3544

ВЫПУСК № 3 (13), 2018

ISSN 2618-7167

воспроизведения информации из памяти, ко-

найти способ, удовлетворяющий и пользова-

торый может использовать человек подходит

теля, и техническое средство.

для создания пароля. Поэтому необходимо

Рис. 1 – Последовательность организации доступа

Форма запоминаемой человеком ин-

различные эмоции, поэтому их легко запом-

формации определяется типом личности.

нить, и этот способ может быть использован

Различают три типа личности: визуал, ауди-

не только для для кинетиков, но и как уни-

ал и кинестетик. Так человеку с визуальным

версальная схема.

восприятием легче запомнить информацию,

2. Фраза, пословица и прочие словосо-

используя изображение, фотографии, иллю-

четания. Для этого способа идентификации

страции и другие всевозможные визуальные

алгоритм преобразования будет зависеть от

элементы. Аудиал быстрее запомнит музыку,

способа ввода. При клавиатурном вводе для

стук, свист и другой звуковой образ. Кине-

формирования байт-кода можно использо-

стетик лучше воспринимает информацию в

вать как саму последовательность символов,

процессе выполнения каких-либо действий

так и индивидуальный клавиатурный по-

или посредством ощущений [2].

черк [4]. Алгоритм преобразования, работает

В связи с этим необходимо выбрать

следующим образом. Каждый символ имеет

способы трансформации сигналов, для раз-

свой уникальный код (Unicode), этот код

личных способов аутентификации пользова-

легко можно перевести в массив байт. В реа-

теля, соответствующих различным типам

лизации можно учесть возможность пропус-

личности.

ка до 10% непоследовательных символов.

1. Изображение. На экране пользовате-

Далее использую байтовую последователь-

ля появляется сетка из N уникальных карти-

ность всех символов, можно использовать её

нок, которые при каждой процедуре аутен-

в преобразованиях с хеш-функцией.

тификации размещаются в случайном поряд-

3. Звук, мелодия, свист. Есть несколько

ке, каждое изображение отличается сюже-

возможностей, предоставить пользователю

том, гаммой, цветом, и пр. Кроме того, мож-

авторизацию с помощью звуков. Одна из

но предусмотреть возможность пользовате-

них, это воспроизведение последовательно-

лю загружать собственные изображения. За-

сти сигналов, которые легко запоминаются и

дача пользователя, воспроизвести уникаль-

ее распознавание как словосочетания. Еще

ную последовательность изображений, каж-

один способ – это подавать в качестве ключа

дое последующее выбранное изображение,

непосредственно звуковой файл. Рассмотрим

генерирует уникальный ключ, который зави-

все варианты по порядку. В первом случае,

сит от порядка выбора и набора характери-

необходимо запоминать последовательность

стик самого изображения [3].

воспроизводимых звуков, получать их зна-

Разновидностью

графических изобра-

чение в байтах, полученные байты склады-

жения являются –

эмодзи, проявляющие

вать и использовать в качестве ключа.

Для реализации второго варианта сле-

плитуд. Для этого эффективно использовать

дует использовать собственные значения ам-

дискретное преобразование Фурье (ДПФ):

−1

2

−1

2

2

( ) = ∑ ( )

−

= ∑ ( ) [cos(

) − sin(

)]

=0

=0

Где N – число отсчётов (значений ам-

Вероятно, может понадобиться другой

плитуд аудиофайла), k–индекс спектральных

вариант аутентификации, поэтому целесооб-

отсчётов (k=0 …N-1), x(n) – значение n-ой

разно предусмотреть случаи расширения си-

амплитуды. Дискретное

преобразование

стемы. Это возможно с использованием мо-

Фурье ставит в соответствие N отсчетам сиг-

дульного построения (рис. 2). Многие систе-

нала x(n), n=0 …N-1, N отсчётов комплекс-

мы расширяемы, используя микроядерную

ного спектра S(n). В результате дискретного

архитектуру [5]. В этом случае базовая си-

преобразования получаем значения амgли-

стема имеет определенный API, к которому

туд. Их с лёгкостью можно перевести в бай-

должен подчиняться подключаемый модуль,

ты, а далее использовать конкатенацию, в

и имеет установленный способ подключения

результате получится конечное значение в

этого подключаемого модуля. Многие при-

байтах, которое можно использовать в каче-

ложения, в частности интегрированные сре-

стве ключа. Полученная последовательность

ды разработки и встроенные утилиты ОС

байт может быть подана на вход хеш-

предлагают способ настройки с помощью

функции для преобразования в код.

