Способ интеллектуального анализа оценки устойчивости инфокоммуникационной системы к деструктивному воздействию электромагнитного излучения



Способ интеллектуального анализа оценки устойчивости инфокоммуникационной системы к деструктивному воздействию электромагнитного излучения

 


Владельцы патента RU 2560803:

Открытое акционерное общество "Научно-исследовательский институт "Аргон" (ОАО "НИИ "Аргон") (RU)

Изобретение относится к области радиотехники и может быть использовано для интеллектуального анализа оценки устойчивости инфокоммуникационной системы. Техническим результатом является повышение устойчивости функционирования системы связи при воздействии деструктивных электромагнитных излучений на ее структурные элементы за счет оперативной реконфигурации и обработки характера деструктивных воздействий. Систему связи приводят в рабочее состояние, фиксируют деструктивные воздействия на ее структурные элементы, формируют имитационную модель системы связи, моделируют на ней деструктивные воздействия, по результатам моделирования реконфигурируют имитационную модель системы связи и представляют математическую модель функционирования системы, определяют параметры электромагнитных полей, воздействующих на подсистемы инфрокоммуникационной системы, и осуществляют оценку воздействия этих электромагнитных полей на работоспособность отдельных элементов и узлов системы, а также системы в целом, формируют сценарии электромагнитных воздействий на узлы инфокоммуникационной системы, учитывая модели электромагнитных излучений во всем диапазоне частот, проводят анализ информационного потока, обрабатываемого инфокоммуникационными узлами, и выявляют закономерности появления искаженных пакетов информации, периодичность и кратность частоты появления которых определяют на частоте формирования импульсов известными источниками электромагнитного излучения, при обнаружении факта воздействия известных источников электромагнитных излучений блокируют искаженную информацию и реконфигурируют систему, проводят сравнительный анализ соответствия данных требованиям используемого телекоммуникационного протокола, дополнительно проводят анализ сценариев поведения инфокоммуникационной системы при действии на ее элементы и узлы электромагнитных воздействий, с учетом моделей электромагнитного излучения на всем диапазоне частот, осуществляют расчет целевых показателей, характеризующих устойчивость системы в целом и его отдельных подсистем к воздействию электромагнитных излучений. 1 ил.

 

Изобретение относится к области радиотехники, а именно к области интеллектуального анализа оценки устойчивости инфокоммуникационной системы к деструктивному воздействию электромагнитного излучения.

Известен "Способ моделирования аварии, диагностики и восстановления работоспособности сложной технологической структуры и информационная система для его реализации", патент РФ №2252453, G06N 1/00, опубл. 20.05.2005, бюл. №14, заключающийся в том, что определяют схемотехнические характеристики элементов сложной технологической структуры (СТС) и устанавливают их взаимосвязи. Все связи между элементами принципиальной схемы СТС разделяют на основные и резервные. Задают произвольную комбинацию повреждений элементов СТС и определяют значение показателя аварийности состояния связей между элементами СТС. В случае неравенства указанного показателя нулевому значению восстанавливают работоспособность СТС, изменяя ее замещением поврежденных связей резервными посредством активных действий оператора. Определяют значение показателя восстановления работоспособности СТС и вырабатывают прогноз состояния измененной СТС. Полученная оперативная информация, основанная на использовании имеющегося резерва внутренних возможностей СТС, передается оператором для выработки действий по восстановлению работоспособности СТС, прогноза состояния СТС и рекомендаций по улучшению функционирования измененной СТС.

Недостатками способа является относительно низкая устойчивость функционирования СТС при возможном воздействии на нее деструктивных воздействий.

