СИНТЕЗ ИНФОРМАЦИОННО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СВЯЗЕЙ В СТРУКТУРАХ ИЗОБРЕТЕНИЙ

А.Б. Бушуев

Для получения новых функций технических систем предложен метод синтеза прямых и обратных связей, увеличивающий информационно-энергетическую проводимость систем.

Визобретательской практике для анализа и синтеза структуры технических систем используются функциональные схемы [1]: конструктивные и потоковые. Конструктивная схема отражает элементный состав системы и основные функции, выполняемые элементами. Потоковая схема представляет модель преобразования информационных и энергетических потоков функциональными элементами системы. Эти схемы составляются на основе признаков в формуле изобретения-прототипа и описания его действия.

Втеории решения изобретательских задач (ТРИЗ), в частности, в вепольном анализе [2], информационно-энергетическая модель технической системы представляет цепочку веполей или комплексный веполь. Веполь – это простейшая ячейка структуры, состоящая из двух элементов (веществ) и поля, причем поле понимается в широком смысле, как любое действие одного элемента на другой. Поэтому вепольная структура технической системы представляет собой совокупность элементов, связанных причинно-следственными связями.

Задача синтеза нового технического решения ставится следующим образом. Задана структура исходной технической системы в виде одной из рассмотренных выше схем. Система предназначена для выполнения определенной функции. Целью синтеза является получение на базе исходной структуры новой системы, которая должна выполнять новые функции. В этом заключается главное отличие от известного подхода, в частности, в патентном праве, где изобретение и его прототип должны выполнять одну и ту же функцию.

Постановки задачи частично вытекает из закона увеличения степени идеальности технических систем [2]. По этому закону развитие систем идет в направлении увеличения количества и качества функций, выполняемых системой, т.е. одновременно

сновой функцией система продолжает выполнять старую функцию. В поставленной задаче старая функция может пропасть, зато появляется множество новых систем, выполняющих новые функции.

Цель достигается изменением структуры исходной технической системы. Определим направления возможного изменения структуры, исходя из закона энергетической проводимости [2] технических систем.

Закон энергетической проводимости определяет небходимое условие принципиальной жизнеспособности технической системы: сквозной проход энергии по всем частям системы. Так как каждая часть системы (элемент) может быть разной физической природы, то поток энергии, проходя через систему, преобразуется по виду. Поскольку одновременно с преобразованием энергии через систему передается информация, а передача информации невозможна без передачи энергии, то содержание закона необходимо уточнить, т.е. говорить об сквозной информационноэнергетической проводимости системы. Информационно-энергетическая проводимость между двумя элементами системы означает их функциональную связь, т.е. при изменении выхода первого элемента согласованно меняется вход второго элемента.

До синтеза исходная структура заведомо признается обладающей неполной информационно-энергетической проводимостью. Повышение проводимости достигается проведением новых прямых и обратных связей, соединяющих информационно-энергетические выходы и входы элементов и всей системы в целом.

274

Широко известное замыкание системы с выхода на вход по петле отрицательной обратной связи не всегда дает новую функцию. Поэтому необходимо выявить новые информационно-энергетические входы и выходы, не существующие в исходной структуре.

Воспользуемся для этого признаками, используемыми в патентном праве для характеристики объектов изобретений: устройств, способов, веществ [3]. Например, для характеристики устройства, наряду с другими, используются признаки: форма выполнения элемента, в частности геометрическая форма, параметры и другие характеристики элемента, материал, из которого выполнен элемент. Для характеристики способа используется признаки: порядок выполнения действий во времени, режим выполнения действий и другие. Для характеристики вещества применяются признаки, характеризующие физико-химический состав вещества.

Для каждого элемента исходной системы назначаем новые информационноэнергетические входы и выходы в виде признаков, котороми этот элемент может быть описан в формуле изобретения. Далее, в простейшем случае попарно, перебором, соединяем разные выходы и входы разных элементов. При каждом соединении получаем множество новых систем, выполняющих новые функции, причем до синтеза эти функции обычно неизвестны. Таким образом, по способу выбора связей этот метод относится к морфологическому анализу [1], и для бинарных связей оформляется в виде морфологической таблицы, а для многомерных связей - в виде морфологического ящика.

