WWW.DOC.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Различные документы
 

«Оглавление  ИНФОРМАЦИЯ  ИНФОРМАТИКА . ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ  ИНФОРМАЦИОННАЯ ЭНТРОПИЯ  ТЕРМОДИНАМИЧЕСКАЯ ЭНТРОПИЯ ...»

Материалы ВИКИПЕДИИ – свободной энциклопедии

Оглавление 

ИНФОРМАЦИЯ 

ИНФОРМАТИКА 

.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 

ИНФОРМАЦИОННАЯ ЭНТРОПИЯ 

ТЕРМОДИНАМИЧЕСКАЯ ЭНТРОПИЯ

СОБСТВЕННАЯ ИНФОРМАЦИЯ 

ВЗАИМНАЯ ИНФОРМАЦИЯ 

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА 

ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ 

ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 

.

ДАННЫЕ 

БАЗА ДАННЫХ 

ЗНАНИЕ 

БАЗА ЗНАНИЙ 

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ 

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА 

ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ 

.

  ИНФОРМАЦИЯ  Информация  (от  лат.  informatio  —  осведомление,  разъяснение,  изложение)  сведения  (сообщения, данные) независимо от формы их представления.[1] абстрактное понятие, имеющее  множество  значений,  в  зависимости  от  контекста.  Обычно  под  информацией  понимаются  сведения,  сообщения,  данные  и  т.д.  В  настоящее  время  не  существует  единого  определения  термина информация. С точки зрения различных областей знания, данное понятие описывается  своим специфическим набором признаков.[2]   История понятия  Понятие информации рассматривалось еще античными философами. До начала промышленной  революции,  определение  сути  информации  оставалось  прерогативой  преимущественно  философов.  С  развитием  электроники,  рассматривать  вопросы  теории  информации  стала  новая  на то время наука кибернетика.  Свойства информации  Фундаментальные свойства информации 

Cреди неотъемлемых свойств информации выделяют: 



запоминаемость   передаваемость   преобразуемость   воспроизводимость   стираемость   Свойства информации, определяющие её качества  Под  качеством  информации  понимают  степень  её  соответствия  потребностям  потребителей.  Свойства  информации  являются  относительным,  так  как  зависят  от  потребностей  потребителя  информации. Выделяют следущие свойства, характеризующие качество информации:  Объективность  информации  характеризует  её  независимость  от  чьеголибо  мнения  или  сознания,  а  также  от  методов  получения.  Более  объективна  та  информация,  в  которую  методы  получения и обработки вносят меньший элемент субъективности.   Полнота.  Информацию  можно  считать  полной,  когда  она  содержит  минимальный,  но  достаточный  для  принятия  правильного  решения  набор  показателей.  Как  неполная,  так  и  избыточная  информация  снижает  эффективность  принимаемых  на  основании  информации  решений. [1]   Достоверность    свойство  информации  быть  правильно  воспринятой[2].  Объективная  информация всегда достоверна, но достоверная информация может быть как объективной, так и  субъективной. Причинами недостоверности могут быть:   преднамеренное искажение (дезинформация);   непреднамеренное искажение субъективного свойства;   искажение в результате воздействия помех;   ошибки фиксации информации;  

В общем случае достоверность информации достигается: 

указанием времени свершения событий, сведения о которых передаются;   сопоставлением данных, полученных из различных источников;   своевременным вскрытием дезинформации;   исключением искаженной информации и др.   Адекватность  степень соответствия реальному объективному состоянию дела.   Доступность информации — мера возможности получить ту или иную информацию.   Актуальность информации — это степень соответствия информации текущему моменту времени.   Также  можно  классифицировать  свойства  информации,  характеризующие  её  качество,  следующим  образом  [Акулов  О.  А.,  Медведев  Н.  В.  Информатика:  базовый  курс.    М.:  ОмегаЛ,  2004. С. 42.]:  Содержательность  или  внутреннее  качество  (качество,  присущее  собственно  информации  и  сохраняющееся при её переносе из одной системы в другую)   Значимость (свойство сохранять ценность для потребителя с течением времени)   Полнота (свойство, характеризуемое мерой её достаточности для решения определенных задач)   Идентичность (свойство, заключающееся в соответствии информации состоянию объекта)   Кумулятивность (свойство информации, заключённой в массиве небольшого объёма достаточно  полно отражать действительность)   Избирательность   Гомоморфизм   Защищённость  или  внешнее  качество  (качество,  присущее  информации,  находящейся  или  используемой только в определённой системе)   Сохранность   Достоверность   Конфиденциальность   Виды информации  Информацию можно разделить на виды по нескольким признакам.  По способу восприятия  Для человека информация подразделяется на виды в зависимости от типа воспринимающих её  рецепторов.  Визуальная — воспринимаемая органами зрения.   Аудиальная — воспринимаемая органами слуха.   Тактильная — воспринимаемая тактильными рецепторами.   Обонятельная — воспринимаемая обанятельными рецепторами.   Вкусовая — воспринимаемая вкусовыми рецепторами.   По форме представления  По форме представления информация делится на следующие виды.  Текстовая — передоваемая в виде символов, предназначенных обозначать лексемы языка.   Числовая — в виде цифр и знаков, обозначающих математические действия.   Графическая — в виде изображений, событий, предметов, графиков.   Звуковая — устная или в виде записи передача лексем языка аудиальным путем.   По предназначению  Массовая — содержит тривиальные сведения и оперирует набором понятий, понятным большей  части социума.   Специальная  —  содержит  специфический  набор  понятий,  при  использовании  происходит  передача сведений, которые могут быть не понятны основной массе социума, но необходимы и  понятны в рамках узкой социальной группы, где используется данная информация.   Личная — набор сведений о какойлибо личности, определяющий социальное положение и типы  социальных взаимодействий внутри популяции.   Дезинформация  Значение термина в различных областях знания  Статическая теория передачи информации  Основная статья: Собственная информация  Основная статья: Взаимная информация  В  Статической  теории  передачи  информации  не  раскрывается  то,  что  следует  обозначать  термином  информация.  Клод  Шеннон  подразумевает  под  термином  информация  нечто  фундаментальное (нередуцируемое), то есть категорию. Интуитивно полагается, что информация  имеет  содержание.  Информация  уменьшает  общую  неопределённость  и  информационную  энтропию, доступна измерению.  Право  Возникающие  в  современном  обществе  отношения  между  людьми,  связанные  с  передачей  знаний  и  сведений,  определяются  правовыми  актами.  Знания,  данные  и  сведения  при  этом  зачастую называются «информацией».  Правовое определение понятия «информация» дано в федеральном законе от 27 июля 2006 года  № 149ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (Статья 2):  «информация — сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления».  Закон  "Об  информации,  информационных  технологиях  и  защите  информации"  определяет  и  закрепляет  права  на  защиту  информации  и  информационную  безопасность  граждан  и  организаций  в  ЭВМ  и  в  информационных  системах,  а  также  вопросы  информационной  безопасности граждан, организаций, общества и государства.  Основными  угрозами  защите  информации  в  ЭВМ  и  информационных  системах  представляют  компьютерные  вирусы  и  взлом  компьютеров,  преследуемые  по  закону  согласно  Уголовному  Кодексу  Российской  Федерации.  Взломом  компьютеров  и  распространением  вирусов  занимаются хакеры.  Компьютерные  вирусы,  попав  в  ЭВМ,  могут  уничтожить  всю  информацию,  хранящуюся  в  компьютерах.  Правительство России и лично президент РФ Медведев Дмитрий Анатольевич приняли решение  о переводе в целях обеспечения национальной безопасности в области ИТ всех государственных  и бюджетных организаций на открытое отечественное программное обеспечение.  Согласно  "Доктрине  информационной  безопасности  в  РФ"  защита  информации  и  информационная  безопасность  в  информационных  системах  и  автоматизированных  системах  управления  (АСУ)  являются  приоритетной  стратегической  задачей.  В  этих  целях  в  рамках  обучения  информатике  надлежит  проведение  компьютерного  ликбеза  по  изучению  методов  защиты информации, борьбы с компьютерными вирусами и компьютерными взломщиками.  Информация (будь то программа, аудио видео запись, текст) не принадлежит ни обществу, ни  отдельно взятому индивидууму, она никому не принадлежит, поскольку нельзя владеть тем что  не в состоянии контролировать, а отсутствие контроля отрицает само по себе право владения.  Теория управления  В  теории  управления  (кибернетике),  предметом  исследования  которой  являются  основные  законы управления, то есть развития систем управления, информацией называются сообщения,  получаемые  системой  из  внешнего  мира  при  адаптивном  управлении  (приспособлении,  самосохранении системы управления). 





Основоположник кибернетики Норберт Винер определял информацию так: 

Информация есть информация, а не материя и не энергия.  Таким  образом,  если  в  ходе  взаимодействия  между  объектами  один  объект  передаёт  другому  некоторую  субстанцию,  но  при  этом  сам  её  не  теряет,  то  эта  субстанция  называется  информацией, а взаимодействие — информационным.  Категория информация по отраслям знаний  Аэронавигационная информация   Геологическая информация   Инсайдерская информация   Социальная информация   Секретная информация   Генетическая  информация  —  совокупность  хранимых  и  передаваемых  (наследственных)  биологических признаков.   В информатике  Предмет исследования   Единицы измерения информации   Носитель информации   Передача информации   Скорость передачи информации   база знаний   экспертные системы   защита информации   информационная безопасность   информационное право   В общественных науках  Асимметричность информации   Общение   Рабочие источники информации переводчика   Раскрытие информации   Средства массовой информации   Фундаментальность понятия информации   В других областях  Фильтрация сенсорной информации   Игра с полной информацией   Свобода информации   Трансдисциплинарные лингвистические формулы информации   Связанные понятия  данные, сигнал, сообщение   знание, смысл, семантика   разнообразие, отражение   база знаний   экспертные системы   компьютерные вирусы   защита информации   информационная безопасность   информационная физика   См. также  Высказывания исследователей феномена информации   Вербальный метод   Синергетический подход к определению количества информации   Литература  Стратонович  Р.Л.  Теория  информации.  М.:  Сов.  радио,  1975.    424  с.  http://www.polytech.poltava.ua/lib/resurs/tik/stratonovich.pdf   Урсул А. Д. Природа информации. — М.: Политиздат, 1968. — 288 с.   Урсул А. Д. Проблема информации в современной науке. — М.: Наука, 1975. — 288 с.   Чернавский  Д.  С.  Синергетика  и  информация  (динамическая  теория  информации)  —  М.:Едиториал УРСС, 2004. — 288 с ISBN 5354002419.   Примечания    Федеральный  закон  от  27.07.2006  г.  №  149ФЗ  «Об  информации,  информационных  технологиях и о защите информации»    Наука и Техника. В поисках определения термина  информация.  

ИНФОРМАТИКА 

Материал из Википедии — свободной энциклопедии Информатика (ср. нем. Informatik, фр. Informatique, англ. computer science — компьютерные науки — в США, англ. computing science — вычислительная наука — в Великобритании) есть наука о способах получения, накоплении, хранении, преобразовании, передаче и использовании информации. Она включает дисциплины, так или иначе относящиеся к обработке информации в вычислительных машинах и вычислительных сетях: как абстрактные, вроде анализа алгоритмов, так и довольно конкретные, например, разработка языков программирования.

Эдсгер Дейкстра: Информатика не более наука о компьютерах, чем астрономия — наука о телескопах.

Согласно тезису Чёрча — Тьюринга, все известные типы вычислительных машин качественно эквивалентны в своих возможностях: любое действие, выполнимое на одной вычислительной машине, также выполнимо и на другой. Тезис иногда преподносят как фундаментальный принцип информатики, обращая особое внимание на машину Тьюринга и машину фоннеймановской архитектуры, поскольку они имеют явное сходство с большинством из ныне действующих компьютеров. В рамках современной информатики учёные изучают также и другие типы машин, не только практически осуществимые (такие, как параллельные и квантовые компьютеры), но и сугубо абстрактные математические модели (к примеру, РАМ-машина, которая имеет бесконечное число регистров).

Темами исследований в информатике являются вопросы: что можно, а что нельзя реализовать в программах и базах данных (теория вычислимости и искусственный интеллект), каким образом можно решать специфические вычислительные и информационные задачи с максимальной эффективностью (алгоритмы + базы данных), в каком виде следует хранить и восстанавливать информацию специфического вида (структуры и базы данных), как программы и люди должны взаимодействовать друг с другом (пользовательский интерфейс и языки программирования и представление знаний) и т. п.

Термин «информатика» был впервые введён в Германии Карлом Штейнбухом в 1957 [1] году. В 1962 году этот термин был введён во французский язык Ф.Дрейфусом, который также предложил и переводы на ряд других европейских языков. В России термин «информатика» был введён А.И. Михайловым, А.И. Черным и Р.С. Гиляревским в 1968 году[2]. Отдельной наукой информатика была признана лишь в 1970-х; до этого она развивалась в составе математики, электроники и других технических наук.

Некоторые начала информатики можно обнаружить даже в лингвистике. С момента своего признания отдельной наукой информатика разработала собственные методы и терминологию. Первый факультет информатики был основан в 1962 году в университете Пёрдью (Purdue University). Сегодня факультеты и кафедры информатики имеются в большинстве университетов мира. В России учителя и преподаватели информатики появились во всех школах в 1985 году одновременно с первым учебником А. П. Ершова «Основы информатики и вычислительной техники». Во всех вузах России преподаватели и кафедры информатики появились в 1991 году.

Высшей наградой за заслуги в области информатики является премия Тьюринга Разделы информатики Классификация даётся по [3] Теоретическая информатика Это математическая дисциплина. Она использует методы математики для построения и изучения моделей обработки, передачи и накопления информации.

Математическая логика теория алгоритмов, исчисление высказываний и предикатов, теория параллельных вычислений, теория автоматов, теория сетей Петри, верификация, Булева логика, средства логического программирования и представления знаний.

Вычислительная математика и вычислительная геометрия Теория информации и теория кодирования Системный анализ Общая и математическая теория систем. Динамические системы. Информационные системы.

Большие и сложные системы. Cтруктурный анализ. Системное проектирование.

Теория принятия решений теория игр, математическое программирование, исследование операций.

Кибернетика Теория управления Математическая лингвистика Бионика Нейронная сеть Биоинформатика Программирование Методы трансляции Способы трансляции компьютерных программ из одного языка программирования в другой.

Теория построения трансляторов, таких как компиляторы, интерпретаторы и другие. Методы лексического и синтаксического анализа, управляемой трансляции и генерации кода.

Языки программирования Формальные парадигмы языков для выражения алгоритмов и свойств этих языков (к примеру, на каком языке лучше решить данную задачу). Структурное программирование. Функциональное и логическое программирование. Разработка алгоритмов и программ. Математическая семантика алгоритмов и программ.

Базы данных Иерархические, сетевые и реляционные базы данных. Языки запросов. Поиск и обработка информации в базах данных. Распределенные базы данных. Защита информации в базах данных.

Поиск данных — изучение алгоритмов для поиска, накопления и обработки информации в документах и базах данных. Тесно связан с информационным поиском.

Искусственный интеллект Экспертные системы. База знаний. Семантические сети. Представление знаний. Процедуры и законы логического вывода. Логическая модель баз знаний.

Информационные системы Информационно-поисковые системы. Информационные сети и системы.

Вычислительная техника Микропроцессоры. Персональные компьютеры. Накопители информации. Суперкомпьютеры.

Вычислительные сети.

Прикладная информатика Информатика в обществе Персональные компьютеры. Интернет. Компьютерная грамотность. Электронные библиотеки.

Программное обеспечение. Компьютерные вирусы. Компьютерные игры. Информационное общество. Информационно-поисковая система. Новые информационные технологии.

Информатика в природе Примечания Steinbuch, K. (1957). "Informatik: Automatische Informationsverarbeitung". SEG-Nachrichten (Technische Mitteilungen der Standard Elektrik Gruppe) – Firmenzeitschrift.

Михайлов А. И., Черный А. И., Гиляревский Р. С. Основы информатики. — Наука. — М.: 1968.

Информатика: энциклопедический словарь. / Сост. ак. РАЕН Поспелов Д. А. — М.: Педагогикапресс, 1994.

Ссылки Юрий Лифшиц. Курс лекций Современные задачи теоретической информатики Образовательный проект «Информатика в России»

Теоретический минимум по информатике: материалы учебных курсов, русскоговорящие ученые в области теоретической информатики Сайт для учителя информатики в школе. Компьютер в школе Информатика и информационные технологии в образовании на портале RusEdu Материалы по теоретическим основам информатики на сайте "Учитесь.ру" Энциклопедия информационных технологий Статьи по информатике и информационным технологиям из научных библиотек Виктор Штонда, Статья "О компьютерных науках" А. А. Разборов Theoretical Computer Science: взгляд математика // Компьютерра. — 2001. — № 2.