плагинов, для которых предоставляется

Проведенный анализ показал, что мо-

определенный API. Иногда эти плагины

дуль идентификации должен выполнять пре-

ограничивают или выполняют общие опера-

образование любого информационного сиг-

ции, но одинаково хорошо могут быть слож-

нала (картинка, мелодия, пословица и т.п.) в

ным дополнением, например, при интегра-

байтовую последовательность, которая мо-

ции в среду разработки. Иногда они могут

жет быть использована как для процедуры

предоставлять свои собственные плагины,

проверки подлинности, так и передачи в дру-

предназначенные для настройки их поведе-

гой модуль обработки или же использоваться

ния, что делает систему еще более настраи-

для хранения в базе данных.

ваемой.

Интерфейс

Шифратор

пользователя

Символьная

Хеш-код

Модуль идентификации

последовательность

Модуль

Интерфейс

аутентификации

пользователя

БД

Интерфейс

Внешняя система

пользователя

Модуль идентификации

ВЫПУСК № 3 (13), 2018

ISSN 2618-7167

и у разработчика базовой системы нет кон-

ветствии с установленными правилами. Эта

троля над контрактом, используемым под-

функция может быть реализована путем под-

ключаемым модулем. В таких случаях обыч-

ключения одного из компонентов системы,

но создается адаптер между подключаемым

представляющего графический, звуковой и

и стандартным контрактом, так что основной

любой другой интерфейс пользователя. Кро-

системе не нужен специальный код для каж-

ме стандартных интерфейсов ввода пароля,

дого подключаемого модуля.

пользователю должна быть предоставлена

Для системы управления доступом к

возможность писать собственные плагины и

личной информации должна быть обеспече-

подключать их к приложению, чтобы адап-

на поддержка расширения функциональных

тировать его работу к личным предпочтени-

возможностей за счет использования моду-

ям пользователей.

лей шифрования и интерфейса доступа поль-

Библиографический список

зователя.

1. Аутентификация. Теория и практика

1.

Модули

шифрования

выполняют

обеспечения безопасного доступа к инфор-

функцию

аутентификации

пользователя

в

мационным ресурсам : учебное пособие для

системе на основе данных, полученных из

вузов / А.А. Афанасьев, Л.Т. Веденьев, А.А.

интерфейсной части системы. Также в ситу-

Воронцов и др. ; под ред. А.А. Шелупанова,

ации, когда

пользователь

не

доверяет про-

С.Л. Груздева, Ю.С. Нахаева. - 2-е изд., стер.

грамме,

но

при

этом

она

предоставляет

- Москва : Горячая линия - Телеком, 2012. -

функционал,

который

будет

удовлетворять

552 с.

его потребности,

целесообразно

дать воз-

2. Фетискин Н.П. Социально - психо-

можность написания собственных модулей

логическая диагностика развития личности и

шифрования [6].

малых групп/ Н.П. Фетискин, В.В. Козлов,

2. Модули интерфейса. Изначально

в

Г.М. Мануйлов – 2-е издание, дополненное.

приложении должен быть реализован необ-

– Москва : Психотерапия, 2009. – 544 с.

ходимый

функционал

идентификации для

3. Azimpourkivi

et al. / Proceedings of

различных индивидуальных предпочтений –

the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and

изображение, звук, эмодзи и сложное слово-

Ubiquitous Technologies, 2017

сочетание [7]. При этом в системе должна

4. Файсханов

И.Ф. Аутентификация

быть предусмотрена возможность подключе-

пользователей при помощи устойчивого кла-

ния сторонних модулей с

различными ин-

виатурного почерка со свободной выборкой

терфейсами, которые будут либо расширять

текста // Кибернетика и программирование.

уже имеющиеся способы входа – по звуку,

— 2018. - № 3. - С.72-86. DOI: 10.7256/2306-

картинке, либо поддерживать принципиаль-

4196.2018.3.25044. URL: http://e-notabene.ru/

но другой способ идентификации.

kp/article_25044.html.

Использование программ для хранения

5. Richards M. Software Architecture Pat-

личной информации сопряжено с различны-

terns / Mark Richards –O'Reilly Media, Inc.–

ми рисками и каждый пользователь должен

2015 - ISBN: 9781491971437. URL: https://

www.oreilly.com/library/view/software-archite

иметь возможность настроить ее использо-

cture-patterns

вание так, чтобы минимизировать их исходя

6. Шальков В.В., Долгих

Е.О. Кон-

из собственных предпочтений, опыта и ми-

струирование индивидуального

менеджера

ровоззрений. Программная система, предна-

паролей// Студент и наука. – 2017.– № 3.– С.