Наиболее близком по технической сущности и достигаемому результату является "Способ моделирования процессов обеспечения технической готовности сетей связи при технической эксплуатации и система для его реализации", патент РФ №2336566, G06N 1/00, опубл. 20.10.2008, бюл. №29. Способ заключается в следующей последовательности действий. Определяют схемотехнические характеристики элементов сети связи, устанавливают их взаимосвязи, описывают структуру сети связи, разделяют все связи на основные и резервные, задают произвольные комбинации повреждений элементов сети связи, определяют значения показателя аварийности состояния связей между элементами сети связи, моделируют процесс обеспечения технической готовности при эксплуатации сети связи, имитируют различные виды отказов, повреждений и сбоев основных элементов сети связи, замещают поврежденные связи резервными, определяют значение показателя восстановления работоспособности сети связи, осуществляют сбор статистики, прогнозируют техническое состояние основных элементов сети связи и рассчитывают основные показатели функционирования сетей связи.

Недостатками способа является относительно низкая устойчивость функционирования сети связи при воздействии деструктивных воздействий на ее структурные элементы, а также способ не обеспечивает устойчивости инфокоммуникационной системы при воздействии деструктивных электромагнитных излучений и обработки характера деструктивных воздействий, а также не разработана структура системы обнаружения деструктивных электромагнитных излучений.

Проведенный анализ уровня техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностями признаков, тождественным всем признакам заявленного способа, отсутствуют. Следовательно, заявленное изобретение соответствует условию патентоспособности "новизна".

Результаты поиска известных решений в данной и смежной областях техники с целью выявления признаков, совпадающих с отличительными от прототипов признаками заявленного изобретения, показали, что они не следуют явным образом из уровня техники. Из определенного уровня техники не выявлена известность влияния предусматриваемых существенными признаками заявленного изобретения на достижение указанного технического результата. Следовательно, заявленное изобретение соответствует условию патентоспособности "изобретательский уровень".

Технической задачей изобретения является разработка способа интеллектуального анализа, обеспечивающего оценку устойчивости инфокоммуникационной системы связи при воздействии деструктивных электромагнитных излучений на ее структурные элементы за счет оперативной реконфигурации (в реальном масштабе времени) и обработки характера деструктивных воздействий.

Технический результат достигается тем, что в способе интеллектуального анализа оценки устойчивости инфокоммуникационной системы к деструктивному воздействию электромагнитного излучения, заключающегося в том, что систему связи, включающую N структурных элементов и связей между ними, приводят в рабочее состояние, фиксируют деструктивные воздействия на ее структурные элементы, по полученным данным формируют имитационную модель системы связи, моделируют на ней деструктивные воздействия, по результатам моделирования реконфигурируют имитационную модель системы связи и представляют математическую модель функционирования системы, отличающийся тем, что в качестве интеллектуального инструмента используют принцип многослойных нейронных сетей, которые обладают способностью консолидировать информацию за счет выявления значимых признаков и скрытых закономерностей в исходных массивах разнородных данных, при этом, при работе системы связи в реальных условиях эксплуатации и действии на нее деструктивных воздействий электромагнитных волн, определяют параметры электромагнитных полей, воздействующих на подсистемы инфрокоммуникационной системы и осуществляют оценку воздействия этих электромагнитных полей на работоспособность отдельных элементов и узлов системы, а также системы в целом, формируют сценарии электромагнитных воздействий на узлы инфокоммуникационной системы, учитывая модели электромагнитных излучений во всем диапазоне частот, при этом проводят анализ информационного потока, обрабатываемого инфокоммуникационными узлами и выявляют закономерности появления искаженных пакетов информации, периодичность и кратность частоты появления которых определяют на частоте формирования импульсов известными источниками электромагнитного излучения, при этом при обнаружении факта воздействия известных источников электромагнитных излучений принимается решение на блокирование искаженной информации и реконфигурировании системы, далее проводят сравнительный анализ соответствия данных, поступающих на шину обмена данными, требованиям используемого телекоммуникационного протокола, дополнительно проводят анализ сценариев поведения инфокоммуникационной системы при действии на ее элементы и узлы электромагнитных воздействий, с учетом моделей электромагнитного излучения на всем диапазоне частот, осуществляют расчет целевых показателей, характеризующих устойчивость системы в целом и его отдельных подсистем к воздействию электромагнитных излучений, на основе топологии инфокоммуникационной сети, используемых аппаратных средств и программного обеспечения, при этом математическая формализация способа заключается в определении требуемого уровня устойчивости системы и при соответствии функциональных зависимостей определяемым последовательностям, инфокоммуникационная система устойчива к деструктивному воздействию электромагнитного излучения, при этом функциональные зависимости определяются следующим образом:

пусть G - комплекс мер, формируемых системой анализа устойчивости и направленных на повышение устойчивости инфокоммуникационной системы (ObDC) к воздействию ЭМИ, тогда OdDCG - конфигурация системы с реализованным в нем комплексом мер G, StabilityLevel(ObDCG), - функция, результатом которой является обеспечение устойчивости системы ObDC к деструктивным воздействиям ЭМИ, в этом случае целевой функцией будет обеспечение максимального общего уровня устойчивости инфокоммуникационной системы StabilityLevel(ObDCG)→max, причем в частном случае целевую функцию можно задать в виде StabilityLevel(ObDCG)→STтреб, где ST′тре6 - требуемый уровень устойчивости, а при выполнении ограничений по остальным критериям, предъявляемым к системе:

- к своевременности:, гдеи допустимом времени проведения анализа, на этапе проектирования мин и на этапе эксплуатациимксек -, в связи с тем, что при эксплуатации автоматически реализуются все мероприятия данного этапа методологии;

- к обоснованности:,и, где NC, NУ, NП - количество анализируемых сценариев поведения системы при воздействии на его элементы и узлы ЭМИ, число обнаруженных уязвимостей и количество учитываемых параметров системы, S - множество вариантов реализации системы,,,- количество анализируемых сценариев воздействий ЭМИ на элементы и узлы инфокоммуникационной системы, обнаруженных уязвимостей и учитываемых параметров s-й реализацией системы соответственно, при этом учитываются параметры:

архитектура инфокоммуникационной системы связи, в том числе, используемые ОС, топология сети; используемые аппаратные средства и программное обеспечение, обеспечивающее обнаружение деструктивных электромагнитных воздействий - например, сетевые фильтры, экранирование отдельных элементов; характеристики ЭМИ - место воздействия, временные, частотные, энергетические характеристики; системные характеристики - обновление БД ЭМИ воздействий, сценариев ЭМИ воздействий;

- к ресурсопотреблению:, где, Rдоп=0.15 (15% от общего ресурса, доступного для выполнения, возложенных на комплекс, задач) для критических ресурсов системы.

При обнаружении деструктивного электромагнитного воздействия в данном изобретении применяют метод, основанный на многослойных нейронных сетях.

Искусственные нейронные сети (ИНС) - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей- сетей нервных клеток живого организма. После разработки алгоритмов обучения, получаемые модели используют в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления. Нейронные сети представляют собой систему соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров - искусственных нейронов. Такие процессоры обычно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т.п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей- это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть- способ решения проблемы эффективного параллелизма. А с точки зрения искусственного интеллекта, нейронные сети являются основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения- одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искаженных данных.

Объединение возможностей нейронных сетей и нечеткой логики является наиболее перспективным подходом к организации интеллектуальных систем обнаружения деструктивных электромагнитных воздействий на элементы и узлы инфокоммуникационной системы. Нечеткая логика позволяет формализовать качественную информацию, полученную от экспертов в данной области знаний, и овеществить их в системе нечетких правил, позволяющих трактовать результаты работы системы.