Если структурная модель исходной системы задана в виде цепочки веполей, то для образования новых информационно-энергетических входов и выходов используются вещественно-полевые ресурсы.

После синтеза производится анализ полученных решений, чтобы определить, какие новые функции появились у системы, и возможности их технической реализации.

Недостатки метода заключаются в необходимости анализа большого количества новых решений и отсутствие направленности поиска. Достоинствами метода являются множество новых решений, их оригинальность, неочевидность, что связано с применением устройств, способов, веществ по новому назначению.

Пример

Вкачестве исходной системы задан асинхронный двухфазный электрический двигатель с короткозамкнутым ротором. В функциональной схеме системы управления двигатель имеет два входа: информационный – обмотка управления и энергетический – обмотка возбуждения; информационно-энергетический выход – вал ротора. Двигатель преобразует электрическое напряжение на обмотке управления в механическую скорость вращения вала ротора (информационный выход) или момент на валу (энергетический выход). Замыкание двигателя отрицательной обратной связью от информационного выхода на информационный вход известно, и дает лишь повышение качества выполнения старой функции.

Поставим задачу – на структуре двигателя синтезировать новую систему, выполняющую новую, пока неизвестную функцию.

Признаками двигателя являются статор, ротор, обмотки, их расположение и связь, форма и материал статора и ротора, число витков, сечение проводов и т.п. Выберем в качестве нового информационного входа форму ротора и свяжем этот вход с уже существующим информационным выходом. Таким образом, в новой системе в зависимости от скорости вращения ротора должна меняться его форма.

Впростейшем случае ротор представляет собой алюминиевый стаканчик. При вращении на ротор действует центробежная сила, и тем больше, чем больше скорость

275

вращения ротора. Чтобы форма ротора могла меняться от действия центробежной силы, он должен быть из материала, обладающего большой подвижностью. Следовательно, изменение формы влечет и изменение материала ротора. Следующим материалом по степени внутренней подвижности после твердого вещества является жидкость, поэтому ротор изготавливаем из жидкости. Чтобы при вращении жидкость не разлеталась, наливаем ее в сосуд, который располагаем вертикально. Сосудом может быть уже существующий стаканчик ротора. Таким образом, двигатель с вертикальной осью приводит во вращение свой ротор, заполненный жидкостью.

При вращении свободная поверхность жидкости образует идеальную параболу с изменяемой кривизной, т.е. прогиб верхнего торца ротора зависит от скорости вращения. Для случая прозрачности жидкости и дна ротора система является линзой, в противном случае - зеркалом. Чтобы при вращении менялась не только форма торца, но и стенки ротора, в стенках вырезаем отверстия, закрытые эластичным материалом. Тогда при изменении скорости вращения будет меняться также и уровень жидкости. Получаем оптическую систему с быстро перестраиваемым фокусным расстоянием. Техническое решение оказалось патентнопригодным и защищено как способ и устройство [4].

Литература

1.Половинкин А.И. Основы инженерного творчества. М.: Машиностроение, 1988.

2.Альтшуллер Г.С. Найти идею. Новосибирск: Наука, Сибирское отделение, 1991.

3.Правила составления, подачи и рассмотрения заявки на выдачу патента на изобретение. М.:ВИНИТИ,1994.

4.Бушуев А.Б. Способ управления оптической системой и управляемая оптическая система. Патент России № 2012911, кл. G02B 26/06, 15.09.94.

