Введение - Разработка анализатора спектра для комплексной защиты объектов информатизации

Современное развитие человечества вступило в новую фазу разделения своего труда, причем не прикладного труда, а умственного. Появились наукоемкие производства и высокие технологии, которые многие индустриально развитые страны могут достигнуть только по истечению времени жизни нескольких поколений. При этом надо полагать, что страны, добившиеся вершины интеллектуального творчества, не будут оставаться на достигнутом уровне разделения умственного труда, сохранят и даже углубят глобальные барьеры (пропасть) интеллектуальных ресурсов человечества, извлекая из этого прибыль и оберегая свои информационные технологии от преждевременного разглашения. К сожалению, Россия в процессе интеллектуальной глобализации не принимает достаточно активного участия и не получает от нее никакой прибыли.

Результатом информационной глобализации стало такое положение, что интеллектуальные продукты труда в ведущих странах вытеснили прикладные. Так в США в 90-х года соотношение стоимости основных производственных фондов и нематериальных активов составило примерно 90 % и 10 %. К январю 2008 года это соотношение стало противоположным, а именно: 90 % представляют нематериальные активы в виде информационных ресурсов и только 10 % являются производственными фондами. Поэтому на мировом рынке товаров найти промышленную продукцию с когда-то надписью Maid in USA (сделано в США) практически невозможно.

Нематериальные активы (информационные ресурсы) характеризуются обязательными признаками. Перечислим эти обязательные признаки (характеристики) нематериальных активов, как объекты информационной защиты:

    1. Отсутствие материально-вещевой (физической) структуры продукции. 2. Возможность идентификации (выделить от других объектов информатизации). 3. Использование нематериальных активов более 12 месяцев. 4. Нематериальные активы в качестве объектов информатизации не предназначены для перепродажи. 5. Способность приносить доходы в будущем. 6. Документальное подтверждение интеллектуальной собственности (патенты, алгоритмы, программы, товарные знаки и др.).

Основные признаки нематериальных активов (информационных ресурсов как объектов информационной защиты) представлены в таблице 01

Таблица 01 - Признаки нематериальных активов

Нематериальные активы предприятия любой формы собственности

Объекты

Интеллектуальной собственности

Расходы

Оформительские и организационные

Репутация

Деловая

Типовые

Нетиповые
    - патенты на изобретения; - патенты на полезные модели; - полезные модели; - промышленные образцы; - товарные знаки; - знаки обслуживания; - программы ЭВМ; - базы данных; - топологии микросхем; - селекционные достижения; - название места изготовления продукции и др.
    -технологии; -методики; -"ноу-хау"; -сметы и др.
    - учредительные документы; - нотариальные услуги; - все виды консультаций и др.
    - надбавка к цене за положительную репутацию; - скидка из-за отрицательной репутации.

В России все нематериальные активы являются объектами информационной защиты и списываются на себестоимость выпускаемой продукции, уменьшая налогооблагаемую прибыль предприятия (организации). Процесс бухгалтерского списания стоимости нематериальных активов на себестоимость выпускаемой продукции является амортизацией нематериальных активов.

Сохранить и уберечь нематериальные активы в качестве информационных ресурсов и получить в будущем прибыль - это та задача, актуальность и важность которой, не вызывает сомнения.

Известные способы защиты информации отличаются друг от друга степенью криптографической стойкости, быстродействием (оперативностью), сложностью технической реализации (использованием вычислительных ресурсов) и др. признаками. В известных способах защиты передаваемой информации не рассматривалась важная задача повышения информационной пропускной способности системы передачи информации с одновременным сохранением или повышением криптографической стойкости этой передаваемой информации. Применение анализаторов спектра сигналов позволяет решить эту важную задачу.

Поэтому тема дипломного проекта "Разработка системы защиты информации с использованием спектрального анализа" является актуальной и важной, так как направлена на разрешение объективного противоречия между желанием владельца передаваемой информации в системе связи сохранить ее в тайне, с одной стороны, и потребностью увеличения объема передаваемой информации (увеличения пропускной способности системы связи), с другой стороны.