Нейронные сети дают возможность отобразить алгоритмы нечеткого логического вывода в структуре нейронной сети, вводя тем самым в информационное поле сети априорную информацию, которая в процессе предэксплуатационного обучения может корректироваться. В нечетких нейронных сетях свойство адаптивности позволяет решать не только отдельно взятые задачи идентификации электромагнитных воздействий с имеющимися в системе шаблонами, но и автоматически формировать новые правила при изменении поля электромагнитного воздействия. В общем случае нейро-нечеткая система представляет собой сеть, которая является адаптивным функциональным эквивалентом нечеткой модели вывода. Основные этапы нечеткого логического вывода представлены в распределении специализации по слоям НС:

а) введение нечеткости (fuzzification) выполняется слоем входных функций принадлежности А1-А3 В1-В3 (input membership functions), осуществляющих преобразование каждого из четких входных значений и crisp inputs в степень истинности соответствующей предпосылки для каждого правила µAi, µBi, i=1, 2, 3;

б) нечеткому логическому выводу соответствует слой нечетких правил R1-R6 (fuzzy rules), который по степени истинности предпосылок µAi, µBi, i=1, 2, 3 формирует заключения по каждому из правил - соответствующие нечеткие подмножества;

в) композиция нечетких подмножествпроизводится слоем выходных функций принадлежности С1, С2 (output membership functions) с целью формирования нечетких подмножеств µCi, i=1, 2;

г) объединение (aggregation) нечетких подмножеств µCi, i=1, 2 и приведение к четкости (dcfuzzification) выполняется в выходном слое и приводит к формированию выходного четкого значения у.

Знания экспертов по проблемной области или данных экспериментальных исследований, представленные в форме нечетких переменных и нечетких правил, могут быть прозрачным способом отражены в структуре нейро-нечеткой сети. Последующее обучение нечеткой нейросети позволяет не только настроить веса связей (т.е. откорректировать достоверность отдельных нечетких правил), но и устранить противоречивость системы нечетких правил в целом.

В случае отсутствия априорной информации по данной предметной области, но при достаточном объеме обучающей выборки нейро-нечеткая сеть автоматически преобразует скрытые в данных обучающей выборки закономерности в систему правил нечеткого логического вывода.

В способе имеется возможность автоматически генерировать систему нечетких продукционных правил в процессе обучения нейронных сетей, извлекая скрытые закономерности из данных входной обучающей выборки. При отсутствии априорного опыта, но при достаточном объеме обучающей выборки нечеткая нейронная сеть преобразует скрытые во входных данных закономерности в систему правил нечеткого логического вывода.

С другой стороны, знания по электромагнитной совместимости, представленные в форме лингвистических переменных и нечетких продукционных правил, отражаются в структуре нейро-нечеткой сети (информационном поле нейронной сети). Предэксплуатационное обучение нейро-нечеткой сети позволяет настроить веса связей (откорректировать достоверность посылок и заключений, нечетких правил) и устранить противоречивость системы нечетких продукционных правил логического вывода.

Наличие возможности своевременного поступления команд управления о прекращении или приостановке работы системы, коммутаторов и других телекоммуникационных устройств в условиях воздействия электромагнитных воздействий позволяет минимизировать количество отказов и сбоев или вовсе их исключить, существенно сократить временные затраты на восстановление работы телекоммуникационного оборудования после возникновения сбоев и, как следствие, повысить качество функционирования инфокоммуникационной системы связи в целом.

Возможность реализации заявляемого способа интеллектуального анализа оценки устойчивости инфокоммуникационной системы к деструктивному воздействию электромагнитного излучения представлена на блок-схеме - рис. 1.

Способ осуществляется следующим способом. Информация, собранная модулями-датчиками передается модулю выявления электромагнитных воздействий. От функционирования модулей-датчиков зависит успешное функционирование системы в целом, а также стойкость сети.

Далее осуществляется решение задачи классификации известных электромагнитных воздействий на элементы и узлы системы по вектору признаков таких воздействий, а именно, производится соотнесение вектора признаков электромагнитных воздействий с классификационными заключениями - деструктивное электромагнитное воздействие.

На следующем шаге - как саморазвитие классификации при расширении множества известных электромагнитных воздействий - производится разбиение векторов признаков электромагнитных воздействий на группы и отнесение вновь поступающего входного вектора к одной из групп либо формирование новой группы деструктивных электромагнитных воздействий, то есть - решение задачи кластеризации деструктивных электромагнитных воздействий на системы по признакам таких воздействий.