(альтернативная ссылка) Литература Дж. Гленн Брукшир Введение в компьютерные науки = Computer Science: An Overview. — 6-е изд. — М.: «Вильямс», 2001. — С. 688. — ISBN 5-8459-0179-0н Глушков В. М. Безбумажная информатика. — М.: Наука, 1978.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 

Информационные  технологии  (ИТ,  от  англ.  information  technology,  IT)  —  широкий  класс  дисциплин  и  областей  деятельности,  относящихся  к  технологиям  управления  и  обработки  данных, в том числе, с применением вычислительной техники.  В последнее время под информационными технологиями чаще всего понимают компьютерные  технологии.  В  частности,  ИТ  имеют  дело  с  использованием  компьютеров  и  программного  обеспечения  для  хранения,  преобразования,  защиты,  обработки,  передачи  и  получения  информации. Специалистов по компьютерной технике и программированию часто называют ИТ специалистами.  Согласно  определению,  принятому  ЮНЕСКО,  ИТ  —  это  комплекс  взаимосвязанных,  научных,  технологических,  инженерных  дисциплин,  изучающих  методы  эффективной  организации  труда  людей,  занятых  обработкой  и  хранением  информации;  вычислительную  технику  и  методы  организации и взаимодействия с людьми и производственным оборудованием, их практические  приложения,  а  также  связанные  со  всем  этим  социальные,  экономические  и  культурные  проблемы. Сами ИТ требуют сложной подготовки, больших первоначальных затрат и наукоемкой  техники.  Их  введение  должно  начинаться  с  создания  математического  обеспечения,  формирования информационных потоков в системах подготовки специалистов.  Дисциплина информационных технологий  В широком понимании ИТ охватывает все области передачи, хранения и восприятия информации  и  не  только  компьютерные  технологии.  При  этом  ИТ  часто  ассоциируют  именно  с  компьютерными технологиями, и это не случайно, появление компьютеров вывело ИТ на новый  уровень. Как когдато телевидение, а еще ранее печатное дело. При этом основой ИТ являются  технологии обработки, хранения и восприятия информации.  Отрасль информационных технологий  Занимается созданием, развитием и эксплуатацией информационных систем.  История  Начало  развития  —  с  60х  годов  XX  века,  вместе  с  появлением  и  развитием  первых  информационных систем (ИС).  Инвестиции в инфраструктуру и сервисы Интернет вызвали бурный рост отрасли ИТ в конце 90х  годов XX века,  Структура отрасли  Информатика   Программирование   Интернет и Всемирная паутина   Вебразработка   Управление данными   Обработка данных   RFID   Добыча данных   Хранение данных   Базы данных   Информационная архитектура   Информационная безопасность   Криптография   Системная интеграция   Искусственный интеллект   Интеллектуальные информационные технологии  

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 

Беспроводные технологии   Компьютинг   Программная инженерия   Информационная безопасность   Информационная система   Высокие технологии   Робототехника   Микроэлектроника   Аппликативные вычислительные системы   Олимпиады по информационным технологиям   Ссылки  Дайдже ест Интеллектуальные информа ационные т технологиии   Сайт ОООН Информ мационнок коммуника ационные т технологии и   CITFORUUM — изве естный порртал информ мационныхх технологи ий   Научныые статьи по о информационным т технология ям   блог о I ITтехнолог гиях:PC, ЭВМ, IT   ITтехно ологии: нов вости, статьи и т. д.   Вехи IT сторожил   Международный научный ж журнал Про ограммныее продуктыы и систем мы  

–  –  –

  где K — константа (и в действительности нужна только для выбора единиц измерения).  Шеннон  определил,  что  измерение  энтропии  ( ),  применяемое  к  источнику  информации,  может  определить  требования  к  минимальной  пропускной  способности канала, требуемой для  надёжной передачи информации в виде закодированных двоичных  чисел.  Для  вывода  формулы  Шеннона  необходимо  вычислить  математическое  ожидание  «количества  информации»,  содержащегося  в  цифре  из  источника  информации.  Мера  энтропии  Шеннона  выражает  неуверенность  реализации  случайной  переменной.  Таким  образом,  энтропия  является  разницей  между  информацией,  содержащейся  в  сообщении,  и  той  частью  информации,  которая  точно  известна  (или  хорошо  предсказуема)  в  сообщении.  Примером  этого  является  избыточность  языка —  имеются  явные  статистические  закономерности  в  появлении  букв,  пар  последовательных  букв,  троек  и т. д.  См.:  Цепи  Маркова.  В  общем  случае  bарная  энтропия  (где  b  равно  2,  3,  …)  источника  с  исходным  алфавитом  и  дискретным  распределением  вероятности  где pi является вероятностью ai (pi = p(ai)) определяется формулой:    Определение энтропии  Шеннона связано с  понятием термодинамической энтропии.  Больцман  и  Гиббс проделали большую работу по статистической термодинамике, которая способствовала принятию  слова  «энтропия»  в  информационную  теорию.  Существует  связь  между  термодинамической  и  информационной энтропией. Например, демон Максвелла также противопоставляет термодинамическую  энтропию информации, и получение какоголибо количества информации равно потерянной энтропии.  Альтернативное определение  Другим  способом  определения  функции  энтропии  H  является  доказательство,  что  H  однозначно  определена (как указано ранее), если и только если H удовлетворяет условиям:  определена  и  непрерывна  для  всех ,  где  для  всех  и .  (Заметьте,  что  эта  функция  зависит  только  от  распределения  вероятностей, а не от алфавита.)   Для целых положительных n, должно выполняться следующее неравенство:     Для целых положительных bi, где , должно выполняться равенство:     Свойства  Важно  помнить,  что  энтропия  является  количеством,  определённым  в  контексте  вероятностной  модели  для  источника  данных.  Например,  кидание  монеты  имеет  энтропию    2(0,5log20,5)  =  1  бит  на  одно  кидание (при условии его независимости). У источника, который генерирует строку, состоящую только из  букв «А», энтропия равна нулю: . Так, например, опытным путём можно установить,  что  энтропия  английского  текста  равна  1,5  бит  на  символ,  что  конечно  будет  варьироваться  для  разных  текстов.  Степень  энтропии  источника  данных  означает  среднее  число  битов  на  элемент  данных,  требуемых для её зашифровки без потери информации, при оптимальном кодировании.

  Некоторые  биты  данных  могут  не  нести  информации.  Например,  структуры  данных  часто  хранят  избыточную  информацию,  или  имеют  идентичные  секции  независимо  от  информации  в  структуре  данных.   Количество энтропии не всегда выражается целым числом бит.   Математические свойства  Неотрицательность: .   Ограниченность: . Равенство, если все элементы из X равновероятны.   Если  независимы, то H(XY) = H(X) + H(Y).   Энтропия — выпуклая вверх функция распределения вероятностей элементов.   Если  имеют одинаковое распределение вероятностей элементов, то H(X) = H(Y).   Эффективность  Исходный алфавит, встречающийся на практике, имеет вероятностное распределение, которое далеко от  оптимального.  Если  исходный  алфавит  имел  n  символов,  тогда  он  может  быть  сравнён  с  «оптимизированным  алфавитом»,  вероятностное  распределение  которого  однородно.  Соотношение  энтропии  исходного  и  оптимизированного  алфавита —  это  эффективность  исходного  алфавита,  которая  может  быть  выражена  в  процентах.  Из  этого  следует,  что  эффективность  исходного  алфавита  с  n  символами может быть определена просто как равная его nарной энтропии.  Энтропия  ограничивает  максимально  возможное  сжатие  без  потерь  (или  почти  без  потерь),  которое может быть реализовано при использовании теоретически  типичного набора или, на практике,   кодирования Хаффмана, кодирования Лемпеля – Зива  Велча или арифметического кодирования.  Вариации и обобщения  Условная энтропия  Если  следование  символов  алфавита  не  независимо  (например,  во  французском  языке  после  буквы  «q»  почти  всегда  следует  «u»,  а  после  слова  «передовик»  в  советских  газетах  обычно  следовало  слово  «производства»  или  «труда»),  количество  информации,  которую  несёт  последовательность  таких  символов (а следовательно и энтропия) очевидно меньше. Для учёта таких фактов используется условная  энтропия.  Условной  энтропией  первого  порядка  (аналогично  для  Марковской  модели  первого  порядка)  называется  энтропия  для  алфавита,  где  известны  вероятности  появления  одной  буквы  после  другой  (то  есть вероятности двухбуквенных сочетаний):    где i — это состояние, зависящее от предшествующего символа, и pi(j) — это вероятность j, при условии,  что i был предыдущим символом.  Так,  для  русского  языка  без  буквы  «ё» .[2]  Через  частную  и  общую  условные  энтропии  полностью  описываются  информационные  потери  при  передаче данных в канале с помехами. Для этого применяются так называемые канальные матрицы. Так,  для описания потерь со стороны источника (то есть известен посланный сигнал), рассматривают условную  вероятность  получения  приёмником  символа  bj  при  условии,  что  был  отправлен  символ  ai. 

При этом канальная матрица имеет следующий вид: 

b1  b2  …  bj  … bm a1  …  …      

–  –  –

Очевидно,  вероятности,  расположенные  по  диагонали  описывают  вероятность  правильного  приёма,  а  сумма  всех  элементов  столбца  даст  вероятность  появления  соответствующего  символа  на  стороне  приёмника    p(bj).  Потери,  приходящиеся  на  передаваемый  сигнал  ai,  описываются  через  частную  условную энтропию:   

Для вычисления потерь при передаче всех сигналов используется общая условная энтропия: 

  означает  энтропию  со  стороны  источника,  аналогично  рассматривается   —  энтропия  со  стороны  приёмника:  вместо  всюду  указывается  (суммируя  элементы  строки  можно  получить  p(ai),  а  элементы  диагонали  означают  вероятность  того,  что  был  отправлен  именно тот символ, который получен, то есть вероятность правильной передачи).  Взаимная энтропия  Взаимная энтропия, или энтропия объединения, предназначена для расчёта энтропии взаимосвязанных  систем (энтропии совместного появления статистически зависимых сообщений) и обозначается H(AB), где  A, как всегда, характеризует передатчик, а B  приёмник.  Взаимосвязь переданных и полученных сигналов описывается вероятностями совместных событий p(aibj),  и для полного описания характеристик канала требуется только одна матрица:  p(a1b1)  p(a1b2)  …  p(a1bj)  …  p(a1bm)  p(a2b1)  p(a2b2)  …  p(a2bj)  …  p(a2bm)  …  …  …  …  …  …  p(aib1)  p(aib2)  …  p(aibj)  …  p(aibm)  …  …  …  …  …  …  p(amb1)  p(amb2)  …  p(ambj)  …  p(ambm)  Для  более  общего  случая,  когда  описывается  не  канал,  а  просто  взаимодействующие  системы,  матрица необязательно должна быть квадратной. Очевидно, сумма всех элементов столбца с номером j  даст  p(bj),  сумма  строки  с  номером  i  есть  p(ai),  а  сумма  всех  элементов  матрицы  равна  1.  Совместная  вероятность p(aibj) событий ai и bj вычисляется как произведение исходной и условной вероятности,    Условные вероятности производятся по формуле Байеса. Таким образом имеются все данные для  вычисления энтропий источника и приёмника:   

–  –  –

  p(a b )logp(a b ).  H(AB) =   ij ij Единица  измерения —  бит/два  символа,  это  объясняется  тем,  что  взаимная  энтропия  описывает  неопределённость на пару символов — отправленного и полученного. Путём несложных преобразований  также получаем    Взаимная  энтропия  обладает  свойством  информационной  полноты    из  неё  можно  получить  все  рассматриваемые величины.  История  В  1948  году,  исследуя  проблему  рациональной  передачи  информации  через  зашумлённый  коммуникационный  канал,  Клод  Шеннон  предложил  революционный  вероятностный  подход  к  пониманию  коммуникаций  и  создал  первую,  истинно  математическую,  теорию  энтропии.  Его  сенсационные  идеи  быстро  послужили  основой  разработки  двух  основных  направлений:  теории  информации,  которая  использует  понятие  вероятности  и  эргодическую  теорию  для  изучения  статистических  характеристик  данных  и  коммуникационных  систем,  и  теории  кодирования,  в  которой  используются  главным  образом  алгебраические  и  геометрические  инструменты  для  разработки  эффективных кодов.  Понятие энтропии, как меры случайности, введено Шенноном в его статье «A Mathematical Theory  of Communication», опубликованной в двух частях в Bell System Technical Journal в 1948 году.  Примечания   Габидулин, Э. М., Пилипчук, Н. И. Лекции по теории информации. — М.: МФТИ, 2007. — С. 16. — 214 с.  — ISBN 5741701973     Д.С.Лебедев,  В.А.Гармаш.  О  возможности  увеличения  скорости  передачи  телеграфных  сообщений.  —  М.: Электросвязь, 1958.— №1.— С. 68—69.   См. также  Собственная информация   Взаимная информация   Энтропийное кодирование   Цепь Маркова   Термодинамическая энтропия   Ссылки  Claude E. Shannon. A Mathematical Theory of Communication(англ.)   С.М.Коротаев. Энтропия и информация — универсальные естественнонаучные понятия   Литература  Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. — М.: Изд. иностр. лит., 1963. — 830 с.   Волькенштейн М.В.Энтропия и информация. — М.: Наука, 1986.— 192 с.   Цымбал В.П.Теория информации и кодирование. — К.: Выща Школа, 1977.— 288 с.  

