменных величин в описание явлений, связанных с поведением жидких или газообразных сред. Почти 7 0 % всех измерений, выполняемых в науке, промышленности и сельском хозяйстве, связаны с измерениями давления, расхода, количества и уровня веществ. Это основные рабочие параметры, точность и надёжность измерения которых определяет ценность результатов исследований, качество технологических процессов, оптимальные режимы работы в различных отраслях науки и техники [1-3].

Первичным звеном систем контроля и управления, определяющих надлежащее функционирование машин, механизмов или систем, обеспечивающих протекание процессов, являются датчики давления. Они поставляют данные о давлении сжатого воздуха, газа, пара, масла или других жидкостей. Общепромышленные датчики используются в нефтяной и газовой промышленности для измерения гидростатического напора и распределения давлений в скважинах, в нефте- и газопроводах, на перерабатывающих заводах; в атомных энергетических установках для измерения и контроля параметров жидкометаллического теплоносителя и основных технологических процессов; в химической, пищевой и бумажной промышленности; в судостроении, станкостроении, ракетной технике, авиации, транспорте, медицине, биофизике, термодинамике, аэродинамике, акустике, гидромеханике, геофизике и т.д.

Особенно критические требования по микроминиатюризации, температурной и механической стойкость предъявляются к датчикам давления используемым в бортовых измерительных и телеметрических системах. Подобные датчики используются в ракетной технике, авиации, транспорте [4].

Таким образом, актуальность работы определяется необходимостью разработки конструкции миниатюрного преобразователя давления позволяющей интегрировать датчик давления в малогабаритные измерительные системы и исследованию методов повышения надежности и точности измерений при повышенном давлении рабочей среды, повышенной температуре и механических воздействиях.

1. Анализ конструкций мембран датчиков давления

В микромеханических датчиках давления (МДД) могут применяться кремниевые мембраны с прямоугольными и круглыми профилями. В настоящее время большинство мембран датчиков давления изготавливаются методом анизотропного травления, что позволяет получать прямоугольные в плане мембраны с требуемыми геометрическими параметрами. Наиболее часто применяются плоские мембраны, имеющие одинаковую толщиной по всей площади активной области, и мембраны с жестким центром. Поэтому далее построим уточненные модели для этих двух типов ЧЭ под равномерно распределенной нагрузкой [5].

Защемленная по контуру прямоугольная мембрана размером ахЬ и толщиной ^ нагруженная равномерно распределенным давлением дг показана на рис. 1.

Рисунок 1 - Вид плоской мембраны