CC BY
398
7. Kwitt R., Hofmann U. Robust Methods for Unsupervised PCA-based Anomaly Detection. IEEE/IST Workshop on Monitoring, Attack Detection and Mitigation, Tuebingen, Germany, September 28-29, 2006.
8. Lincoln labs. KDDCup’99. http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kdd-cup99.html,
2003.
9. Gu G., Fogla P., Dagon D., Lee W., Skoric B. Measuring Intrusion Detection Capability: An Information-Theoretic Approach. ASIACCS'06, March 21-24, 2006 Taipei, Taiwan.
10. Levin I. KDD-99 Classifier Learning Contest: LLSoft’s Results Overview. ACM
SIGKDD Explorations 2000, pp. 67-75, January 2000.
11. Pfahringer B. Winning the KDD99 Classification Cup: Bagged Boosting. ACM
SIGKDD Explorations 2000, pp. 65-66, January 2000.
12. Miheev V., Vopilov A., Shabalin I. The MP13 Approach to the KDD’99 Classifier Learning Contes». ACM SIGKDD Explorations 2000. - P. 76-77, January 2000.
13. . ., . .
// -. - . . - / , 2008. 1.
- C. 10-14.
Карайчев Глеб Викторович
Южный федеральный университет.
E-mail: kgv_rostov@mail.ru.
344091, г. Ростов-на-Дону, пр. Стачки, 235/1, кв. 47.
Тел.: +7 (928) 1252607.
Факультет математики, механики и компьютерных наук; кафедра информатики и вычислительного эксперимента; ассистент.
Karaychev Gleb Viktorovich
South Federal University.
E-mail: kgv_rostov@mail.ru.
App. 47, 235/1, prosp. Stachki, Rostov-on-Don, 344091, Russia.
Phone: +7 (928) 1252607.
Faculty of mathematics, mechanics and computer science; Department of informatics and computing experiment; junior member of teaching staff.
УДК 510.6:656.001
Е.А. Пакулова
МОДЕЛЬ СОВРЕМЕННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ПОДВИЖНЫХ
ОБЪЕКТОВ С ГАРАНТИРОВАННОЙ ДОСТАВКОЙ СООБЩЕНИЙ В ГЕТЕРОГЕННОЙ БЕСПРОВОДНОЙ СЕТИ
Основной целью данной статьи являлось построение модели системы мониторинга транспортных средств (ТС) с использованием нескольких беспроводных . : -, -тов, построена модель системы мониторинга ТС, определены события и команды в модели, а также связи между компонентами модели. В заключение статьи выделены дальнейшие планы работы, направленные на разрабютку и реализацию методов рационального управления технологиями беспроводной связи.
Моделирование; теория множеств; беспроводные технологии связи; система мониторинга транспортных средств.
E.A. Pakulova
THE MODEL OF MODERN MONITORING SYSTEM OF MOBILE OBJECTS
WITH ASSURED DELIVERY OF MESSAGES IN HETEROGENEOUS WIRELESS NETWORK
The main subject of this article is development of transport monitoring system model with the usage of wireless technologies. In this connection the following tasks were decided: the research methods were chosen, which are based on the set theory and the finite automata theory, the events and commands were defined in the model, the connections between the components of the model were specified. The future plans of work directed to development and realization of methods of efficient management of wireless technologies were given in the conclusion.
Modeling; set theory; wireless technologies; transport monitoring system.
Сегодня, в условиях современной жизни, в виду террористических угроз, мы все чаще задумываемся о своей безопасности. Правительства различных стран принимают решения о тотальном контроле значимых объектов, транспортных , . -ются уже зарекомендовавшие себя технологии: системы охранного телевидения, системы управления и контроля доступа, охранно-пожарные сигнализации и мно-.
Отдельной задачей становится обеспечение безопасности граждан на транспорте. В августе 2008 года Правительством РФ было принято постановление №641 «Об оснащении транспортных, технических средств и систем аппаратурой спутниковой навигации ГЛОНАСС или ГЛОНАСС/GPS». Согласно данному постановлению оснащению аппаратурой спутниковой навигации ГЛОНАСС или
/GPS , ,
( ), -
зуемые для перевозки пассажиров, специальных и опасных грузов [1].
