!Экзамен зачет 25-26 год / 67369870
.pdfнаходить и проверять потенциальных партнеров и
клиентов.
Следующим структурным элементом ИКС X-SCIF является подсистема X-Files (не следует путать с известной российской системой). Данная подсистема предназначена для
накопления и хранения формализированной информации, полученной из всех доступных источников, осуществления сквозного поиска и дальнейшей аналитической обработки найденной информации.
Информация, полученная из различных источников, обрабатывается, формализируется, приводится к единому виду и записывается в интегрированный банк данных, который структурно охватывает объекты и связи между ними. Его структура, разработанная с учетом практических потребностей аналитиков, включает в себя более 40 типов объектов
учета и более 1000 мотивов связей между ними.
Поиск необходимой информации осуществляется средствами глобального поиска, который выполняется по всем доступным банкам данных, а также предусматривает автоматическое получение информации от онлайн-поставщиков
информации.
На рис. 67 приведен интерфейс ввода запросов для гло-
бального поиска. Подсистема позволяет представлять результаты поиска в различной форме, наиболее удобной для решения текущей задачи.
Одной из наиболее распространенных форм представления отобранных данных является информационное досье (рис. 68). Данная форма позволяет отображать информацию
об объекте учета интегрированного банка данных в виде, в котором представлены все реквизиты данного объекта учета, а также все связанные с ним записи в других банках данных. Формат вывода информационного досье приведен на рис. 69.
181
Рис. 67 – Интерфейс ввода запросов глобального поиска
Рис. 68 – Информационное досье
182
Рис. 69 – Формат вывода информационного досье
Еще одним примером формы представления данных является графическое досье. Отобранные объекты, вместе со своими связями, отображаются в виде графа, в котором вер-
шинами выступают объекты учета, а ребрами – связи между соответствующими объектами (рис. 70). Такая форма пред-
ставления позволяет осуществлять аналитические исследования как явных, так и неявных связей объектов учета, представлять их на экране в виде графов в различных масштабах, печатать схемы этих графов т.д. Также в данном режиме пользователю доступны все инструменты по редактированию, вводу и удалению информации, обеспечивающие интуитивное и быстрое редактирование формализированных данных.
Для аналитической обработки больших объемов однотипной информации в системе предусмотрен механизм агрегированных форм. Он позволяет на основании исходной информации, которая плохо поддается непосредственному ана-
183
лизу, строить агрегированные формы, графики, проводить расчет интегральных характеристик.
Рис. 70 – Визуализация графов связей объекта учета
Одной из ключевых возможностей подсистемы X-Files яв-
ляется модуль автоматизированного ввода и распознавания полнотекстовых документов. Он позволяет без участия оператора создавать объекты учета (лица, компании, телефоны, адреса, электронные адреса и другие) и устанавливать связи между ними на основании неформализованных документов (тексты, анкеты, карточки и т.д.).
Для обеспечения удаленного взаимодействия пользователей, и обеспечения эффективной совместной работы предназначена подсистема X-Office. В ее состав, в свою очередь,
входят такие подсистемы:
«Корпоративная веб-почта». Обеспечивает работу с
корпоративной почтой из любого места по шифрованному каналу связи без необходимости настройки и «следов» на компьютере;
«Файловое хранилище документов» (рис. 71). Пред-
ставляет собой удаленное защищенное файловое хранилище, доступное из любой точки только членам закрытой группы. Обеспечивает доступ к личным и корпоративным документам с возможностью совместной работы нескольких пользователей (рис.
184
72). Хранилище документов предоставляет возмож-
ность сквозного поиска по содержанию документов. Разграничение доступа к тексту документа производится согласно профилю доступа или с разрешения автора документа;
«Переговорная» (рис. 73). Обеспечивает пользовате-
лям системы возможность общения внутри закрытой группы в текстовом, голосовом и видео режиме по защищенному протоколу связи. Также доступна возможность совершать звонки на стационарные и мобильные телефоны вне группы с невозможностью определения исходящего абонента.