ТЕРМОДИНАМИЧЕСКАЯ ЭНТРОПИЯ 

Термодинамическая энтропия S, часто просто именуемая энтропия, в химии и термодинамике является  функцией  состояния  термодинамической  системы;  её  существование  постулируется  вторым  началом  термодинамики.  Термодинамическое определение энтропии  Понятие энтропии было впервые введено в 1865 году Рудольфом Клаузиусом. Он определил изменение  энтропии  термодинамической  системы  при  обратимом  процессе  как  отношение  изменения  общего  количества тепла Q к величине абсолютной температуры T: .   Рудольф  Клаузиус  дал  величине  S  имя  «энтропия»,  происходящее  от  греческого  слова  o,  «изменение»  (изменение,  превращение,  преобразование).  Данное  равенство  относится  к  изменению  энтропии, не определяя полностью саму энтропию.  Эта  формула  применима  только  для  изотермического  процесса  (происходящего  при  постоянной  температуре). Её обобщение на случай произвольного квазистатического процесса выглядит так: ,   где  dS —  приращение  (дифференциал)  энтропии,  а  Q —  бесконечно  малое  приращение  количества  теплоты.  Необходимо  обратить  внимание  на  то,  что  рассматриваемое  термодинамическое  определение  применимо только к квазистатическим процессам (состоящим из непрерывно следующих друг за другом  состояний равновесия).  Поскольку  энтропия  является  функцией  состояния,  в  левой  части  равенства  стоит  её  полный  дифференциал. Напротив, количество теплоты является функцией процесса, в котором эта теплота была  передана, поэтому Q считать полным дифференциалом нельзя.  Энтропия,  таким  образом,  согласно  вышеописанному,  определена  вплоть  до  произвольной  аддитивной  постоянной. Третье начало термодинамики позволяет определить её точнее: предел величины энтропии  равновесной системы при стремлении температуры к абсолютному нулю полагают равным нулю.  Статистическое определение энтропии: принцип Больцмана  В  1877  году  Людвиг  Больцман  нашёл,  что  энтропия  системы  может  относиться  к  количеству  возможных «микросостояний» (микроскопических состояний), согласующихся с их термодинамическими  свойствами. Рассмотрим, например, идеальный газ в сосуде. Микросостояние определено как позиции и  импульсы  (моменты  движения)  каждого  составляющего  систему  атома.  Связность  предъявляет  к  нам  требования  рассматривать  только  те  микросостояния,  для  которых:  (I)  месторасположения  всех  частей  расположены  в  рамках  сосуда,  (II)  для  получения  общей  энергии  газа  кинетические  энергии  атомов  суммируются. Больцман постулировал, что:    где  константу  k  =  1,38    1023  Дж/К  мы  знаем  теперь  как  постоянную  Больцмана,  а    является  числом  микросостояний,  которые  возможны  в  имеющемся  макроскопическом  состоянии  (статистический  вес  состояния).  Этот  постулат,  известный  как  принцип  Больцмана,  может  быть  оценен  как  начало  статистической  механики,  которая  описывает  термодинамические  системы,  используя  статистическое  поведение  составляющих  их  компонентов.  Принцип  Больцмана  связывает  микроскопические  свойства  системы () с одним из её термодинамических свойств (S).  Согласно  определению  Больцмана,  энтропия  является  просто  функцией  состояния.  Так  как    может  быть  только  натуральным  числом  (1,  2,  3,  …),  то  энтропия  Больцмана  должна  быть  неотрицательной — исходя из свойств логарифма.  Понимание энтропии как меры беспорядка  Существует  мнение,  что  мы  можем  смотреть  на    и  как  на  меру  беспорядка  в  системе.  В  определённом смысле это может быть оправдано, потому что мы думаем об «упорядоченных» системах  как о системах, имеющих очень малую возможность конфигурирования, а о «беспорядочных» системах,  как  об  имеющих  очень  много  возможных  состояний.  Собственно,  это  просто  переформулированное  определение энтропии как числа микросостояний на данное макросостояние.  Рассмотрим,  например,  распределение  молекул  идеального  газа.  В  случае  идеального  газа  наиболее  вероятным  состоянием,  соответствующим  максимуму  энтропии,  будет  равномерное  распределение  молекул.  При  этом  реализуется  и  максимальный  «беспорядок»,  так  как  при  этом  будут  максимальные возможности конфигурирования.  Границы применимости понимания энтропии как меры беспорядка  Подобное  определение  беспорядка  термодинамической  системы  как  количества  возможностей  конфигурирования  системы  фактически  дословно  соответствует  определению  энтропии  как  числа  микросостояний на данное макросостояние. Проблемы начинаются в двух случаях:  когда начинают смешивать различные понимания беспорядка, и энтропия становится мерой беспорядка  вообще; когда понятие энтропии применяется для систем, не являющихся термодинамическими. В обоих  этих случаях применение понятия термодинамической энтропии совершенно неправомерно[1].  Рассмотрим оба пункта более подробно.  Рассмотрим пример термодинамической системы — распределение молекул в поле тяготения. В  этом  случае  наиболее  вероятным  распределением  молекул  будет  распределение  согласно  барометрической  формуле  Больцмана.  Другой  пример  —  учёт  электромагнитных  сил  взаимодействия  между ионами. В этом случае наиболее вероятным состоянием, соответствующим максимуму энтропии,  будет упорядоченное кристаллическое состояние, а совсем не «хаос». (Термин «хаос» здесь понимается в  смысле  беспорядка  —  в  наивном  смысле.  К  хаосу  в  математическом  смысле  как  сильно  неустойчивой  нелинейной системе это не имеет отношения, конечно.)  Рассмотрим  случай  с  кристаллической  решёткой  более  подробно.  Кристаллическая  решётка  может  быть  и  в  равновесном,  и  в  неравновесном  состоянии,  как  и  любая  термодинамическая  система.  Скажем,  возьмём  следующую  модель  —  совокупность  взаимодействующих  осцилляторов.  Рассмотрим  некоторое  неравновесное  состояние:  все  осцилляторы  имеют  одинаковое  отклонение  от  положения  равновесия.
 С течением времени эта система перейдёт в состояние ТД равновесия, в котором отклонения  (в  каждый  момент  времени)  будут  подчинены  некоторому  распределению  типа  Максвелла  (только  это  распределение  будет  для  отклонений,  и  оно  будет  зависеть  от  типа  взаимодействия  осцилляторов).  В  таком  случае  максимум  энтропии  будет  действительно  реализовывать  максимум  возможностей  конфигурирования,  то  есть —  беспорядок  согласно  вышеуказанному  определению.  Но  данный  «беспорядок»  вовсе  не  соответствует  «беспорядку»  в  какомлибо  другом  понимании,  например,  информационному.  Такая  же  ситуация  возникает  и  в  примере  с  кристаллизацией  переохлаждённой  жидкости,  в  которой  образование  структур  из  «хаотичной»  жидкости  идёт  параллельно  с  увеличением  энтропии.  Это  неверное  понимание  энтропии  появилось  во  время  развития  теории  информации,  в  связи  с  парадоксом  термодинамики,  связанным  с  мысленным  экспериментом  т.н.  «демона  Максвелла».  Суть  парадокса  заключалась  в  том,  что  рассматривалось  два  сосуда  с  разными  температурами,  соединённых  узкой трубкой с затворками, которыми управлял т.н. «демон». «Демон» мог измерять скорость отдельных  летящих молекул, и т.о. избирательно пропускать более быстрые в сосуд с высокой температурой, а более  медленные — в сосуд с низкой. Из этого мысленного эксперимента вытекало кажущееся противоречие со  вторым началом термодинамики. Парадокс может быть разрешён при помощи теории информации. Для  измерения скорости молекулы «демон» должен был бы получить информацию о её скорости. Но всякое  получение  информации —  материальный  процесс,  сопровождающийся  возрастанием  энтропии.  Количественный анализ[2] показал, что приращение энтропии при измерении превосходит по абсолютной  величине уменьшение энтропии, вызванное перераспрелением молекул «демоном».  Однако  многие  учёные  стали  отождествлять  информацию  с  «отрицательной  энтропией»  ввиду  совпадения  выражений  для  этих  понятий.  Начало  этому  заблуждению  положил  Н.  Винер  [3]  (стр.  23).  На  самом  деле  энтропия  не  является  мерой  дезорганизации,  мерой  беспорядка  и  хаоса,  а  информация  совсем не является мерой упорядоченности, организованности, порядка.  Рассмотрим второй случай неверного применения понятия энтропии.  Рассмотрим,  например,  набор  10  монет,  каждая  из  которых  может  находиться  либо  в  состоянии  «орёл»,  либо  в  состоянии  «решка».  Наиболее  «упорядоченным»  макроскопическим  состоянием  будет  являться или 10 «орлов», или 10 «решек»; для каждого результата в каждом случае имеется только одна  возможная конфигурация. И наоборот, наиболее «неупорядоченное» состояние содержит 5 «орлов» и 5  «решек»,  и  здесь  10C5  =  252  способов  для  получения  этого  результата  (см.  комбинаторика.)  Безусловно,  этот  пример  также  некорректен,  так  как  система  монет  не  является  термодинамической  системой,  и  поэтому  термодинамическая  энтропия  системы  в  обоих  случаях  (как  бы  ни  были  перевёрнуты  монеты)  окажется,  конечно,  одинаковой.  Т.о.,  разбросанные  по  комнате  стулья  не  имеют  отношения  к  термодинамической энтропии, хотя и могут иметь отношение к энтропии информационной. Впрочем, это  легко  подтвердить  на  практике:  замкнутая  система  10  монет,  перевёрнутых  орлами  вверх,  самопроизвольно не перейдёт в систему хаотично перевёрнутых монет.  Энтропия в открытых системах  В  силу  второго  начала  термодинамики,  энтропия  Si  замкнутой  системы  не  может  уменьшаться»  (закон неубывания энтропии). Математически это можно записать так: , индекс i обозначает так  называемую внутреннюю энтропию, соответствующую замкнутой системе. В открытой системе возможны  потоки  тепла  как  из  системы,  так  и  внутрь  неё.  В  случае  наличия  потока  тепла  в  систему  приходит  количество тепла Q1 при температуре T1 и уходит количество тепла Q2 при температуре T2. Приращение  энтропии, связанное с данными тепловыми потоками, равно:    В  стационарных  системах  обычно  Q1  =  Q2,  T1    T2,  так  что  dSo    0.  Поскольку  здесь  изменение  энтропии отрицательно, то часто употребляют выражение «приток негэнтропии», вместо оттока энтропии  из системы. Негэнтропия определяется таким образом как обратная величина энтропии. 

Суммарное изменение энтропии открытой системы будет равно: 

dS = dSi + dSo.  Если  всё  время  dS    0,  то  рост  внутренней  энтропии  не  компенсируется  притоком  внешней  негэнтропии,  система  движется  к  ближайшему  состоянию  равновесия.  Если  dS  =  0,  то  мы  имеем  стационарный  процесс  с  неизменной  общей  энтропией.  В  этом  случае  в  системе  осуществляется  некоторая  внутренняя  работа  с  генерацией  внутренней  энтропии,  которая  преобразует,  например,  температуру T1 внешнего потока тепла в температуру T2 уходящего из системы потока тепла.  Измерение энтропии  В  реальных  экспериментах  очень  трудно  измерить  энтропию  системы.  Техники  измерения  базируются  на  термодинамическом  определении  энтропии  и  требуют  экстремально  аккуратной  калориметрии.  Для  упрощения  мы  будем  исследовать  механическую  систему,  термодинамические  состояния  которой  будут  определены  через  её  объем  V  и  давление  P.  Для  измерения  энтропии  определенного состояния мы должны сперва измерить теплоёмкость при постоянных объёме и давлении  (обозначенную  CV  и  CP  соответственно),  для  успешного  набора  состояний  между  первоначальным  состоянием и требуемым. Тепловые ёмкости связаны с энтропией S и с температурой T согласно формуле:    где  нижний  индекс  X  относится  к  постоянным  объёму  и  давлению.  Мы  можем  проинтегрировать  для  получения изменения энтропии:    Таким образом, мы можем получить значение энтропии любого состояния (P,V) по отношению к  первоначальному  состоянию  (P0,V0).  Точная  формула  зависит  от  нашего  выбора  промежуточных  состояний.  Для  примера,  если  первоначальное  состояние  имеет  такое  же  давление,  как  и  конечное  состояние, то    В добавление, если путь между первым и последним состояниями лежит сквозь любой фазовый  переход первого рода, скрытая теплота, ассоциированная с переходом, должна также учитываться.  Энтропия  первоначального  состояния  должна  быть  определена  независимо.  В  идеальном  варианте  выбирается  первоначальное  состояние  как  состояние  при  экстремально  высокой  температуре,  при которой система существует в виде газа. Энтропия в этом состоянии подобна энтропии классического  идеального  газа  плюс  взнос  от  молекулярных  вращений  и  колебаний,  которые  могут  быть  определены  спектроскопически.  Построение графика изменения энтропии  Основная статья: адиабатический процесс  Следующее  уравнение  может  быть  использовано  для  построения  графика  изменения  энтропии  на  диаграмме P—V: 

–  –  –

.  Литература  Габидулин, Э. М., Пилипчук, Н. И. Лекции по теории информации. — М.: МФТИ, 2007. — 214 с. — ISBN 5 741701973  

ВЗАИМНАЯ ИНФОРМАЦИЯ 

Взаимная информация- статистическая функция двух случайных величин, описывающая количество информации, содержащееся в одной случайной величине относительно другой.

Взаимная информация определяется через энтропию и условную энтропию двух случайных величин как Свойства взаимной информации

Взаимная информация является симметричной функцией случайных величин:

–  –  –

В частности, для независимых случайных величин взаимная информация равна нулю:

В случае, когда одна случайная величина (например, X) является детерминированной функцией другой случайной величины (Y), взаимная информация равна энтропии:

Условная и безусловная взаимная информация Условная взаимная информация - статистическая функция трёх случайных величин, описывающая количество информации, содержащееся в одной случайной величине относительно другой, при условии заданного значения третьей:

Безусловная взаимная информация - статистическая функция трёх случайных величин, описывающая количество информации, содержащееся в одной случайной величине относительно другой, при условии заданной третьей случайной величины:

Свойства

Являются симметричными функциями:

Удовлетворяют неравенствам:

Литература Габидулин,Э.М., Пилипчук, Н.И. Лекции по теории информации. — М.: МФТИ, 2007. — 214 с. — ISBN 5-7417-0197-3

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА 

Информационная  система  (ИС)  —  это  система,  реализующая  информационную  модель  предметной области, чаще всего — какойлибо области человеческой деятельности. ИС должна  обеспечивать:  получение  (ввод  или  сбор),  хранение,  поиск,  передачу  и  обработку  (преобразование) информации.  Информационной  системой  (или  информационновычислительной  системой)  называют  совокупность взаимосвязанных аппаратнопрограммных средств для автоматизации накопления  и  обработки  информации.  В  информационную  систему  данные  поступают  от  источника  информации.  Эти  данные  отправляются  на  хранение  либо  претерпевают  в  системе  некоторую  обработку и затем передаются потребителю.  Между  потребителем  и  собственно  информационной  системой  может  быть  установлена  обратная связь. В этом случае информационная система называется замкнутой. Канал обратной  связи необходим, когда нужно учесть реакцию потребителя на полученную информацию.  Информационная  система  состоит  из  баз  данных,  в  которых  накапливается  информация,  источника  информации,  аппаратной  части  ИС,  программной  части  ИС,  потребителя  информации.[1]По мнению одних авторов, ИС включает в себя персонал, её эксплуатирующий, по  мнению других  нет.  Состав информационных систем  Данные   Информация   Знания   Базы данных   База знаний   программное обеспечение   экспертные системы   локальные сети   защита информации   информационная безопасность   Классификация информационных систем по степени автоматизации  Ручные  информационные  системы  характеризуются  отсутствием  современных  технических  средств  переработки  информации  и  выполнением  всех  операций  человеком.  Например,  о  деятельности  менеджера  в  фирме,  где  отсутствуют  компьютеры,  можно  говорить,  что  он  работает с ручной ИС.   Автоматизированные  информационные  системы  (АИС) —  наиболее  популярный  класс  ИС.  Предполагают  участие  в  процессе  накопления,  обработки  информации  баз  данных,  программного обеспечения, людей и технических средств.   Автоматические  информационные  системы  выполняют  все  операции  по  переработке  информации  без  участия  человека,  различные  роботы.  Примером  автоматических  информационных  систем  являются  некоторые  поисковые  машины  Интернет,  например  Google,  где  сбор  информации  о  сайтах  осуществляется  автоматически  поисковым  роботом  и  человеческий фактор не влияет на ранжирование результатов поиска.   Обычно термином ИС в наше время называют автоматизированные информационные системы.  Классификация информационных систем по характеру использования информации  Информационнопоисковые  системы    система  для  накопления,  обработки,  поиска  и  выдачи  интересующей пользователя информации.   Информационноаналитические системы  класс информационных систем, предназначенных для  аналитической обработки данных с использованием баз знаний и экспертных систем.   Информационнорешающие  системы    системы,  осуществляющие  накопление,  обработку  и  переработку информации с использованием прикладного программного обеспечения.   управляющие  информационные  системы  с  использованием  баз  данных  и  прикладных  пакетов  программ.   советующие экспертные информационные системы, использующие прикладные базы знаний,   Ситуационные центры (информационноаналитические комплексы)   Классификация информационных систем по архитектуре  Локальные  ИС  (работающие  на  одном  электронном  устройстве,  не  взаимодействующем  с  сервером или другими устройствами)   Клиентсерверные ИС (работающие в локальной или глобальной сети с единым сервером)   Распределенные ИС (децентрализованные системы в гетерогенной многосерверной сети)   Классификация информационных систем по сфере применения  Информационные системы организационного управления  обеспечение автоматизации функций  управленческого персонала.   Информационные  системы  управления  техническими  процессами    обеспечение  управления  механизмами, технологическими режимами на автоматизированном производстве.   Автоматизированные  системы  научных  исследований    программноаппаратные  комплексы,  предназначенные для научных исследований и испытаний.   Информационные  системы  автоматизированного  проектирования    программнотехнические  системы,  предназначенные  для  выполнения  проектных  работ  с  применением  математических  методов.   Автоматизированные  обучающие  системы    комплексы  программнотехнических,  учебно методической литературы и электронные учебники, обеспечивающих учебную деятельность.   Интегрированные  информационные  системы    обеспечение  автоматизации  большинства  функций предприятия.   Экономическая  информационная  система    обеспечение  автоматизации  сбора,  хранения,  обработки  и  выдачи  необходимой  информации,  предназначенной  для  выполнения  функций  управления.   Классификация  информационных  систем  по  признаку  структурированности  решаемых задач  Модельные  информационные  системы  позволяют  установить  диалог  с  моделью  в  процессе  ее  исследования  (предоставляя  при  этом  недостающую  для  принятия  решения  информацию),  а  также  обеспечивает  широкий  спектр  математических,  статистических,  финансовых  и  других  моделей,  использование  которых  облегчает  выработку  стратегии  и  объективную оценку альтернатив решения. Пользователь может получить недостающую ему для  принятия решения информацию путем.   Использование  экспертных  информационных  систем  связано  с  обработкой  знаний  для  выработки и оценки возможных альтернатив принятия решения пользователем. Реализуется на  двух уровнях:   Первый уровень (концепция «типового набора альтернатив»)  сведение проблемных ситуаций к  некоторым  однородным  классам  решений.  Экспертная  поддержка  на  этом  уровне  реализуется  созданием информационного фонда хранения и анализа типовых альтернатив. Второй уровень  генерация альтернативы на основе правил преобразования и процедур оценки синтезированных  альтернатив, используя базу имеющихся в информационном фонде данных.  Экспертные  системы  представляют  совокупность  фактов,  сведений  и  данных  с  системой  правил  логического  вывода  информации  на  основании  логической  модели  баз  данных  и  баз  знаний. Базы данных содержат совокупность конкретных данных, а базы знаний  совокупность  конкретных и обобщенных сведений в рамках логической модели базы знаний.  Примечания   Гаевский А. Ю.Информатика 711 класс: Учеб. пособие.  К.: Издательство А. С. К., 2004—536 с ISBN 966 8291700.   Жизненный цикл информационной системы   Организация управления в развивающихся компаниях и новые задачи информационных систем  

ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ 

Информационная  модель  —  модель  объекта,  представленная  в  виде  информации,  описывающей  существенные  для  данного  рассмотрения  параметры  и  переменные  величины  объекта,  связи  между  ними,  входы  и  выходы  объекта  и  позволяющая  путём  подачи  на  модель  информации  об  изменениях  входных  величин  моделировать  возможные  состояния  объекта.  Информационные  модели  нельзя  потрогать  или  увидеть,  они  не  имеют  материального  воплощения,  потому  что  строятся  только  на  информации.  Информационная  модель  –  совокупность  информации,  характеризующая  существенные  свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.  Информационная модель  формальная модель ограниченного набора фактов, понятий или инструкций,  предназначенная для удовлетворения конкретному требованию (ИСО 103031:1994, статья 3.2.21)  Типы информационных моделей  С.  А.  Терехов[1]  выделяет  несколько  типов  информационных  моделей,  отличающихся  по  характеру  запросов к ним:  Моделирование отклика системы на внешнее воздействие   Классификация внутренних состояний системы   Прогноз динамики изменения системы   Оценка полноты описания системы и сравнительная информационная значимость параметров системы   Оптимизация параметров системы по отношению к заданной функции ценности   Адаптивное управление системой  

Уровни моделей: 

структуры   поведения   результатов   Любая модель имеет цель. Обычно цель определяет точку зрения модели  Свойства модели  Цель (target)   Точка зрения (view)   Полнота   Целостность и непротиворечивость   Адекватность и согласованность с оригиналом (coherent)   Сложность   Избыточность   Архитектура   Ссылки    Терехов  С.А.,  Нейросетевые  информационные  модели  сложных  инженерных  систем,  В  кн.:  Нейроинформатика  /  А.  Н.  Горбань,  В.  Л.  ДунинБарковский,  А.  Н.  Кирдин  и  др.  —  Новосибирск:  Наука.  Сибирское предприятие РАН, 1998. — 296 с.  

ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 

Жизненный цикл информационной системы — это процесс ее построения и развития.  Жизненный цикл информационной системы — период времени, который начинается с момента принятия  решения  о  необходимости  создания  информационной  системы  и  заканчивается  в  момент  ее  полного  изъятия из эксплуатации[1].   Стандарты жизненного цикла ИС  ГОСТ 34.60190   ISO/IEC 12207:1995 (российский аналог — ГОСТ Р ИСО/МЭК 1220799)   Custom Development Method (методика Oracle)   Rational Unified Process (RUP).   Microsoft  Solutions  Framework  (MSF).  Включает  4  фазы:  анализ,  проектирование,  разработка,  стабилизация, предполагает использование объектноориентированного моделирования.   Экстремальное  программирование  (англ.  Extreme  Programming,  XP).  В  основе  методологии  командная  работа,  эффективная  коммуникация  между  заказчиком  и  исполнителем  в  течение  всего  проекта  по  разработке ИС. Разработка ведется с использованием последовательно дорабатываемых прототипов.    Стандарт ГОСТ 34.60190  Стандарт  ГОСТ  34.60190  предусматривает  следующие  стадии  и  этапы  создания  автоматизированной  системы:  Формирование требований к АС   Обследование объекта и обоснование необходимости создания АС   Формирование требований пользователя к АС   Оформление отчета о выполнении работ и заявки на разработку АС   Разработка концепции АС   Изучение объекта   Проведение необходимых научноисследовательских работ   Разработка  вариантов  концепции  АС  и  выбор  варианта  концепции  АС,  удовлетворяющего  требованиям  пользователей   Оформление отчета о проделанной работе   Техническое задание   Разработка и утверждение технического задания на создание АС   Эскизный проект   Разработка предварительных проектных решений по системе и ее частям   Разработка документации на АС и ее части   Технический проект   Разработка проектных решений по системе и ее частям   Разработка документации на АС и ее части   Разработка и оформление документации на поставку комплектующих изделий   Разработка заданий на проектирование в смежных частях проекта   Рабочая документация   Разработка рабочей документации на АС и ее части   Разработка и адаптация программ   Ввод в действие   Подготовка объекта автоматизации   Подготовка персонала   Комплектация АС поставляемыми изделиями (программными и техническими средствами, программно техническими комплексами, информационными изделиями)   Строительномонтажные работы   Пусконаладочные работы   Проведение предварительных испытаний   Проведение опытной эксплуатации   Проведение приемочных испытаний   Сопровождение АС.   Выполнение работ в соответствии с гарантийными обязательствами   Послегарантийное обслуживание   Эскизный, технический проекты и рабочая документация — это последовательное построение все более  точных  проектных  решений  по  всем  видам  обеспечения  информационной  системы.  Допускается  исключать  стадию  «Эскизный  проект»  и  отдельные  этапы  работ  на  всех  стадиях,  объединять  стадии  «Технический  проект»  и  «Рабочая  документация»  в  «Технорабочий  проект»,  параллельно  выполнять  различные этапы и работы, включать дополнительные.  Данный стандарт не вполне подходит для проведения разработок в настоящее время: многие процессы  отражены недостаточно, а некоторые положения устарели.   Стандарт ISO/IEC 12208/ и его применение  Стандарт ISO/IEC 12207:1995 «Information Technology — Software Life Cycle Processes» является основным  нормативным  документом,  регламентирующим  состав  процессов  жизненного  цикла  ИС.  Он  определяет  структуру  жизненного  цикла,  содержащую  процессы,  действия  и  задачи,  которые  должны  быть  выполнены во время создания ИС.  Каждый  процесс  разделен  на  набор  действий,  каждое  действие  —  на  набор  задач.  Каждый  процесс,  действие или задача инициируется и выполняется другим процессом по мере необходимости, причем не  существует  заранее  определенных  последовательностей  выполнения.  Связи  по  входным  данным  при  этом сохраняются.  Процессы жизненного цикла ИС  Основные:   Приобретение (действия и задачи заказчика, приобретающего ИС)   Поставка  (действия  и  задачи  поставщика,  который  снабжает  заказчика  программным  продуктом  или  услугой)   Разработка  (действия  и  задачи,  выполняемые  разработчиком:  создание  ПО,  оформление  проектной  и  эксплуатационной документации, подготовка тестовых и учебных материалов и т. д.)   Эксплуатация (действия и задачи оператора — организации, эксплуатирующей систему)   Сопровождение  (действия  и  задачи,  выполняемые  сопровождающей  организацией,  то  есть  службой  сопровождения). Сопровождение — внесений изменений в ПО в целях исправления ошибок, повышения  производительности или адаптации к изменившимся условиям работы или требованиям.   Вспомогательные   Документирование (формализованное описание информации, созданной в течение ЖЦ ИС)   Управление конфигурацией (применение административных и технических процедур на всем протяжении  ЖЦ ИС для определения состояния компонентов ИС, управления ее модификациями).   Обеспечение  качества  (обеспечение  гарантий  того,  что  ИС  и  процессы  ее  ЖЦ  соответствуют  заданным  требованиям и утвержденным планам)   Верификация  (определение  того,  что  программные  продукты,  являющиеся  результатами  некоторого  действия,  полностью  удовлетворяют  требованиям  или  условиям,  обусловленным  предшествующими  действиями)   Аттестация  (определение  полноты  соответствия  заданных  требований  и  созданной  системы  их  конкретному функциональному назначению)   Совместная оценка (оценка состояния работ по проекту: контроль планирования и управления ресурсами,  персоналом, аппаратурой, инструментальными средствами)   Аудит (определение соответствия требованиям, планам и условиям договора)   Разрешение  проблем  (анализ  и  решение  проблем,  независимо  от  их  происхождения  или  источника,  которые обнаружены в ходе разработки, эксплуатации, сопровождения или других процессов)   Организационные   Управление  (действия  и  задачи,  которые  могут  выполняться  любой  стороной,  управляющей  своими  процессами)   Создание инфраструктуры (выбор и сопровождение технологии, стандартов и инструментальных средств,  выбор и установка аппаратных и программных средств, используемых для разработки, эксплуатации или  сопровождения ПО)   Усовершенствование (оценка, измерение, контроль и усовершенствование процессов ЖЦ)   Обучение (первоначальное обучение и последующее постоянное повышение квалификации персонала)   Каждый  процесс  включает  ряд  действий.  Например,  процесс  приобретения  охватывает  следующие  действия:  Инициирование приобретения   Подготовка заявочных предложений   Подготовка и корректировка договора   Надзор за деятельностью поставщика   Приемка и завершение работ   Каждое  действие  включает  ряд  задач.  Например,  подготовка  заявочных  предложений  должна  предусматривать:  Формирование требований к системе   Формирование списка программных продуктов   Установление условий и соглашений   Описание технических ограничений (среда функционирования системы и т. д.)    Стадии жизненного цикла ИС, взаимосвязь между процессами и стадиями  Модель  жизненного  цикла  ИС  —  структура,  определяющая  последовательность  выполнения  и  взаимосвязи процессов, действий и задач на протяжении жизненного цикла. Модель жизненного цикла  зависит от специфики, масштаба и сложности проекта и специфики условий, в которых система создается  и функционирует.  Стандарт ГОСТ Р ИСО/МЭК 1220799 не предлагает конкретную модель жизненного цикла. Его положения  являются  общими  для  любых  моделей  жизненного  цикла,  методов  и  технологий  создания  ИС.  Он  описывает  структуру  процессов  жизненного  цикла,  не  конкретизируя,  как  реализовать  или  выполнить  действия и задачи, включенные в эти процессы. 

Модель ЖЦ ИС включает в себя: 

Стадии   Результаты выполнения работ на каждой стадии   Ключевые события — точки завершения работ и принятия решений.   Стадия  —  часть  процесса  создания  ИС,  ограниченная  определенными  временными  рамками  и  заканчивающаяся выпуском конкретного продукта (моделей, программных компонентов, документации),  определяемого заданными для данной стадии требованиями.  На каждой стадии могут выполняться несколько процессов, определенных в стандарте ГОСТ Р ИСО/МЭК  1220799,  и  наоборот,  один  и  тот  же  процесс  может  выполняться  на  различных  стадиях.  Соотношение  между процессами и стадиями также определяется используемой моделью жизненного цикла ИС.  Модели жизненного цикла ИС   Каскадная модель  Каскадная модель жизненного цикла («модель водопада», англ. waterfall model) была предложена в 1970  г. Уинстоном Ройсом. Она предусматривает последовательное выполнение всех этапов проекта в строго  фиксированном  порядке.  Переход  на  следующий  этап  означает  полное  завершение  работ  на  предыдущем  этапе.  Требования,  определенные  на  стадии  формирования  требований,  строго  документируются в виде технического задания и фиксируются на все время разработки проекта. Каждая  стадия завершается выпуском полного комплекта документации, достаточной для того, чтобы разработка  могла быть продолжена другой командой разработчиков. 

Этапы проекта в соответствии с каскадной моделью: 

Формирование требований   Проектирование   Реализация   Тестирование   Ввод в действие   Эксплуатация и сопровождение   Спиральная  модель  (англ.  spiral  model)  была  разработана  в  середине  1980х  годов  Барри  Боэмом.  Она  основана  на  классическом  цикле  Деминга  PDCA  (plandocheckact).  При  использовании  этой  модели  ИС  создается в несколько итераций (витков спирали) методом прототипирования.  Прототип  —  действующий  компонент  ИС,  реализующий  отдельные  функции  и  внешние  интерфейсы.  Каждая  итерация  соответствует  созданию  фрагмента  или  версии  ИС,  на  ней  уточняются  цели  и  характеристики  проекта,  оценивается  качество  полученных  результатов  и  планируются  работы  следующей итерации. 

На каждой итерации оцениваются: 

Риск превышения сроков и стоимости проекта   Необходимость выполнения еще одной итерации   Степень полноты и точности понимания требований к системе   Целесообразность прекращения проекта.   Один  из  примеров  реализации  спиральной  модели  —  RAD  (англ.  Rapid  Application  Development,  метод  быстрой разработки приложений).  Итерационная модель  Естественное  развитие  каскадной  и  спиральной  моделей  привело  к  их  сближению  и  появлению  современного  итерационного  подхода,  который  представляет  рациональное  сочетание  этих  моделей.  Различные  варианты  итерационного  подхода  реализованы  в  большинстве  современных  технологий  и  методов: RUP, MSF, XP.  Литература  Братищенко В.В. Проектирование информационных систем. — Иркутск: Издво БГУЭП, 2004. — 84 с.   Вендров  А.М.  Проектирование  программного  обеспечения  экономических  информационных  систем.  —  М.: Финансы и статистика, 2000.   Грекул В.И., Денищенко Г.Н., Коровкина Н.Л. Проектирование информационных систем. — М.: Интернет университет информационных технологий  ИНТУИТ.ру, 2005.   Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем.  М.: Финансы и статистика, 2000.  240 с.   Примечания   Стандарт IEEE Std 610.12, Глоссарий   ДАННЫЕ  Данные (калька от лат. data) — это  представление фактов и идей в формализованном виде, пригодном  для передачи и обработки в некотором информационном процессе.  В обществе  Синонимы: сведения, информация  В информатике  Основная статья: Данные (вычислительная техника)  С  точки  зрения  программиста  данные  —  это  часть  программы,  совокупность  значений  определённых  ячеек  памяти,  преобразование  которых  осуществляет  код.  С  точки  зрения  компилятора,  процессора,  операционной  системы,  это  совокупность  ячеек  памяти,  обладающих  определёнными  свойствами  (возможность чтения и записи (необяз.), невозможность исполнения).  Контроль за доступом к данным в современных компьютерах осуществляется аппаратно.  В соответствии с принципом фон Неймана, одна и та же область памяти может выступать как в качестве  данных, так и в качестве исполнимого кода.  Типы данных  Традиционно  выделяют  два  типа  данных  —  двоичные  (бинарные)  и  текстовые.  Двоичные  данные  обрабатываются  только  специализированным  программным  обеспечением,  знающим  их  структуру,  все  остальные  программы  передают  данные  без  изменений.  Текстовые  данные  воспринимаются  передающими  системами  как  текст,  записанный  на  какомлибо  языке.  Для  них  может  осуществляться  перекодировка (из кодировки отправляющей системы в кодировку принимающей), заменяться символы  переноса строки, изменяться максимальная длина строки, изменяться количество пробелов в тексте.  Передача текстовых данных как бинарных приводит к необходимости изменять кодировку в прикладном  программном обеспечении (это умеет большинство прикладного ПО, отображающего текст, получаемый  из  разных  источников),  передача  бинарных  данных  как  текстовых  может  привести  к  их  необратимому  повреждению.  Данные в ООП  Могут  обрабатываться  функциями  объекта,  которому  принадлежат  сами,  либо  функциями  других  объектов, имеющими для этого возможность.  Данные в языках разметки  Имеют различное отображение в зависимости от выбранного способа представления.  Данные в XML  В теории множеств  В отличие от операций над элементами множества, представляют собой множество (название и элементы  множества)  В лингвистике  В  отличие  от  операций  (действие,  процесс)  по  работе  с  данными  (сказуемое  с  возможными  его  обстоятельствами и дополнениями), выражаются подлежащим (с возможными его определениями).  Метаданные  Множество данных может иметь надмножество, называемое метаданными.    БАЗА ДАННЫХ  База  Данных  (БД)    структурированный  организованный  набор  данных,  описывающих  характеристики  какихлибо  физических  или  виртуальных  систем.  (Поименованная  совокупность  структурированных  данных предметной области).  «Базой данных» часто упрощённо или ошибочно называют Системы Управления Базами Данных (СУБД).  Нужно  различать  набор  данных  (собственно  БД)  и  программное  обеспечение,  предназначенное  для  организации и ведения базы данных (СУБД).  Структура БД 

Организация структуры БД формируется исходя из следующих соображений: 

Адекватность описываемому объекту/системе — на уровне концептуальной и логической модели.   Удобство  использования  для  ведения  учёта  и  анализа  данных —  на  уровне  так  называемой  физической  модели.   Виды концептуальных (инфологических) моделей БД: «сущностьсвязь», семантические, графовые 

Виды логических (даталогических) моделей БД: 

Документальные (архивы) — ориентированные на формат документа, дескрипторные, тезаурусные.   Фактографические (картотеки)   теоретикографовые: иерархическая модель, сетевая модель.  теоретикомножественные: реляционная модель (ERмодель), многомерная модель.  объектноориентированные: объектная модель.  основанные на инвертированных файлах. 