значенная для управления доступом к лич-

168-172

ной информации, должна обеспечивать воз-

7. Шальков В.В., Минакова О.В. Инди-

можность выбора способа идентификации на

видуальный менеджер паролей. Свидетель-

входе в систему, который может быть уста-

ство о регистрации программы для ЭВМ.

новлен при первом старте и изменен в соот-

RUS 2018616849 от 25.04.2018

ВЫПУСК № 3 (13), 2018

ISSN 2618-7167

Рис. 1 - Модель системы диагностики ПП ХС

Анализируя модель системы диагно-

заработанной платы, а также возможные за-

стики ПП ХС можно отметить, что на вхо-

дания руководства ХС. В процессе диагно-

дящую

информацию влияют

внутренние

стики ПП формируется заключение об эф-

условия

функционирования

предприятия,

фективности использования ПП, которое

что объясняется точностью и достоверно-

включает в себя как возможные диагнозы,

стью исходной информации. В большинстве

так и способы улучшения использования ПП

своём данные для диагностики ПП поступа-

ХС.

ют от планово-экономического отдела, пла-

Но поскольку нестабильность внешней

ново-диспетчерского отдела, отдела труда и

среды является неотъемлемым атрибутом

Организация поиска резервов

повышения эффективности

использования ПП ХС

Нет

Проведение анализа и итоги

влияния выявленных резервов

на эффективность использова-

ния ПП ХС

Да

«Нулевое» влияние – эффектив-

Положительное влияние – по-

ность использования ПП ХС

вышение эффективности ис-

осталась на прежнем уровне

пользования ПП ХС

Уточнение этапов выявление

резервов повышения эффектив-

ности использования ПП ХС

Результаты исследования, выводы и

направлений. Руководителем проекта может

предложения, вытекающие из них, широко

стать начальник планово - экономического

используются при разработке текущих и

отдела, а специалисты рабочих групп – ра-

перспективных планов, целевых программ и

ботники управления, планирования и финан-

в качестве информации, используемой руко-

сового анализа предприятия.

водством для принятия решений [14,15].

Таким образом, в рамках первой стадии

Завершающим этапом первой стадии

программы разработки и реализации модели

формирования программы разработки и реа-

системы диагностики ПП ХС рассмотрены

лизации модели системы диагностики ПП

основные подходы к построению новых про-

является определение направлений деятель-

цессов.

ности.

Построена модель системы диагности-

Учитывая характер входящей инфор-

ки ПП ХС, позволяющая установить вход-

мации, целесообразно предложить виды дея-

ную и выходную информацию в процессе

тельности, представленные на рис.3.

диагностики ПП ХС и сделать заключение об

Проектная структура состоит из трёх

эффективности использования ПП ХС.

ВЫПУСК № 3 (13), 2018

ISSN 2618-7167

Направление 1: произ-

Направление 3:

Направление 2: экономиче-

водственное планиро-

сводное планирование и

ское планирование

вание

статистика

Библиографический список

промышленности. -2011. -№ 3. -С. 57-62.

1. Экономика и организация промыш-

9. Попова Е.С. Система диагностики

производственного потенциала предприятия

ленного производства: учеб. пособие/ А.П.

/ Е.С. Попова // Инновационный Вестник Ре-

Вавилов, В.П. Елфимов и др. -М.,1982. -336с.

гион. -2015. - №3.- С. 67-70.

2. Экономика предприятия: учебник

/

10. Попова Е.С., Исайчев В.А. Мето-

под ред. В.Я. Горфникеля, В.А. Швандера. –

дика диагностики производственного потен-

2 – е изд. перераб. и доп. - М.: Банки

и

циала организации/ Е.С. Попова, В.А. Исай-

биржы, ЮНИТИ, 2002. – 395с.

чев // Вестник Воронежского государствен-

3. Комплексный экономический анализ

ного университета инженерных технологий.

хозяйственной деятельности [Текст]: учеб.

- 2014. - №3(61). - С.177-181.

пособие / под ред. д.э.н., проф. М.А. Вахру-

11. Попова Е.С. К вопросу о диагно-

шиной. - М.: Вузовский учебник,2008. -463 с.

стике производственного потенциала пред-

4. Попова Л.Г., Барковская С.В., Жид-

приятия / Е.С. Попова // Организатор произ-

ко Е.А. Информационный мониторинг без-

водства. - 2007.- №1.- С.100-102.

опасности и устойчивости развития органи-

12. Сазонова С.А. Оценка надежности

зации в XXI веке//Информация и безопас-

работы гидравлических систем по показате-

ность. -2009. -Т. 12. № 4. - С. 497-518.

лям эффективности / С.А. Сазонова // Вест-

5. Жидко Е. А.

