CC BY
43
СЫ: 10.36724/2409-5419-2021-13-4-56-64
ПРИМЕНЕНИЕ БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГИИ В КРИТИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ: КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ
ФАБИЯНОВСКИЙ Игорь Николаевич1
НИКОЛАЕВ
Владимир Витальевич2 САЕНКО
Игорь Борисович3
Сведения об авторах:
1адъюнкт Военной академии связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного, г Санкт-Петербург Россия, fabik-spb@yanCex.ru
2адъюнкт Военной академии связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного, г. Санкт-Петербург, Россия, fcrtune-rus@yanCex.ru
3д.т.н., профессор, профессор кафедры Военной академии связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного, г. Санкт-Петербург, Россия, ibsaen@mail.ru
АННОТАЦИЯ
Введение: наиболее перспективным подходом к созданию критических распределенных информационных систем является использование современных информационных технологий. В этой связи большой интерес вызывает исследование возможностей построения систем такого класса на основе блокчейн-технологии, которая, в отличие от традиционной транзакционной технологии, предполагает распределенное хранение данных с формированием распределенного реестра. Цель исследования: целью исследования является разработка концептуальных основ такого подхода, охватывающих особенности блокчейн-технологии. Методы: цель достигается путем проведения сравнительного анализа блокчейн-технологии и транзакционной технологии, разработки алгоритма функционирования системы, определения порядка взаимодействия органов управления и формирования критериев построения системы на основе блокчейн-технологии. Результаты: результаты сравнительного анализа показали, что внедрение блокчейн-технологии в критические распределенные информационные системы повышает оперативность сбора данных и доступность хранимых и передаваемых внутри системы информационных ресурсов. Разработанный алгоритм функционирования распределенной информационной системы на основе блокчейн-технологии содержит три этапа, в ходе которых за счет использования хэш-функций, преобразования содержания передаваемого документа в цифровой отпечаток и распространения цепочки блоков данных по всем узлам сети обеспечивается распределенное хранение данных и их полная безопасность. Практическая значимость: рассмотренный порядок взаимодействия органов управления и проведения обмена информационными ресурсами в системе на основе блокчейн-техноло-гии продемонстрировал возможность практической реализации этой технологии в критической распределенной информационной системе и позволил сформировать критерии ее построения. Обсуждение: в качестве основных критериев предлагается использовать коэффициенты своевременности информационного обмена и доступности информационных ресурсов. Для удовлетворения этих критериев в ходе поиска оптимальных сочетаний параметров реализации блокчейн-технологии следует использовать имитационную модель функционирования критической распределенной информационной системы, основанной на блокчейн-технологии, что рассматривается как направление дальнейших исследований.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: информационная технология; информационный ресурс; распределенная информационная система; блокчейн; хэш-функция.
Для цитирования: Фабияновский И. Н., Николаев В. В., Саенко И. Б. Применение блокчейн-технологии в критических распределенных информационных системах: концептуальные основы // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2021. Т. 13. № 4. С. 56-64.СсИ 10.36724/2409-5419-2021-13-4-56-64
Vol. 13. No. 4-2021, H&ES RESEARCH
INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
Введение
В настоящее время наиболее перспективным подходом к созданию критических распределенных информационных систем (КРИС) является направление, основанное не на постоянной модернизации существующей системы, а на использовании современных информационных технологий. Исследования в этом направлении позволяют повысить без существенных затрат эффективность информационного взаимодействия органов управления в крупных организациях [1,2]. На сегодняшний день постоянное нарастание объема и разнообразия информации, циркулирующей в системе управления, требует также постоянного увеличения пропускной способности каналов. Тем самым возможно обеспечить требуемые гибкость и оперативность при реагировании на изменения обстановки, происходящие в режиме реального времени. В этой связи предлагается пересмотреть существующие взгляды на организацию и ведение информационного обмена между органами управления, участвующими в решении специальных задач.
Для обеспечения возможности проведения сравнительного анализа современных информационных технологий (ИТ) необходимо ввести ряд понятий и определить условия ведения информационного обмена между органами управления в КРИС [3-6]. Под КРИС будем понимать множество терри-ториально-разнесенных объектов управления, включающих в себя системы хранения множества информационных ресурсов (ИР), которые подчинены управляющему объекту. Обмен ИР между управляющим объектом и объектами управления организован посредством информационно-телекоммуникационной сети (ИТКС). Ко множеству ИР относятся документы, циркулирующие в системе управления КРИС (приказы, распоряжения, донесения, сводки), нормативные документы (приказы, нормы, штаты), справочная информация (классификаторы, словари терминов), а также учетная информация (анкеты, картотеки), зафиксированные на соответствующих носителях.