276

ПРОБЛЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ СПЕЦИАЛИСТА ПО ЗАЩИТЕ ИНФОРМАЦИИ

Л.Г. Осовецкий, В.С. Звонов

Педагогический процесс представляет собой единство трех составных частей: образование (передачу упорядоченного знания о том или ином предмете деятельности), обучение (процесс, направленный на овладение обучающимся формой деятельности с данным предметом) и воспитание (формирующее причастность ученика к системе идеалов, ценностей и интересов, которые порождают цели, критерии и ограничения его формы деятельности). Однако в настоящее время "образование" практически стало синонимом педагогики в целом. В силу специфики деятельности специалиста по защите информации при его подготовке приходится думать о триединстве всех составляющих педагогического процесса. Ведь в руки будущих специалистов вручается могучее оружие, ибо кто владеет информацией, тот владеет миром. И на первый план встает задача формирование личности, способной думать, думать творчески и отвечать за свои действия.

Весь процесс обучения должен высвобождать способность человека творить. Изначально каждый способен к творчеству, но мера творческих возможностей для разных людей различна, а во-вторых, не хотелось бы, чтобы неправильная система воспитания заглушила в студентах творческие задатки. Трудность заключается в том, что специалисту по защите информации предстоит защищать то, что до сих пор не имеет четкого определения.

Имеется много определений понятия информации, от наиболее общего философского – "Информация есть отражение реального мира" [1] до узкого, практического – "Информация есть все сведения, являющееся объектом хранения, передачи и преобразования" [2].

Приведем для сопоставления также некоторые другие определения и характеристики.

1.Информация (Information)- содержание сообщения или сигнала; сведения, рассматриваемые в процессе их передачи или восприятия, позволяющие расширить знания об интересующем объекте [3].

2.Информация - является одной из фундаментальных сущностей окружающего нас мира (акад. Поспелов).

3.Информация - первоначально - сведения, передаваемые одними людьми другим людям устным, письменным или каким -нибудь другим способом (БСЭ).

4.Информация - отраженное разнообразие, то есть нарушение однообразия [1].

5.Информация - является одним из основных универсальных свойств материи [1].

6.Информация - сведения о лицах, предметах, фактах, событиях, явлениях и процессах независимо от формы их представления [10].

Под информацией необходимо понимать не сами предметы и процессы, а их отражение или отображение в виде чисел, формул, описаний, чертежей, символов, образов. Сама по себе информация может быть отнесена к области абстрактных категорий, подобных, например, математическим формулам, однако работа с ней всегда связана с использованием каких-нибудь материалов и затратами энергии. Поэтому понятна огромная роль математического образования при формировании специалиста по защите информации, ибо предметом, которым занимается математика,

277

как раз и является “…изучение понятий, введенных путем абстрагирования от явлений реального мира” [11].

Создание абстрактных понятий является необходимым шагом любого познания. Каждому новому предшествует идея, мысль об этом новом. И только когда идея созреет, она становится базой для практических поисков и применений. Именно этого кафедра БИТ и ждет от общеобразовательных кафедр, и прежде всего от кафедр высшей математики и физики, в деле формирования специалиста по защите информации.

Математика еще не сказала своего решающего слова в формировании языка для описания структуры информационных потоков. Конечно, теория нечетких множеств, теория графов, синергетические подходы, теория катастроф дают определенный базис, но книги по информатике до сих пор носят в основном описательный характер. Возникает парадокс – необходимо создать новый язык для передачи информации по теории информации. Научное изложение на этом новом языке должно быть кратким и исчерпывающим, сохранять полную определенность и не допускать различных толкований. Химия создала свой собственный язык химических формул, способный лаконично и максимально точно передавать особенности химических процессов и даже предвидеть возможные соединения. Галилео Галилей писал: "Философия написана в грандиозной книге – природе, которая открыта для каждого, кто научился понимать язык и знаки, которыми она написана. Написана же она на математическом языке, а знаки ее – математические формулы”. Поэтому мы ждем, что математическое образование сформирует творческих людей, способных не только создавать информацию, но и защищать ее.

Специалист по защите информации в своей работе активно опирается на научный стиль мышления, который базируется на следующих принципах.