На этом фоне получили большое развитие системы мониторинга ТС. Как пра-
, , технических и эксплуатационных характеристик ТС, контроля маршрута передвижения рейсовых ТС, оповещения владельца в случае тревоги через сервисы . -жую архитектуру. В ее состав входят множество бортовых устройств (или треке), , ( ), -мация с подвижных объектов, и где она анализируется. Для осуществления изложенных функций наиболее часто используется следующий набор технологий: GPS/ГЛОНАСС для определения местоположения объекта и GSM/GPRS для обмена информацией между ДП и ТС. При нормальных погодных условиях, а также
GSM .
, -, . этом случае должна предоставлять резервные работоспособные каналы для пере, .
:
• инкассаторская служба;
• ;
• .
В данной статье рассматривается статичная модель системы мониторинга ТС с использованием нескольких альтернативных друг другу беспроводных технологий передачи данных.
, . -ложим, что система мониторинга ТС состоит из следующих компонентов:
• бортовые устройства или трекеры - устройства, устанавливаемые на подвижных объектах и собирающие информацию о технических и эксплуатационных характеристиках ТС, а также информацию,
GPS ;
• ретрансляционные станции (PC) - неподвижные объекты,
устанавливаемые в городе и выполняющие роль ретрансляторов в
;
• ДП - пункт, выполняющий функции сбора, анализа и хранения
, .
Все перечисленные компоненты находятся в тесной взаимосвязи: трекер собирает информацию со штатных датчиков и диагностических систем ТС, формирует пакет и отправляет его ДП. Если передача данных ДП в силу каких-либо при, -
, . отправленный пакет получила PC, то она, в свою очередь, отправляет его ДП. Если пакет получил другой трекер, что он также пытается отправить его ДП. Если ДП недоступен, то пакет перенаправляется другому трекеру, ближайшему к ДП, .
,
и станций. Также предположим, что в системе функционирует несколько ДП, на, . -му трекеру или PC не зависит от принадлежности трекеров к определенному ДП.
Дадим представление рассматриваемой модели, построенное на теории .
Представим компоненты системы мониторинга ТС как непустое конечное множество KS. Оно состоит из подмножеств, то есть KS = {TU , SU , CU}, где
TU = {tu1, t„2, ..., V} (Tracker Unit) есть непустое конечное множество бортовых устройств (или трекеров) в системе,
SU = {su1,su2,., sus} (Station Unit) - непустое конечное множество PC,
CP= {cu1, cu2, ... , cuc} (Control Point) есть непустое конечное множество ДП в .
. TU
- ,
свойствами. Для описания свойств всех элементов универсума введем базу переменных P1, P2,..., Pp, характеризующих показатели соответствующих свойств эле-TU
A; = {ac, ab ..., aa}, где i = 1,., e.
, :
• P1 A1 = {a11, a12, . , a1r},
номер конкретного трекера в системе (каждое бортовое устройство имеет определенный идентификатор или номер, по которому его можно
);
• Р2 есть значение из множества А2 = {а21, а22 , ... , a2w}, обозначающее
принадлежность ТС, на котором установлен трекер, к определенной
службе;
• Р3 есть значение из множества А3 = {а31, а32 , ... , а3у}, определяющее
количество подключаемых к трекеру датчиков ТС (в составе каждого ТС
есть штатные датчики, измеряющие все необходимые эксплуатационные параметры, они могут быть дискретными или аналоговыми);
• Р4 есть значение из множества А4 = {а41, а42 , ... , а4о}, определяющее наличие сетевых средств (Как правило, современные ТС имеют в своей составе различные сетевые среды для передачи сигналов и команд. Они могут использоваться для подключения новых блоков и устройств, не входящих в базовый набор любого ТС [2]);
• Р5 есть значение из множества А5 = {а51, а52 , ... , a5g}, определяющего наличие диагностической системы на ТС (как правило современные ТС имеют в своем составе системы бортовой диагностики, позволяющие контролировать состояние систем двигателя, топливной системы, системы зажигания, системы рециркуляции отработавших газов и т.п.).