В таких условиях сокращение времени на сбор от объектов управления данных, или ИР, описывающих изменения состояния объектов управления и состояния внешний окружающей среды в режиме реального времени, напрямую зависит от структуры системы управления, объема ИР и доступности ИР. Системы автоматизации, функционирующие по такому принципу, должны иметь доступ к большому объему оперативно обновляемой информации, а также быть способными своевременно ее обрабатывать и наглядно отображать результаты [7]. На сегодняшний день такая задача представляется чрезвычайно актуальной, хотя и достаточно сложной.
Следует отметить, что среди систем, автоматизирующих информационные процессы по обмену ИР, значительное место занимают транзакционные системы. В теории баз данных (БД) под транзакцией понимается последовательность операций, производимых над БД и переводящих БД из одного в другое согласованное состояние. Типичными примерами транзакционных систем являются учетно-отчетные либо информационно-справочные системы. Такие системы работают с небольшими по размеру совокупностями данных, но идущими большим потоком, причем главным критерием функционирования системы является минимум времени доведения обрабатываемых данных до управляющего объекта.
Другой особенностью транзакционных систем является то, что циркулирующая в них информация, как правило, идет по системе управления снизу вверх, формируя при этом управляющие воздействия. Это позволяет выбирать тот или иной способ обработки данных, причем последние все чаще имеют неструктурированную форму. Под термином «неструктурированные данные» в дальнейшем будем понимать информацию, которая либо не имеет заранее определенной структуры, либо она не организована в установленном порядке. Примерами неструктурированных данных могут служить текстовые сообщения, метаданные, аудио, видео, изображения и т.д. В то же время неструктурированные данные могут храниться в форме структурированных объектов, например, в форме электронных файлов или документов. Эти документы всегда имеют определенную структуру. Положим далее, что сочетание структурированных и неструктурированных данных также будет являться неструктурированными данными.
Анализ предметных областей, специализирующихся на использовании систем с массовыми транзакциями, например, систем электронного документооборота, управления технологическими процессами и т.д. [8], показал довольно низкую оперативность обработки неструктурированных данных. Связано это с необходимостью централизованного хранения ИР, различных по объему, различными интервалами времени на их передачу, а также с увеличением количества пользователей, доработкой и расширением функциональных возможностей системы и т.д. [9,10].
Целью настоящей статьи является рассмотрение концептуальных основ нового подхода к реализации процессов информационного обмена в КРИС, основанного на применении блокчейн-технологии. По результатам сравнительного анализа ИТ будут выявлены достоинства и недостатки этого подхода, рассмотрен алгоритм функционирования КРИС на основе блокчейн-технологии, представлен пример взаимодействия органов управления в рамках КРИС, а также обоснованы критерии построения КРИС, реализующих блок-чейн-технологию.
Сравнительный анализ ИТ, применяемых
в транзакционных системах
Разнообразие современных ИТ, применяющихся для построения и функционирования распределенных информационных систем и охватывающих широкий спектр предметных областей, достаточно велико [9]. Принципы построения распределенных информационных систем во многом похожи, однако от выбора ИТ может сильно зависеть производительность всей системы [11-14].
Результаты сравнительного анализа двух основных ИТ, которые могут применяться и применяются для построения транзакционных распределенных информационных систем, приведены в таблице 1 [15,16].
Исходя из результатов проведенного сравнительного анализа, можно сделать вывод, что блокчейн-технология обладает более высокой оперативностью сбора ИР, отличается децентрализацией, а также имеет более высокую доступность хранящихся ИР. Достигается это за счет специальным образом проводимого дублирования полной копии реестра в каждой локальной БД.
Таблица 1
Сравнительный анализ применения различных ИТ в транзакционной системе
Отличительные признаки ИТ в транзакционной системе Распределенная БД, основанная на реляционной модели данных Система распределенного реестра на основе блокчейн-технологии
Размещение данных Централизовано Децентрализовано
Вид хранимых данных Структурированные данные Неструктурированные данные
Отображение результатов Таблица Любой электронный документ
Манипуляции над данными Добавить, редактировать, удалить Добавить
Проверка документа на подлинность Отсутствует, данные можно изменять всем пользователям Изменять документ разрешено только автору этого документа
Оперативность сбора ИР Средняя Высокая
Доступность ИР Низкая Высокая
Алгоритм функционирования КРИС
на основе блокчейн-технологии
Рассмотрим более детально общий алгоритм функционирования КРИС на основе блокчейн-технологии, представленный на рис. 1 [17-20].