1.Доказательность, основанная на признании фактов, добытых в опыте, как высшей ценности. "Все, что мы знаем, исходит из опыта и завершается им", - говорил Эйнштейн.

2.Антиавторитарность. Авторитеты не могут служить способом доказательства.

Фарадей на этот счет говорил, что "у ученого не должно быть излюбленной гипотезы, он обязан не иметь авторитетов".

3. Здоровый скептицизм по отношению к так называемому очевидному или общепринятому.

4.Критическая самооценка, осторожная осмотрительность в суждениях, антипатия к безаппеляционности, к максимализму в суждениях.

5.Антидогматизм, проявляющийся в постоянной готовности к изменению понятий, теорий, методов, исходящий из понимания гибкости понятий, их изменчивости.

6.Понимание преемственности научных знаний, уважительное отношение к ранее добытому в науке. "Если я видел дальше других, то потому, что стоял на плечах гигантов", - говорил Ньютон.

7.Детерминизм как принцип подхода к исследованию, проявляющийся в уверенности в том, что все в мире причинно обусловлено, даже если причины эти пока неизвестны.

8.Понимание неизбежности парадоксального в науке.

9.Принцип системности, проявляющийся в стремлении не просто собрать набор фактов, а выстроить их во взаимосвязанную систему, образующую теорию, к созданию которой всегда тяготеет ученый.

10.Точность и определенность суждений, умение формулировать понятия лаконичным языком, не допускающим двусмысленности и кривотолков.

11.Принцип простоты, проявляющийся в стремлении использовать минимальное число допущений для получения максимального числа следствий.

278

При этом необходимо отметить, что если для классической науки идеалами научного знания служили простота, линейность, исключение неопределенности, то этого недостаточно для специалиста 21 века, когда основой развития становится нелинейность и непредсказуемость с точки зрения классической науки. Классический, господствующий по сей день подход к управлению сложноорганизованными системами основывается на линейном представлении об их функционировании. Согласно этому представлению результат внешнего управляющего воздействия есть однозначное и линейное, предсказуемое следствие приложенных усилий. Чем больше вкладываешь, тем больше должна быть отдача.

Вместе с бурным развитием статистических теорий (теория игр, теория ошибок, статистическая физика, демография и пр.) происходил переход к вероятностному стилю научного мышления, статистические закономерности перестали рассматриваться как нечто временное и преходящее. Интенсивное развитие системных исследований и кибернетики привело к очередному изменению в стиле научного мышления. Системный подход не отменяет вероятностное видение мира, дополняя его такими важнейшими элементами, как сложность, системность, целенаправленность.

Новое научное мышление должно включать в себя три основные идеи: нелинейность, открытость, диссипативность:

•нелинейность как необычная реакция на внешние воздействия, когда "правильное" воздействие оказывает большее влияние на эволюцию системы, чем воздействие более сильное, но организованное не адекватно ее собственным тенденциям;

•открытость, наличие внешних источников (стоков) как необходимое условие существования неравновесных состояний, в противоположность замкнутой системе, неизбежно стремящейся, в соответствии со вторым началом термодинамики, к однородному равновесному состоянию;

•диссипативность как фактор "естественного отбора", разрушающий все, что не отвечает тенденциям развития.

Формирование нового мышления специалиста по защите информации – главная

задача не только кафедры безопасных информационных технологий, но и всего Института точной механики и оптики.

Литература

1. Информатика. Энциклопедический словарь для начинающих / ред. Д.А. Поспелов. М. Педагогика-Пресс, 1994.

2.Шрайберг Я.Л., Гончаров М.В. Справочное руководство по основам информатики и вычислительной техники. М.: Финансы и статистика, 1995.

3.Информатика и культура. Сб. научных трудов. Новосибирск: Наука, СО, 1990.

4.Блюменау Д.И. Информация и информационный сервис. Л.: Наука, 1989.

6.Концепция информатизации образования // Информатика и образование. 1990. № 1.