Рис. 71 – Интерфейс работы с хранилищем
корпоративных документов
185
Рис. 72 – Операции, доступные в файловом хранилище
Рис. 73 – Интерфейс подсистемы «Переговорная»
Подистема X-Office обладает рядом особенностей, кото-
рые дают ее пользователям существенные преимущества по
186
сравнению с аналогичными программно-аппаратными ком-
плексами. Авторизация в подсистеме происходит по комбинации отпечатка пальца и пароля, а для коммуникаций используются шифрованные каналы связи и только доверенные сертификаты, что предотвращает возможность анализа трафика на уровне интернет-провайдера или в любой другой
точке перехвата. По завершении работы с подсистемой на компьютере пользователя не остается никаких следов ее функционирования.
Файловое хранилище корпоративных документов, которое входит в состав подсистемы X-Office, предоставляет поль-
зователю возможность работы с удаленным облачным хранилищем так же просто, как с папкой на локальном диске его компьютера. Подсистема делает работу с различным источниками (локальный диск, корпоративные документы, файловые хранилища) прозрачной для пользователя. Редактирование офисных документов возможно без установки и настройки дополнительного программного обеспечения. Разграничение доступа к различным файлам осуществляется на основании шаблонов доступа, заданных администратором. В случае наличия особо секретной информации пользователь имеет возможность дополнительно ограничить к ней доступ средствами шифрования прямо из интерфейса программы.
Для проверки благонадежности контрагентов в автоматическом режиме доступна подсистема X-Scoring. Подсистема
реализована на основании технологии XML Web service, что обеспечивает прозрачную интеграцию с большинством существующих систем на стороне заказчика. Несмотря на большой объем постоянно пополняющейся информации, на основании которой принимается решение о благонадежности контрагента, система дает ответ менее чем за 3 сек.
Алгоритм принятия решения может гибко настраиваться под потребности конкретного заказчика. Типовой алгоритм проведения проверки и принятия решения о благонадежности контрагента состоит из следующих этапов:
оценка экономической платежеспособности клиента по предоставленным им сведениям;
автоматическая проверка по банку данных, нацеленная на проверку соответствия предоставляемых заемщиком сведений и выявление возможных по-
187
пыток мошенничества со стороны недобросовестных заемщиков;
детальная проверка контрагента, заявка которого прошла все предыдущие этапы.
Следует отметить, что не всегда полнофункциональные системы конкурентной разведки являются доступными и даже необходимыми, ввиду их стоимостных характеристик или других причин. Вместе с тем, отдельные задачи конкурентной разведки могут быть частично решены вполне доступными средствами. Использование новых подходов, а также открытых, доступных и относительно недорогих информационных источников, позволяет уже сегодня эффективно поддерживать принятие управленческих решений по очень многим, в том числе и стратегическим, направлениям бизнеса.
Технологии конкурентной разведки завтрашнего дня сегодня во многих случаях уже реализованы в виде военных информационных технологий. Так, например, для осуществ-
ления разведки на государственном уровне в США еще в 2005 году в рамках Национальной разведки (National Intelligence)
была создана специальная структура – Центр открытых источников (Open Source Center). В настоящее время все разве-
дывательные центры США работы с открытыми источниками объединены в эту единую информационную систему. В 2006 г. информационные ресурсы данной системы получили название Intelink-U [Кондратьев, 2010].
Несмотря на то, что материалы в данной системе добываются из общедоступных открытых источников, она предназначена далеко не для всех. Информация из системы распространяется по сетям ограниченного доступа.