В алгоритме выделяются три этапа.
Первый этап начинается с того, что пользователь сети создает на своем автоматизированном рабочем месте электронный документ. Документ состоит из содержания и метаданных о документе. С помощью хэш-функции от содержания вычисляется его хэш-значение, которое называется цифровым отпечатком (ЦО) содержания. Суть хэш-функции заключается в следующем. Хэш-функция к(-) принимает в качестве аргумента сообщение (документ) М произвольной длины и возвращает хэш-значение к (М) = Н фиксированной длины. Хешированная информация является сжатым двоичным представлением основного сообщения произвольной длины. При этом следует отметить, что зависимость значения хэш-функции от документа является достаточно сложной. Потому восстановить документ исходя из значения хэш-функции, как предполагается, является невозможным.
Рис. 1. Алгоритм функционирования КРИС на основе блокчейн-технологии
Vol. 13. No. 4-2021, H&ES RESEARCH
INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
На втором этапе создается блок данных. Для создания блока данных используется хеш-значение от ЦО и секретный ключ пользователя. Метаданные документа при этом остаются в открытом виде. Секретный ключ необходим для идентификации пользователя в сети. Таким образом, содержание документа остается открытым и известным только автору. Сам документ считается подписанным цифровой подписью (ЦП). С помощью открытого ключа, который имеется у каждого пользователя сети, можно проверить идентичность содержания и авторство этого документа.
На третьем этапе созданный блок отправляется на все узлы в сети и добавляется к цепочке блоков. Для этой цели в каждом узле сети вычисляется хеш-значение от созданного блока и блока, являющегося последним в цепочке. Полученные значения отправляются на старший узел в сети, где принимается решение на добавление блока к цепочке. Если полученные значения составляют больше 50 процентов положительно вычисленных результатов, то тогда блок добавляется к цепочке. Затем обновленное хэш-значение от цепочки блоков рассылается на каждый узел сети. В противном случае считается, что документ изменен, и блок удаляется. Такие манипуляции над данными обеспечивают безопасность информации, которая хранится в ранее созданных блоках.
Результатом функционирования КРИС на основе блок-чейн-технологии является распределенный реестр, в котором будет оперативно отображаться вся информация о вновь созданном документе, предназначенная для всех участников информационного обмена в сети. Описание этого документа обеспечивается с помощью метаданных, представленных в
ряется идентичность и авторство документа. Ниже рассмотрим порядок информационного взаимодействия органов управления в распределенной информационной системе (РИС) с реализованной блокчейн-технологией
Порядок информационного взаимодействия
органов управления в РИС
Рассмотрим информационное взаимодействие органов управления в РИС на примере, отражающем автоматизированную обработку и обмен документами в некоторой организации. Пусть руководитель организации имеет автоматизированную информационную систему (АИС), позволяющую отслеживать процесс текущей деятельности, начальник бухгалтерского (финансового) отдела - АИС бухгалтерского учета (финансового анализа), начальник кадрового отдела -АИС кадрового учета и т.д. Такая совокупность АИС, взаимодействующих между собой с помощью ИТКС, представляет собой пример типовой распределенной информационной системы. Решение руководителя о трудоустройстве в организацию нового сотрудника должно изменить состояние БД во всей системе. Для этого необходимо в каждой АИС вести учет всех изменений своих БД, согласовывать их с другими АИС и предоставлять их по запросу. На рис. 2 показан процесс создания единого ЦО. ЦО отображает содержание данных в транзакции, свернутое до определенного объема посредством специального алгоритма, с помощью которого, при необходимости, проверяется идентичность этого содержания.
открытом виде, и ЦП документа, с помощью которой прове-
Рис. 2. Процесс создания единого ЦО
Рис. 3. Процесс согласования данных
1П.юк:.!!
ЦО
Добавление нового Ёлй№ Й цепсыку
7 Ьм> Л блок
■ йНЛИ!