Аналогичным образом опишем множество РС БИ. Для описания свойств всех элементов данного множества введем базу переменных 2Ь 22, ..., 2Ч, характеризующих показатели соответствующих свойств элементов из множества БИ и принимающих значения из множеств Б; = {Ь0, Ь1, ., Ъь}, где 1 = 1,.. .Д
Опишем некоторые из свойств:
• <21 есть значение из множества Б1 = {Ь11, Ь12, ... , Ь1Б}, определяющее номер конкретной РС в системе (каждая РС имеет определенный идентификатор или номер, по которому ее можно однозначно отличить от
);
• 22 есть значение из множества Б2 = {Ь21, Ь22, ... , Ь2Б}, определяющее местоположение определенной станции (РС являются неподвижными
, ).
Предположим, что множество СР также является множеством универсумом, содержащим в себе элементы с определенными свойствами. Для описания свойств всех элементов универсума введем базу переменных 01, 02,..., 0С, характеризующих показатели соответствующих свойств элементов из множества СР и принимающих значения из множеств
И; = {го, гь ..., гк}, где ; = 1,., с.
Получим некоторые из свойств:
• 01 есть значение из множества Ш = {г11, г12, ... , г1г}, определяющее
номер ДП в системе (поскольку ДП в системе может быть несколько, то
);
• 02 есть значение из множества И2 = {г21, г22, ... , г2ё}, определяющее местоположение определенного ДП ОДП являются неподвижными
, ).
• 03 есть значение из множества И3 = {г31, г32, ... , г3w}, определяющее принадлежность к определенной службе (каждый ДП принадлежит к
- );
• 04 есть значение из множества И4 = {г41, г42, ... , г4и}, определяющее
количество обслуживаемых трекеров (как было указано выше, каждый
);
, TU, SU CP
P1,
P2^ • ^ Pp , Qb Q2, •••, Qq И O1, O2,., °.
Следует также выделить, что все компоненты системы осуществляют долговременное хранение данных, за исключением РС. На ДП осуществляется долговременное хранение данных и их анализ. Трекеры сохраняют информацию в энер-. ,
, -ный промежуток времени в случае сбоя работы системы. Кроме того, в процессе функционирования в компонентах системы происходят различные процессы обра-.
, -
нечное множество процессов обработки информации PS (Processing) и память (или множество блоков памяти) MS (Memory), то есть
Ks= {Ms, Ps},
где PS = {PS1 PS2, PS3}, причем PSi определяет подмножества процессов обработки информации элементов компонентов системы, например,
PS; = { PSy PS;,2 , •••, PS;,r } есть множество процессов обработки информации любого из подмножеств TU, SU или CP, где PSy# 0.
MS = {DB, MT} - множество блоков памяти элементов компонентов системы, где DB (Data Base) есть множество блоков памяти ДП (или баз данных) и MT (Memory Tracker) - :
DB = {db1,db2, ..., dbc},
MT = {mt1, mt2, ., mtr }.
, TU,
SU CP PSi,j
MSi,j.
Взаимодействие элементов компонентов системы происходит через инфор-. -
рации обмена информацией между элементами компонентов системы. Определим
IS (Information). -
скольку любая передача данных в системе между элементами компонентов инициируется событиями или командами, то определим непустое конечное множество событий в системе EM (Event Message) и непустое конечное множество команд CM (Command Message).
EM = {em1, em2, ., emm},
CM = {cm1, cm2, ., cmcd}.
IS.
определим множество информационных потоков следующим образом:
IS = {EM, CM}.
Под событиями будем понимать сообщения, формируемые в результате вы-
- -. :
• ;
• события включения/выключения бортового устройства;
• ,
;
• ;
•
;
• ;
• (
);
• (
, );
• .
Под командами будем понимать сообщения, инициирующие какие-либо действия со стороны участников взаимодействия. Как правило, команды формируются на ДП и предназначаются для РС и трекеров.
