3380

3. Классификация БПЛА по назначению [Электронный ресурс]. – Режим доступа:http://arsenalinfo.ru/b/book/3398882726/17 (Дата обращения: 29.11.2017).

4.Моисеев В.С. Прикладная теория управления беспилотными летательными аппаратами: монография. – Казань: ГБУ «Республиканский центр мониторинга качества образования» (Серия «Современная прикладная математика и информатика»).

–768 с.

5.Горбунов А.А. Влияние метеорологических факторов на применение и безопасность полёта беспилотных летательных аппаратов с бортовым ретранслятором радиосигнала [Текст] / Горбунов А.А., Галимов А.Ф. // Вестник Санкт-Петербургского университета ГПС МЧСРоссии. –2016. –Вып. №1. –С. 7–15.

6.Рогозин Е.А.Определение оптимального маршрута полёта беспилотного летательного аппарата для решения оперативнотехнических задач органов внутренних дел / Е.А. Рогозин А.В. Мельников // Общественная безопасность, законность и правопорядок в IIIтысячелетии.–2017. –Вып. № 3. –С. 297–302.

Воронежский государственный технический университет

71

УДК 004.75

Л.А. Обухова, А.С. Серпилин

ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ И ПРОЕКТИРОВАНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Определены особенности использования отдельных видов моделирования при исследовании и проектировании автоматизированных систем специального назначения

При проектировании автоматизированных систем специального назначения (АССН) возникают многочисленные задачи, требующие оценки качественных и количественных закономерностей процессов функционирования систем.

АССН относятся к классу больших систем, этапы проектирования, внедрения, эксплуатации и развития которых в настоящее время невозможны без использования различных видов моделирования. На всех перечисленных этапах для АССН необходимо учитывать следующие особенности: сложность структуры и наличие реляционных связей между элементами, большое количество параметров, неполноту и недетерминированность исходной информации, разнообразие и вероятностных характер влияния внешней среды. Ограниченность возможностей экспериментального исследования больших систем делает актуальной разработку методики моделирования, которая позволит представить процессы функционирования систем, описать протекающие процессы с помощью математических моделей, получить модели оценки характеристик исследуемых объектов.

Независимо от разбиения конкретной АССН на подсистемы при проектировании каждой из них необходимо выполнить внешнее проектирование (макропроектирование) и внутреннее проектирование (микропроектирование), при этом методы и средства моделирования могут существенно отличаться.На стадии макропроектирования разрабатывается обобщенная модель процесса функционирования АССН. На стадии микропроектирования разрабатывают модели с целью создания эффективных обеспечивающих подсистем, причем используемые методы и средства моделирования зависят от того, какое конкрет-

72

но обеспечение разрабатывается: информационное, математическое или техническое.

Выбор метода моделирования и необходимой детализации моделей существенно зависят от этапа разработки АССН. На этапах обследования и разработки технического задания модели в основном носят описательный характер и преследуют цель наиболее полно представить в компактной форме информацию, необходимую разработчику системы.На этапах разработки технического и рабочего проекта АССН модели отдельных подсистем детализируются, и моделирование служит для решения конкретных задач проектирования, т.е. выбора оптимального по определенному критерию при заданных ограничениях варианта из множества допустимых.Целевое назначение моделирования на этапе эксплуатации АССН – это проигрывание возможных ситуаций для принятия обоснованных и перспективных решений по сопровождению АССН. Имитационное моделирование широко применяют при обучении и тренировке персонала АССН.

АССН являются системами развивающимися. Поэтому при прогнозировании развития АССН роль моделирования очень высока, так как это единственная возможность ответить на многочисленные вопросы о путях дальнейшего эффективного развития АССН и выбора оптимального метода моделирования.

Литература

1.Современные проблемы вычислительной математики

иматематического моделирования – М. : Наука. 2005. – 405 с.

2.Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование – М. : ИНФРА-М, 2010. – 365 с.

3.Цирлин А.М. Математические модели и оптимальные процессы в макросистемах – М. : Наука, 2006. – 499 с.

4.К вопросу построения систем управления современных инфокоммуникационных сетей специального назначения [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-postroeniya-sistem- upravleniya-sovremennyh-infokommunikatsionnyh-setey- spetsialnogo-naznacheniya.

Воронежский государственный технический университет

73

УДК 004.75

Л.А. Обухова, А.С. Серпилин

КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕРВИСА КОНТРОЛЯ ЦЕЛОСТНОСТИ ЗАЩИЩЕННОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ

Рассматриваются статистические и динамические критерии оценки качества функционирования сервиса контроля целостности автоматизированной системы

Комплекс критериев оценки качества функционирования сервиса контроля целостности (КЦ) можно разбить на две группы: статические (Еф– функциональности, Ера– ресурсной агрессивности функционирования, Ефа – функциональной агрессивности функционирования, Еуи– удобства использования) и динамические (Еаф– адекватности функционирования, Ева– временной агрессивности функционирования), моделируемые на основе модели динамики функционирования сервиса КЦ автоматизированной системы (АС). Статические критерии булевозначны: 1 – допустимое качество функционирования, а 0 – недопустимое. Динамические критерии неотрицательны. Большее значение любого из них интерпретируется как лучшее качество функционирования по данному критерию.