Таким образом, по модели представления данных БД классифицируются: 

Картотеки   Иерархические   Сетевые   Реляционные   Многомерные   Объектноориентированные   На уровне физической модели электронная БД представляет собой файл или их набор в формате TXT, CSV,  Excel,  DBF,  XML  либо  в  специализированном  формате  конкретной  СУБД.  Также  в  СУБД  в  понятие  физической модели включают специализированные виртуальные понятия, существующие в её рамках —  таблица, табличное пространство, сегмент, куб, кластер и т. д.  В  настоящее  время  наибольшее  распространение  получили  реляционные  базы  данных.  Картотеками  пользовались  до  появления  электронных  баз  данных.  Сетевые  и  иерархические  базы  данных  считаются  устаревшими,  объектноориентированные  пока  никак  не  стандартизированы  и  не  получили  широкого  распространения. Некоторое возрождение получили иерархические базы данных в связи с появлением и  распространением XML.  Этапы проектирования базы данных  1.  Концептуальное  проектирование    сбор,  анализ  и  редактирование  требований  к  данным.  Для  этого  осуществляются следующие мероприятия:  обследование предметной области, изучение ее информационной структуры   выявление  всех  фрагментов,  каждый  из  которых  характеризуется  пользовательским  представлением,  информационными объектами и связями между ними, процессами над информационными объектами   моделирование и интеграция всех представлений   По окончании данного этапа получаем концептуальную модель, инвариантную к структуре базы данных.  Часто она представляется в виде модели «сущностьсвязь».  2.  Логическое  проектирование    преобразование  требований  к  данным  в  структуры  данных.  На  выходе  получаем СУБДориентированную структуру базы данных и спецификации прикладных программ. На этом  этапе  часто  моделируют  базы  данных  применительно  к  различным  СУБД  и  проводят  сравнительный  анализ моделей.  3. Физическое проектирование  определение особенностей хранения данных, методов доступа и т. д. 

Различие уровней представления данных на каждом этапе проектирования реляционной базы данных: 

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ  УРОВЕНЬ    Представление  аналитика  (используется  инфологическая  модель  «сущностьсвязь»)     * сущности     * атрибуты     * связи  ЛОГИЧЕСКИЙ УРОВЕНЬ  Представление программиста     * записи     * элементы данных     * связи между записями  ФИЗИЧЕСКИЙ УРОВЕНЬ — Представление администратора     * группирование данных     * индексы     * методы доступа  См. также  Структура данных   Движок базы данных   Система управления базами данных   База знаний   Нормальная форма   Распределенные базы данных   Литература  Скотт В. Эмблер, Прамодкумар Дж. Садаладж Рефакторинг баз данных: эволюционное проектирование  =  Refactoring  Databases:  Evolutionary  Database  Design  (AddisonWesley  Signature  Series).  —  М.:  «Вильямс»,  2007. — С. 368. — ISBN 0321293533  

К.  Дж.  Дейт  Введение  в  системы  баз  данных  =  Introduction  to  Database  Systems.  —  8е  изд.  —  М.: 

«Вильямс», 2006. — С. 1328. — ISBN 0321197844   Томас  Коннолли,  Каролин  Бегг  Базы  данных.  Проектирование,  реализация  и  сопровождение.  Теория  и  практика = Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management Third Edition.  — 3е изд. — М.: «Вильямс», 2003. — С. 1436. — ISBN 0201708574   Кузнецов  Сергей  Дмитриевич  Основы  баз  данных.  —  1е  изд.  —  М.:  «Интернетуниверситет  информационных технологий  ИНТУИТ.ру», 2005. — С. 488. — ISBN 59556000280   ЗНАНИЕ  Знания  вне зависимости от формы их названия и изложения, всегда обладают одним характерным для  них  свойством.  Знания  невозможно  передать  никаким  способом.  Знания  не  передаются,  а  рождаются  у  каждого  человека  только  индивидуально.  Книга,  не  источник  знания,  а  посредник,  между  автором,  источником знания, которым безусловно является сам человек, и читателем, потребителем информации  изложенной  автором.  Книги,  содержат  не  знания,  а  изложенную  автором  информацию  о  его  знаниях.  Любая полученная человеком информация извне, может стать знанием и нет. Знания, обретаются только  в  процессе  практического  использования  полученной  информации.  Пока  практического  использования  полученной информации нет, знаний у человека нет. Яркий пример, средние школы и вузы. Документ от  образовании  и  знаниях  есть,  а  делать  их  владельцы,  почти  ничего  не  умеют.  Читать,  писать,  выполнять  простые  арифметические  операции,  практически  все  выпускники  могут.  Это  свидетельствует  о  наличии  знания у них в этих областях в иду их практического использования. А в остальном... увы. Теоретические  знания езды на велосипеде, можно получать и накапливать столетиями, но пока нет практических знаний  езды, они почти бесполезны. А какова цена религиозных знаний? Это ведь не знания, а их иллюзиия. Если  человек применяя религиозную информацию, обретает знания, то он обретает не религиозные знания, а  свои. А у другого человека, будут иные знания, и естественно то же свои. Сколько религий и сколько в них  людей, столько и знаний. А противоречия между этими "знаниями", свидетельствуют не об их наличии, а  об  их  отсутствии.  Иллюзия  в  чистом  виде.  Наличие  знания,  всегда  определяется  полным  отсутствием  мыслительного процесса. Если человек знает как иголку надевать на нитку, то он это делает не думая о  том  как  это  можно  сделать.  Если  сеять  картошку  вырастет  картошка.  Вопрос,  что  или  как  делать,  может  возникнуть  только  при  отсутствии  знания.  Если  человек  только  ещё  думает,  то  достаточных  для  него  знаний  у  него  пока  нет.  Они  ещё  у  него  не  родились.  Но  они  родиться  могут.  Наличие  знания,  всегда  гарантирует неизменный результат. А при переменном результате, хоть 99999.... к 1 знания есть, но они  не не достаточные, а частичные.  Знание  —  форма  существования  и  систематизации  результатов  познавательной  деятельности  человека.  Выделяют различные виды знания: научное, обыденное (здравый смысл), интуитивное, религиозное и др.  Обыденное  знание  служит  основой  ориентации  человека  в  окружающем  мире,  основой  его  повседневного поведения и предвидения, но обычно содержит ошибки, противоречия. Научному знанию  присущи  логическая  обоснованность,  доказательность,  воспроизводимость  результатов,  проверяемость,  стремление к устранению ошибок и преодолению противоречий.  Знание  —  субъективный  образ  объективной  реальности,  то  есть  адекватное  отражение  внешнего  и  внутреннего мира в сознании человека в форме представлений, понятий, суждений, теорий.  Знание в широком смысле — совокупность понятий, теоретических построений и представлений.  Знание  в  узком  смысле  —  признак  определённого  объёма  информации,  определяющий  её  статус  и  отделяющий от всей прочей информации по критерию способности к решению поставленной задачи.  Знание  (предмета)  —  уверенное  понимание  предмета,  умение  самостоятельно  обращаться  с  ним,  разбираться в нём, а также использовать для достижения намеченных целей.  Знание  —  в  теории  искусственного  интеллекта,  базах  знаний  и  экспертных  системах  —  совокупность  данных,  фактов,  сведений  и  правил  вывода  (у  индивидуума,  общества  или  у  системы  ИИ)  о  мире,  включающих  в  себя  информацию  о  свойствах  объектов,  закономерностях  процессов  и  явлений,  а  также  правилах  использования  этой  информации  для  принятия  решений.  Правила  использования  включают  систему  причинноследственных  связей.  Главное  отличие  знаний  от  данных  состоит  в  их  активности,  то  есть появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в  принятии решений.  3нания  фиксируются  в  знаках  естественных  и  искусственных  языков.  Знание  противоположно  незнанию  (отсутствию проверенной информации о чёмлибо).  Классификация знаний  По природе  Знания могут быть  декларативные   процедурные   Декларативные  знания  содержат  в  себе  лишь  представление  о  структуре  неких  понятий.  Эти  знания  приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а  каждый факультет в свою очередь есть совокупность кафедр.  Процедурные  же  знания  имеют  активную  природу.  Они  определяют  представления  о  средствах  и  путях  получения  новых  знаний,  проверки  знаний.  Это  алгоритмы  разного  рода.  Например:  метод  мозгового  штурма для поиска новых идей.  По степени научности  Знания могут быть научными и вненаучными.  Научные знания могут быть  эмпирическими (на основе опыта или наблюдения)   теоретическими (на основе анализа абстрактных моделей).   Научные  знания  в  любом  случае  должны  быть  обоснованными  на  эмпирической  или  теоретической  доказательной основе.  Теоретические  знания  —  абстракции,  аналогии,  схемы,  отображающие  структуру  и  природу  процессов,  протекающих  в  предметной  области.  Эти  знания  обьясняют  явления  и  могут  использоваться  для  прогнозирования поведения объектов. 

Вненаучные знания могут быть: 

паранаучными  —  знания  несовместимые  с  имеющимся  гносеологическим  стандартом.  Широкий  класс  паранаучного (пара от греч. — около, при) знания включает в себя учения или размышления о феноменах,  объяснение которых не является убедительным с точки зрения критериев научности;   лженаучными  —  сознательно  эксплуатирующие  домыслы  и  предрассудки.  Лженаучное  знание  часто  представляет  науку  как  дело  аутсайдеров.  В  качестве  симптомов  лженауки  выделяют  малограмотный  пафос, принципиальную нетерпимость к опровергающим доводам, а также претенциозность. Лженаучное  знание очень чувствительно к злобе дня, сенсации. Его особенностью является то, что оно не может быть  объединено парадигмой, не может обладать  систематичностью, универсальностью. Лженаучные  знания  сосуществуют с научными знаниями. Считается, что лженаучное знание обнаруживает себя и развивается  через квазинаучное;   квазинаучными  —  они  ищут  себе  сторонников  и  приверженцев,  опираясь  на  методы  насилия  и  принуждения. Квазинаучное знание, как правило, расцветает в условиях строго иерархированной науки,  где  невозможна  критика  власть  предержащих,  где  жестко  проявлен  идеологический  режим.  В  истории  России  периоды  «триумфа  квазинауки»  хорошо  известны:  лысенковщина,  фиксизм  как  квазинаука  в  советской геологии 50х гг., шельмование кибернетики и т.д;   антинаучными  —  как  утопичные  и  сознательно  искажающие  представления  о  действительности.  Приставка  «анти»  обращает  внимание  на  то,  что  предмет  и  способы  исследования  противоположны  науке.  С  ним  связывают  извечную  потребность  в  обнаружении  общего  легко  доступного  «лекарства  от  всех болезней». Особый интерес и тяга к антинауке возникает в периоды социальной нестабильности. Но  хотя  данный  феномен  достаточно  опасен,  принципиального  избавления  от  антинауки  произойти  не  может;   псевдонаучными    представляют  собой  интеллектуальную  активность,  спекулирующую  на  совокупности  популярных теорий, например, истории о древних астронавтах, о снежном человеке, о чудовище из озера  ЛохНесс;   обыденнопрактическими    доставлявшими  элементарные  сведения  о  природе  и  окружающей  действительности.  Люди,  как  правило,  располагают  большим  объемом  обыденного  знания,  которое  производится  повседневно  и  является  исходным  пластом  всякого  познания.  Иногда  аксиомы  здравомыслия  противоречат  научным  положениям,  препятствуют  развитию  науки.  Иногда,  напротив,  наука  длинным  и  трудным  путем  доказательств  и  опровержений  приходит  к  формулировке  тех  положений,  которые  давно  утвердили  себя  в  среде  обыденного  знания.  Обыденное  знание  включает  в  себя  и  здравый  смысл,  и  приметы,  и  назидания,  и  рецепты,  и  личный  опыт,  и  традиции.  Оно  хотя  и  фиксирует истину, но делает это не  систематично и бездоказательно.  Его особенностью является то, что  оно  используется  человеком  практически  неосознанно  и  в  своем  применении  не  требует  предварительных  систем  доказательств.  Другая  его  особенность    принципиально  бесписьменный  характер.   личностными    зависящими  от  способностей  того  или  иного  субъекта  и  от  особенностей  его  интеллектуальной познавательной деятелности.   «народной  наукой»    особой  формой  вненаучного  и  внерационального  знания,  которая  в  настоящее  время  стала  делом  отдельных  групп  или  отдельных  субъектов:  знахарей,  целителей,  экстрасенсов,  а  ранее шаманов, жрецов, старейшин рода. При своем возникновении народная наука обнаруживала себя  как  феномен  коллективного  сознания  и  выступала  как  этнонаука.  В  эпоху  доминирования  классической  науки  она  потеряла  статус  интерсубъективности  расположилась  на  периферии,  вдали  от  центра  официальных экспериментальных и теоретических изысканий. Как правило, народная наука существует и  транслируется  в  бесписьменной  форме  от  наставника  к  ученику.  Она  также  иногда  проявляется  в  виде  заветов, примет, наставлений, ритуалов и пр.   По местонахождению  Выделяют: личностные (неявные, скрытые) знания и формализованные (явные) знания; 

Неявные знания: 

знания людей,  

Формализованные (явные) знания: 

