Цифровая трансформация общества и производства постепенно вступает в стадию Индустрии 4.0, когда обслуживающая инфраструктура, в том числе и автоматизированные информационные системы юридически значимого электронного документооборота, будут способны адаптироваться под текущие условия обстановки. Однако современный этап развития таких систем характеризуется несовершенством терминологического аппарата и отождествлением объекта воздействия (электронного документа) с его бумажным прототипом, что приводит к ограничению их функциональных возможностей. Таким образом, существующая парадигма восприятия электронного документа не соответствует перспективному уровню развития автоматизированных информационных систем юридически значимого электронного документооборота в рамках концепции Индустрии 4.0. Цель работы – построение моделей электронного документа и описание метода обеспечения его целостности, позволяющего гарантировать достижение требуемого уровня защищенности автоматизированных информационных систем юридически значимого электронного документооборота, функционирующих в соответствии с положениями концепции Индустрии 4.0. Используемые методы: применение криптографических хэш-функций к компонентам (контенту и метаданным) электронного документа, результаты которых вычисляются по типу бинарного дерева Меркла в сочетании с технологией цепной записи данных. Результаты исследования: введено понятие «интегративный электронный документ», предложена новая структура электронного документа, что позволило сократить длительность его верификации и, как следствие, снизить риск реализации деструктивных воздействий на автоматизированную информационную систему
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Математика
Цифровая трансформация связана с полномасштабным применением различных видов информационных систем и информационных ресурсов, предполагающих массовое использование электронных документов (ЭлД) и автоматизированных информационных систем юридически значимого электронного документооборота (АИС ЮЗ ЭД). Применение подобных технологий является одним из наиболее результативных механизмов комплексного решения задач повышения эффективности управления информацией и документацией
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Васильев Н.В., Титов Г.С., Раков И.В., “Технологии построения систем защищенного электронного документооборота”, Техника средств связи, 2022, № 2(158), 53-61. DOI: 10.24412/2782-2141-2022-2-53-61
2. Велигура А.В., “Моделирование управления большими стохастическими динамическими системами”, Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация, 2021, № 2(88), 32-39.
3. Волкова В.Н., Логинова А.В., Леонова А.Е. и др., “Закономерности теории систем: состояние исследований и применения”, Системный анализ в проектировании и управлении, Сборник научных трудов XXVI Международной научно-практической конференции, в 3-х частях, СПб, 2023, 65-74.
4. Гвоздев В.Е., Васильев В.И., Гузаиров М.Б. и др., “Поддержка управления функциональной безопасностью аппаратно-программных комплексов на основе системных архетипов”, Моделирование, оптимизация и информационные технологии, 10:2 (2022) (дата обращения: 10.08.2024). DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.025 EDN: JAORXO
5. ГОСТ Р ИСО 15489-1-2007. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Управление документами, Введ. 01.01.2007, Стандартинформ, М., 2007, 34 с.
6. ГОСТ 11-2012. Информационная технология. Криптографическая защита информации. Функция хэширования, Изд-во стандартов, М., 2012, 34 с.
7. ГОСТ 0.10-2017. Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Информационные объекты, объектно-ориентированное проектирование в создании технической информации, Стандартинформ, М., 2018, 43 с.
8. ГОСТ Р ИСО 15489-1-2019 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Управление документами. Ч. 1. Понятия и принципы, Стандартинформ, М., 2019, 23 с.
9. ГОСТ Р 59341-2021 Системная инженерия. Защита информации в процессе управления информацией системы, Стандартинформ, М., 2021, 58 с.
10. Диченко С.А., “Модель контроля целостности многомерных массивов данных”, Автоматическое управление и компьютерные науки, 55:8 (2021), 1188-1193.
11. Калинин В.И., Юсупов Р.М., Соколов Б.В., “Междисциплинарное взаимодействие и развитие теории систем, кибернетики и информатики”, Системный анализ в проектировании и управлении, Сборник научных трудов XXVI Международной научно-практической конференции, в 3-х частях, СПб, 2023, 7-13.