На основе базы данных и базы знаний экспертных оценок определяется степень соответствия электромагнитной обстановки признакам деструктивного электромагнитного воздействия. Что позволяет автоматически генерировать систему нечетких продукционных правил, извлекая скрытые закономерности из данных входной выборки. При отсутствии априорного опыта, но при достаточном объеме обучающей выборки нечеткая нейросеть преобразует скрытые во входных данных закономерности в систему правил нечеткого логического вывода. При этом, знания квалифицированных специалистов по электромагнитной совместимости, представленные в форме лингвистических переменных и нечетких продукционных правил, прозрачным способом отражаются в структуре нейро-нечеткой сети (информационном поле нейронной сети). В процессе эксплуатации и взаимодействия с внешней средой в информационном поле нейронной сети накапливается опыт классификации деструктивных электромагнитных воздействий на инфокоммуникационную систему.

Далее производится реализация систем нечетких продукционных правил в виде специализированных структур - нейро-нечетких классификаторов «признаки электромагнитных воздействий - деструктивное электромагнитное воздействие на систему».

Наследование опыта системы обнаружения деструктивных электромагнитных воздействий, приобретенного в процессе эксплуатации инфокоммуникационной системы связи, путем перенесения информационных полей четких и нейро-нечетких сетей.

Обучение классификаторов на обучающей выборке - подмножестве входных векторов (векторов признаков электромагнитного воздействия с целью формирования информационных полей четких и нейро-нечетких сетей.

Предэксплуатационное обучение нейро-нечеткой сети позволяет настроить веса связей (откорректировать достоверность посылок и заключений, нечетких правил) и устранить противоречивость системы нечетких продукционных правил логического вывода.

На следующем этапе происходит адаптация системы информационных полей четких и нейро-нечетких сетей (классификаторов и кластеризаторов «признаки ЭМВ - деструктивное ЭМ воздействие на систему») в процессе эксплуатации. И по результатам адаптации - коррекция адаптируемых экспертных оценок и систем нечетких продукционных правил IF-THEN логического вывода.

Формулирование новых нечетких продукционных правил в случае расширения классификации (кластеризации) в процессе выявления новых электромагнитных воздействий.

Формирование оценок устойчивости инфокоммуникационной системы к деструктивному воздействию электромагнитного излучения.

В результате на выходе модуля выявления электромагнитных воздействий будем иметь множество обнаруженных уязвимостей, сценарии поведения системы при электромагнитных воздействиях на его элементы, наиболее критичные компоненты инфокоммуникационной сети, вероятность выхода из строя которых наивысшая, и комплекс мер по обеспечению устойчивости инфокоммуникационной системы связи.

При фиксации факта воздействия вырабатываются команды управления, поступающие по линиям связи на системную шину обмена данных, коммутаторов и других элементов системы. При этом поступающие команды управления учитывают особенности функционирования всех инфокоммуникационных устройств, входящих в состав системы, а также особенности и характер сбоев в их работе.

Предложенный способ исключает возможность дальнейшего поступления искаженной информации в обработку и позволяет оперативно принять решение по выбору режима работы инфокоммуникационной системы, обеспечивающего снижение времени на восстановление работоспособности составляющих элементов после прекращения воздействия ЭМИ.

Способ базируется на анализе информационного потока, обрабатываемого инфокоммуникационными узлами и выявлении закономерности появления искаженных пакетов информации. При обнаружении факта воздействия известных источников электромагнитных воздействий принимается решение на блокирование искаженной информации и реконфигурировании системы.

Основными признаками воздействия источников электромагнитных излучений на информационный поток являются периодичность и кратность частоты появления искаженных пакетов частоте формирования импульсов известными источниками электромагнитных излучений.

Таким образом, появляется возможность определения наличия воздействия электромагнитных излучений на инфокоммуникационную систему, основанную на проведении сравнительного анализа соответствия данных, поступающих на шину обмена данными, требованиям используемого телекоммуникационного протокола.

