CC BY
37
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
• возможность исследования самой природы возникновения инцидента ИБ, обнаружение скрытых закономерностей между инцидентами, зафиксированными различными СЗИ.
Для кластерного анализа многомерных данных об инцидентах информационной безопасности предлагается использовать самоорганизующиеся карты Кохо-нена - нейросетевой алгоритм, предполагающий обучение «без учителя». В нейросетевых алгоритмах, предполагающих обучение «с учителем», для нахождения соотношения между данными требуется, чтобы один или более выходов были точно заданы вместе с одним или более входами. Карта, напротив, отображает данные большей размерности на карте меньшей размерности, состоящей из решетки нейронов. Немаловажным свойством алгоритма самоорганизующихся карт Кохонена является то, что в нем все нейроны упорядочены в некоторую структуру (обычно двумерную сетку) [2].
У самоорганизующихся карт есть ряд областей применения, наиболее важная с практической точки зрения - анализ данных с целью поиска закономерностей и проведения кластеризации данных. Анализ данных с помощью самоорганизующихся карт основан на том, что они позволяют представить множество объектов, заданных в многомерном пространстве в виде двумерных карт, причем близко расположенным в многомерном пространстве объектам соответствуют близко расположенные точки на плоской карте. Соответственно если имеется множество из сотен или тысяч объектов, каждый из которых описывается как минимум несколькими свойствами, то проанализиро-
вать это множество на наличие закономерностей и аномалий весьма сложно. Поэтому можно провести обучение самоорганизующейся карты и получить на выходе достаточно наглядные двумерные карты.
Отличительные особенности применения самоорганизующихся карт Кохонена в области анализа результатов СЗИ:
• обучение нейросети происходит «без учителя» на основе только входных данных, т.е. для проведения анализа данных не нужно быть специалистом в области искусственного интеллекта;
• наглядное представление результатов в виде цветных двумерных карт, на которых схожие в исходном пространстве инциденты оказываются рядом.
Применение самоорганизующихся карт Кохонена позволит перейти к интеллектуальному анализу интегрированных результатов работы СЗИ и повысить их эффективность путем отражения найденных скрытых закономерностей в политики их работы, которые могут остаться без внимания при использовании только статистических методов
Библиографические ссылки
1. ISO/IEC TR 18044:2004 Information technology - Security techniques - Information security incident management (IDT).
2. Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт / пер. с англ. М. : Изд. дом «АЛЬПИНА», 2001. 317 с.
© Верхорубов А. И., 2012
УДК 338.45
А. Ю. Володин, Ю. А. Ильин, И. М. Петров, О. О. Титов Научный руководитель - В. Г. Яцуненко Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ОПК
Показано, что инновационный процесс в ОПК затруднен в силу повсеместного развития «институтов». Фактически субъекты инновационного развития ОПК используют весь инструментарий нецелевого использования институтов.
Структурная перестройка отечественной экономики предполагает модернизацию различных отраслей народного хозяйства, амортизированных на 50-70 %, с использованием современных достижений научно-технического прогресса. Для создания инновационной экономики необходимо затратить до 2020 года около ста триллионов рублей [1]. Оборонно-промышленный комплекс (ОПК), как источник новых технологий, характеризуется в последние годы резко возрастающими объемами государственного оборонного заказа (ГОЗ). В настоящее время разрабатываются Государственные программы вооружений и развития ОПК на 2012-2020 годы, которые предусматривают ассигнования на приобретение оружия и военной техники для Вооруженных сил России в размере около 22 трлн руб.
Для чего будут пересмотрены планы научных и
конструкторских работ по созданию новых образцов вооружения. По данным Министерства обороны РФ, в российских Вооруженных силах новые вооружения составляют не более 10 %.
Однако даже с учетом значительного наращивания за последние годы расходов на научные исследования с учетом выделения значительных сумм на военные НИОКР, доля расходов России на оборонные НИОКР - 0,6 % ВВП [2].
По мнению директора Института США и Канады РАН С. М. Рогова, у ведущих стран Запада расходы на НИОКР составляют 2-3 % ВВП, в том числе у США - 2,7 %, а у таких стран, как Япония, Швеция, Израиль, достигают 3,5-4,5 % ВВП. Высокими темпами наращивает расходы на НИОКР Китай (1,7 % ВВП). Ожидается, что в следующем десятилетии КНР
Секция «Методы и средства зашиты информации»
Объем и структура Государственного оборонного заказа России, млрд руб. [4].
догонит США по объему расходов на науку. Быстро растут расходы на НИОКР и в Индии. К 2012 году они достигнут 2 % ВВП. Европейский союз поставил задачу увеличить расходы на НИОКР до 3 % ВВП.
Финансирование потребностей Вооруженных Сил РФ осуществляется в рамках института долгосрочного финансового планирования - Государственной программы вооружений (ГПВ). В 2006 году была принята очередная ГПВ на период с 2006 по 2015 год с финансированием 4,939 млрд руб. Эта программа предусматривала разработку новых образцов ВВСТ практически по всей номенклатуре к концу 2010 -началу 2011 г. И планировалось с 2011-2012 гг. начать переоснащение ими Вооруженных сил.
По результатам выполнения программных мероприятий завершена разработка и начаты закупки ряда современных образцов вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ), в частности, таких как ракетный комплекс стратегического назначения «Ярс», атомных подводных лодок стратегического назначения типа «Юрий Долгорукий», самолетов Су-34, зенитных ракетных систем С-400, ракетных комплексов «Искандер-М». Выполнялись мероприятия по поддержанию в исправном состоянии существующего парка ВВСТ за счёт проведения ремонта и модернизации.
Однако серьезные провалы при реализации оборонных НИОКР в рамках третьей ГПВ вынужден констатировать даже официальный орган Министерства обороны РФ: «Вместе с тем фактические объёмы финансирования в этот период были ниже плановых в основном в связи с экономическим кризисом. В этих условиях ситуацию с обеспеченностью войск техникой в рамках ГПВ-2015 переломить не удалось. Проблемные вопросы реализации ГПВ-2015 были учтены при формировании проекта следующей государственной программы вооружения на 2011-2020 годы» [3]. В целом, объем и структура ГОЗа по направлениям затрат за последние годы представлена на рисунке.
Библиографические ссылки
1. Национальный исследовательский университет, «Высшая школа экономики», Л.М. Гохберг, 2011.
2. Мясников В. Модернизация ОПК остается несбыточной мечтой // Независимое военное обозрение. 01.10.2010.
3. Красная Звезда, 30.12.2010.
4. Государственный оборонный заказ России // Военно-промышленный курьер. № 49 (365). 19.12.2010.
© Володин А. Ю., Ильин Ю. А., Петров И. М., Титов О. О., 2012
УДК 004.056
Б. В. Волошин Научный руководитель - В. Г. Жуков Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ В ЗАДАЧЕ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ИНЦИДЕНТОВ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Описывается возможность применения многоагентных систем для решения задач информационной безопасности автоматизированных систем. Показана классификация многоагентных систем и отдельных агентов. Также рассматриваются их преимущества и недостатки.
В современном мире в качестве объектов информатизации все чаще используют сложные распределенные информационные системы. Многоагентные системы (МАС) - одно из направлений информаци-
онных технологий. Разработка архитектуры системы, исследование свойств агентов и взаимодействия между ними представляет собой наиболее важные области развития теории многоагентных систем.
