ВЫБОР ТИПОВ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ОПЕРАТОРОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ АЛГОРИТМА СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА СИСТЕМ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.021

ВЫБОР ТИПОВ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ОПЕРАТОРОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ АЛГОРИТМА СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА СИСТЕМ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ

Д. С. Волков Научный руководитель - М. Н. Жукова

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: 23_dimon@mail.ru

Исследуется вопрос оптимизации работы алгоритма структурно-параметрического синтеза систем защиты информации на основе генетического алгоритма путем изменения типов генетических операторов используемых при процессе поиска решения.

Ключевые слова: программное средство, структурно-параметрический синтез, эволюционный алгоритм, системы защиты информации, генетические операторы, оптимизация алгоритма.

SELECTING TYPES OF GENETIC OPERATORS FOR OPTIMIZATION OF STRUCTURAL AND PARAMETRIC SYNTHESIS OF INFOMATION

PROTECTION SYSTEMS

D. S. Volkov Scientific Supervisor - M. N. Zhukova

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: 23_dimon@mail.ru

The problem of optimization of the algorithm for the structural-parametric synthesis of information protection systems based on the genetic algorithm by changing the types of genetic operators used in the search process is investigated.

Keywords: software tool, structural-parametric synthesis, evolutionary algorithm, information security systems, genetic operators, algorithm optimization.

Современная информационная система - это большое количество разнородных компонентов, объединенных в сложную систему, обеспечивающую достижение стоящих перед организаций целей, которые в процессе функционирования могут и, как правило, модифицируются [1].

В данной работе рассматривается модификация генетических операторов для генетического алгоритма [2], с целью получения оптимальной конфигурации, которая позволит получать большее количество корректных решений для поставленной задачи.

Базовый алгоритм [3] включает в себя следующие генетические операторы:

- схема отбора особей - пропорциональный отбор;

- схема подбора особей в родительскую пару;

- схема скрещивания - одноточечный кроссинговер;

- схема формирования нового поколения - в следующее поколение переходят и родители, и потомки без использования принципа элитизма;

- схема мутации - точечная мутация.

Для определения лучшего сочетания генетических операторов в дополнение к имеющимся типам операторов были разработаны следующие схемы [4]:

Секция «Информационнаябезопасность»

- схема отбора особей - турнирный отбор;

- схема отбора особей - отбор усечением;

- схема формирования нового поколения - неконкурентный подход. Часть родительской подпопуляции переходит в новое поколение без оценки приспособленности;

- схема скрещивания - двухточеный кроссинговер.

Все тесты проводились на одной базе СЗИ включающей 144 записи и одинаковой цели для поиска.

Один тестовый запуск алгоритма выполнялся следующим образом. На вход подавались данные о вероятности скрещивания, числе особей в популяции и вероятности мутации. Число повторов запуска в рамках одного теста равно 200. В рамках каждого повтора запуск считался неудачным, если количество поколений, за которое решение должно быть найдено, превышало значение 50. Из каждого повтора выбиралось лучшее найденное решение (сочетание средств защиты информации), которое определялось по максимальному совпадению с искомым геном и минимизации цены, и формировалась итоговая выборка из 200 решений по которым считалась статистика:

- среднее количество поколений, за которое найдены решения;

- среднее число СЗИ - показатель рассчитываемый, как сумма количества СЗИ в каждом гене в итоговом решении, разделённая на общее количество решений;

- вероятность отсутствия решения - отношение неудачного количества повторов запуска к общему количеству повторов.

Для каждой реализации было осуществлено 1330 запусков алгоритма с различными значениями входных параметров. После была получена таблица с результатами тестов. Данная таблица была отсортирована по возрастанию вероятности отсутствия решения. Для равных вероятностей дополнительно таблица была отсортирована по среднему числу СЗИ и количеству поколений. Тесты алгоритма с разными схемами отбора показали следующие лучшие сочетания входных параметров, показанные на рис. 1-3. На них отображены верхние 5 строк таблицы из 1330 для каждой реализации.

Размер популяции Вероятность скрещиваний Вероятность мутаций Повторы Количество поколений Среднее число СЗИ Вероятность отсутсвия решения

40 1 0,0005 200 4,535 7,275 0

30 0,85 0,0005 200 5,315 7,425 0

40 0,95 0,0005 200 4,775 7,525 0

70 1 0,0005 200 4,57 7,565 0

ео 1 0,0005 200 4,83 7,785 0

Рис. 1. Лучшие сочетания для алгоритма с пропорциональным отбором

Размер популяции Вероятность скрещиваний Вероятность мутаций Повторы Количество поколений Среднее число СЗИ Вероятность отсутсвия решения

140 1 0 200 2,68 3,555 0

140 1 0,0005 200 2,715 3,865 0

130 1 0,0005 200 2,73 3,85 0

120 1 0,0005 200 2,725 3,855 0

140 1 0,001 200 2,815 4,31 0

Рис. 2. Лучшие сочетания для алгоритма с турнирным отбором

Размер популяции Вероятность скрещиваний Вероятность мутаций Повторы Количество поколений Среднее число СЗИ Вероятность отсутсвия решения

140 0,8 0,001 200 2,38 3,8 0,01

140 0,7 0,002 200 2,68 4,5 0,01

110 1 0,004 200 2,415 4,585 0,01

140 0,85 0,004 200 2,455 4,765 0,01

140 1 0,004 200 2,505 4,865 0,01

140 0,8 0,0005 200 2,375 3,535 0,015

Рис. 3. Лучшие сочетания для алгоритма с отбором усечением

По результатам видно, что для задачи синтеза систем защиты информации лучше всего подходит схема турнирного отбора, поскольку она сходится быстрее (2,68 поколения) на больших размерах популяции, чем базовый алгоритм, при этом давая результаты с меньшим количеством СЗИ (среднее число СЗИ равно 3,555), а значит более дешевые системы, что является одним из главных параметров.

Библиографические ссылки

1. ИнфоТеКС Интернет Траст : Проектирование систем защиты информации [Электронный ресурс]. URL: https://iitrust.ru/region/vpn/sozdanie/proektirovanie-sistem.php (дата обращения: 12.04.2018).

2. Программная система структурно-параметрического синтеза систем защиты информации / Д. С. Волков, В. Г. Жуков, М. Н. Жукова и др. // Программные продукты и системы. Тверь : ЗАО НИИ «Центрпрограммсистем». 2016. № 4. С. 118-124.

3. Волков Д. С. Разработка эволюционного алгоритма структурно-параметрического синтеза систем защиты информации [Электронный ресурс] // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : материалы XII Междунар науч.-практ. конф., посвящ.Дню космонавтики (10-15 апреля 2016 г., Красноярск) : в 2 т. Т. 1 / под общ. ред. Ю. Ю. Логинова ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2016. URL: https://apak.sibsau.ru/page/materials. С. 745-748.

4. Генетические алгоритмы и не только : Стратегии отбора и формирования нового поколения [Электронный ресурс]. URL: http://qai.narod.ru/GA/strategies.html (дата обращения: 12.04.2018).

© Волков Д. С., 2018