В процессе функционирования проводится анализ сценариев поведения инфокоммуникационной системы при воздействии на ее элементы и узлы электромагнитных воздействий, с учетом моделей электромагнитных излучений на всем диапазоне частот, осуществляет расчет целевых показателей, характеризующих устойчивость системы в целом и его отдельных подсистем к воздействию электромагнитных излучений, на основе топологии инфокоммуникационной сети, используемых аппаратных средств и программного обеспечения, в т.ч. обеспечивающих обнаружение деструктивных электромагнитных воздействий.

Способ позволяет реализовывать функции интеллектуального анализа сценариев электромагнитных воздействий на элементы и узлы инфокоммуникационной системы связи и оценки уровня устойчивости системы к деструктивному воздействию электромагнитных излучений. На выходе этого модуля будем иметь множество обнаруженных уязвимостей, сценарии поведения системы при этих воздействиях на его элементы, наиболее критичные компоненты инфокоммуникационной сети, вероятность выхода из строя которых наивысшая, и комплекс мер по обеспечению устойчивости инфокоммуникационной системы связи.

Основные принципы обеспечения устойчивого функционирования инфокоммуникационной системы связи при воздействии на ее элементы деструктивных ЭМИ:

а) аналогия в организации средств обеспечения стойкости:

- информация должна храниться в виде структурированных информационных полей, в частности, информационного поля идентификации деструктивных воздействий на систему, предназначенного для накопления опыта классификации известных деструктивных электромагнитных воздействий;

- идентифицирующая информация - своя для каждой системы и связана с формой, но не содержанием информации;

- в процессе эксплуатации и взаимодействия с внешней средой накапливается в информационном поле нейронной сети опыт классификации деструктивных электромагнитных воздействий на инфокоммуникационную систему;

- перенос и наследование информации - передача информационных полей, сформированных в процессе жизненного цикла инфокоммуникационной системы, в последующие реализации;

б) применение адаптивных свойств нейронной сети, «прозрачности» систем нечеткой логики, возможности используемого в экспертных системах представления знаний в виде системы правил IF-THEN для реализации функций обнаружения деструктивных электромагнитных воздействий на систему:

- возможность наследования ранее накопленного опыта обнаружения деструктивных электромагнитны воздействий в виде информационных полей нейронных и нейро-нечетких сетей;

- способность к кластеризации признаков электромагнитны воздействий на элементы и узлы инфокоммуникационной системы и обучения информационных полей;

- способность к адаптации накопленного опыта по обнаружению известных электромагнитны воздействий - коррекция и расширение системы нечетких правил IF-THEN логического вывода, адаптация информационных полей;

- возможность анализа, коррекции и переноса (наследования) информации.

Основные этапы способа интеллектуального анализа и оценки устойчивости инфокоммуникационной системы связи к деструктивным электромагнитны воздействиям включает:

- решение задачи классификации известных электромагнитны воздействий на элементы и узлы системы по вектору признаков таких воздействий - производится соотнесение посылок (вектора признаков электромагнитных воздействий) с классификационными заключениями (деструктивное электромагнитны воздействие);

- решение задачи кластеризации деструктивных электромагнитных воздействий на системы по признакам таких воздействий, как саморазвитие классификации при расширении множества известных ЭМ воздействий, производится разбиение входных векторов на группы (векторов признаков электромагнитных воздействий) и отнесение вновь поступающего входного вектора к одной из групп либо формирование новой группы (группы деструктивных электромагнитных воздействий воздействий), а также реализацию результатов решения задачи п. 2 в виде четких кластеризаторов на основе самообучающейся адаптивной системы (кластеризаторов «признаки электромагнитных воздействий - деструктивное ЭМ воздействие на систему»);

- формирование экспертных оценок для определения степени соответствия электромагнитной обстановки признакам деструктивного электромагнитного воздействия;

- представление результатов решения задач п. 1 и 3, полученных в процессе нечеткого логического вывода классификационных заключений по нечетким посылкам (соотношения «признаки - деструктивное электромагнитное воздействие на систему»), в виде систем нечетких продукционных правил;

- реализацию систем нечетких продукционных правил в виде специализированных структур - нейро-нечетких классификаторов (классификаторов «признаки - деструктивное электромагнитное воздействие на систему»);

- наследование (передача) опыта системы обнаружения деструктивных электромагнитных воздействий, приобретенного в процессе эксплуатации инфокоммуникационной системы связи, путем перенесения информационных полей четких и нейро-нечетких сетей.

