- •Часть 1
- •Глава 1
- •Глава 2
- •Глава 3
- •Глава 4
- •Глава 5
- •Глава 4 посвящена информационной среде бизнеса. Систематизированы
- •10 Глава 1
- •1.1.1. Назначение информационных систем
- •12 Глава 1
- •14 Глава 1
- •1.1.2. Единое информационное пространство
- •16 Глава 1
- •18 Глава 1
- •20 Глава 1
- •1.2.1. Экономическая информация и данные
- •22 Глава 1
- •24 Глава 1
- •1.2.2. Требования к данным и информации
- •26 Глава 1
- •1.2.4. Внутренние информационные потоки
- •28 Глава 1
- •1.2.5. Мониторинг внешней деловой среды
- •30 Глава 1
- •32 Глава 1
- •34 Глава 1
- •36 Глава 1
- •38 Глава 1
- •40 Глава 1
- •1.3.3. Глобальные информационные сети
- •42 Глава 1
- •44 Глава 1
- •46 Глава 1
- •48 Глава 1
- •50 Глава 1
- •1.4.1. Аппаратные средства информатизации
- •52 Глава 1
- •Глава 1
- •56 Глава 1
- •1.5. Индустрия информатизации
- •1.5.1. Рынок средств информатизации
- •58 Глава 1
- •60 Глава 1
- •62 Глава 1
- •64 Глава 1
- •66 Глава 1
- •68 Глава 1
- •70 Глава 1
- •72 Глава 1
- •1.6.3. Кадры для реформ
- •1.6.4. Информационное наполнение
- •76 Глава 1
- •78 Глава 1
- •80 Глава 1
- •82 Глава 1
- •Глава 1
- •2.1.1. Системная ориентация концепции
- •88 Глава 2
- •90 Глава 2
- •92 Глава 2
- •94 Глава 2
- •96 Глава 2
- •98 Глава 2
- •2.2.1. Роль управленческих решений
- •100 Глава 2
- •102 Глава 2
- •104 Глава 2
- •106 Глава 2
- •108 Глава 2
- •110 Глава 2
- •2.2.4. Структуризация учета и метаданные
- •112 Глава 2
- •114 Глава 2
- •116 Глава 2
- •118 Глава 2
- •120 Глава 2
- •122 Глава 2
- •2.3. Информатизация контроллинга
- •124 Глава 2
- •126 Глава 2
- •2.3.2. Финансовый анализ в рамках концепции
- •128 Глава 2
- •130 Глава 2
- •Глава 2
- •Глава 2
- •136 Глава 2
- •138 Глава 2
- •140 Глава 2
- •2.3.4. Информатизация контроллинга
- •142 Глава 2
- •144 Глава 2
- •146 Глава 2
- •148 Глава 2
- •Глава 2
- •152 Глава 3
- •154 Глава 3
- •156 Глава 3
- •158 Глава 3
- •160 Глава 3
- •162 Глава 3
- •164 Глава 3
- •166 Глава 3
- •168 Глава 3
- •170 Глава 3
- •172 Глава 3
- •174 Глава 3
- •3.2.2. Автоматизация документооборота
- •176 Глава 3
- •178 Глава 3
- •180 Глава 3
- •182 Глава 3
- •3.2.4. Электронный архив образов документов
- •184 Глава 3
- •186 Глава 3
- •188 Глава 3
- •190 Глава 3
- •3.3. Системы хранения информации
- •3.3.1. Концепция das
- •3.3.2. Концепция san
- •192 Глава 3
- •194 Глава 3
- •196 Глава 3
- •198 Глава 3
- •3.3.4. Ленточные хранилища данных
- •200 Глава 3
- •202 Глава 3
- •3.4.1. Правовые информационные технологии
- •204 Глава 3
- •206 Глава 3
- •208 Глава 3
- •3.5.1. Развитие кадрового менеджмента
- •210 Глава 3
- •212 Глава 3
- •214 Глава 3
- •216 Глава 3
- •218 Глава 3
- •220 Глава 3
- •222 Глава 3
- •Глава 3
- •226 Глава 4
- •228 Глава 4
- •230 Глава 4
- •232 Глава 4
- •234 Глава 4
- •236 Глава 4
- •4.2. Торговля в сети Интернет
- •4.2.1. Корпоративные торговые площадки
- •238 Глава 4
- •240 Глава 4
- •242 Глава 4
- •4.2.2. Типовые решения
- •244 Глава 4
- •246 Глава 4
- •4.2.3. Рынок в2с-услуг
- •248 Глава 4
- •250 Глава 4
- •4.3.1. Корпоративные интернет-порталы
- •252 Глава 4
- •254 Глава 4
- •4.3.2. Корпоративные интернет-сайты
- •256 Глава 4
- •258 Глава 4
- •260 Глава 4
- •4.3.3. Электронные публикации и пресса
- •262 Глава 4
- •264 Глава 4
- •266 Глава 4
- •268 Глава 4
- •4.3.4. Рейтинговое пространство бизнеса
- •270 Глава 4
- •272 Глава 4
- •274 Глава 4
- •276 Глава 4
- •278 Глава 4
- •Глава 4
- •284 Глава 5
- •5.1.1. Классификация информации
- •286 Глава 5
- •5.1.2. Цели и задачи защиты информации
- •288 Глава 5
- •290 Глава 5
- •292 Глава 5
- •5.1.3. Особенности модели
- •294 Глава 5
- •296 Глава 5
- •298 Глава 5
- •300 Глава 5
- •302 Глава 5
- •304 Глава 5
- •5.4. Идентификационные системы
- •306 Глава 5
- •5.4.1. Биометрические системы
- •308 Глава 5
- •5.4.2. Опознавательные методы
- •310 Глава 5
- •5.5. Компьютерные вирусы
- •5.5.1. Компьютерные вирусы
- •312 Глава 5
- •314 Глава 5
- •316 Глава 5
- •318 Глава 5
- •Глава 5
308 Глава 5
ратуре кожи лица, клавиатурному почерку, отпечатку ладони, сет
чатке глаза, рисунку радужной оболочки глаза, подписи и голосу.