Научно-обоснованный

ник Воронежского института высоких тех-

подход к классификации угроз информаци-

нологий. - 2016. - №1(16). - С. 37-39.

онной безопасности / Е.А. Жидко // Инфор-

13. Сазонова

С.А. Моделирование

мационные системы и технологии. - 2015. -

нагруженного резерва

при авариях гидрав-

№ 1 (87). - С. 132-139.

лических систем / С.А. Сазонова // Модели-

6. Жидко Е.А. Логико вероятностно-

рование, оптимизация и информационные

информационный подход к моделированию

технологии. - 2015. - № 4 (11). - С. 7.

информационной безопасности объектов за-

14. Мельник М.В. Анализ и оценка си-

щиты. Воронеж.- 2016. - 123 с.

стем управления на предприятиях [Текст] /

7. Жидко Е. А.,

Попова Л. Г.

Инфор-

М.В. Мельник. - М.: Финансы и статистика,

мационная безопасность

инновационной

190 - 136 с.

России: проблема кадров / Е.А. Жидко, Л.Г.

15. Сазонова С.А. Применение деком-

Попова // Информация и

безопасность. -

позиционного метода

при моделировании

2011. -Т. 14. -№ 2. -С. 201-208.

потокораспределения в гидравлических си-

8. Жидко Е. А.

Управление

эколого-

стемах / С.А. Сазонова // Моделирование,

экономическими рисками

как важнейший

оптимизация и информационные техноло-

фактор эффективной деятельности предпри-

гии. -2015.- № 4 (11). -С.14. http:// moit.vivt.ru

ятия/ Е.А. Жидко //

Безопасность

труда

в

В условиях 4 российской экономики

ного риска на позицию инвестора путем вы-

быстрые изменения в направлении снижения

числения VaR (Value at Risk, величины рис-

курсовой стоимости ценных бумаг, роста си-

ка) [1].

стематического риска, ухудшения инвести-

Отметим, что RiskMetrics состоит из

ционного качества ценных бумаг, приводят к

трех основных компонентов:

тому, что инвесторы сталкиваются с пробле-

- система оценки рисков, разработанная

мой выбора наименее рискованных и наибо-

J.P.Morgan;

лее доходных ценных бумаг для формирова-

- база данных по инструментам для

ния инвестиционного портфеля. Именно по-

расчета рыночного риска;

этому изучение рисков портфеля ценных бу-

- программное обеспечение, использу-

маг и способов их снижения является акту-

ющее технологию RiskMetrics, поставляемое

альным.

компанией J.P.Morgan, подразделениями

Под риском понимается степень не-

Reuters и другими поставщиками [3].

определенности будущих доходов. Эта не-

Существует официальный документ

определенность может принимать различные

«RiskMetrics - Technical Document» [5], раз-

формы, и именно поэтому большинство

работанный для регламентирования проце-

участников финансовых рынков подвержены

дуры оценки рисков. Рассмотрим его по-

влиянию различных видов риска [2].

дробнее. Основные разделы данного доку-

Цель данной работы - проанализиро-

мента следующие:

вать RiskMetrics как систему оценки рисков

Часть 1. Система оценки риска. Эта

портфеля ценных бумаг.

часть предназначена для широкого исполь-

RiskMetrics - это набор средств, позво-

зования. Она описывает стандартные проце-

ляющих определить степень влияния рыноч-

дуры по расчету рыночных рисков и их при-

менению на практике, рассматривает разные

© Добрина М.В., Чекмарев А.В., 2018

подходы к оценке рисков, приводит простые

ВЫПУСК № 3 (13), 2018

ISSN 2618-7167

примеры по расчету и интерпретации рис-

ятностью 95% курс DEM/USD не упадет бо-

ков.

лее, чем на 10% за один день, то с примене-

Часть 2. Статистика доходности фи-

нием технологии RiskMetrics он может рас-

нансовых рынков. Эта часть посвящена ста-

считать свой ожидаемый ущерб, получив

тистическому анализу: в ней рассматривают-

определенную сумму [8].

ся статистические способы оценки доходно-

Рассмотрит технологию расчета VaR с

стей финансовых инструментов, а также спо-

использованием значений стандартного от-

собы оценки распределения будущих дохо-

клонения и корреляции доходностей на кон-

дов.

кретном примере 1. Предположим, что до-

Часть 3. Риск-моделирование финансо-

ходности инструментов нормально распре-

вых инструментов. Эта часть описывает спо-

делены.