7.Терминологический словарь по основам информатики и вычислительной техники / ред. А.П. Ершов, Н.М. Шанский.. М.: Просвещение, 1991.159 с.

8.Заварыкин В.М. и др. Основы информатики и вычислительной техники: Учеб. пособие для студентов пед. ин-тов по физ.-мат. спец. М.: Просвещение, 1989. 207 с.

9.Энциклопедия кибернетики. Киев: Главная редакция украинской советской энциклопедии, 1974.

10.Российская Федерация. Федеральный закон "Об информации, информатизации и защите информации": Принят Государственной Думой 25 января 1995 г. (опубл.: Собрание законодательства Российской Федерации. 1995. № 8).

11.Гнеденко Б.В. Введение в специальность математика. М.: Наука, 1991.240 с.

279

НАШИ АВТОРЫ

Акунов Талайбек Абакирович – кандидат технических наук, докторант кафедры систем управления и информатики.

Акунова Акылай – кандидат технических наук, докторант кафедры систем управления и информатики Алиев Руслан Тауфикович – аспирант кафедры вычислительной техники.

Баев Андрей Петрович – кандидат технических наук, научный сотрудник НИИТМ. Баженов Антон Георгиевич – студент кафедры компьютерных технологий.

Бобцов Алексей Алексеевич – кандидат технических наук, докторант кафедры систем управления и информатики.

Бондаренко Игорь Борисович – ассистент кафедры проектирования компьютерных систем.

Боярский Кирилл Кириллович – кандидат физ.-мат. наук, доцент кафедры физики, kira@emi.spb.su.

Бушуев Александр Борисович – кандидат технических наук, докторант кафедры систем управления и информатики.

Васильев Владимир Николаевич – доктор технических наук, профессор, ректор. Виноградов Юрий Николаевич – зам. главного конструктора ОКБ "Электроавтоматика".

Вознюк Юлия Родионовна – аспирант кафедры компьютерных технологий. Волков Михаил Владимирович – студент кафедры компьютерных технологий. Воротягин Сергей Николаевич – аспирант кафедры компьютерных технологий Вурья Константин Евгеньевич – студент кафедры материаловедения..

Гатчин Юрий Арменакович – доктор технических наук, зав. кафедрой проектирования компьютерных систем.

Гончаренко Михаил Робертович – кандидат технических наук, начальник отдела НИИТМ.

Громов Геннадий Юрьевич – старший преподаватель кафедры вычислительной техники.

Гугель Юрий Викторович – зам. директора "Вузтелекомцентра".

Гурбашков Максим Борисович – студент кафедры систем управления и информатики. Гуров Игорь Петрович – доктор технических наук, профессор, зам. декана факультета компьютерных технологий и управления.

Демин Анатолий Владимирович – доктор технических наук, профессор кафедры информатики и прикладной математики.

Дорохин Денис Алексеевич – аспирант кафедры вычислительной техники.

Дроздов Валентин Нилович – доктор технических наук, профессор, директор СЗИП СПбГУТД.

Захаров Алексей Сергеевич – студент кафедры компьютерных технологий..

Звонов Валерий Степанович – кандидат физ.-мат. наук, доцент кафедры безопасных информационных технологий.

Зыков Анатолий Геннадьевич – доцент кафедры информатики и прикладной математики.

Исаков Алексей Сергеевич – студент кафедры систем управления и информатики. Казаков Матвей Алексеевич – студент кафедры компьютерных технологий.

280

Каневский Евгений Александрович – кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник СПб ЭМИ, kanev@emi.spb.su.

Кириллов Владимир Васильевич – кандидат технических наук, профессор кафедры вычислительной техники.

Кирчин Юрий Геннадьевич – кандидат технических наук, доцент кафедры компьютерных технологий.

Ключев Аркадий Олегович – кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной техники, kluchev@de.ifmo.ru

Коваленко Алексаднр Николаеваич – кандидат физ.-мат. наук, зав. кафедрой СЗИП СПбГУТД.