знания в документах,   знания на компакт дисках,   знания в персональных компьютерах,   знания в Интернете,   знания в базах данных,   знания в базах знаний,   знания в экспертных системах.   Отличительные характеристики знания  Основная статья: Теория познания  Отличительные  характеристики  знания  все  ещё  являются  предметом  неопределённости  в  философии.  Согласно  большинству  мыслителей,  для  того  чтобы  нечто  считалось  знанием,  это  нечто  должно  удовлетворять трем критериям:  быть подтверждаемым,   быть истинным   и заслуживающим доверия.   Однако, как иллюстрируют примеры проблемы Гетьера, этого недостаточно. Предложен ряд альтернатив,  включая  доводы  Роберта  Нозика  в  пользу  требования  «прослеживания  истины»  и  дополнительное  требование Саймона Блэкберна, что мы не будем утверждать, что каждый, кто удовлетворяет любому из  этих  критериев  «через  неисправность,  изъян,  ошибку»  обладает  знанием.  Ричард  Киркхэм  делает  предположение,  что  наши  определение  знания  должно  требовать,  чтобы  свидетельства  верящего  были  таковы, чтобы они логически влекли за собой истину убеждения.  Управление знаниями (Knowledge Management)  Основная статья: Управление знаниями  Управление знаниями пытается понять способ, которым знание используется и распространяется в  организациях  и  рассматривает  знание  как  соотносящееся  с  самим  собой  и  возможное  к  повторному  использованию.  Повторное  использование  означает,  что  определение  знания  находится  в  состоянии  постоянного  изменения.  Управление  знаниями  трактует  знание  как  форму  информации,  которая  наполнена  контекстом,  основанном  на  опыте.  Информация —  это  данные,  которые  существенны  для  наблюдателя  изза  их  значимости  для  наблюдателя.  Данные  могут  быть  предметом  наблюдения,  но  не  обязательно  должны  быть  им.  В  этом  смысле  знание  состоит  из  информации,  подкрепленной  намерением или направлением. Этот подход находится в согласии с DIKW моделью, которая располагает  данные, информацию, знание, мудрость в виде пирамиды по увеличивающейся степени полезности.  Непосредственное знание  Основная статья: Интуиция  Непосредственное (интуитивное) знание является продуктом интуиции  способности постижения  истины путём прямого её усмотрения без обоснования с помощью доказательства.  Процесс научного познания, а также различные формы художественного освоения мира не всегда  осуществляются в развёрнутом, логически и фактически доказательном виде. Нередко субъект схватывает  мыслью сложную ситуацию, например во время военного сражения, определения диагноза, виновности  или  невиновности  обвиняемого  и  т.  п.  Роль  интуиции  особенно  велика  там,  где  необходим  выход  за  пределы существующих приёмов познания для проникновения в неведомое. Но интуиция не есть нечто  неразумное  или  сверхразумное.  В  процессе  интуитивного  познания  не  осознаются  все  те  признаки,  по  которым  осуществляется  вывод,  и  те  приёмы,  с  помощью  которых  он  делается.  Интуиция  не  составляет  особого пути познания, идущего в обход ощущений, представлений и мышления. Она представляет собой  своеобразный тип мышления, когда отдельные звенья процесса мышления проносятся в сознании более  или менее бессознательно, а предельно ясно осознаётся именно итог мысли  истина. [1] [2]  Интуиции  бывает  достаточно  для  усмотрения  истины,  но  её  недостаточно,  чтобы  убедить  в  этой  истине  других и самого себя. Для этого необходимо доказательство.  Сложные  системы  искусственного  интеллекта,  основанные  на  нейросетевой  технологии,  а  также  экспертные системы, основанные на логической модели баз знаний демонстрируют поведение, которое  имитирует  человеческое  мышление  и  интуицию.  Обучение  таких  систем —  эвристический  процесс,  состоящий  в  нахождении  решения  задачи  на  основе  ориентиров  поиска,  недостаточных  для  получения  логического  вывода.  Для  интуиции  характерна  быстрота  (иногда  моментальность)  формулирования  гипотез и принятия решений, а также недостаточная осознанность его логических оснований. [3]  Логический  вывод  информации,  конкретных  и  обобщенных  сведений  и  данных  производится  в  базах  знаний  и  экспертных  системах,  использующих  языки  средства  логического  программирования  на  базе  языка  Пролог.  Эти  системы  явно  демонстрируют  логический  вывод  новой  информации,  осмысленных  сведений, данных, используя правила логического вывода и факты, закладываемые в базы знаний.  Обусловленное знание  Житейские знания  Основная статья: Здравый смысл  Житейские знания, как правило, сводятся к констатации фактов и их описанию, тогда как научные знания  поднимаются до уровня объяснения фактов, осмысления их в системе понятий данной науки, включаются  в состав теории.  Научные (теоретические) знания  Основная статья: Наука  Научному  знанию  присущи  логическая  обоснованность,  доказательность,  воспроизводимость  познавательных результатов.  Эмпирические (опытные) знания  Основная статья: Опытное знание  Эмпирические  знания  получают  в  результате  применения  эмпирических  методов  познания —  наблюдения,  измерения,  эксперимента.  Это  знания  о  видимых  взаимосвязях  между  отдельными  событиями  и  фактами  в  предметной  области.  Оно,  как  правило,  констатирует  качественные  и  количественные  характеристики  объектов  и  явлений.  Эмпирические  законы  часто  носят  вероятностный  характер и не являются строгими.  Теоретические знания  Теоретические представления возникают на основе обобщения эмпирических данных. В то же время они  влияют на обогащение и изменение эмпирических знаний.  Теоретический  уровень  научного  знания  предполагает  установление  законов,  дающих  возможность  идеализированного  восприятия,  описания  и  объяснения  эмпирических  ситуаций,  то  есть  познания  сущности  явлений.  Теоретические  законы  имеют  более  строгий,  формальный  характер,  по  сравнению  с  эмпирическими.  Термины  описания  теоретического  знания  относятся  к  идеализированным,  абстрактным  объектам.  Подобные объекты невозможно подвергнуть непосредственной экспериментальной проверке.  Личностные (неявные) знания  Основная статья: Неявные знания  — это то, что мы не знаем (ноухау, секреты мастерства, опыт, озарение, интуиция)   Формализованные (явные) знания  Основная статья: Явные знания  Формализованные  знания  объективизируются  знаковыми  средствами  языка.  охватывают  те  знания,  о  которых мы знаем, мы можем их записать, сообщить другим (пример: кулинарный рецепт)  Социология знания  Основные статьи: Социология знания и Социология научного знания   Производство знаний  Основная статья: Производство знаний  Для  экспертных  оценок  процесса  появления  новых  знаний  используют  объём  знания,  накопленного  в  библиотеках.  Экспериментальным  путём  изучают  способность  человека  извлекать  информацию  в  процессе самообучения на нормированных по информации средах. Экспертная оценка показала скорость  производства  знаний  в  103  бит/  (челгод),  а  экспериментальные  данные —  128  бит/  (челчас).  Пока  не  представляется  возможным  в  полном  объёме  измерить  темпы  производства  знания,  поскольку  нет  адекватных универсальных моделей.  Производство знаний из эмпирических данных — одна из основных проблем интеллектуального анализа  данных.  Существуют  различные  подходы  к  решению  этой  проблемы,  в  том  числе    на  основе  нейросетевой технологии[4]  Цитаты  «Знание  бывает  двух  видов.  Мы  либо  знаем  предмет  сами,  либо  знаем,  где  можно  найти  о  нём  сведения.» С. Джонсон  См. также  Идеальное   информация   информатика   DIKW, Модель — Данные Информация Знания Мудрость   База знаний   экспертные системы   Сведение   Понимание   Опыт   Навык   Умение   Искусство   Адаптация   язык Пролог   Ссылки  Знание как сознательный феномен   Новые метадисциплинарные опережающие знания   Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник.  СПб.: Питер, 2000.   В.П.Кохановский и др. Основы философии науки. Феникс, 2007 г. 608 стр. ISBN 9785222110096   Найденов В. И., Долгоносов Б. М. Человечество не выживет без производства знаний. 2005   Лившиц В. Скорость переработки информации и факторы сложности среды/ Труды по психологии ТГУ, 4.  Тарту 1976  

ГансГеорг Мёллер. Знание как «вредная привычка». Сравнительный анализ // Сравнительная философия: 

знание и вера в контексте диалога культур / Инт философии РАН. — М.: Вост. литра, 2008, с. 6676   Примечания   Хочешь быть умным? Следуй трем гносеологическим принципам    Пол Кругман «Как я работаю»    Доррер М. Г., Психологическая интуиция искусственных нейронных сетей, Диссертация,… 1998. Другие  копии онлайн: [1], [2]    Горбань П. А. Нейросетевое извлечение знаний из данных и компьютерный психоанализ   БАЗА ЗНАНИЙ  База  знаний,  БЗ  (англ.  Knowledge  base,  KB) —  это  особого  рода  база  данных,  разработанная  для  управления  знаниями  (метаданными),  то  есть  сбором,  хранением,  поиском  и  выдачей  знаний.  Раздел  искусственного  интеллекта,  изучающий  базы  знаний  и  методы  работы  со  знаниями,  называется  инженерией знаний.  Под  базами  знаний  понимают  совокупность  фактов  и  правил  вывода,  допускающих  логический  вывод  и  осмысленную  обработку  информации.  В  языке  Пролог  базы  знаний  описываются  в  форме  конкретных  фактов  и  правил  логического  вывода  над  базами  данных  и  процедурами  обработки  информации,  представляющих  сведения  и  знания  о  людях,  предметах,  фактах  событиях  и  процессах  в  логической форме.  Наиболее  важным  свойством  информации,  хранящейся  в  базах  знаний,  является  достоверность  конкретных  и  обобщенных  сведений  в  базе  данных  и  релевантности  информации,  получаемой  с  использованием  правил  вывода,  заложенных  в  базу  знаний.  В  ответах  на  простейшие  запросы  к  базам  знаний  системы  логического  программирования  Пролог,  выдает  значения  «истина»  и  «ложь»  в  зависимости  от  наличия  соответствующих  фактов.  Обобщенные  сведения  в  языке  Пролог  задаются  с  помощью  правил  логического  вывода,  выполняющих  роль  определения  понятий,  а  также  логических  процедур,  состоящих  из  наборов  правил  логического  вывода.  Достоверность  обобщенных  сведений  зависит  от  наличия  необходимых  фактов  и  достоверности  данных  в  базах  знаний.  Наиболее  важный  параметр БЗ  качество содержащихся знаний. Лучшие БЗ включают самую релевантную, достоверную и  свежую  информацию,  имеют  совершенные  системы  поиска  информации  и  тщательно  продуманную  структуру и формат знаний.  Классификация баз знаний 

В зависимости от уровня сложности систем, в которых применяются базы знаний, различают: 

БЗ всемирного масштаба — например, Интернет или Википедия   БЗ национальные — например, Википедия   БЗ отраслевые— например, Автомобильная энциклопедия   БЗ организаций — см. Управление знаниями   БЗ экспертных систем — см. Экспертная система   БЗ специалистов   Применение баз знаний  Простые  базы  знаний  могут  использоваться  для  создания  экспертных  систем  и  хранения  данных  об  организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких  баз    помочь  менее  опытным  людям  найти  существующее  описание  способа  решения  какойлибо  проблемы предметной области.  Онтология  может  служить  для  представления  в  базе  знаний  иерархии  понятий  и  их  отношений.  Онтология, содержащая еще и экземпляры объектов не что иное, как база знаний.  База знаний  важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известный класс таких программ   экспертные  системы.  Они  предназначены  для  построения  способа  решения  специализированных  проблем, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации.  Создание и использование систем искусственного интеллекта потребует огромных баз знаний.  Базы знаний в интеллектуальной системе  Ниже  перечислены  интересные  особенности,  которые  могут  (но  не  обязаны)  быть  у  интеллектуальной системы, и которые касаются баз знаний. Список может быть не полон.  Машинное  обучение:  Это  модификация  своей  БЗ  в  процессе  работы  интеллектуальной  системы,  адаптация к проблемной области. Аналогична человеческой способности «набирать опыт».   Автоматическое  доказательство  (вывод):  Способность  системы  выводить  новые  знания  из  старых,  находить закономерности в БЗ. Некоторые авторы считают, что БЗ отличается от базы данных наличием  механизма вывода.   Интроспекция : Нахождение противоречий, нестыковок в БЗ, слежение за правильной организацией БЗ.   Доказательство  заключения :  Способность  системы  «объяснить»  ход  её  рассуждений  по  нахождению  решения, причем «по первому требованию».   См. также  Cyc  проект по созданию глобальной базы знаний   Часто задаваемые вопросы   Ссылки  Что  такое  база  знаний  и  зачем  она  нужна —  материал  из  раздела  «Менеджмент  знаний»  библиотеки  статей по менеджменту  

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ 

Программное  обеспечение  (произношение  обеспечение  не  рекомендуется[1][2][3],  точнее,  не  рекомендовалось[4])  —  наряду  с  аппаратными  средствами,  важнейшая  составляющая  информационных  технологий,  включающая  компьютерные  программы  и  данные,  предназначенные  для  решения  определённого  круга  задач  и  хранящиеся  на  машинных  носителях.  Программное  обеспечение  представляет  собой  либо  данные  для  использования  в  других  программах,  либо  алгоритм,  реализованный в виде последовательности инструкций для процессора.  В компьютерном сленге часто используется слово софт (от англ. software), которое в этом смысле  впервые применил в  статье в American  Mathematical  Monthly  математик из Принстонского университета  Джон  Тьюки  (англ.  John  W.  Tukey)  в  1958  году.  В  области  вычислительной  техники  и  программирования  программное  обеспечение  —  это  совокупность  всей  информации,  данных  и  программ,  которые  обрабатываются  компьютерными  системами.  В  информатике  программное  обеспечение  —  это  наборы  пакетов  программ  и  операционных  систем,  которые  могут  устанавливаться  на  персональных  компьютерах, серверах и суперкомпьютерах.  Классификация ПО  Программное  обеспечение  принято  по  назначению  подразделять  на  системное  и  прикладное,  а  по  способу  распространения  и  использования  на  коммерческое,  открытое  и  свободное.  Свободное  программное  обеспечение  может  распространяться,  устанавливаться  и  использоваться  на  любых  компьютерах дома, в офисах,  школах, вузах, а также коммерческих и  государственных учреждениях без  ограничений.  По  способу  распространения  (доставки,  оплаты,  ограничения  в  использовании):  Commercial  Software, Freeware, Shareware, Abandonware, Adware, Free Software, Careware и др.   По назначению ПО разделяется на системное, прикладное и инструментальное.   Системное ПО  Операционная система   Загрузчик операционной системы   Общего назначения   Драйвер устройства   Реального времени   Программный кодек   Сетевая   Утилита   Встраиваемая   Программные средства защиты  Криптошлюз   Система криптографической защиты, шифрования и ЭЦП   Средство аутентификации   Антивирусная программа   Средство мониторинга и аудита   Антиспамовая программа   Сканер защищённости   Межсетевой экран  Средство разграничения доступа   Инструментальное ПО Система управления базами данных (СУБД)   Средство разработки программного  Реляционная  (DB2,  Informix,  Interbase,  Firebird,  Microsoft  SQL  Server,  обеспечения   MySQL, Oracle, PostgreSQL, ЛИНТЕР)   Среда разработки   Объектноориентированная (Cache)   RAD   Иерархическая   SDK   Сетевая  Прикладное ПО  Офисное приложение  Текстовый редактор   Табличный процессор   Текстовый процессор   Редактор презентаций   Корпоративная информационная система  Система SCM   Аудиторская программа   Система  управления  проектами  (Project  Бухгалтерская программа   Management)   Система MRP   Система  автоматизации  документооборота Система MRP II   (EDM)   Система ERP   Финансовоаналитическая система   Система CRM   Система  управления  архивами  документов Система POS   (DWM)   Корпоративный портал   Система проектирования и производства Система автоматизации проектных работ (САПР, CAD)   PLMсистема   CAEсистема   АСУТП (SCADA)   CAMсистема   АСТПП (MES)   PDMсистема   Система логистической поддержки изделий Система анализа логистической поддержки (LSA)  Система создания ИЭТР (IETM)  Система обработки и хранения медицинской информации Система  передачи,  обработки,  хранения  и  архивации  изображений   Госпитальная информационная сеть (ГИС)   Радиологическая информационная сеть (РИС)  Научное ПО  Система  математического  и  статистического  расчёта  и  Система компьютерного моделирования   анализа   Прочие системы  Геоинформационная система (ГИС)   Система управления ITинфраструктурой   Система поддержки принятия решений (СППР)  Справочноправовая система (СПС)  Клиент для доступа к интернетсервисам Электронная почта   IPтелефония   Веббраузер   Пиринговая сеть   Система мгновенного обмена сообщениями   Потоковое мультимедиа   IRC   Банкклиент  Мультимедиа  Компьютерная игра   Видеоредактор   Музыкальный редактор   Аудиоредактор   Графический редактор  Медиапроигрыватель   Примечания   С. И. Ожегов Словарь русского языка. — М.: Русский язык, 1986. — С.364.    Акцентологический словарь    Словари русского языка — Проверка слова «обеспечение» Грамота.ру     Издание  орфографического  словаря  Ожегова  2007  года  приводит  единственный  вариант  —  обеспечение.[источник?]   См. также  Аппаратное обеспечение   Подпрограммное обеспечение   Свободное программное обеспечение   Лингвистическое программное обеспечение   Открытое программное обеспечение   Программная инженерия   Программирование   Раздувание программного обеспечения   Компьютерный язык   Software Asset Management   Язык программирования   Компьютерный вирус   Тестирование программного обеспечения  Ссылки  Ответственность  за  использование  нелицензионного  программного  обеспечения.  Статьи  закона  за  пиратство  

Л. Г. Гагарина, Е. В. Кокорева, Б. Д. Виснадул. Технология разработки программного обеспечения. — М.: 

ИД «ФОРУМ»; ИНФРАМ, 2008. — С. 400. — ISBN 9785819903421  

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА 

Экспертная  система  (ЭС,  expert  system)  —  компьютерная  программа,  способная  заменить  специалиста эксперта  в  разрешении  проблемной  ситуации.  ЭС  начали  разрабатываться  исследователями  искусственного интеллекта в 1970х годах, а в 1980х получили коммерческое подкрепление.  В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения  экспертов  в  определенной  области  знаний  с  использованием  процедур  логического  вывода  и  принятия  решений,  а  базы  знаний —  как  совокупность  фактов  и  правил  логического  вывода  в  выбранной  предметной области деятельности.  Похожие действия выполняет программамастер (wizard). Мастера применяются как в системных  программах так и в прикладных для интерактивного общения с пользователем (например, при установке  ПО).  Главное  отличие  мастеров  от  ЭС —  отсутствие  базы  знаний;  все  действия  жестко  запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.  Другие  подобные  программы —  поисковые  или  справочные  (энциклопедические)  системы.  По  запросу  пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей. Например,  для Википедии аналогами статических визардов являются категории, списки, шаблоны, порталы.  Структура ЭСис  [1]  представляет следующую структуру ЭС:  Интерфейс пользователя   Пользователь   Интеллектуальный редактор базы знаний   Эксперт   Инженер по знаниям   Рабочая (оперативная) память   База знаний   Решатель (механизм вывода)   Подсистема объяснений   База  знаний  состоит  из  правил  анализа  информации  от  пользователя  по  конкретной  проблеме.  ЭС  анализирует  ситуацию  и,  в  зависимости  от  направленности  ЭС,  дает  рекомендации  по  разрешению  проблемы.  Как  правило,  база  знаний  ЭС  содержит  факты  (статические  сведения  о  предметной  области)  и  правила  набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.  В рамках логической модели баз данных и базы знаний, записываются на языке Пролог с помощью языка  предикатов  для  описания  фактов  и  правил  логического  вывода,  выражающих  правила  определения  понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов  к  базам  данных  и  базам  знаний.  Конкретные  и  обобщенные  запросы  к  базам  знаний  на  языке  Пролог  записываются  с  помощью  языка  предикатов,  выражающих  правила  логического  вывода  и  определения  понятий  над  процедурами  логического  вывода,  имеющихся  в  базе  знаний,  выражающих  обобщенные  и  конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.  Обычно  факты  в  базе  знаний  описывают  те  явления,  которые  являются  постоянными  для  данной  предметной  области.  Характеристики,  значения  которых  зависят  от  условий  конкретной  задачи,  ЭС  получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской  ЭС  факт  «У  здорового  человека  2  ноги»  хранится  в  базе  знаний,  а  факт  «У  пациента  одна  нога»  —  в  рабочей памяти. 