12. Калинин В.Н., Соколов Б.В., “Теория системных исследований как основа фундаментальной общенаучной подготовки молодых ученых”, XIV Всероссийское совещание по проблемам управления, Сборник научных трудов, М., 2024, 3735-3740.
13. Концепция развития электронного документооборота в хозяйственной деятельности. Решение президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 25 декабря 2020 г. №34, Официальный интернет-портал правовой информации, https://www.nalog.gov.ru/html/sites/www.new.nalog.ru/docs/edo/edo_concept.pdf, 2022 (дата обращения: 10.08.2024).
14. Ларин М.В., Суровцева Н.Г., Терентьева Е.В. и др., Управление документами в цифровой экономике: организация, регламентация, реализация, РГГУ, М., 2021, 242 с. EDN: MBUQDL
15. Липаев В.В., Надежность и функциональная безопасность комплексов программ реального времени, М., 2013, 176 с.
16. Махов Д.С., “Повышение устойчивости управления параметрами функционирования пространственно-распределенных радиотехнических систем робототехнических комплексов на основе нечетких множеств”, Вопросы оборонной техники. Серия 16: Технические средства противодействия терроризму, 2020, № 5-6(143-144), 36-44.
17. Новиков Д.А., “Принцип декомпозиции в задачах управления организационно-техническими системами”, Математическая теория управления и ее приложения (МТУиП-2020), Материалы конференции, Государственный научный центр Российской Федерации АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», СПб., 2020, 256-259.
18. Патент РФ 2637486, 04.12.2017.
19. Патент РФ 2726930, 16.07.2020.
20. Патент РФ 2812304, 29.01.2024.
21. Рябинин И.А., Струков А.В., “Решение одной задачи оценки надежности структурно-сложной системы разными логико-вероятностными методами”, Труды Международной научной школы «Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах» (МАБР-2019), 2019, 159-172.
22. Тали Д.И., Финько О.А., “Криптографический рекурсивный контроль целостности метаданных электронных документов. Часть 1. Математическая модель”, Вопросы кибербезопасности, 2020, № 5(39), 2-18. DOI: 10.21681/2311-3456-2020-05-2-18 EDN: QFKPIX
23. Тали Д.И., “Принцип целостности и интегративности в формировании электронного документа”, Правовая информатика, 2022, № 3, 72-83. DOI: 10.21681/1994-1404-2022-3-72-83
24. Тали Д.И., Захаров И.Л., Севрюгин А.А. и др., Программная модель оценивания способа обеспечения интегративной целостности электронных документов, обрабатываемых автоматизированными информационными системами электронного документооборота, Программа для ЭВМ № 2023613837, Бюл. №2, 2023.
25. Шваб К., Четвертая промышленная революция, Эксмо, М., 2021, 208 с.
26. Bellare M., New Proofs for NMAC and HMAC: Security without Collision-Resistance, CRYPTO. ePrint Archive, Report 2006/043, 2006, 16 pp. MathSciNet: 2422187
27. Harada A., Nishigaki M., Soga M. et al., “A Write-Once Data Management System”, ICITA 2002 (Shizuoka University, Johoku, Hamamatsu, 432-8011), 2002.
