CC BY
48
УДК 681.518:656.
К. П. Голоскоков, М. Ю. Чиркова, Э. В. Логин
ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
Дата поступления: 04.07.2017 Решение о публикации: 28.1 1.2017
Аннотация
Цель: Найти метод оценки достоверности преобразования информации при проектировании информационных систем (ИС), обеспечивающий достоверность информации на различных этапах ее преобразования (при вводе с клавиатуры, считывании с различных видов технических носителей, хранении, передаче по каналам связи, обработке, представлении результатов пользователю и т. п.). Методы: Использовались методы статистической теории надежности и теории кодирования информации, так как надежность вариантов контроля (человеком-оператором, с помощью электронного устройства, по программе и т. п.) существенно различается, что приводит к изменениям эффективности одного и того же метода в зависимости от его конкретной реализации. Помимо методов контроля ошибок используются также мероприятия по снижению числа возникающих искажений. Обычно используемые параметры имеющихся методов не позволяют с единых позиций оценивать эффект от совместного применения разных методов контроля и мероприятий, направленных на снижение числа ошибок, не связанных с контролем, с учетом их взаимного влияния, надежности и структуры реализации. Результаты: Решена задача использования разных методов контроля ошибок (помехозащищенного кодирования, использования контрольных сумм, дублирования операций со сравнением результатов, визуального контроля данных, проверки допустимого диапазона при вводе некоторых данных и т. д.), а также методов, не связанных с контролем (выбора вводимых значений из заранее подготовленного списка, стимулирования безошибочной работы персонала и т. п.). В процессе проектирования ИС появилась возможность оценивать эффект от применения отдельного метода или группы методов повышения достоверности на разных этапах преобразования информации. Практическая значимость: Рассмотренный подход позволяет в процессе проектирования оценивать обнаруживающую способность отдельных методов контроля и их комплексов на этапах преобразования информации, а также учитывать с единых позиций влияние на достоверность информации мероприятий, не связанных с контролем.
Ключевые слова: Информационная система, достоверность, методы контроля, методы обнаружения ошибок, затраты.
Konstantin P. Goloskokov, D. Sci. Eng., associate professor, professor, [email protected] (Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping), Marina Yu. Chirkova, Cand. Sci. (Economic sciences), associate professor, [email protected] (Saint Petersburg State University of Economics), *Elina V. Login, postgraduate student, [email protected] (Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University) VALIDATION OF DATA CONVERSION IN INFORMATION SYSTEMS
Summary
Objective: To find the method of data processing validation in the process of data systems engineering (IS), that provides for reliability of information at different stages of data processing (keying, reading different types of transfer support, storing, channeling, processing, presenting results to the user, etc.). Methods: The methods of statistical theory of reliability and the theory of information coding were applied, as the reliability of control options (by a human-operator, by means of hardware device, via program, etc.) significantly differs which leads to efficiency changes of one and the same method, depending on its concrete implementation. Measures on reducing a number of occurring distortions were taken in addition to error control methods. Commonly used parameters of the given methods prevent from the unified position assessment of the simultaneous application effect of different control methods and measures, aimed at reducing the number of errors, not related to control, taking into account their mutual influence, reliability and implementation structure. Results: The task of using different methods of error control (protective coding, checking sums application, duplication of operations with results comparison, data visual inspection, acceptable range check when entering some data, etc.) was solved, as well as the methods not related to control (the selection of input values from a pre-arranged list, error-free performance of the staff incentive, etc.). In the process of IS engineering it became possible to assess the effect from application of a separate method and a group of different methods of reliability improvement at different stages of data processing. Practical importance: The considered approach makes it possible to assess detectivity of separate and the complex of control methods at the stages of data conversion in the process of IS engineering, as well as to consider from unified positions the impact of measures, not related to control, on information integrity.
Keywords: Information system, integrity, control methods, error detection methods, costs.
При проектировании информационных систем (ИС) необходимо обеспечить достоверность информации на разных этапах ее преобразования (при вводе с клавиатуры, считывании с технических носителей, хранении, передаче по каналам связи, обработке, представлении результатов пользователю и т. п.). Эта задача решается с помощью методов контроля ошибок (помехо-защищенного кодирования, использования контрольных сумм, дублирования операций со сравнением результатов, визуального контроля данных, проверки допустимого диапазона при вводе некоторых данных и т. д.), а также методов, не связанных с контролем (выбора вводимых значений из заранее подготовленного списка, стимулирования безошибочной работы персонала и т. п.). При проектировании ИС необходимо иметь возможность оценивать эффект от применения отдельного метода или группы методов повышения достоверности на разных этапах преобразования информации.