Ковязин Рустам Раисович – аспирант кафедры вычислительной техники. Кожевникова Лариса Владиславовна – инженер-программист кафедры систем управления и информатики.

Копорский Николай Сергеевич – соискатель кафедры информатики и прикладной математики.

Корнеев Георгий Александрович – студент кафедры компьютерных технологий. Коровьяков Анатолий Николаевич – кандидат технических наук, доцент кафедры систем управления и информатики.

Коротков Константин Георгиевич – доктор технических наук, профессор кафедры проектирования компьютерных систем.

Крылов Борис Алексеевич – кандидат технических наук, ст. преподаватель кафедры проектирования компьютерных систем..

Лаздин Артур Вячеславович – доцент кафедры информатики и прикладной математики.

Лезин Генрих Валерьевич – кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник СПб ЭМИ, lezin@emi.spb.su

Лукичев Алексаднр Николаевич – студент кафедры вычислительной техники, sash@dl.ifmo.ru.

Макаров Николай Сергеевич – студент кафедры компьютерных технологий. Мельников Андрей Александрович – аспирант кафедры систем управления и информатики.

Мирошник Илья Васильевич – доктор технических наук, профессор кафедры систем управления и информатики.

Муравьева-Витковская Людмила Александровна – ст. преподаватель кафедры вычислительной техники.

Немолочнов Олег Фомич – доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой информатики и прикладной математики.

Озерский Александр Маркович – студент кафедры компьютерных технологий. Окулевич Владимир Васильевич – аспирант кафедры вычислительной техники. Осиповцева Ольга Святославовна – студентка кафедры систем управления и информатики.

Осовецкий Леонид Георгиевич – доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой безопасных информационных технологий..

Павличенко Игорь Петрович – аспирант кафедры вычислительной техники.. Павлушко Ольга Викторовна – студентка кафедры компьютерных технологий. Парфенов Владимир Глебович – доктор технических наук, профессор, декан факультета.

Платунов Алексей Евгеньевич – кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной техники, platunov@dl.ifmo.ru.

281

Поляков Владимир Иванович – кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной техники.

Постников Николай Павлович – аспирант кафедры вычислительной техники. Приходько Олег Анатольевич – кандидат физ.-мат. наук, доцент кафедры материаловедения, mater@spb.runnet.ru

Рогачевский Александр Маркович – зам. главного конструктора ОКБ "Электроавтоматика".

Рубина Нина Алексеевна – аспирант кафедры компьютерных технологий.

Рукуйжа Елена Викторовна – зав. лабораторией кафедры систем управления и информатики.

Салфетников Александр Иванович – аспирант кафедры систем управления и информатики.

Самохвалова Ольга Геннадьевна – аспирант кафедры вычислительной техники, sog_m@hotmail.ru

Скорубский Владимир Иванович – кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной техники.

Слита Ольга Валерьевна – студентка кафедры систем управления и информатики. Смирнов Дмитрий Сергеевич – студент кафедры компьютерных технологий. Сорокин Александр Васильевич – аспирант-заочник кафедры компьютерных технологий.

Станкевич Андрей Сергеевич – студент кафедры компьютерных технологий. Сударчиков Сергей Алексеевич – аспирант-заочник кафедры систем управления и информатики.

Ушаков Анатолий Владимирович – доктор технических наук, профессор кафедры систем управления и информатики.

Хабалов Владимир Викторович – кандидат технических наук, доцент кафедры систем управления и информатики.

Холунин Сергей Анатольевич – студент кафедры систем управления и информатики. Черемухин Виктор Станисоавович – аспирант кафедры вычислительной техники, vit@cs.ifmo.ru.

Чистяков Алексей Григорьевич – аспирант кафедры вычислительной техники, aosp@dl.ifmo.ru

Шалаев Алексей Николаевич – студент кафедры систем управления и информатики. Юдин Михаил Юрьевич – кандидат технических наук, доцент кафедры проектирования компьютерных систем.

282

СОДЕРЖАНИЕ

283

284