28. Kiayias A., Russell A., Bernardo D. et al., “Ouroboros: A Provably Secure Proof-of-Stake Blockchain Protocol”, Lecture Notes in Computer Science, 10401, Springer, Cham, 2017, 357-388. DOI: 10.1007/978-3-319-63688-7_12 EDN: PSFDRV MathSciNet: 3703204
29. Korpela K., Hallikas J., Dahlberg T., “Digital Supply Chain Transformation toward Blockchain Integration”, Proc. of the 50th Hawaii Int. Conf. on System Sciences, 2017, 4182-4191. DOI: 10.24251/HICSS.2017.506
30. Madhwal Y., Nurlybay D., Yanovich Y., “Block-chain Extension for PostgreSQL Data Storage”, Proc. of the 3rd Blockchain and Internet of Things Conf. (BIOTC-2021) (July 8-10, Ho Chi Minh City, Vietnam), ACM, New York, NY, USA, 2021, 6 pp. DOI: 10.1145/3475992.3476002
31. Tzipora H., Benhamouda F., Angelo De Caro et al., “Initial Public Offering (IPO) on Permissioned Block-chain Using Secure Multiparty Computation”, Proc. of the IEEE Int. Conf. on Blockchain (Blockchain), IEEE, 2019, 91-98. DOI: 10.1109/Blockchain.2019.00021
Выпуск
Другие статьи выпуска
Описан программный комплекс MARLIN24, предназначенный для реализации адаптивного управления светофорными объектами. Цель разработки — оптимизация работы светофоров для сокращения суммарного времени пребывания транспортных средств в зоне действия оптических детекторов. Архитектура комплекса включает три ключевых модуля: модуль адаптивного управления, модуль имитационного моделирования транспортных потоков и модуль валидации, а также дополнительный модуль визуализации. В модуле адаптивного управления реализованы четыре подхода: фиксированный план; некоординированное подкрепленное обучение; координированное мультиагентное обучение с подкреплением; управление длительностью фаз с помощью MISO контроллера нечёткой логики (Multiple Input Single Output, MISO). Имитационное моделирование транспортных потоков для проверки результатов управления осуществляется посредством модуля микросимуляции на основе модели «разумный водитель» (Intelligent Driver Model, IDM). В модуле валидации для моделирования реалистичных показаний оптических датчиков, отражающих дорожную обстановку, используются копула-функции, принимающие на вход маргинальные распределения. Маргинальные распределения были получены на основе исторических данных об интенсивности движения за период 2019–2020 гг. Разработанный комплекс программ имитационного моделирования MARLIN24 позволяет исследовать и сравнивать между собой ряд моделей управления реальными участками дорожной сети г. Красноярска при различных условиях
Предлагается новый математический подход к оценке эффективности гибридных электроэнергетических установок, использующих альтернативный источник энергии совместно с центральной сетью электроснабжения, основанный на методах теории массового обслуживания и позволяющий учитывать стохастический характер природных процессов. В качестве математической модели гибридной энергетической системы, использующей альтернативную (непостоянную) энергию как один из источников электроэнергии, предлагается система массового обслуживания с двумя блоками приборов, один из которых имеет случайное время работы и ограниченную мощность. Исследуется трехмерный марковский случайный процесс. С помощью метода начальных моментов получены формулы стационарных характеристик системы. Выполнен численный анализ зависимости характеристик системы от входных параметров, а также представлен пример расчёта эффективности использования источника солнечной электроэнергии для бытовых нужд на основе реальных данных
Рассматривается актуальная проблема обнаружения нефти и нефтепродуктов на поверхности воды, имеющая решающее значение для экологического мониторинга водных ресурсов. Рост загрязнения водных объектов нефтепродуктами обусловливает необходимость разработки эффективных методов их обнаружения и оценки состояния экосистем. В данной работе представлена методика, основанная на исследовании спектров отраженного солнечного света, которая позволяет с высокой точностью обнаруживать нефтяные загрязнения. Авторами получены аналитические выражения для индексов коэффициентов спектральной яркости, которые в дальнейшем использованы в геоинформационных системах (ГИС). Эти показатели помогают в обработке и интерпретации данных, полученных с помощью дистанционного зондирования, значительно упрощая процесс мониторинга и анализа состояния водных объектов. Методика показала свою эффективность в различных условиях и может быть адаптирована для использования в режиме реального времени. Результаты исследования способствуют совершенствованию методов экологического контроля и обеспечивают более надежную защиту водных ресурсов от загрязнения. Кроме того, в исследовании рассматривается потенциальная интеграция этого метода с другими системами экологического мониторинга для повышения точности и эффективности обнаружения загрязнения. Благодаря этим усовершенствованиям, предлагаемая методика позволяет не только выявлять разливы нефти, но и помогает в управлении ими и снижении негативных последствий, связанных с разливами нефти