цо
ш
i Ьлав
Рис. 4. Добавление нового блока в цепочку
Vol. 13. No. 4-2021, H&ES RESEARCH
INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
Положим, что локальная информационная система 1 (ЛИС1), в которой работает руководитель, играет роль главного узла в РИС, а ЛИС2, ..., ЛИСп являются подчиненными узлами. Информационное взаимодействие между узлами осуществляется посредством ИТКС. Все узлы учитывают каждое изменение состояния своей БД. Такое действие представляет собой отдельную транзакцию. Каждая транзакция в любом узле формирует ЦО, который отправляется на главный узел для создания единого ЦО. Такой механизм позволяет организовать в системе информационное взаимодействие между узлами.
На рис. 3 показан процесс согласования данных, суть которого заключается в подтверждении согласия каждого узла об идентичности своих транзакций в едином ЦО. После того, как главный узел сформировал единый ЦО, он отправляет его на каждый узел для проверки правильности вычисленного результата. Это позволяет достичь необходимого согласования между узлами. Результаты вычисления ЦО с каждого узла отправляются на главный узел для принятия решения о добавления блока. Под «блоком» здесь понимается информационная структура, которая отображает совокупность текущих транзакций. При положительном результате вычисления единого ЦО от всех узлов, под которым понимается получение ЦО от более 50 процентов узлов, главный узел принимает решение на создание блока данных. В противном случае блок данных не создается.
На рисунке 4 показан процесс добавления нового блока в цепочку.
После того, как главный узел сформировал блок, в сеть отправляется решение о добавлении блока к цепочке. Затем каждый узел в сети начинает производить вычисления для добавления блока к цепочке. Для этой цели необходимо вычислить ЦО от цепочки блоков, содержащий единый ЦО от всех текущих транзакций, а также ЦО блока, последнего в цепочке. Узел, на котором в текущей момент времени результат такого вычисления получается быстрее остальных, добавляет блок к цепочке. Затем копия обновленной цепочки блоков рассылается на каждый узел сети. Такой механизм позволяет максимально быстро осуществлять обмен ИР в РИС с требуемой безопасностью данных.
Критерии построения КРИС на основе
блокчейн-технологии
Из рассмотренного выше примера следует вывод о том, что блокчейн-технология позволяет повысить производительность КРИС, обеспечивая при этом необходимую безопасность хранения ИР. Данное обстоятельство обусловлено существенным влиянием производительности на другие свойства КРИС [21-23]. Однако свойство безопасности информации является свойством, которое следует считать находящимся в антагонистическом взаимодействии со свойством производительности сети. Иными словами, увеличение производительности сети, как правило, приводит к ухудшению безопасности информации. С другой стороны, повышение безопасности информации, достигаемое за счет реализации множества программных средств безопасности, как правило, негативно влияет на общую производительность сети.
В этой связи предлагается для решения задачи построения КРИС на основе блокчейн-технологии рассматривать следующее множество возможных вариантов критериев,
учитывающих показатели производительности сети и доступности ИР. В качестве первого показателя предлагается использовать коэффициент своевременности информационного обмена (Ktime), а в качестве второго - коэффициент доступности информационных ресурсов (Kav). Возможными вариантами критериев решения задачи являются:
1) Ktime ^ max при УСЛОВИИ Kav < Kavreil;
2) Kav ^ max при УСЛОВИИ Ktime < Ktimereq,;
3) удовлетворение обоим условиям Kime < Ktimereq и
Kav < Kavreq,
где Ktimereq и Kavreq - требуемые значения коэффициентов своевременности информационного обмена и доступности информационных ресурсов, соответственно.
В первом варианте критерием задачи является достижение максимальной производительности сети, а доступность информации выносится в ограничение. Этот случай, по мнению авторов, соответствует режиму повседневного функционирования КРИС.
Во втором варианте критерием задачи является достижение максимальной доступности информации, а производительность сети выносится в ограничение. Этот случай, по мнению авторов, соответствует переходному периоду функционирования КРИС.
Наконец, третий вариант может соответствовать режиму критического функционирования системы, когда становятся одинаково важными оба свойства функционирования КРИС, как производительность сети, так и доступность информации.
В качестве переменных задачи следует учитывать параметры, определяющие эффективность блокчейн-технологии. К таковым параметрам предлагается отнести длину блока данных и периодичность обновления распределенного реестра. В таком случае формальная постановка задачи сводится к нахождению таких значений этих параметров, которые обеспечивают реализацию учитываемого при заданном режиме функционирования КРИС варианта критериев задачи.