База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей: 

эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;   инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;   программисты, осуществляющие реализацию ЭС.   Режимы функционирования  ЭС может функционировать в 2х режимах.  Режим ввода знаний  в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора  базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.   Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая  рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в  виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.   Классификация ЭС [1]  Классификация ЭС по решаемой задаче  Интерпретация данных   Диагностирование   Мониторинг   Проектирование   Прогнозирование   Сводное Планирование   Обучение   Управление   Ремонт   Отладка   Классификация ЭС по связи с реальным временем  Статические ЭС   Квазидинамические ЭС   Динамические ЭС   Этапы разработки ЭС  Этап  идентификации  проблем    определяются  задачи,  которые  подлежат  решению,  выявляются  цели  разработки, определяются эксперты и типы пользователей.   Этап  извлечения  знаний    проводится  содержательный  анализ  проблемной  области,  выявляются  используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.   Этап  структурирования  знаний    выбираются  ИС  и  определяются  способы  представления  всех  видов  знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется  работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений,  средств представления и манипулирования знаниями.   Этап формализации  осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС  являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС.  Процесс  приобретения  знаний  разделяют  на  извлечение  знаний  из  эксперта,  организацию  знаний,  обеспечивающую  эффективную  работу  системы,  и  представление  знаний  в  виде,  понятном  ЭС.  Процесс  приобретения  знаний  осуществляется  инженером  по  знаниям  на  основе  анализа  деятельности  эксперта  по решению реальных задач.   Реализация ЭС  создается один или нескольких прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.   Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.   Наиболее известные/распространённые ЭС  CLIPS— весьма популярная ЭС (public domain)   OpenCyc— мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых  контекстов   См. также  Автоматизированная система управления   База знаний   Искусственный интеллект   Искусственная нейронная сеть   Логический вывод   Система поддержки принятия решений   Логическое программирование   Язык Пролог   Ссылки  Иерархический рубрикатор интеллектуальных систем РИС200402.1И (проект)   Глава в учебнике по Прологу, посвящённая экспертным системам   Литература   Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник.  СПб.: Питер, 2000.  

Субботін  С.О. Подання  й  обробка  знань  у  системах  штучного  інтелекту  та  підтримки  прийняття  рішень: 

Навчальний посібник. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. — 341 с.  

Джозеф  Джарратано,  Гари  Райли  «Экспертные  системы:  принципы  разработки  и  программирование» : 

Пер. с англ. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. — 1152 стр. с ил.  

Питер  Джексон  Введение  в  экспертные  системы  =  Introduction  to  Expert  Systems.  —  3е  изд.  —  М.: 

«Вильямс», 2001. — С. 624. — ISBN 0201876868   Таунсенд  К.,  Фохт  Д.Проектирование  и  программная  реализация  экспертных  систем  на  персональных  ЭВМ: Пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. В. Трубицына. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 320 с.   см. также Форт язык [1].   Уотермен Д. "Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. под ред. В. Л. Стефанюка. — М.: «Мир»,  1989:  388 стр. с ил.  

ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ 

Классически считалось, что обеспечение безопасности информации складывается из трех составляющих: 

Конфиденциальности,  Целостности,  Доступности.  Точками  приложения  процесса  защиты  информации  к  информационной  системе  являются  аппаратное  обеспечение,  программное  обеспечение  и  обеспечение  связи (коммуникации). Сами процедуры (механизмы) защиты разделяются на защиту физического уровня,  защиту персонала и организационный уровень. 

Классически считалось, что обеспечение безопасности информации складывается из трех составляющих: 

Конфиденциальности,  Целостности,  Доступности.  Точками  приложения  процесса  защиты  информации  к  информационной  системе  являются  аппаратное  обеспечение,  программное  обеспечение  и  обеспечение  связи (коммуникации). Сами процедуры (механизмы) защиты разделяются на защиту физического уровня,  защиту персонала и организационный уровень 

В данной статье понятие «информационная безопасность» рассматривается в следующих значениях: 

состояние (качество) определенного объекта (в качестве объекта может выступать информация, данные,  ресурсы  автоматизированной  системы,  автоматизированная  система,  информационная  система  предприятия, общества, государства и т. п.)[1];   деятельность,  направленная  на  обеспечение  защищенного  состояния  объекта  (в  этом  значении  чаще  используется термин «защита информации»)[2].   Сущность понятия «информационная безопасность»  Содержание понятия  В то время как информационная безопасность — это состояние защищённости информационной среды,  защита  информации  представляет  собой  деятельность  по  предотвращению  утечки  защищаемой  информации, несанкционированных и непреднамеренных воздействий на защищаемую информацию, то  есть процесс, направленный на достижение этого состояния.  Информационная  безопасность  организации  —  состояние  защищённости  информационной  среды  организации, обеспечивающее её формирование, использование и развитие.  Информационная  безопасность  государства[3]  —  состояние  сохранности  информационных  ресурсов  государства и защищенности законных прав личности и общества в информационной сфере.      онная  сфер имеет  две  составляющие[4]:  информац В  современном  социуме  и информацио ра  ционно техническую  (искус ственно  соз зданный  че еловеком  мир  техники технологи и  т.п.)  и  информационно м и,  ий  и психоло огическую (е естественныый мир живо ой природы ы, включающ щий и самого человека) ). Соответств венно, в  общем  случае  ин нформацион нную  безоп пасность  об бщества  (государства) можно  представить двумя  )  п ь  составными  частям информ ми:  мационноте ехнической  безопаснос стью  и  инфформационн нопсихологической  (психоф физической) безопаснос стью.  Стандарртизированн ные опреде еления  анных)  [1]  — состояние защищенн Безопас сность  инфоормации  (да —  е  ности  инфор рмации  (дан нных),  при  к котором  обеспеччены ее (их) конфиденц циальность, доступность ь и целостно ость.  сть  [2]  — защита  конфиденци Информмационная  безопаснос к иальности,  целостност и  дост ти  тупности  информмации.  Конфиденциальнос сть: обеспеччение доступ па к информ мации тольк ко авторизов ванным пол льзователям м.  Целостн ность: обесппечение дост товерности и полноты информации и методов в ее обработки.  Доступн ность:  обес спечение  ддоступа  к  информаци и  связа ии  анным  с  н ней  активам авторизо м  ованных  пользов вателей по ммере необхо одимости.  curity)  [5] — все аспекты Информмационная б безопасност ть (англ. infoormation sec ы, связанны ые с определ лением,  достижеением  и  поддержанием  конфи иденциальн ности,  цело остности,  д доступности неотказу и,  уемости,  подотчеетности, ауте ентичности и достоверн ности инфор рмации или средств ее обработки.  ation  (data)  security)  [6]]  —  состоян Безопас сность  инфо ормации  (д данных)  (ан нгл.  informa ние  защищенности  информмации  (данн ных),  при  котором  о обеспечиваю ются  ее  (и конфиде их)  енциальнос сть,  доступн ность  и  целостн ность.  Безопас сность  инфо ормации  (дданных)  оп пределяется отсутствие недопус я  ем  стимого  ри иска,  связан нного  с  утечкой  информац ции  по  теехническим  каналам,  несанкцио онированны ыми  и  не епреднамеренными  воздейсствиями  на  данные  и  (или)  на  др ругие  ресурсы  автомат тизированно информа ой  ационной  системы,  использзуемые при применении информац ционной тех хнологии.  огий)  (англ.  IT  security [6]  —  Безопас сность  инфо ормации  (п при  примен нении  инфо ормационны техноло ых  y)  состояние защищен нности инфо ормационно ой технолог гии, обеспеч чивающее б безопасность информац ции, для  обработтки  которо ой  она  п применяется и  информационную  безопа я,  асность  ав втоматизиро ованной  информмационной с системы, в ккоторой она реализован на.  Безопасность  автоматизированной  информационной  системы  [6]  —  состояние  защищенности  автоматизированной  информационной  системы,  при  котором  обеспечиваются  конфиденциальность,  доступность, целостность, подотчетность и подлинность ее ресурсов.  Существенные признаки понятия 

В качестве стандартной модели безопасности часто приводят модель из трёх категорий: 

конфиденциальность  (англ.  confidentiality)[6]  —  состояние  информации ,  при  котором  доступ  к  ней  осуществляют только субъекты, имеющие на него право;   целостность (англ. integrity)[7] — избежание несанкционированной модификации информации;   доступность  (англ.  availability)[8]  —  избежание  временного  или  постоянного  сокрытия  информации  от  пользователей, получивших права доступа.  

Выделяют и другие не всегда обязательные категории модели безопасности: 

неотказуемость или апеллируемость (англ. nonrepudiation)[8] — невозможность отказа от авторства;   подотчётность (англ. accountability)[9] — обеспечение идентификации субъекта доступа и регистрации его  действий;   достоверность (англ. reliability)[5] — свойство соответствия предусмотренному поведению или результату;   аутентичность или подлинность (англ. authenticity)[5] — свойство, гарантирующее, что субъект или ресурс  идентичны заявленным.   Рекомендации по использованию терминов  В  Государственном  стандарте  РФ[10]  приводится  следующая  рекомендация  использования  терминов  «безопасность» и «безопасный»:  Слова «безопасность» и «безопасный» следует применять только для выражения уверенности и гарантий  риска.  Не  следует  употреблять  слова  «безопасность»  и  «безопасный»  в  качестве  описательного  прилагательного  предмета,  так  как  они  не  передают  никакой  полезной  информации.  Рекомендуется  всюду, где возможно, эти слова заменять признаками предмета, например:  — «защитный шлем» вместо «безопасный шлем»;  — «нескользкое покрытие для пола» вместо «безопасное покрытие».  Для  термина  «информационная  безопасность»  следует  придерживаться  тех  же  рекомендаций.  Желательно  использовать  более  точные  характеристики  объектов,  разделяемые  как  признаки  понятия  «информационная безопасность». Например, точнее будет использовать аргумент «для предотвращения  угроз на доступность объекта» (или «для сохранения целостности данных») вместо аргумента «исходя из  требований информационной безопасности».  Объем (реализация) понятия «информационная безопасность»  Системный  подход  [11]  к  описанию  информационной  безопасности  предлагает  выделить  следующие  составляющие информационной безопасности:  Законодательная, нормативноправовая и научная база.   Структура и задачи органов (подразделений), обеспечивающих безопасность ИТ.   Организационнотехнические и режимные меры и методы (Политика информационной безопасности).   Программнотехнические способы и средства обеспечения информационной безопасности.   Ниже  в  данном  разделе  подробно  будет  рассмотрена  каждая  из  составляющих  информационной  безопасности.  Целью  реализации  информационной  безопасности  какоголибо  объекта  является  построение  Системы  обеспечения  информационной  безопасности  данного  объекта  (СОИБ).  Для  построения  и  эффективной  эксплуатации СОИБ необходимо[2]:  выявить требования защиты информации, специфические для данного объекта защиты;   учесть требования национального и международного Законодательства;   использовать наработанные практики (стандарты, методологии) построения подобных СОИБ;   определить подразделения, ответственные за реализацию и поддержку СОИБ;   распределить между подразделениями области ответственности в осуществлении требований СОИБ;   на базе управления рисками информационной безопасности определить общие положения, технические  и  организационные  требования,  составляющие  Политику  информационной  безопасности  объекта  защиты;   реализовать  требования  Политики  информационной  безопасности,  внедрив  соответствующие  программнотехнические способы и средства защиты информации;   реализовать Систему менеджмента (управления) информационной безопасности (СМИБ);   используя  СМИБ  организовать  регулярный  контроль  эффективности  СОИБ  и  при  необходимости  пересмотр и корректировку СОИБ и СМИБ.   Как видно из последнего этапа работ, процесс реализации СОИБ непрерывный и циклично (после  каждого пересмотра) возвращается к первому этапу, повторяя последовательно все остальные. Так СОИБ  корректируется  для  эффективного  выполнения  своих  задач  защиты  информации  и  соответствия  новым  требованиям постоянно обновляющейся информационной системы.  Нормативные документы в области информационной безопасности  В  Российской  Федерации  к  нормативноправовым  актам  в  области  информационной  безопасности  относятся[12]  Акты федерального законодательства:   Международные договоры РФ;   Конституция РФ;   Законы федерального уровня (включая федеральные конституционные законы, кодексы);   Указы Президента РФ;   Постановления правительства РФ;   Нормативные правовые акты федеральных министерств и ведомств;   Нормативные правовые акты субъектов РФ, органов местного самоуправления и т.д.   Подробнее  списки  и  содержание  указанных  нормативных  документов  в  области  информационной  безопасности обсуждаются в разделе Информационное право.  К нормативнометодическим документам можно отнести  Методические документы государственных органов России:   Доктрина информационной безопасности РФ;   Руководящие документы Гостехкомиссии;   Руководящие документы ФСТЭК;   Приказы ФСБ;   Стандарты информационной безопасности, из которых выделяют:   Международные стандарты;   Государственные (национальные) стандарты РФ;   Рекомендации по стандартизации;   Методические указания.   Органы (подразделения), обеспечивающие информационную безопасность  В  зависимости  от  приложения  деятельности  в  области  защиты  информации  (в  рамках  государственных  органов  власти  или  коммерческих  организаций),  сама  деятельность  организуется  специальными  государственными органами (подразделениями), либо отделами (службами) предприятия. 

Государственные органы РФ, контролирующие деятельность в области защиты информации: 