Представлена методика определения латентных параметров многоуровневой многофакторной регрессионной модели и способы использования модели на примере прогнозирования динамики показателей, отражающих функционирование сельскохозяйственного производства: урожайности зерновых культур и потребления кормовой пшеницы. Актуальность модели обусловлена возможностью применения в целях прогнозирования главного выходного показателя (первый уровень модели) и его промежуточных составляющих (последующие уровни модели). Выполнена обработка статистических данных, применен метод регрессионного анализа информации, выполнено построение графиков результатов моделирования с использованием MS Excel и среды разработки языка программирования Python. Модель строится на основании иерархической зависимости первого и последующих уровней, при которой входные данные выходного показателя группируются как индивидуальные или общие параметры линейных зависимостей промежуточных переменных. В результате апробации модели были получены данные урожайности зерновых культур в зависимости от типа подкормки удобрениями и соответствующие им доли площадей по данным Российской Федерации в целом и Ростовской области в частности; произведен прогноз урожайности на три года, приведено сравнение с результатами применения факторного анализа. В вопросе определения потребления кормовой пшеницы были получены данные объема чистого потребления пшеницы и объема пшеницы, перерабатываемой на комбикорм
Рассматривается задача прогнозирования динамики общественного мнения на лонгитюдных данных высокой гранулярности, добытых из социальной сети ВКонтакте. Данная задача была предложена участникам Хакатона «УБС Challenge’2024» как одного из досуговых мероприятий XX Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС), проводившейся в г. Новочеркасске в 2024 году. Настоящая работа посвящена подробному описанию проведенного Хакатона и решений, предложенных его участниками. Для выборки из
Продолжается описание проекта, представленного в статье “Проект системы распределения заказа внутри ассоциации производителей посредством множественных аукционов” // Управление большими системами. – 2024. – Вып. 112. Исследуется схема сетевого взаимодействия внутри ассоциации предприятий, занимающейся сборочным производством фиксированного набора изделий. Рассматривается производство, представленное в виде направленного ациклического графа, вершинам которого сопоставлены производимые участниками ассоциации комплектующие, причём для сборки деталей более низкого ранга используются детали, имеющие более высокий ранг. Взаимодействие базируется на системе множественных локальных аукционов, посредством которых производится распределение производства очередного заказа между предприятиями – членами ассоциации. Если в предыдущей работе дан краткий обзор проекта и очерчены проблемы, связанные с его реализацией, то в настоящей статье делается детальный разбор рассматриваемой схемы, предлагаются правила, которых рекомендуется придерживаться участникам схемы при выборе решений. Исследуется проблема рационального выбора участниками цен производимых изделий. В заключении указываются риски, связанные с реализацией проекта, и намечается план исследования эффективности схемы в режиме компьютерной имитации
Рассматривается задача реидентификации человека по изображениям, полученным из систем видеонаблюдения, с использованием признаков различной природы. В отличие от традиционных подходов, опирающихся на один биометрический фактор, предложена универсальная методика объединения признаков, полученных из разных источников информации. В основе метода лежит вероятностная модель, реализующая объединение признаков в пространстве решений по правилу байесовского вывода. Каждый признак рассматривается как наблюдение, аппроксимируемое нормальным распределением с параметрами, оцениваемыми по обучающим данным. Принятие решения осуществляется путём максимизации апостериорной вероятности принадлежности объекта к одной из известных личностей. В качестве средств извлечения признаков используются модели на основе архитектур с механизмами внимания, обеспечивающие устойчивость к искажениям. Проведено сравнение с методом линейного объединения признаков. Результаты экспериментов на открытом наборе данных демонстрируют повышение точности идентификации, устойчивость к частичному отсутствию данных и возможность количественной оценки степени достоверности принимаемого решения, что актуально для применения в системах обеспечения безопасности
Решен вариант задачи оптимальной расстановки воздушных судов (ВС) заданных типов на заданной сети авиалиний. Распределение ВС по авиалиниям является одной из узловых проблем, определяющей эффективность деятельности авиакомпании. Рассмотренная задача состоит в определении для каждой авиалинии недельного числа рейсов ВС, обеспечивающего максимальный экономический эффект от перевозки пассажиров. Новизна постановки задачи заключается в том, что уровни спроса на пассажирские перевозки приняты не полностью определёнными экспертно заданными нечёткими величинами, что соответствует этапу предварительного проектирования расписания. Оптимизация расстановки ВС по авиалиниям сформулирована как целочисленная задача математического программирования с нечётким критерием и чёткими ограничениями. Благодаря использованию приёма дефаззификации нечёткая задача сведена к обычной задаче математического программирования, решаемой имеющимися эффективными методами на базе доступного программного обеспечения. С использованием программного пакета IBM ILOG OPL получено решение модельных примеров задачи в нечёткой и «чёткой» постановках. Выполненное сравнение выявило существенные различия наиболее значимых результатов решения оптимизационной задачи в нечёткой и «чёткой» постановках, что свидетельствует о целесообразности учёта нечёткой неопределённости исходных данных