- адаптацию в процессе эксплуатации системы информационных полей четких и нейро-нечетких сетей (классификаторов и кластеризаторов «признаки - деструктивное электромагнитное воздействие на систему»);

- коррекцию адаптируемых экспертных оценок и систем нечетких продукционных правил по результатам адаптации;

- формирование оценок устойчивости инфокоммуникационной системы к деструктивному воздействию электромагнитному излучению, исходя из результатов выполнения п. 10 и распределения датчиков ЭМВ;

- анализ структуры связей нейро-нечетких классификаторов, «прозрачной» системы нечетких продукционных правил и комплекса оценок устойчивости системы для выявления наиболее используемых или отсутствующих в системе датчиков электромагнитного воздействия.

Определение параметров наводок на внешнем детектирующем элементе и проведение анализа параметров искажений информационного потока является основными исходными данными для функционирования системы и формирования сигнала о начале воздействия электромагнитных излучений.

Рассмотренный способ позволяет:

а) формировать матрицы адаптируемых экспертных оценок и с их учетом - исходные системы нечетких продукционных правил и структуры нейро-нечетких классификаторов (классификаторов «признаки электромагнитное воздействие - деструктивное электромагнитное воздействие на инфокоммуникационную систему»);

б) идентифицировать известные деструктивные электромагнитное воздействий, а при расширении множества известных электромагнитных воздействий - решать задачу кластеризации таких воздействий с последующей адаптацией информационных полей системы обнаружения деструктивных электромагнитных воздействий на систему;

в) решать задачу кластеризации деструктивных электромагнитных воздействий вследствие изменения множества известных электромагнитных воздействий на элементы и узлы инфокоммуникационной системы, соответственно корректировать или расширять системы нечетких продукционных правил;

г) модифицировать системы нечетких продукционных правил и матрицы экспертных оценок по результатам обучения и последующего анализа классификаторов при расширении множества известных деструктивных электромагнитных воздействий на инфокоммуникационную систему.

При фиксации факта воздействия электромагнитными датчиками, от них передается формализованный сигнал о регистрации факта воздействия электромагнитными излучениями на элементы инфокоммуникационной сети. При поступлении данного сигнала вырабатываются команды управления, поступающие по линиям связи на системную шину обмена данных, коммутаторов и других элементов системы. При этом поступающие команды управления учитывают особенности функционирования всех инфокоммуникационных устройств, входящих в состав системы, а также особенности и характер сбоев в их работе.