Наибольшее внимание в литературе уделяется оценке эффективности методов контроля и исправления ошибок [1-3]. Чаще всего используют интегральную характеристику «вероятность пропуска методом ошибок» Рпроп или «вероятность обнаружения методом ошибок» Робн = 1 - Рпроп. Однако такая обобщенная оценка не позволяет определить эффект от совместного применения нескольких методов контроля [4, 5] и с тех же позиций учитывать влияние методов повышения достоверности, не связанных с контролем. Каждый
метод обнаруживает лишь определенный набор типов ошибок, а каждый этап преобразования информации характеризуется специфическим набором типов ошибок и частотой их возникновения. В связи с этим обобщенная оценка Рпроп (или Робн) справедлива обычно только для одной пары «метод контроля -этап преобразования» и не может использоваться для других случаев. При совместном применении группы методов выявляемые этими методами типы ошибок могут частично различаться, а частично перекрываться (совпадать). По этой причине обобщенная оценка Рпроп (Робн) не позволяет однозначно оценивать эффект от совместной реализации нескольких методов обнаружения ошибок.
Варианты контроля (человеком-оператором, с помощью электронного устройства, по программе и т. п.) существенно различаются по надежности, что может привести к изменению эффективности одного и того же метода в зависимости от конкретной реализации [6-8]. Помимо методов контроля ошибок в ИС [9-12] используются также мероприятия по снижению числа возникающих искажений. Как уже было отмечено, обычно применяемые характеристики Робн не позволяют с единых позиций оценивать эффект от совместного применения различных методов контроля и мероприятий по снижению числа ошибок, не связанных с контролем, с учетом их взаимного влияния, надежности и структуры реализации.
Методы контроля и мероприятия по снижению числа ошибок, не связанных с контролем, с учетом их взаимного влияния
В качестве такой оценки могут быть предложены коэффициенты редукции Кк, определяемые в соответствии с уровнями оценки достоверности следующими соотношениями:
Кс= % К«„= г*"/р; К„= (1)
где ККс, ККп, К^ - коэффициент редукции при применении контроля преобразования символа, реквизита (числа, слова) п-го типа и сообщения z-го типа, соответственно; Р, Р , Рг - вероятность получения искаженного символа, реквизита, сообщения, соответственно; Р*, Рп*, Р* - то же при применении контроля.
Исходя из известной статистики искажений [13-15] и сведений о способности метода выявлять ошибки разных классов (типов), Кк могут быть оценены в общем виде аналитически:
V V
[)Щ [)Щ
КЯ = Ё Уз (1 - Робш ) = 1 -Х ЪРобш, (2)
s=l s=1
где 5 - общее число типов ошибок; - относительная частота появления ошибок класса s, причем выполняется нормирование X = 1; Робш - вероятность обнаружения ошибок класса 4 1
Значение Р , зависит от вероятности Р выявления ошибок класса 5,
обня г '
определяемой процедурой контроля (методом), причем 0 < Рм < 1, а также от условной вероятности Qко обнаружения ошибки контрольным органом (схемой, человеком, программой): Р, = Р • Q . Величина Р неизменна для конкретной процедуры контроля (метода). Значения Qко должны определяться для каждого варианта реализации.
Таким образом, с учетом изложенного
с
ош
кк = 1 - Око X
мс •
4 =1
Во многих практических случаях можно пренебрегать ненадежностью реализации контроля.
Тогда справедливо
с
ош
Кк = 1 -X * Кк.
4=1
Для оценки Кк может быть использована упрощенная формула
с
ош
КК = 1 - О» X ?Абн ^ КК > (3)
4 =1
где кобш = 1 при обнаружении методом ошибок класса 5 или кобн5 = 0 - в противном случае.
Точность оценки (3) определяется характером дробления ошибок на классы 5.