Статические критерии не могут рассматриваться в качестве критериев оптимизации, а могут быть только в ограничениях. Критерий временной агрессивности функционирования также целесообразно использовать в ограничениях, так как требование к оперативности АС накладывает соответствующее ограничение на функционирование сервиса КЦ. Напротив, критерий адекватности функционирования целесообразно рассматривать как критерий оптимизации, так как защищенность АС и, следовательно, адекватность функционирования сервиса КЦ не может быть достаточной. Таким образом, задачу принятия решения при организационно-технологическом управлении КЦ АС можно формализовать как задачу математического программирова-

74

ния следующим образом [1]: требуется выбрать из множества альтернатив A такую альтернативу а А, чтобы было выполнено:

где Еmin ва– заданная согласно эксплуатационной документации на АС постоянная.

Т.е. критерий адекватности функционирования должен быть максимальный при условии, что критерий временной агрессивности будет выше и статические критерии будут отражать функциональные требования к АС.

Альтернатива при принятии решения характеризуется следующими параметрами: параметры, задающие временную последовательность контрольных проверок (управляемые параметры функционирования сервиса КЦ), и параметры, задающие эталонное состояние рабочей среды (контролируемые параметры). Вся хранящаяся в АС конфиденциальная и системная информация, включая программы, должна подвергаться КЦ. Согласно [2], периодический КЦ конфиденциальной информации позволяет своевременно обнаружить попытки подлога и потери данных, а системной – внедрение программных закладок и компьютерных вирусов.

Динамические критерии для АС определим равенствами:

где ва, аф– случайные величины времени между соседними запусками сервиса КЦ и времени реализации защитных функций;

min ва, min аф– их максимально допустимые границы (экспоненциально распределены со средним m ва и m аф).

Специфика защищенной АС при управлении сервисом КЦ состоит в том, что моменты времени запуска процедур КЦ и контролируемые объекты жестко связаны с процессами доступа к информации, и их выбор не может входить в круг управленческих решений. Поэтому равенства (3)-(4) заведомо выполняются

75

и задача принятия решения при организационнотехнологическом управлении КЦ можно свести к задаче (1)-(2).

Рассмотрим динамические критерии для защищенной АС применительно к функционированию сервиса КЦ при реализации конкретного дискреционного доступа. При этом положим известными величины:

V(di)– объем контролируемой на целостность информации в течении всего дискреционного доступа,

(di) – случайная величина объема информации, проверяемой на неизменность в течение всего дискреционного доступа,

c – скорость проверки на неизменность информации. Для определения динамических критериев введем сле-

дующие величины:

(di) = (di) /c, K(di) = (di) / V(di) = c* (di) / V(di) – случайные ве-

личины времени протекания КЦ и его коэффициента в течение всего дискреционного доступа;

max ва, min аф , K(di)min , K(di)max– их минимально и макси-

мально допустимые границы (экспоненциально распределены со

средним m ва , m аф , K(di)min , K(di)max).

Величина V(di) /cимеет смысл величины промежутка времени, необходимого для проверки на неизменность всего объема V(di)информации, контролируемой на целостность в течение

то есть будем измерять время и количество информации в относительных единицах. Тогда

(di) = K(di) = (di) , K(di)min= minаф, K(di)max= maxва .

Введем вспомогательный критерий динамической эф-

где max( m) – экспоненциально распределена со средним значением m .

Определим динамические критерии для защищенной АС равенствами:

Еаф = Р(K(di)>K(di)min) = 1 - P( (di) min аф = 1- Е( m аф), (9)

Для оценки и анализа данных динамических критериев используем модель динамики функционирования сервиса КЦ в АС, сформированную на основе сетевой формализации [4]. Та-

76

кая модель может быть описана матрицей ||Hij( )||, где||Hij( )||,- произвольный элемент матрицы (вероятность того, что моделируемый процесс, оказавшись в состоянии i, перейдет из него в состояние j в результате срабатывания соответствующего перехода сети, причем за время, меньшее ). Для анализа такой стохастической модели воспользуемся теорией конечных полумарковских процессов (КПП). Тогда сама модель представляет собой поглощающий КПП, характеризующийся полумарковской матрицей H = ||Hij( )||, что позволяет учитывать произвольность закона распределения пребывания процесса в любом состоянии.