Так как целевые функции, описывающие порядок расчета показателей производительности сети и доступности информации имеют нелинейный характер и большую размерность, предлагается для решения задачи построить имитационную модель КРИС, в которой реализована блокчейн-технология. С помощью этой модели возможно исследование зависимостей искомых показателей от параметров блок-чейн-технологии, на основании которых достигается решение задачи.
Заключение
Таким образом, применение блокчейн-технологии является перспективным направлением развития теории построения КРИС, позволяющим существенно повысить ее производительность при сохранении требуемого уровня безопасности хранимых ИР, либо, наоборот, повысить безопасность ИР при сохранении требуемой производительности сети.
Для решения этой задачи необходима разработка имитационной модели, учитывающей параметры блокчейн-технологии в КРИС и задаваемые критерии. Эта разрабатываемая модель должна обеспечить управление информационными ресурсами в КРИС в реальном масштабе времени и
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 4-2021
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
по единым принципам вне зависимости от технологических особенностей оборудования и систем связи различных типов. Создание такой модели является дальнейшим направлением исследований.
Литература
1. Захарченко Р.И., Королев И.Д., Саенко И.Б. Синергетический подход к обеспечению устойчивости функционирования автоматизированных систем специального назначения // Системы управления, связи и безопасности. 2018. № 4. С. 207-225.
2. Котенко И.В., Саенко И.Б., Авраменко B.C. Концептуальный подход к обеспечению информационной безопасности системы распределенных ситуационных центров // Информатизация и связь. 2019. № 3. С. 37-42. DOI:10.34219/2078-8320-2019-10-3-37-43.
3. ZhuchkovD., MorozovR. Heterogeneous Information Systems Interaction // Proceedings of the 2018 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC). 2018. Pp. 1-4. D0I:10.1109/RPC.2018.8482146.
4. Wang P., Zhao C., Liu W., Chen Zh. Optimizing Data Placement for Cost Effective and High Available Multi-Cloud Storage // Computing and Informatics. 2020. Vol. 39. No. 1-2. Pp. 51-82. DOI: 10.31577/cai_2020_1-2_51.
5. Zhao Z., Liu Y., Sheng W., Krishna T., Wang Q., Mao Z. Optimizing the data placement and transformation for multi-bank CGRA computing system // Proceedings of the 2018 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). 2018. Pp. 1087-1092. DOI:10.23919/DATE.2018.8342173.
6. Mamatas L., Clayman S., Galis A. Information Exchange Management as a Service for Network Function Virtualization Environments // IEEE Transactions on Network and Service Management. 2016. Vol. 13. No. 3. Pp. 564-577. DOI:10.1109/TNSM.2016.2587664.
7. Андрианова E.K., Раев B.K, Фильгус Д.И. Развитие методов параллельных вычислений для фрагментации данных сетевой базы данных на основе рангового подхода // Cloud of Science. 2018. Т. 5. № 3. С. 532-550.
8. Bau N., Endres S., Gerz M., Gokgoz, F. A cloud-based architecture for an interoperable, resilient, and scalable C2 information system // Proceedings of the 2018 International Conference on Military Communications and Information Systems (ICMCIS). 2018. Pp. 1-7. DOI:10.1109/ICMCIS.2018.8398692.
9. Osadhani Y., Maulana A., Rizkiputra D., Kaburuan E.R., Sfenrianto. Enterprise Architectural Design Based on Cloud Computing using TOGAF (Case Study: PT. TELIN) // Proceedings of the 2019 International Conference on Sustainable Engineering and Creative Computing (ICSECC). 2019. Pp. 111-115. DOI:10.1109/ICSECC.2019.8907072.
10. Стоунбрейкер M., Кетинтемел У. Один размер пригоден для всех: идея, время которой пришло и ушло // Центр информационных технологий. URL: http://citforum.ru/database/articles/ one_size_fits_all/ (дата обращения: 24.11.2020).
11. Саенко И.Б., Бирюков М.А., Ясинский С.А., Крязев А.Н. Реализация критериев безопасности при построении единой системы разграничения доступа к информационным ресурсам в облачных инфраструктурах // Информация и космос. 2018. № 1. С. 81-85.
12. Ul Hassan C.A., I fan R.. Shah M.A. Integrated Architecture of Data Warehouse with Business Intelligence Technologies // Proceedings of the 2018 24th International Conference on Automation and Computing
(ICAC). 2018. Pp. 1-6. DOI:10.23919/IConAC.2018.8749017.