Выделим некоторые из команд в системе:
• команды запроса данных с трекера (имеют место быть в случае, если ДП
);
•
обеспечения трекеров и РС;
• команды управления исполнительными механизмами ТС (например,
);
• (
);
•
(
);
• ;
• .
Для РС и трекеров существуют команды оповещения получения пакета с .
При формировании множества информационных потоков 1Б возможно будет удобно рассматривать их по отношению к компонентам системы, то есть, рассматривая компоненты системы, выделять их информационные потоки. Тогда множество информационных потоков системы может быть получено объединением множеств информационных потоков компонентов системы:
18 = 1ТИ и 1БИ и 1СР.
Количество информационных потоков, функционирующих в определенный момент времени - величина переменная, так как элементы компонентов системы находятся в движении. В связи с этим мы можем определить максимальное количество информационных потоков, а в процессе функционирования системы будут возникать одни информационные потоки и исчезать другие.
,
( , ). -TS = {TS1, TS2, . , TSt} (Technology).
При использовании беспроводных технологий связи всегда следует учитывать возможность их недоступности при определенных условиях или при наличии каких ■-либо преград. Поэтому выделим непустое конечное множество преград распространению сигнала N = {N1, N2, ., Nsp} (Noise).
Множество помех информационных потоков составляется путем наложения множества элементарных помех обмена информацией на информационный поток:
NIsi = { N1Isi , NIsi , ... , NspIsi}.
Тогда множество помех распространению сигнала в информационном потоке может быть получено следующим образом:
NIS = IS N.
, -вить как ISYS = {TU, CP,SU,PS,MS, IS, NS, TS} (рис. 1).
Рис. 1. Структурная схема модели системы мониторинга ТС
В результате мы получили формальную модель системы мониторинга ТС, построенную на теории множеств. Она представлена в статичном виде и не передает . -
сов предполагается использовать теорию конечных автоматов. В перспективе также планируется детализировать полученную модель системы мониторинга ТС,
разработать и реализовать методы рационального управления технологиями бес. -
ных подвижных объектов в режиме реального времени, даже при плохих погод, .
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Постановление Правительства Российской Федерации от 25 августа 2008 г. N 641 "Об оснащении транспортных, технических средств и систем аппаратурой спутниковой навигации ГЛОНАСС или ГЛОНАСС/GPS" // Собрание законодательства Российской Федерации. - М.: “Юридическая литература администрации президента Российской Федерации”, 2008. - №35. - С. 4037.
2. Пакулова Е.А. Аспекты безопасности в системе мониторинга транспортных средств // Материалы I Всероссийская молодежная конференция по проблемам информационной безопасности ПЕРСПЕКТИВА-2009. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. - С. 24 - 28.
Пакулова Екатерина Анатольевна
Технологический институт Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет»
. .
E-mail: pakulova_e@mail.ru.
347928, . , . , 2, " ".
Тел.: 8 (8634) 312-018.
Кафедра безопасности информационных технологий; аспирант.
Pakulova Ekaterina Anatolyevna
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of
Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: pakulova_e@mail.ru.
Block “I”, 2, Chehov str., Taganrog, 347928, Russia.
Phone: 8 (8634) 312-018.
The Department of Security of Information Technologies; post-graduate student.
УДК 681.324
EX. Абрамов
ПОСТРОЕНИЕ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ
БЕЗОПАСНОСТИ
Предлагается методика построения системы защиты информации, позволяющая с помощью методов теории иммунных систем, нечёткой логики, искусственных нейронных сетей, нечеткого многокритериального выбора решений и численных методов оптимизации создать и поддерживать в актуальном состоянии систему защиты информации, в которой обеспечивается поддержание уровня защищенности, адекватного текущим угрозам. Кроме того, решается задача оценки эффективности получившейся новой структуры СЗИ без изменения режима функционирования текущей конфигурации средств защиты.
Иммунные системы; нечёткая логика; искусственные нейронные сети; нечеткий многокритериальный выбор; имитационное моделирование.
E.S. Abramov DEVELOPMENT OF ADAPTIVE SYSTEM OF INFORMATION SECURITY
There is method of constructing a system of information protection, which allows using the methods of the theory of immune systems, fuzzy logic, artificial neural net-