Биометрические системы, логически объединяющие в своем составе
модули регистрации и идентификации, устанавливают аутентичность
определенных характеристик пользователя информационной
системы на основе распознавания предъявляемого шаблона.
Шаблоны пользователей хранятся, как правило, в специализированной
базе данных биометрической системы, которая может быть централизованной
или распределенной. На этапе идентификации биометрический
датчик регистрирует характеристику пользователя (например,
отпечаток пальца), переводит информацию в цифровой
формат и сравнивает с хранимым шаблоном.
5.4.2. Опознавательные методы
в настоящее время разрабатываются идентификационные систе
мы, основанные на различных опознавательных методах.
Отпечаток пальца. Процесс идентификации личности по отпечатку
пальца обратил на себя внимание как биометрическая технология,
которая, возможно, будет широко использоваться в будущем. В
настоящее время применение данной технологии получило большое
распространение в системе автоматической идентификации по отпечатку
пальца (AFIS), используемой в более чем 30 странах мира.
Преимущества доступа по отпечатку пальца - простота использования,
удобство и надежность. Весь процесс идентификации занимает
мало времени и не требует усилий от тех, кто использует данную
систему доступа. Исследования также показали, что этот способ
идентификации личности является наиболее удобным из всех биометрических
методов. Вероятность ошибки при идентификации
пользователя намного меньше в сравнении с другими биометрическими
методами. Кроме того, устройство идентификации по отпечатку
пальца не требует много места на клавиатуре или в механизме. В
настоящее время уже производятся подобные системы размером
меньше колоды карт.
Геометрия руки. Преимущества идентификации по геометрии
ладони сравнимы с плюсами идентификации по отпечатку пальца в
вопросе надежности, хотя устройство для считывания отпечатков
ладоней занимает больше места. Наиболее удачное устройство.
Информационная безопасность
309
Handkey, сканирует как внутреннюю, так и боковую сторону руки,
используя для этого встроенную видеокамеру и алгоритмы сжатия.
Устройства, которые могут сканировать и другие параметры руки,
находятся в процессе разработки несколькими компаниями - BioMet
Partners, Palmetrics и BTG.
Радуэюная оболочка глаза. Преимущество сканеров для радужной
оболочки состоит в том, что они не требуют, чтобы пользователь сосредоточился
на цели, потому что образец пятен на радужной оболочке
находится на поверхности глаза. Фактически видеоизображение
глаза может быть отсканировано на расстоянии. У людей с ослабленным
зрением, но с неповрежденной радужной оболочкой все
равно могут сканироваться и кодироваться идентифицирующие параметры.
Даже если есть катаракта - повреждение хрусталика глаза,
которое находится позади радужной оболочки, она никоим образом
не влияет на процесс сканирования радужной оболочки.
Сетчатка глаза. Сканирование сетчатки происходит с использованием
инфракрасного света низкой интенсивности, направленного
через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Сканеры
для сетчатки глаза получили большое распространение в сверхсекретных
системах контроля доступа, так как у них отмечен один из
самых низких процент отказа доступа зарегистрированных пользователей
и почти 0% ошибочного доступа. Однако изображение радужной
оболочки должно быть четким на задней части глаза, поэтому
катаракта может отрицательно воздействовать на качество изображения
радужной оболочки глаза.
Голосовая идентификация. Основной проблемой, связанной с
этим удобным биометрическим подходом, является точность идентификации,
которая существенно повысилась за счет возможности
современных устройств различать дополнительные характеристики
человеческой речи. В настоящее время идентификация по голосу используется
для управления доступом в помещения средней степени
безопасности, например в лаборатории и компьютерные классы. Голосовая
идентификация - удобный, но в то же время не такой надежный
способ, как другие биометрические методы. Например, человек с
простудой или ларингитом может иметь проблемы при использовании
данных систем.
Геометрия лица. Развитие этого направления связано с быстрым
ростом мультимедийных видеотехнологий, благодаря чему можно