Комитет Государственной думы по безопасности;   Совет безопасности России;   Федеральная служба по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК);   Федеральная служба безопасности Российской Федерации (ФСБ России);   Министерство внутренних дел Российской Федерации (МВД России);   Федеральная служба по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций  (Роскомнадзор).   Службы, организующие защиту информации на уровне предприятия  Служба экономической безопасности;   Служба безопасности персонала (Режимный отдел);   Отдел кадров;   Служба информационной безопасности.   Организационнотехнические и режимные меры и методы  Для  описания  технологии  защиты  информации  конкретной  информационной  системы  обычно  строится  так называемая Политика информационной безопасности или Политика безопасности рассматриваемой  информационной системы.  Политика безопасности (информации в организации) (англ. Organizational security policy)[1]  совокупность  документированных  правил,  процедур,  практических  приемов  или  руководящих  принципов  в  области  безопасности информации, которыми руководствуется организация в своей деятельности.  Политика  безопасности  информационнотелекоммуникационных  технологий  (англ.  ІСТ  security  policy)[5]    правила,  директивы,  сложившаяся  практика,  которые  определяют,  как  в  пределах  организации  и  ее  информационнотелекоммуникационных технологий управлять, защищать и распределять активы, в том  числе критичную информацию.  Для  построения  Политики  информационной  безопасности  рекомендуется[11]  отдельно  рассматривать  следующие направления защиты информационной системы:  Защита объектов информационной системы;   Защита процессов, процедур и программ обработки информации;   Защита каналов связи;   Подавление побочных электромагнитных излучений;   Управление системой защиты.   При  этом,  по  каждому  из  перечисленных  выше  направлений  Политика  информационной  безопасности  должна описывать следующие этапы создания средств защиты информации:  Определение информационных и технических ресурсов, подлежащих защите;   Выявление полного множества потенциально возможных угроз и каналов утечки информации;   Проведение  оценки  уязвимости  и  рисков  информации  при  имеющемся  множестве  угроз  и  каналов  утечки;   Определение требований к системе защиты;   Осуществление выбора средств защиты информации и их характеристик;   Внедрение и организация использования выбранных мер, способов и средств защиты;   Осуществление контроля целостности и управление системой защиты.   Политика  информационной  безопасности  оформляется  в  виде  документированных  требований  на  информационную  систему.  Документы  обычно  разделяют  по  уровням  описания  (детализации)  процесса  защиты.  Документы верхнего уровня   Политики  информационной  безопасности  отражают  позицию  организации  к  деятельности  в  области  защиты информации, ее стремление соответствовать государственным, международным требованиям и  стандартам  в  этой  области.  Подобные  документы  могут  называться  "Концепция  ИБ",  "Регламент  управления  ИБ",  "Политика  ИБ",  "Технический  стандарт  ИБ"  и  т.п.  Область  распространения  документов  верхнего  уровня  обычно  не  ограничивается,  однако  данные  документы  могут  выпускаться  и  в  двух  редакциях    для  внешнего  и  внутренего  использования.  Согласно  ГОСТ  Р  ИСО/МЭК  17799—2005[2],  на  верхнем  уровне  Политики  информационной  безопасности  должны  быть  оформлены  следующие  документы:  "Концепция  обеспечения  ИБ",  "Правила  допустимого  использования  ресурсов  информационной системы", "План обеспечения непрерывности бизнеса".  К  среднему  уровню  относят  документы,  касающиеся  отдельных  аспектов  информационной  безопасности.  Это  требования  на  создание  и  эксплуатацию  средств  защиты  информации,  огранизацию  информационных и бизнесспроцессов организации по конкретному направлению защиты информации.  Например:  Безопасности  данных,  Безопасности  коммуникаций,  Использования  средств  криптографической защиты, Контентная фильтрация и т.п. Подобные документы обычно издаются в виде  внутренних технических и организационных политик (стандартов) организации. Все документы среднего  уровня политики информационной безопасности конфиденциальны.  В  политику  информационной  безопасности  нижнего  уровня  входят  регламенты  работ,  руководства по администрированию, инструкции по эксплуатации отдельных сервисов информационной  безопасности.  Программнотехнические способы и средства обеспечения информационной безопасности  В литературе[11] предлагается следующая классификация средств защиты информации.  Средства защиты от несанкционированного доступа (НСД):   Средства авторизации;   Мандатное управление доступом;   Избирательное управление доступом;   Управление доступом на основе ролей;   Журналирование (так же называется Аудит).   Системы анализа и моделирования информационных потоков (CASEсистемы).   Системы мониторинга сетей:   Системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS).   Анализаторы протоколов.   Антивирусные средства.   Межсетевые экраны.   Криптографические средства:   Шифрование;   Цифровая подпись.   Системы резервного копирования.   Системы бесперебойного питания:   Источники бесперебойного питания;   Резервирование нагрузки;   Генераторы напряжения.   Системы аутентификации:   Пароль;   Сертификат;   Биометрия.   Средства предотвращения взлома корпусов и краж оборудования.   Средства контроля доступа в помещения.   Инструментальные средства анализа систем защиты:   Мониторинговый программный продукт.   Исторические аспекты возникновения и развития информационной безопасности  Объективно  категория  «информационная  безопасность»  возникла  с  появлением  средств  информационных коммуникаций между людьми, а также с осознанием человеком наличия у людей и их  сообществ  интересов,  которым  может  быть  нанесен  ущерб  путем  воздействия  на  средства  информационных  коммуникаций,  наличие  и  развитие  которых  обеспечивает  информационный  обмен  между  всеми  элементами  социума.  Учитывая  влияние  на  трансформацию  идей  информационной  безопасности, в развитии средств информационных коммуникаций можно выделить несколько этапов[4]:  I  этап  —  до  1816  года  —  характеризуется  использованием  естественно  возникавших  средств  информационных  коммуникаций.  В  этот  период  основная  задача  информационной  безопасности  заключалась  в  защите  сведений  о  событиях,  фактах,  имуществе,  местонахождении  и  других  данных,  имеющих для человека лично или сообщества, к которому он принадлежал, жизненное значение.   II этап — начиная с 1816 года — связан с началом использования искуственно создаваемых технических  средств  электро  и  радиосвязи.  Для  обеспечения  скрытности  и  помехозащищенности  радиосвязи  необходимо было использовать опыт первого периода информационной безопасности на более высоком  технологическом уровне, а именно применение помехоустойчивого кодирования сообщения (сигнала) с  последующим декодированием принятого сообщения (сигнала).   III  этап — начиная с 1935 года —  связан  с  появлением  радиолокационных и гидроакустических  средств.  Основным  способом  обеспечения  информационной  безопасности  в  этот  период  было  сочетание  организационных  и  технических  мер,  направленных  на  повышение  защищенности  радиолокационных  средств  от  воздействия  на  их  приемные  устройства  активными  маскирующими  и  пассивными  имитирующими радиоэлектронными помехами.   IV  этап  —  начиная  с  1946  года  —  связан  с  изобретением  и  внедрением  в  практическую  деятельность  электронновычислительных  машин  (компьютеров).  Задачи  информационной  безопасности  решались,  в  основном, методами и способами ограничения физического доступа к оборудованию средств добывания,  переработки и передачи информации.   V  этап  —  начиная  с  1965  года  —  обусловлен  созданием  и  развитием  локальных  информационно коммуникационных  сетей.  Задачи  информационной  безопасности  также  решались,  в  основном,  методами  и  способами  физической  защиты  средств  добывания,  переработки  и  передачи  информации,  объединенных в локальную сеть путем администрирования и управления доступом к сетевым ресурсам.   VI этап — начиная с 1973 года — связан с использованием сверхмобильных коммуникационных устройств  с  широким  спектром  задач.  Угрозы  информационной  безопасности  стали  гораздо  серьезнее.  Для  обеспечения  информационной  безопасности  в  компьютерных  системах  с  беспроводными  сетями  передачи  данных  потребовалась  разработка  новых  критериев  безопасности.  Образовались  сообщества  людей  —  хакеров,  ставящих  своей  целью  нанесение  ущерба  информационной  безопасности  отдельных  пользователей,  организаций  и  целых  стран.  Информационный  ресурс  стал  важнейшим  ресурсом  государства, а обеспечение его безопасности — важнейшей и обязательной составляющей национальной  безопасности. Формируется информационное право — новая отрасль международной правовой системы.   VII  этап  —  начиная  с  1985  года  —  связан  с  созданием  и  развитием  глобальных  информационно коммуникационных сетей с использованием космических средств обеспечения. Можно предположить что  очередной  этап  развития  информационной  безопасности,  очевидно,  будет  связан  с  широким  использованием сверхмобильных коммуникационных устройств с широким спектром задач и глобальным  охватом  в  пространстве  и  времени,  обеспечиваемым  космическими  информационно коммуникационными  системами.  Для  решения  задач  информационной  безопасности  на  этом  этапе  необходимо  создание  макросистемы  информационной  безопасности  человечества  под  эгидой  ведущих  международных форумов.   Примечания (источники)    1  2  3  Национальный  стандарт  РФ  «Защита  информации.  Основные  термины  и  определения»  (ГОСТ  Р  509222006).     1  2  3  4  Национальный  стандарт  РФ  «Информационная  технология.  Практические  правила  управления  информационной безопасностью» (ГОСТ Р ИСО/МЭК 17799—2005).    Безопасность: теория, парадигма, концепция, культура. Словарьсправочник / Авторсост. профессор В.  Ф. Пилипенко. Изд. 2е, доп. и перераб. — М.: ПЕР СЭПресс, 2005.    1 2 Информационная безопасность (2я книга социальнополитического проекта «Актуальные проблемы  безопасности социума»). М.: «Оружие и технологии», 2009.    1 2 3 4 Национальный стандарт РФ «Методы и средства обеспечения безопасности. Часть 1. Концепция и  модели  менеджмента  безопасности  информационных  и  телекоммуникационных  технологий»  (ГОСТ  Р  ИСО/МЭК 133351 — 2006).     1  2  3  4  Рекомендации  по  стандартизации  «Информационные  технологии.  Основные  термины  и  определения в области технической защиты информации» (Р 50.1.0532005).    Словарь терминов по безопасности и криптографии. Европейский институт стандартов по электросвязи    1 2 Глоссарий.ru     Рекомендации  по  стандартизации  «Техническая  защита  информации.  Основные  термины  и  определения» (Р 50.1.0562005).    Государственный стандарт РФ «Аспекты безопасности. Правила включения в стандарты» (ГОСТ Р 51898 2002).     1  2  3 Домарев В. В. Безопасность информационных технологий. Системный подход. — К.: ООО ТИД Диа  Софт, 2004. 992 с.    Лапина М. А., Ревин А. Г., Лапин В. И. Информационное право. М.: ЮНИТИДАНА, Закон и право, 2004.   Литература  Щербаков  А.  Ю.,  Современная  компьютерная  безопасность.  Теоретические  основы.  Практические  аспекты. — М.:Книжный мир, 2009. — 352 с — ISBN 9785804103782.   Петренко  С.  А.,  Курбатов  В.  А.  Политики  информационной  безопасности.  —  М.:Компания  АйТи,  2006.  —  400 с — ISBN 5984530244.   Галатенко В. А. Стандарты информационной безопасности. — М.: Интернетуниверситет информационных  технологий, 2006. — 264 с — ISBN 5955600531.   Петренко С. А. Управление информационными рисками. М.:Компания АйТи; ДМК Пресс, 2004. — 384 с —  ISBN 5984530015.   Шаньгин  В.  Ф.  Защита  компьютерной  информации.  Эффективные  методы  и  средства.  М.:  ДМК  Пресс,  2008. — 544 с — ISBN 5940743838.   Лепехин А. Н. Расследование преступлений против информационной безопасности. Теоретикоправовые  и прикладные аспекты. М.: Тесей, 2008. — 176 с — ISBN 9789854632582.  

Лопатин  В.  Н.  Информационная  безопасность  России:  Человек,  общество,  государство  Серия: 

Безопасность человека и общества. М.: 2000. — 428 с — ISBN 5935980304.   Родичев Ю. Информационная безопасность: Нормативноправовые аспекты. СПб.: Питер, 2008. — 272 с —  ISBN 9785388000699.   Бармен Скотт. Разработка правил информационной безопасности. М.: Вильямс, 2002. — 208 с — ISBN 5 845903238, ISBN 157870264X.   Запечников С. В., Милославская Н. Г., Толстой А. И., Ушаков Д. В. Информационная безопасность открытых  систем. В 2 томах. Том 1. Угрозы, уязвимости, атаки и подходы к защите. М.: Горячая Линия — Телеком,  2006. — 536 с — ISBN 5935172911, ISBN 5935173190.   Запечников С. В., Милославская Н. Г., Толстой А. И., Ушаков Д. В. Информационная безопасность открытых  систем. В 2 томах. Том 2. Средства защиты в сетях. М.: Горячая Линия — Телеком, 2008. — 560 с — ISBN  9785991200349.   См. также  Государственная информационная политика России   Информационное право   IPC: Защита информации от утечек   DLP: Защита информации от утечек   Информация   Информатика   Стандарты информационной безопасности   Политика безопасности   Государственная информационная политика Украины   Международный день защиты информации   Википедия:Проект:Защита информации   Персональные данные   Ссылки  Обзор. Средства защиты информации и бизнеса 2006 Cnews.   Словарь терминов по безопасности и криптографии Европейский институт стандартов по электросвязи.   Список аббревиатур по информационной безопасности Алексей Лукацкий.   Профильные периодические издания  Безопасность  информационных  технологий  (Выпускается  МИФИ.  Является  рецензируемым  научным  журналом, включенным в список ВАК).   Вопросы защиты информации.   Проблемы  информационной  безопасности.  Компьютерные  системы  (Является  рецензируемым  научным  журналом, включенным в список ВАК).   Jet Info информационный бюллетень.   Журнал «Защита информации. Инсайд».   Вестник информационной безопасности.   Информация и безопасность.   Журнал Хакер.  





Похожие работы:

«МИНИСТЕРСТВО РФ ПО СВЯЗИ И ИНФОРМАТИЗАЦИИ Поволжская Государственная академия телекоммуникаций и информатики Кафедра линий связи и измерений в технике связи Исследование параметров волоконно-оптической линии передачи Рекомендовано УМО по образованию в области телекоммуникаций в к...»

«УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебной работе Д.А. Зубцов 10 декабря 2013 г. ПРОГРАММА по дисциплине: Общая физика по направлению подготовки: 010400 "Прикладная математика и информатика" факультеты: ФИВТ, ФРТК кафед...»

«12 опыт и решения Как курс рубля изменил прибыль вашей компании за 2015 год Первая тема для тех, кто готовит отчетность по МСФО за 2015 год, – это изменения курсов валют. Евро по отношению к рублю в 2015 году вырос на 17 процентов, доллар – на 30 процентов....»

«чилось пшиком, претендент не был избран, да и не заплатил обещанных гонораров. Меня поражало, как много Григорий Ильич знал и умел. Обстоятельно диагностировал проблему, указывал пути ее решения. К месту, и точно цитировал классиков, был очень образованным специалистом в области менеджмента. Слушать его лекции или ситуативные разъяснения было...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОУ ВПО "АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ" ПРОГРАММА Вступительного экзамена по прикладной информатике в магистратуру по направлению "Прикладная информатика" 2008-2009 учебный год ВВЕДЕНИЕ Основу программы составили ключевые положения курсов программы подготовки бакала...»

«Шабанов В.В., Землянов Ю.М., Нгуен Динь Ай ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ОПТИМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОРОСИТЕЛЬНОЙ НОРМЫ ВНУТРИ ВЕГЕТАЦИОННОГО ПЕРИОДА Одной из первоочередных задач управления продуктивностью посева является оптимизация оперативного водораспределения, т. е. задача рациональн...»

«Санкт-Петербургский государственный университет Кафедра математической теории игр и статистических решений Хачатрян Альберт Гагикович Выпускная квалификационная работа бакалавра Анализ и прогнозирование безопасности дорожных маршрутов Направлени...»

«Федеральное агентство связи Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ ЭЛ...»

«Информационные процессы, Том 14, № 1, 2014, стр. 1–8. 2001 Алкилар-Гонзалез, Карнаухов, Кобер. c МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ Автоматизированное обнаружение объектов на зашумленном изобра...»

«368 вычислительные методы и программирование. 2011. Т. 12 УДК 519.6; 533.72 ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЙ МЕТОД ЧАСТИЦ-В-ЯЧЕЙКАХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ДИНАМИКИ РАЗРЕЖЕННОГО ГАЗА. ЧАСТЬ I Е. А. Малков1, М. С. Ива...»

«Серия "Информационные технологии" представляет результаты исследований и разработок в области создания и развития методов, моделей, информационных технологий и систем поддержки решения задач в широком спектра об...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ" К Р АТ К ИЙ К У Р С Л Е К ЦИЙ по дисциплине Математическое моделирование, численные...»

«ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ АЦП Степашко Мария Андреевна Колледж многоуровневого профессионального образования Москва, Россия SIMULATION OF ADC Stepashko Maria Andreevna The College multi-level professional education Moscow, Russia Компьютеры или электронно-вычисл...»

«Дагестанский государственный университет народного хозяйства Кафедра английского языка Алибекова Джамиля Гаджиевна Арсланбекова Умухаир Шугаибовна СБОРНИК ТЕСТОВ ПО ДИСЦИПЛИНЕ ЛИТЕРАТУРА Специальность 09.02.03 "Программирование в компьютерных системах" Квали...»

«ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯМ “УТВЕРЖДАЮ” Председатель Государственного комитета Российской Федерации по телекоммуникациям Л.Д. Рейман 19 октября 1999 года МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ РАБОТ ПО КО...»

«ПРОГРАММА вступительного экзамена по ПРИКЛАДНОЙ ИНФОРМАТИКЕ в магистратуру по направлению "Прикладная информатика"ВВЕДЕНИЕ Основу программы составили ключевые положения курсов программы подготовки бакалавров по направлению "Прикладная и...»

«ПРАВИЛА регистрации договоров о передаче права на изобретение, полезную модель, промышленный образец, селекционное достижение, товарный знак, знак обслуживания и лицензионных договоров на их использование, договоров о полной или частичной передаче права на топологию интеграл...»

«Электронный журнал "Труды МАИ". Выпуск № 53 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 629.735.35 Вычислительный эксперимент для анализа работы вертолета с водосливным устройством И.В.БОРИСОВ, А.В.ЦИПЕНКО Аннотация В работе предложена методика моделирования сброса жидкости из водо...»

«Информационные процессы, Том 16, № 2, 2016, стр. 91–102 2016 Бедринцев, Чепыжов. c МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ Выпуклая аппроксимация пространства дизайна в задаче оптимизации крыла самолета1 А.А.Бедринцев, В.В.Чепыжов Институт проблем передачи информации, Росс...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ имени М.В. Келдыша А.Е. Бондарев, В.А. Галактионов Анализ развития концепций и методов визуального представления данных в задачах вычислительной физики Москва А.Е. Бондарев, В.А. Галактионов Анал...»

«Министерство образования и науки Украины Харьковский национальный университет имени А.Н. Бекетова Кафедра прикладной математики и информационных технологий. Информатика и основы компьютерного моделирования. Модуль 1.Тема реферата: "Живой классик современной архитектуры хайтека"Реферат подготовлен: студент...»

«Тематический раздел: Теоретическая и компьютерная химия. Полная исследовательская публикация Подраздел: Физическая органическая химия. Регистрационный код публикации: 11-27-14-1 Публикация доступна для обсуждения в рамках функционирова...»

«Санкт-Петербургский Государственный Университет Т.М. Петрова, Н.А. Позднякова, Ю.В. Соколова Методическое руководство для практических занятий по дисциплине "Аэрокосмические методы исследований" (для студентов 3-его курса) Кафедра картографии и геоинформат...»

«152 вычислительные методы и программирование. 2011. Т. 12 УДК 539.12 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРЕНОСА ЭЛЕКТРОНОВ В ВЕЩЕСТВЕ НА ГИБРИДНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ М. Е. Жуковский1, С. В. Подоляко1, Р. В. Усков1 На основе использования данных для сечений упругих и неупругих процессо...»








 
2017 www.doc.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - различные документы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.