Целью исследования является разработка численной схемы с использованием итерационных методов решения систем уравнений для решения объемных задач акустики с неоднородным индексом рефракции. Приводится постановка задачи распространения акустических волн в виде объемного интегрального уравнения Фредгольма второго рода. Для дискретизации задачи с целью последующего численного решения использована структурированная объемная прямоугольная сетка. С использованием дискретизации постановка задачи сводится к дискретизированному оператору в виде системы уравнений с большим количеством неизвестных и матрицей оператора высокой размерности. Учитывая особенности интегральных ядер уравнения Гельмгольца в интегральной форме, приводятся численные методы решения систем уравнений с использованием модификаций матрично-векторного умножения тёплицевых матриц на вектор на основе быстрого дискретного преобразования Фурье. Продемонстрированы численные результаты работы комплекса программ моделирования распространения реализаций модели плоской волны в объемной среде с неоднородным индексом рефракции. Особое внимание уделяется возможности быстрого решения задач математической физики на структурированной сетке большой размерности, что позволит рассматривать особенности решения на сложных неоднородных границах, а также упростить аппроксимацию решения. В завершение будут сделаны выводы о качестве получаемых решений на различных примерах неоднородностей рассматриваемой объемной области
Излагаются результаты исследований, посвящённых свойству многоальтернативности строения и функционирования сложных биологических систем. Целью работы являются: обобщение этих результатов в виде эволюционной методологии многоальтернативного управления большими искусственными системами, выявление места этой методологии в ряду известных кибернетических принципов управления и определение её возможностей при практической реализации. Отмечено, что актуальность упомянутого обобщения определяется назревшей необходимостью систематизации различных направлений в рамках самой кибернетики как науки. Раскрыто кибернетическое основание методологии многоальтернативного управления, заключающееся в воспроизведении эволюционных механизмов живых систем, выходящих за рамки механизма естественного отбора и традиционно рассматриваемых как свойство многообразия этих систем. На основе анализа содержания указанных механизмов сформулированы достаточно простые принципы предлагаемой методологи: принцип разнообразия и разделения функций, принцип многоуровневости структуры и принцип модульности. Показан конструктивный характер этих принципов, непосредственно указывающий на методы и способы их практической реализации. Представлена обобщённая модель системы многоальтернативного управления, дано писание её функциональных узлов. Показана системообразующая роль методологии многоальтернативного управления по отношению к ряду базовых кибернетических принципов управления сложными объектами, заключающаяся в выявлении у этих принципов общего эволюционного содержания. Рассмотрены конкретные примеры применения методологии для синтеза систем управления различными объектами, и продемонстрирована её высокая результативность
Представлено исследование сети массового обслуживания с неограниченным числом обслуживающих приборов в узлах сети и возможностью прерывания обслуживания. Такая модель может быть использована для описания функционирования абонентских сетей доступа, где заявка (подключённый абонент) в процессе обслуживания может перемещаться от одного узла сети к другому или покидать сеть, завершив или не завершив своё обслуживание. Предполагается, что переходы происходят независимо от состояния узлов. Исследование проводится с использованием метода асимптотического анализа при условии высокой интенсивности входящего потока. В рамках проведённого анализа установлено, что при стремлении интенсивности потока к бесконечности совместное стационарное распределение числа заявок в узлах сети приближается к многомерному нормальному распределению. Получены аналитические выражения для параметров этого распределения, таких как математические ожидания и элементы ковариационной матрицы. Проведены численные эксперименты, подтверждающие точность асимптотической аппроксимации. Определена область применимости полученных результатов в зависимости от параметров модели. Кроме того, в работе приведён пример решения задачи оптимизации функционирования исследуемой сети массового обслуживания, иллюстрирующий возможности практического применения разработанного подхода при анализе и управлении телекоммуникационными системами.