Использование КК позволяет оценивать обнаруживающую способность контроля для группы этапов преобразования информации по характеристикам отдельных этапов. Для символов искажения на разных этапах, как показывают экспериментальные исследования, могут считаться независимыми и несовместимыми. На основе определения (1) и формулы вероятности независимых несовместных событий можно записать
т 1т т
ККс1 = р /р = Xр • КЯа Xр = ХУ1Кка,
г=1 / г=1 г=1
где ККс1 - значение Кк для символов при контроле одним методом группы этапов преобразования информации; т - число этапов преобразования; Р. -
вероятность искажения символа на г-м этапе; Ккы - значение ККс при действии метода контроля на г-м этапе преобразования; V. - весовой коэффициент для г-го этапа
V = Р/ X Р, причем XV =
/ /=1 /=1
(4)
С учетом формулы (2) получим:
КЯе 1 = 1 - Око X'V X ,
1=1 у=1
где д - относительная частота возникновения ошибок класса s на г-м этапе преобразования.
Для преобразований реквизита искажения на разных этапах [16, 17] могут считаться независимыми и совместными (что подтверждается известными экспериментальными данными). Следовательно, оценка ККп1 (по аналогии с К ) будет иметь вид
Кяш = Рп Рп =
1 - П(1 - Рп;ХШ )
I =1
/=1
1 - П(1 - Рп1)
I =1
/=1
(5)
где Рп. - вероятность искажения реквизита п-го вида на г-м этапе; Кп - значение Кк для реквизита п-го вида при действии контроля на г-м этапе [3, 4]. Однако расчет по формуле (5) при т > 2 не всегда удобен. Для приближенной оценки КДп1 сверху и снизу могут быть использованы соотношения
т т
XV п1КЯш ^ КЯп1 ^ XVШКЯт, /=1 /=1
где
V т = РШ X Рп/, причем X V Ш = 1 =
/ /=1 /=1
(6)
V = Р.,
ш ш
1 -П(1 - Рп1)
I =1
, причем Xv п ^1
/=1
(7)
Аналогичным образом можно найти оценку К& для сообщения по известным значениям ККп для реквизитов, входящих в его состав [2]:
N ш7
X'У7й ' ККй - - X'У7й • КЯй>
й=1 й=1
где N - общее число реквизитов в z-м типе преобразования; V , - весовые коэффициенты для п-х реквизитов, которые определяются по формулам, аналогичным (6) и (7), где вместо Р, т и Рп используются Р , N и Р£
Использование К позволяет также оценивать совместное действие группы методов [1, 5]. В общем виде величина коэффициента редукции при действии группы методов на одном этапе преобразования информации
с
^ош X
КК2 = 1 - X УэРобнэ,
5 =1
Р X
где Р05Н - значение Робш для группы методов.
Выявление ошибок класса б одновременно несколькими методами чаще всего не приводит к улучшению суммарной вероятности обнаружения ошибок по сравнению с лучшим из используемых методов (за исключением случая, когда разными методами выявляются разные виды ошибок в пределах общего класса б), поэтому р^н можно оценить:
>х
Робн$ - ,таХ \ РЫБ]Око]
1-] -К,
(8)
-ко]
где Км - общее число методов в группе; Р , Qы - значения Рм и Qkо для]-го метода контроля, соответственно. Для приближенной оценки
, иш
КК2 = X
s=1
Ъ П (1 - Кбнэ] )Око]
]=1
Возможна также совместная оценка КК3 эффекта от применения группы методов контроля для группы этапов преобразования. В общем виде
Кк3 -1 -X
I=1
ош
V V п рх
I обнэ
э=1
где V. определяется по формулам, аналогичным (4) или (7), а Р^ - из соотношения (8).
Для методов, не связанных с контролем, при известном распределении снижения числа разных видов искажений значение КК можно оценить по формуле
KR = 1 -Z Ъкш '
s=1
где к - коэффициент исключения ошибок вида s, причем 0 < к < 1 (при к = 1 полное исключение ошибок вида s, при к = 0 данное мероприятие не затрагивает ошибки вида s). При совместном действии методов контроля и мероприятий, не связанных с контролем, суммарное значение K может быть оценено как
S S S
ош ош ош
kr z =1 - Z qK - Z + Z qX/обн
s=1 s=1 s=1
В отсутствие данных о распределении к действие методов повышения достоверности может оцениваться недифференцированно по (1).
Рассмотренный подход позволяет в процессе проектирования оценивать обнаруживающую способность отдельных методов контроля и их комплексов для различных этапов и групп этапов преобразования информации, а также учитывать с единых позиций влияние на достоверность информации мероприятий, не связанных с контролем.