Гарантированное сохранение в тайне передаваемой информации в соответствии с теорией передачи информации Шеннона, обеспечивается только в том случае, если объем искажающей информации не меньше передаваемой. Поэтому увеличение передаваемой информации требует для сохранения ее в тайне пропорционального увеличения искажающей информации, что приводит к усложнению технических средств защиты передаваемого большого объема информации.

В дипломном проекте увеличение объема передаваемой информации достигается за счет известного использования результатов гармонического анализа модулированного сигнала, когда каждому гармоническому коэффициенту Фурье отводится роль передатчика (канала) дискретной информации.

Новым в использовании гармонического анализа Фурье для защиты передаваемого большого объема информации является учет фазового сдвига в пределах от 00 до 3600 каждого гармонического коэффициента Фурье. Защита тайны смыслового содержания (семантики) передаваемой информации обеспечивается большой неопределенностью используемого соотношения гармонических коэффициентов Фурье и их фазовых сдвигов при передаче дискретных сообщений, а также использование аддитивного искажения передаваемого сигнала на передатчике с помощью генератора случайных величин.

На приемной стороне происходит восстановление аддитивно искаженного сигнала с помощью генератора случайных величин и спектральный анализ принятого сигнала предлагаемым анализатором частотного спектра сигнала.

Новым в алгоритме работы анализатора частотного спектра является то, что дискретизацию исследуемого сигнала осуществляют четным числом отрезков (шагов) и далее выполняют гармонический анализ дискретных значений сигнала на четных и нечетных отрезках в отдельности друг от друга.

Технико-экономическое значение (положительный эффект) от использования дипломного проекта состоит в том, что повышается не менее чем в раз степень информационной защиты (криптографическая стойкость) и объем передаваемой дискретной информации в системе связи за счет увеличения степени неопределенности соотношения гармонических составляющих Фурье и фазовых сдвигов между ними при передаче информации в виде дискретных сигналов, используя каждый гармонический коэффициент Фурье в качестве канала передачи дискретной информации в интервале фазового сдвига от 00 до 3600, где n - порядковый номер (индекс) гармонической составляющей Фурье анализируемого сигнала; Дt - интервал дискретизации анализируемого сигнала, минимальное значение которого удовлетворяет требованиям теоремы Котельникова о недопустимости потери информации при прерывании сигнала.

Результаты дипломного проекта опубликованы в трех научных статьях, докладывались на "Научно-практической конференции молодых ученых Южного Подмосковья", использованы при оформлении и подаче заявки на изобретение и заявки для участия в Всероссийском конкурсе лучших научных работ студентов в области радиоэлектроники и связи, на котором научная работа завоевала 2-е место с вручением Диплома лауреата и денежной премии, а также материалы дипломного проекта использованы в учебном процессе учебного подразделения Московского авиационного института (Государственного технического университета) Общества обучения студентов г. Серпухова при Институте инженерной физики РФ при изучении учебных дисциплин "Комплексная защита объектов информатизации. Метрология и радиоизмерения". Курс лекций и контрольные тесты, Межрегиональное научное и образовательное учреждение "Институт инженерной физики РФ", 2007 г., Тема 5, Способ анализа спектра сигнала, с. 119-120 и "Электротехника и электроника". Раздел 1. Электротехника. Методические указания по выполнению лабораторных работ и обучающие контрольные тесты, Учебное подразделение МАИ "Обучение студентов в г. Серпухове", 2008 г., Лабораторная работа № 4 "Спектральный анализ периодических сигналов".

Кроме того, результаты дипломного проекта внедрены в компьютеризированной лабораторной установке "Исследование частотного спектра сигналов" в виде программного продукта, выполненного на языке Excel, в 2006 году. Лабораторная установка используется в учебном процессе учебного подразделения Московского авиационного института (Государственного технического университета) Общества обучения студентов г. Серпухова при Институте инженерной физики РФ.

Похожие статьи




Введение - Разработка анализатора спектра для комплексной защиты объектов информатизации

Предыдущая | Следующая