Литература 1.Дубровин А. С. Использование подсистемы управле-

ния программной системы защиты информации для управления контролем целостности рабочей среды АСУ критического применения. Воронеж: Воронеж. ин-т МВД России, 2002. – С. 65.

2.Перминов Г.В. Базовая математическая модель эталонной автоматизированной системы вневедомственной охраны.

Воронеж: РАП, 2008.– С. 271 - 275.

3.Родин С.В. Базовый математический аппарат про- блемно-ориентированной теории моделирования эталонных автоматизированных систем вневедомственной охраны. Воронеж:

ВИ МВД России, 2008.– С. 152-158.

4.Обухова Л.А. Рассмотрение типовой автоматизированной информационно-поисковой системы ГИБДД с точки зрения эталонной модели защищенной автоматизированной системы. Воронеж: ВИ ФСИН России, 2010. С. 265-269.

Воронежский государственный технический университет

77

УДК 681.3

С.С. Сорокин, А.В. Бондарев, Е.А. Рогозин, Л.Н. Никитин

АНАЛИЗАТОР ДОСТОВЕРНОСТИ ЗВУКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

В работе представлена структурная схема и краткое описание функционирования данного прибора. Уделено внимание микроколебаниям присутствующим в человеческой речи. Представлены некоторые формы сигнала снятые с определенных участков цепи устройства. Сфера использования и предложения по применению

В настоящее время для анализа различных видов информации с успехом используется радиоэлектронная аппаратура. Представленное нами ниже позволяет создать комплекс средств для анализа достоверности звуковых явлений. Кроме того, в настоящее время производить анализ достоверности информации требуется не только в специальных учреждениях, но даже в отделах кадров, в государственных и частных предприятиях. Как владельцу, директору фирмы проверить надежность сотрудника или порядочность партнера по бизнесу, не привлекая при этом лишнего внимания? В подавляющем большинстве жизненных ситуаций традиционный детектор лжи - полиграф применить невозможно. В основе его работы лежит одновременное измерение четырех важнейших физиологических характеристик давления крови, пульса, грудного и брюшного дыхания, а также кожно-гальванической реакции. Но при возбуждении или волнении меняется также частотный диапазон звуков речи [1].

Анализатор звука. Естественно, речь в данном случае пойдет не о спектроанализаторе всего звукового диапазона, а об его упрощенной версии, используемой только для определенного узкого диапазона частот.

Основной частотный диапазон звуков человеческой речи заключен в пределах от 90 до 2000 Гц, и в обычных ситуациях этот звук промодулирован микровибрациями частотой от 8 до 12 Гц. Последние, как правило, маскируются другими составляющими, однако, эти микровибрации могут быть выявлены электронным путем и измерены.

78

В соответствии с теорией, когда человек попадает в стрессовую ситуацию, микровибрации значительно уменьшаются. Нервная система подготавливает тело к действиям в опасной ситуации: зрачки расширяются, конечности усиленно снабжаются кровью, мышцы напрягаются. А поскольку голосовые связки состоят в основном из мышц, они также напрягаются, и упомянутые выше микровибрации (тремоло) вообще прекращаются, или же их амплитуда значительно уменьшается. Поэтому, если обнаруживается изменение микровибраций, можно считать, что человек находится в состоянии стресса. Но, как уже известно, состояние стресса не эквивалентно лжи! Посмотрим на спектральное разложение волны нормального человеческого голоса (слабый стресс), показанного на рис. 1 [2].

Рис. 1. Спектральное разложение волны нормального человеческого голоса

Структурная схема портативного звукового анализатора приведена на рис. 2, а форма сигнала в некоторых точках схемы

на рис. 2.

Рис. 2. Структурная схема звукового анализатора

79

По сравнению с речью в обычном состоянии, во входном сигнале (UM2 на рис. 3) видны более близко расположенные пики средней амплитуды. Они играют основную роль в дальнейшем. Поступающий на вход сложный сигнал после усиления подается на фильтр нижних частот. Частота среза 150 Гц. Как видно, полоса все более и более ограничивается окрестностью микровибраций. Выход этого каскада управляет триггером Шмитта, на выходе которого получаются, естественно, прямоугольные импульсы (UB на рис. 3). Они проходят через фильтр нижних частот 20 Гц, за которым следует полосовой фильтр от 10 до 12 Гц. То, что будет на его выходе, зависит от наличия или отсутствия микровибраций. После последнего фильтра сигналы усредняются с помощью двухполупериодного выпрямителя и интегрирующего каскада. В том случае, когда микровибрации плотно следуют друг за другом, получающееся из них усредненное постоянное напряжение будет превышать заранее установленный порог, и начинают светиться в определенном порядке светодиоды блока сигнализации.

Рис. 3. Форма сигнала в некоторых точках схемы

80