Библиографический список
1. Simson M. K. Digital Communication over Fading Channels / M. K. Simson, M.-S. Al-ouini. - A John Wiley & Sons, 2005. - 900 c.
2. Борисов В. И. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов методом псевдослучайной перестройки рабочей частоты / В. И. Борисов, В. М. Зинчук, А. Е. Лимарев и др. - М. : Радио и связь. - 2000. - 384 с.
3. Борисов В. И. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов модуляцией несущей псевдослучайной последовательностью / В. И. Борисов, В. М. Зинчук, А. Е. Лимарев и др. - М. : Радио и связь. - 2003. - 640 с.
4. Брусакова И. А. Математическая модель функциональной надежности автоматизированных систем управления / И. А. Брусакова, К. П. Голоскоков // Вестн. ИНЖЭКОНа. Сер. Технические науки. - 2010. - С. 48-51.
5. Голоскоков К. П. Автоматизированная система испытаний как составная часть системы управления качеством / К. П. Голоскоков // Науч.-техн. ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. - 2008. - Т. 6, № 69. - С. 116-120.
6. Голоскоков К. П. Прогнозирование и оценка технического состояния сложных систем / К. П. Голоскоков // Науч.-техн. ведомости СПбГПУ. - 2008. - № 53. - С. 164-168.
7. Голоскоков К. П. Формирование информационной базы для прогнозирования качества продукции / К. П. Голоскоков // Инновации. - 2009. - № 1. - С. 91-94.
8. Голоскоков К. П. Прогнозирование с применением теории распознавания образов / К. П. Голоскоков, М. В. Железняк // Вестн. ИНЖЭКОНа. Сер. Технические науки. - 2011. -№ 8. - С. 114-118.
9. Григорьев В. А. Сети и системы радиодоступа / В. А. Григорьев, О. И. Лагутенко, Ю. А. Распаев. - М. : Эко-Трендз, 2005. - 384 с.
10. Зубарев Ю. Б. Мобильный телефон и здоровье / Ю. Б. Зубарев. - М. : МНИТИ, 2015. - 79 с.
11. Максим М. Безопасность беспроводных сетей / М. Максим, Д. Полино. - М. : АйТи ; ДМК-Пресс, 2004. - 288 с.
12. Огнянович А. В. Методические указания по оформлению контрольно-курсовых, курсовых, выпускных квалификационных и дипломных работ / А. В. Огнянович, Е. В. Бель-ская. - Тула : ТулГУ, 2008. - 31 с.
13. Олифер В. Г. Основы сетей передачи данных / В. Г. Олифер, Н. А. Олифер. -Интернет-университет информационных технологий, 2005.
14. Самойлов А. Г. Определение зоны жилой застройки около излучающих радиосистем / А. Г. Самойлов, С. А. Самойлов, Ву Ван Шон // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2008. - № 6. - С. 48-51.
15. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение / Б. Скляр. - М. : Вильямс, 2004. - 1104 с.
16. Таненбаум Э. С. Компьютерные сети / Э. С. Таненбаум. - СПб. : Питер, 2003. -
848 с.
17. Феер К. Беспроводная цифровая связь. Методы модуляции и расширения спектра / К. Феер. - М. : Радио и связь, 2000. - 520 с.