Представлено исследование сети массового обслуживания с неограниченным числом обслуживающих приборов в узлах сети и возможностью прерывания обслуживания. Такая модель может быть использована для описания функционирования абонентских сетей доступа, где заявка (подключённый абонент) в процессе обслуживания может перемещаться от одного узла сети к другому или покидать сеть, завершив или не завершив своё обслуживание. Предполагается, что переходы происходят независимо от состояния узлов. Исследование проводится с использованием метода асимптотического анализа при условии высокой интенсивности входящего потока. В рамках проведённого анализа установлено, что при стремлении интенсивности потока к бесконечности совместное стационарное распределение числа заявок в узлах сети приближается к многомерному нормальному распределению. Получены аналитические выражения для параметров этого распределения, таких как математические ожидания и элементы ковариационной матрицы. Проведены численные эксперименты, подтверждающие точность асимптотической аппроксимации. Определена область применимости полученных результатов в зависимости от параметров модели. Кроме того, в работе приведён пример решения задачи оптимизации функционирования исследуемой сети массового обслуживания, иллюстрирующий возможности практического применения разработанного подхода при анализе и управлении телекоммуникационными системами.
Рассматривается открытая сеть массового обслуживания с делением и слиянием требований. При поступлении в сеть каждое требование разделяется на два фрагмента. Фрагменты требований обслуживаются в одноприборных системах обслуживания с неограниченной очередью, образующих ациклическую структуру рассматриваемой сети. После завершения обслуживания в сети фрагменты требований поступают в выделенную систему сборки требований, где требования собираются из своих фрагментов и покидают сеть. Предлагается приближенный метод вычисления математического ожидания длительности сборки требований и математического ожидания длительности пребывания требований в сети массового обслуживания с делением и слиянием требований при предположениях, что входящий в сеть поток требований является пуассоновским, а длительности обслуживания фрагментов требований являются экспоненциально распределенными случайными величинами. Для оценки точности приближенного метода вычисления соответствующих характеристик сети полученные результаты сравниваются с результатами имитационного моделирования сети. Предложенный метод может применяться при невысокой нагрузке сети массового обслуживания, функционирующей в стационарном режиме. Представленная сеть массового обслуживания может использоваться в качестве моделей современных многопроцессорных вычислительных систем, а также других систем с параллельным и распределённым принципом функционирования
Рассматривается задача управления мнениями агентов, сформулированная в терминах приближения среднего поля для SCARDO-модели, построенного для случая социальной системы с модулярной сетевой структурой, гетерогенными уровнями активности агентов и персонализацией контента. В рамках модели управления специальная группа агентов, имитирующая ботов в реальных социальных медиа, воздействует на остальных агентов, с тем чтобы изменить их мнения в соответствии с интересами управляющего субъекта. Изучается наиболее простой для анализа случай двухэлементной азбуки мнений, в рамках которой существует только два возможных мнения (интерпретация – выборы в двухпартийной системе) и один тип агентов-неботов. Строится аналитическое решение задачи управления. Демонстрируется, что в зависимости от значений параметров модели может быть либо одна оптимальная стратегия управления, либо бесконечно много. При этом в случае, когда оптимальное управление единственно, оно должно быть устроено следующим образом: все социальные боты должны транслировать одно и то же мнение, а переключение распространяемого мнения может произойти не более одного раза лишь для некоторых конфигураций параметров. Полученные результаты сопровождаются примерами с реальными данными из онлайн плафтормы ВКонтакте
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ИПУ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117997, ГСП-7, г. Москва, Профсоюзная, 65
- Юр. адрес
- 117997, г. Москва, Профсоюзная, 65
- ФИО
- Новиков Дмитрий Александрович (дирек)
- E-mail адрес
- dan@ipu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 3348910
- Сайт
- https://www.ipu.ru/