13. Al Faris F.Z., Suharjito D., Nugroho A. Development of Data Warehouse to Improve Services in IT Services Company // Proceedings of the 2018 International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech). 2018. Pp. 483-D0I:10.1109/ICIMTech.2018.8528146.
14. Kotenko I., Saenko I., Levshun D. A Model Checking Based Approach for Verification of Attribute-Based Access Control Policies in Cloud Infrastructures // Proceedings of the Fourth International Scientific Conference "Intelligent Information Technologies for Industry" (IITI'19). IITI 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. Vol. 1156. Springer, Cham. Pp. 331-340. D0I:10.1007/978-3-030-50097-9_17.
15. Брювер Л. Способы повышения производительности, или когда скорость решает все // PHP Magazin. URL: http://php-mag.net/itr/online_artikel/psecom.id.502.node.id. 114.html (дата обращения: 24.11.2020).
16. Garani, G., Chernov A., Savvas I., Butakova M. A Data Warehouse Approach for Business Intelligence // Proceedings of the 2019 IEEE 28th International Conference on Enabling Technologies: Infrastructure for Collaborative Enterprises (WETICE). 2019. Pp. 70-75. D0I:10.1109/WETICE.2019.00022.
17. Ramkumar M. A blockchain based framework for information system integrity // China Communications. 2019. Vol. 16. No. 6. Pp. 117. D0I:10.2 9/JCC.2019.06.001.
18. Misic V.B., Misic J., Chang X. Towards a Blockchain-Based Healthcare Information System : Invited Paper // Proceedings of the
2019 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC). 2019. Pp. 13-18. D0I:10.1109/ICCChina.2019.8855911.
19. Chan K.C., Zhou X., Gururajan R., Zhou X., Ally M., Gardiner M. Integration of Blockchains with Management Information Systems // Proceedings of the 2019 International Conference on Mechatronics, Robotics and Systems Engineering (MoRSE). 2019. Pp. 157-162. D0I:10.1109/MoRSE48060.2019.8998694.
20. Ma S, Hao W., Dai H, Cheng S., Yi R., Wang T. A Blockchain-Based Risk and Information System Control Framework // Proceedings of the 2018 IEEE 16th Intl Conf on Dependable, Autonom-ic and Secure Computing, 16th Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, 4th Intl Conf on Big Data Intelligence and Computing and Cyber Science and Technology Congress (DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech). 2018. Pp. 106-113. D0I:10.1109/DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTec.2018.00031.
21. Орлик С. Многоуровневые модели в архитектуре клиент-сервер. URL: http://delphisite.ru/faq/mnogourovnevye-modeli-v-arkhitekture-klient-server (дата обращения: 24.11.2020).
22. Gnatyuk S, Polishchuk Y., Sydorenko V., Sotnichenko Y. Determining the Level of Importance for Critical Information Infrastructure 0bjects // Proceedings of the 2019 IEEE International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T). 2019. Pp. 829-834. D0I: 10.1109/PICST47496.2019.9061390.
23. Potii O., Tsyplinsky Y. Methods of Classification and Assessment of Critical Information Infrastructure 0bjects // Proceedings of the
2020 IEEE 11th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). 2020. Pp. 389-393. D0I:10.1109/DESSERT50317.2020.9125028.
Y
Vol. 13. No. 4-2021, H&ES RESEARCH
INFORMATICS, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROL
APPLICATING BLOCKCHAIN TECHNOLOGY IN CRITICAL DISTRIBUTED INFORMATION SYSTEMS: CONCEPTUAL FOUNDATIONS
IGOR N. FABIJANOVSKIJ
St. Petersburg, Russia, fabik-spb@yandex.ru,
VLADIMIR V. NIKOLAEV
Saint-Petersburg, Russia, fortune-rus@yandex.ru
KEYWORDS: information technology, information resource, distributed information system, blockchain, hash function.