References
1. Simson M. K. & Alouini M. S. Digital Communication over Fading Channels. USA, John Wiley & Sons Publ., 2005, 900 p.
2. Borisov V. I., Zinchuk V. M., Limarev A. Ye. et al. Interference resistance of radio communications systems with signal spectrum broadening by the method of pseudo-random operational frequency readjustment [Pomekhozashchishchennost system radiosvyazy s rasshy-reniyem spectra signalov metodom psevdosluchainoy perestroiky rabochey chastoty]. Moscow, Radio i svyaz, 2000, 384 p. (In Russian)
3. Borisov V. I., Zinchuk V. M., Limarev A. Ye. et al. Interference resistance of radio communications systems with signal spectrum broadening by carrier modulation of pseudo-random sequence [Pomekhozashchishchennost system radiosvyazy s rasshyreniyem spectra signalov modulyatsiyey nesushchey psevdosluchainoy posledovatelnostyu]. Moscow, Radio i svyaz, 2003, 640 p. (In Russian)
4. Brusakova I.A. & Goloskokov K. P. Mathematical model of functional reliability of Automated control systems [Matematycheskaya model funktsionalnoy nadezhnosty avtoma-tizirovannikh system upravleniya]. UNECON (St. Petersburg Univ. Econ.) Proc., ser. Eng. sci. [Vestnik INZhEKONa. Seriya: Tekhnicheskiye nauky], 2010, pp. 48-51. (In Russian)
5. Goloskokov K. P. Automated test system as part of the quality control system [Av-tomatizirovannaya systema ispytaniy kak sostavnaya chast systemy upravleniya kachestvom] Sci. tech. proc. St. Petersburg State Polytechnic Univ. Inform. sci. Telecommunications. Management [Nauchno-tekhnicheskiye vedomosty Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo polytekh-nicheskogo universiteta. Informatika. Telekommunikatsii. Upravleniye], 2008, vol. 6, no. 69, pp. 116-120. (In Russian)
6. Goloskokov K. P. Technical state prediction and assessment of complex networks [Prog-nozirovaniye i otsenka tekhnicheskogo sostoyaniya slozhnykh system]. Nauchno-tekhnicheski-ye vedomosty SPbGPU[SPbGPUSci. tech. proc.], 2008, no. 53, pp. 164-168. (In Russian)
7. Goloskokov K. P. The creation of information database for the purposes of product quality prediction [Formirovaniye informatsionnoy bazy dlya prognozirovaniya kachestva produktsii]. Innovations [Innovatsii], 2009, no. 1, pp. 91-94. (In Russian)
8. Goloskokov K. P. & Zheleznyak M. V. Forecasting with the use of the theory of pattern recognition [Prognozirovaniye s primeneniyem teorii raspoznavaniya obrazov]. UNECON (St. Petersburg Univ. Econ.) Proc., ser. Eng. sci. [Vestnik INZhEKONa, seriya: Tekhnicheskiye nauky], 2011, no. 8, pp. 114-118. (In Russian)
9. Grigoryev V.A., Lagutenko O. I. & Raspayev Yu. A. Radio access networks and systems [Sety i systemy radiodostupa]. Moscow, Eco-Trends, 2005, 384 p. (In Russian)
10. Zubarev Yu. B. The mobile phone and health [Mobilniy telefon i zdoroviye]. Moscow, MNITI, 2015, 79 p. (In Russian)
11. Maksim M. & Polino D. Bezopasnost besprovodnikh setey [Security of wireless networks]. Moscow, AiTi, DMK-Press, 2004, 288 p. (In Russian)
12. Ognyanovich A. V. & Belskaya Ye. V. Methodology guidelines on the style of test course, course papers, graduation theses and graduation papers [Metodycheskiye ukazaniya po oformleniyu kontrolno-kursovykh, kursovykh, vipusknikh kvalifikatsionnikh i diplomnikh rabot]. Tula, TulGU (Tula State Univ.), 2008, 31 p. (In Russian)
13. Olifer V. G. & Olifer N.A. The foundations of data-communication network [Osnovy setey peredachy dannykh]. Internet Univ. Inform. Technol. [Internet-univesitet infomatsionnikh tekhnologiy], 2005. (In Russian)
14. Samoylov A. G., Samoylov S.A. & Shon Vu Van. The determination of the dwellings zone near emitting radio systems [Opredeleniye zony zhiloy zastroiky okolo izluchayushchykh radiosystem]. Biomedical radio electronics [Biomeditsinskaya radioelektronika], 2008, no. 6, pp. 48-51. (In Russian)
15. Sklyar B. Digital communication. Theoretical foundations and practical use [Tsi-frovaya svyaz. Teoreticheskiye osnovy i prakticheskoye primeneniye]. Moscow, Williams, 2004, 1104 p. (In Russian)
16. Tanenbaum E. S. Computer networks [Kompyuterniye sety]. St. Petersburg, Piter, 2003, 848 p. (In Russian)
17. Feyer K. Wireless digital communication. Methods of spectrum modulation and broadening [Besprovodnaya tsifrovaya svyaz. Metody modulyatsii i rasshireniya spectra]. Moscow, Radio i svyaz, 2000, 520 p. (In Russian)
ГОЛОСКОКОВ Константин Петрович - доктор техн. наук, доцент, профессор, kpg777@ rambler.ru (Государственный университет морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова), ЧИРКОВА Марина Юрьевна - канд. экон. наук, доцент, [email protected] (Санкт-Петербургский государственный экономический университет), *ЛОГИН Элина Валерьевна - аспирант, [email protected] (Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I).