собы реализации системы оценки рыночного

Пример 1. Организации принадлежат

риска. Она показывает, как позиции в любом

основные активы, номинированные в долла-

классе активов (forex, процентные ставки,

рах, и она удерживает позицию в DEM 140

акции, товары) могут быть описаны через

млн. Чему равен VaR на горизонт в 1 день

стандартные модели. Особое внимание уде-

при том, что сумма ущерба с вероятностью

ляется деривативам (производным ценным

5% в случае неблагоприятной ситуации не

бумагам). В этой части показано, что риски

превысит размеры VaR?

по деривативам могут быть оценены по той

Определение исхода данной ситуации:

же модели, по какой оцениваются их базо-

Шаг 1 - Определение размера позиции,

вые активы.

подверженной риску. Данный процесс рас-

Часть 4. База данных RiskMetrics. Эта

смотрен на ниже расположенном рисунке.

часть предназначена для пользователей про-

граммного продукта RiskMetrics: в ней опи-

саны источники всех данных, атрибуты ря-

дов данных по корреляции и волатильности

[9], а также дано подробное описание фор-

мата данных, которые могут быть доступны

с коммерческих и общедоступных источни-

ков.

может дать количественную оценку измен-

лигациях на DEM 140 млн. Чему равен VaR

чивости курсов. В данном примере стан-

за один день с вероятностью 5%, что сумма

дартное отклонение курса DEM/USD равно

ущерба не превысит ожидаемого уровня?

0.565%. На основе стандартной гипотезы о

Шаг 1. Оценка стоимости позиции,

том, что дневные изменения доходностей

подверженной риску. Единственное отличие

курсов валют нормально распределены, VaR

от предыдущего примера - это подвержен-

равно 1.65*СКО или равно 0.935% (см. ри-

ность сразу двум рискам, однако, рыночная

сунок). Это означает, что курс DEM/USD с

стоимость позиции прежняя - $100 млн.

вероятностью 95% не изменится в течение

Шаг 2. Расчет риска. Стандартное от-

суток более чем на 0.932%. (RiskMetrics

клонение однодневных колебаний цены 10-

обеспечивает пользователей расчетом вели-

лентих облигаций Германии равно 0.605%. В

чины, равной 1.65*СКО)

этом случае:

VaR позиции, выраженное в долларах,

- курсовой (forex) риск: $100 млн. * 1.65

равно рыночной цене позиции, умноженной

* 0.605% = $999 000;

на ее изменчивость, т.е. ForexRisk = $100

- риск по облигациям: $100 млн. * 1.65 *

млн * 0.932% = $932 тысячи.

0.565% = $932 000.

Таким образом, с вероятностью 95% за

Однако общий риск позиции не равен

одни сутки позиция компании не обесценит-

сумме двух рисков, т.к. корреляция между

ся больше чем на $932 тысячи.

курсом валют и облигациями не равна еди-

Рассмотрим пример 2.

нице. Корреляция между инструментами

Пример 2. (усложненный). Базовой ва-

равна -0.27. Используя формулу из стандарт-

лютой организации являются доллары, и она

ной теории портфельного менеджмента, по-

обладает позицией в 10-летних немецких об-

лучаем риск позиции, равный $1.168млн.:

(Для данного примера RiskMetrics обеспечи-

New York December 17, 1996.

вает пользователей системы не только VaR

3.

Давнис

В.В.,

Добрина

М.В.

по курсам валют и облигациям, но и величи-

Эконометрический подход к алгоритмиче-

ной корреляции между инструментами [7]).

скому

формированию

портфеля

ценных

Вывод: RiskMetrics - это набор

бумаг. Научный журнал Современная

средств, позволяющих определить степень

экономика:

проблемы

и

решения.

влияния рыночного риска на позицию инве-

Воронежский государственный университет.

стора путем вычисления VaR (Value at Risk,

Выпуск № 12 (96). Воронеж, 2017. Статья

величины риска). При этом технология рас-

входит в перечень ВАК.

чета VaR дает возможность оценить риск с

4. Давнис В.В., Добрина М.В. Модели

использованием значений стандартного от-

доходности финансовых активов и их

клонения и корреляции доходностей вы-

применение

в

моделях

портфельного

бранного актива при условии, что доходно-

инвестирования. Материалы XII междунаро-

сти инструментов нормально распределены.

дной научно -

практической

конференции

Библиографический список

«Экономическое прогнозирование: модели и

методы.

Воронежский

государственный

1. http://www.riskmetrics.com.

университет, 2016. – c. 197-200.

2. J.P.Morgan/Reuters RiskMetrics

TM

5. Добрина

М.В.

Алгоритмы

—Technical Document Fourth Edition,

1996

управления

портфелем

в

режиме

онлайн.