IGOR B. SAENKO
Saint-Petersburg, Russia, ibsaen@mail.ru
ABSTRACT
Introduction: the most promising approach to the creation of critical distributed information systems is the use of modern information technologies. In this regard, it is of great interest to study the possibilities of building systems of this class based on blockchain technology, which, unlike traditional transactional technology, involves distributed data storage with the formation of a distributed ledger. Purpose: the purpose of the research is to develop a conceptual framework for such an approach, covering the features of blockchain technology. Methods: the goal is achieved by conducting a comparative analysis of blockchain technology and transactional technology, developing an algorithm for the functioning of the system, determining the order of interaction between governing bodies and forming criteria for building a system based on blockchain technology. Results: the results of a comparative analysis showed that the introduction of blockchain technology into critical distributed information systems increases the efficiency of data collection and the availability of information resources stored and transmitted within the system. The developed algorithm for the function-
ing of a distributed information system based on blockchain technology contains three stages, during which, through the use of hash functions, converting the content of the transmitted document into a digital fingerprint and distributing a chain of data blocks across all network nodes, distributed data storage and complete security are ensured. Practical relevance: the considered order of interaction between governing bodies and exchange of information resources in a system based on blockchain technology demonstrated the possibility of practical implementation of this technology in a critical distributed information system and made it possible to form criteria for its construction. Discussion: as the main criteria, the coefficients of the timeliness of information exchange and the availability of information resources are proposed. To satisfy these criteria, in the search for optimal combinations of parameters for the implementation of blockchain technology, the simulation model of the functioning of a critical distributed information system based on blockchain technology should be used, which is considered as a further research direction.
REFERENCES
1. Zakh chenko R.I., Korolev I.D., Saenko I.B. Synergetic approach to ensuring the resilience of the functioning of special-purpose automated systems. Sistemy upravlenija, svjazi i bezopasnosti [Control, communication and security systems]. 2018. No. 4. P. 207225. (In Rus)
2. Kotenko I.V., Saenko I.B., Avramenko V.S. Conceptual approach to ensuring information security of a system of distributed situational centers. Informatizacija i svjaz' [Informatization and communication]. 2019. No. 3. P. 37-42. DOI:10.34219/2078-8320-2019-10-3-37-43. (In Rus)
3. Zhuchkov D., M ozov R.. Heterogeneous Information Systems Interaction. Proceedings of the 2018 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC). 2018. P. 1-4. D0I:10.1109/RPC.2018.8482146.
4. Wang ., Zhao C., Liu W., Chen Zh. Optimizing Data Placement for Cost Effective and High Available Multi-Cloud Storage. Computing and Informatics. 2020. Vol. 39. No. 1-2. Pp. 51-82. DOI: 10.31577/cai_2020_1-2_51.
5. Zhao Z., Liu Y., Sheng W., Krishna T., Wang Q., Mao Z. Optimizing the data placement and transformation for multi-bank CGRA computing system. Proceedings of the 2018 Design, Automation & Test in
Europe Conference & Exhibition (DATE). 2018. P. 1087-1092. D0l:10.23919/DATE.2018.8342173.
6. Mamatas L., Clayman S., Galis A. Information Exchan Management as a Service for Network Function Virtualization Environments. IEEE Transactions on Network and Service Management. 2016. Vol. 13. No. 3. P. 564-577. D0I:10.1109/TNSM.2016.2587664.
7. Andrianova E.G., Raev .K., Filgus D.I. Development of Parallel Computing Methods for Fragmentation of Network Database Data Based on the Ranked Approach. Cloud of Science [Cloud of Science]. 2018. Vol. 5. No. 3. P. 532-550. (In Rus)
8. Bau N., En es S., Gerz M., G?kg?z, F. A cloud-based architecture for an interoperable, resilient, and scalable C2 information system. Proceedings of the 2018 International Conference on Military Communications and Information Systems (ICMCIS). 2018. P. 1-7. D0I:10.1109/ICMCIS.2018.8398692.
9. Osadhani ., Maulana A., Rizkiputra D., Kaburuan E.R., Sfenrianto. Enterprise Architectural Design Based on Cloud Computing using TOGAF (Case Study: PT. TELIN). Proceedings of the 2019 International Conference on Sustainable Engineering and Creative Computing (ICSECC). 2019. . 111-115. D0I:10.1109/ICSECC.2019.8907072.
iBb_Mom-4-¿u¿±-n.qxa ju.uy.¿u¿± ±b:4¿ Fage Ь4
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 4-2021
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
10. Stonebreaker M., Ketintemel W. Odin razmer prigoden dlja vseh: ideja, vremja kotoroj prishlo i ushlo [One size fits all: an idea whose time has come and gone]. Centr informacionnyh tehnologij [Information Technology Center]. URL: http://citforum.ru/database/articles/one_size_fits_all/ (date of access: 24.11.2020). (In Rus)
11. Saenko I.B., Birjukov M.A., Jasinskij S.A., Grjazev A.N. Implementation of security criteria when building a unified system for differentiating access to information resources in cloud infrastructures. Informacija i kosmos [Information and space]. 2018. No. 1. P. 81-85. (In Rus)
12. Ul Hassan C.A., Irfan R.. Shah M.A. Integrated Architecture of Data Warehouse with Business Intelligence Technologies. Proceedings of the 2018 24th International Conference on Automation and Computing (ICAC). 2018. Pp. 1-6. D0I:10.23919/IConAC.2018.8749017.