В состав системы Intelink-U входят многочисленные базы
данных, среди которых:
база данных CIRC, содержащая свыше 10 млн. статей научно-технической тематики, включая инфор-
мацию о патентах, стандартах, военном вооружении и военной технике;
база данных DTED, содержащая большое количество разнообразных карт, полученных от Национального управления геопространственной разведки;
188
материалы центров и пунктов информационной службы зарубежного вещания FBIS;
база данных периодических изданий IC ROSE;
информационные порталы научно-
исследовательских и учебных заведений;
онлайн-справочники информационной службы
Jane’s Information Group;
ресурсы негосударственного информационно-
аналитического агентства STRATFOR’s, предоставляющего, среди прочего и регулярные обновления по районам развертывания авианосных и экспеди-
ционных ударных групп ВМС США.
Внимания заслуживают и способы наполнения подобных информационных ресурсов. Например, для сбора информации с сайтов всемирной сети Интернет, ее систематизации, перевода и архивирования во Всемирной информационной библиотеке (World Basic Information Library – WBIL), обеспече-
ние функционирования которой возложено на Управление изучения Вооруженных сил (ВС) иностранных государств FMSO Командования учебного и научных исследований по строительству сухопутных войск (СВ) (Training and Doctrine Command – TRADOC), привлекается личный состав резерва
СВ и других видов Вооруженных сил.
Для обеспечения потребностей министерства обороны и разведывательного сообщества США создана база данных HARMONY, содержащая библиографические справки по всем имеющимся источникам информации (метаинформацию) о зарубежных странах. База данных HARMONY характеризуется простотой использования, возможностью быстрого поиска необходимых документов, быстрого обмена данными внутри правительственных структур США.
Всемирная информационная библиотека (World Basic Information Library, WBIL) представляет собой специальную программу разведывательного сообщества США, управление которой возложено на отдел изучения вооруженных сил ино-
странных государств (Foreign Military Studies Office, FMSO)
командования учебного и научных исследований по строи-
тельству сухопутных войск (Training and Doctrine Command,
TRADOC). Персонал с правом доступа к базе данных может
осуществлять сбор информации из сети Интернет, ее систе-
189
матизирование и архивирование в библиотеке WBIL, применяя аналитический инструментарий Pathfinder. Система Pathfinder позволяет за несколько минут проводить анализ 500 тыс. документов из различных баз данных.
Совокупность названных технологий позволяет сотрудникам военной разведки США получать доступ к огромным массивам данных, удовлетворять потребности в разведывательной информации.
Рассмотрим некоторые проекты Агентства национальной безопасности (АНБ) США, ориентированные на сферы добычи данных, аналитики и прогнозирования [Черных, 2013].
Проект тотальной интеграции информационных потоков предполагал создание программных средств, обеспечивающих решение весьма сложной задачи, не решенной по настоящее время в гражданском секторе – интеграцию всех информационных потоков в едином хранилище с одной стороны, и их разделение по специальным критериям, с другой стороны. К настоящему времени, согласно мнению экспертов, задача полностью решена. В военной сфере для извлечения информации из потоков данных, поступающей по каналам АНБ, таким как «Эшелон», «Титан», «Буря», «Эйнштейн», «Интернет Игл» и др. применяется система управления базами данных Prosecutor’s Management Information System (PROMIS),
разработанная в Inslaw Inc. под руководством Билла Гамильтона (B. Hamilton). Более 30 лет программа, имеющая вначале 570000 строк программного кода, непрерывно совершенствуется собственными разработчиками АНБ.
Программа PROMIS способна одновременно интегрировать неограниченной объем информации, получаемой от неограниченного количества программ и содержащегося в любом количестве баз данных, независимо от их типов, языков, на которых написаны оригинальные программы, архитектуры операционных систем и платформ, откуда извлекается информация. По-видимому, аналогов PROMIS в мире не су-
ществует.
Другим важным направлением является добыча знаний в реальном режиме времени. Сегодня, согласно имеющейся информации, машины могут извлекать знания примерно о 40 млн. сущностей (объекты, субъекты, события и др.) и более чем 2,5 трлн. параметров.
190