13. Al Faris F.Z., Suharjito D., Nugroho A. Development of Data Warehouse to Improve Services in IT Services Company. Proceedings of the 2018 International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech). 2018. P. 483-488. D0I:10.1109/ICIMTech.2018.8528146.
14. Kotenko I., Saenko I., Levshun D. A Model Checking Based Approach for Verification of Attribute-Based Access Control Policies in Cloud Infrastructures« Proceedings of the Fourth International Scientific Conference "Intelligent Information Technologies for Industry" (IITI'19). IITI 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. Vol. 1156. Springer, Cham. P. 331-340. D0I:10.1007/978-3-030-50097-9_17.
15. Brewer L. Sposoby povyshenija proizvoditel'nosti, ili kogda skorost' reshaet vse [Ways to improve productivity or when speed is everything]. PHP Magazin [PHP Magazin]. URL: http://php-mag.net/itr/online_artikel/psecom.id.502.node.id. 114.html (date of access: 24.11.2020). (In Rus)
16. Garani, G., Chernov A., Savvas I., Butakova M. A Data Warehouse Approach for Business Intelligence. Proceedings of the 2019 IEEE 28th International Conference on Enabling Technologies: Infrastructure for Collaborative Enterprises (WETICE). 2019. P. 70-75. D0I:10.1109/WETICE.2019.00022.
17. Ramkumar M. A blockchain based framework for information system integrity. China Communications. 2019. Vol. 16. No. 6. P. 1-17. DOI:10.23919/JCC.2019.06.001.
18. Misic V.B., Misic J., Chang X. Towards a Blockchain-Based Healthcare Information System. Proceedings of the 2019 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC). 2019. P. 13-18. D0I:10.1109/ICCChina.2019.8855911.
19. Chan K.C., Zhou X., Gururajan R., Zhou X., Ally M., Gardiner M. Integration of Blockchains with Management Information Systems. Proceedings of the 2019 International Conference on Mechatronics, Robotics and Systems Engineering (MoRSE). 2019. Pp. 157-162. D0I:10.1109/MoRSE48060.2019.8998694.
20. Ma S., Hao W., Dai H., Cheng S., Yi R., Wang T. A Blockchain-Based Risk and Information System Control Framework. Proceedings of the 2018 IEEE 16th Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, 16th Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, 4th Intl Conf on Big Data Intelligence and Computing and Cyber Science and Technology Congress (DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech). 2018. P. 106-113. D0I:10.1109/DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTec.2018.00031.
21. Orlik S. Mnogourovnevye modeli v arhitekture klient-server [Layered Models in Client-Server Architecture]. URL: http://del-phisite.ru/faq/mnogourovnevye-modeli-v-arkhitekture-klient-server (date of access: 24.11.2020). (In Rus)
22. Gnatyuk S, Polishchuk Y., Sydorenko V., Sotnichenko Y. Determining the Level of Importance for Critical Information Infrastructure Objects. Proceedings of the 2019 IEEE International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T). 2019. P. 829-834. DOI: 10.1109/PICST47496.2019.9061390.
23. Potii O., Tsyplinsky Y. Methods of Classification and Assessment of Critical Information Infrastructure Objects. Proceedings of the 2020 IEEE 11th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). 2020. P. 389-393. DOI:10.1109/DESSERT50317.2020.9125028.
INFORMATION ABOUT AUTHORS:
Igor N. Fabijanovskij, Postgraduate student of the Military Telecommunication Academy, St. Petersburg, Russia Vladimir V. Nikolaev, Postgraduate student of the Military Telecommunication Academy, St. Petersburg, Russia Igor B. Saenko, Ph.D., Full Professor, Professor of the Military Telecommunication Academy, St. Petersburg, Russia
For citation: Fabijanovskij I.N., Nikolaev V.V., Saenko I.B. Application of blockchain technology in critical distributed information systems: conceptual foundations. H&ES Research. 2021. Vol. 13. No. 4. Pp. 56-64. doi: 10.36724/2409-5419-2021-13-4-56-64 (In Russian)