Способ интеллектуального анализа оценки устойчивости инфокоммуникационной системы к деструктивному воздействию электромагнитного излучения, заключающийся в том, что систему связи, включающую N структурных элементов и связей между ними, приводят в рабочее состояние, фиксируют деструктивные воздействия на ее структурные элементы, по полученным данным формируют имитационную модель системы связи, моделируют на ней деструктивные воздействия, по результатам моделирования реконфигурируют имитационную модель системы связи и представляют математическую модель функционирования системы, отличающийся тем, что в качестве интеллектуального инструмента используют принцип многослойных нейронных сетей, которые обладают способностью консолидировать информацию за счет выявления значимых признаков и скрытых закономерностей в исходных массивах разнородных данных, при этом при работе системы связи в реальных условиях эксплуатации и действии на нее деструктивных воздействий электромагнитных волн определяют параметры электромагнитных полей, воздействующих на подсистемы инфрокоммуникационной системы, и осуществляют оценку воздействия этих электромагнитных полей на работоспособность отдельных элементов и узлов системы, а также системы в целом, формируют сценарии электромагнитных воздействий на узлы инфокоммуникационной системы, учитывая модели электромагнитных излучений во всем диапазоне частот, при этом проводят анализ информационного потока, обрабатываемого инфокоммуникационными узлами, и выявляют закономерности появления искаженных пакетов информации, периодичность и кратность частоты появления которых определяют на частоте формирования импульсов известными источниками электромагнитного излучения, при этом при обнаружении факта воздействия известных источников электромагнитных излучений принимается решение на блокирование искаженной информации и реконфигурировании системы, далее проводят сравнительный анализ соответствия данных, поступающих на шину обмена данными, требованиям используемого телекоммуникационного протокола, дополнительно проводят анализ сценариев поведения инфокоммуникационной системы при действии на ее элементы и узлы электромагнитных воздействий, с учетом моделей электромагнитного излучения на всем диапазоне частот, осуществляют расчет целевых показателей, характеризующих устойчивость системы в целом и его отдельных подсистем к воздействию электромагнитных излучений, на основе топологии инфокоммуникационной сети, используемых аппаратных средств и программного обеспечения, при этом математическая формализация способа заключается в определении требуемого уровня устойчивости системы и при соответствии функциональных зависимостей определяемым последовательностям инфокоммуникационная система устойчива к деструктивному воздействию электромагнитного излучения, при этом функциональные зависимости определяются следующим образом:
пусть G - комплекс мер, формируемых системой анализа устойчивости и направленных на повышение устойчивости инфокоммуникационной системы (ObDC) к воздействию ЭМИ, тогда ObDCG
- конфигурация системы с реализованным в нем комплексом мер G, StabilityLevel(ObDCG) - функция, результатом которой является обеспечение устойчивости системы ObDC к деструктивным воздействиям ЭМИ, в этом случае целевой функцией будет обеспечение максимального общего уровня устойчивости инфокоммуникационной системы StabilityLevel(ObDCG)→max, причем в частном случае целевую функцию можно задать в виде StabilityLevel(ObDCG)→STтреб, где - требуемый уровень устойчивости, а при выполнении ограничений по остальным критериям, предъявляемым к системе:
- к своевременности:, гдеи допустимом времени проведения анализа, на этапе проектирования мин и на этапе эксплуатации, в связи с тем, что при эксплуатации автоматически реализуются все мероприятия данного этапа методологии;
- к обоснованности , и , где NС, NУ, NП - количество анализируемых сценариев поведения системы при воздействии на его элементы и узлы ЭМИ, число обнаруженных уязвимостей и количество учитываемых параметров системы, S - множество вариантов реализации системы,,,- количество анализируемых сценариев воздействий ЭМИ на элементы и узлы инфокоммуникационной системы, обнаруженных уязвимостей и учитываемых параметров s-й реализацией системы соответственно, при этом учитываются параметры: архитектура инфокоммуникационной системы связи, в том числе используемые ОС, топология сети; используемые аппаратные средства и программное обеспечение, обеспечивающее обнаружение деструктивных электромагнитных воздействий - например, сетевые фильтры, экранирование отдельных элементов; характеристики ЭМИ - место воздействия, временные, частотные, энергетические характеристики; системные характеристики - обновление БД ЭМИ воздействий, сценариев ЭМИ воздействий;
- к ресурсопотреблению:, где, (15% от общего ресурса, доступного для выполнения возложенных на комплекс задач) для критических ресурсов системы.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к моделированию функциональных аспектов человека и может найти применение в вычислительной технике при построении интеллектуальных машин и систем.
Изобретение относится к информационным технологиям и нейрофизиологии. Техническим результатом изобретения является повышение скорости работы технологий нейрокомпьютерного интерфейса.
Изобретение относится к средствам биометрической защиты анонимности свидетелей при судебном делопроизводстве. Техническим результатом является повышение надежности защиты анонимности свидетеля.

Изобретение относится к области управления компьютерными сетями с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. Техническим результатом является снижение времени простоя рабочих объектов компьютерной сети за счет увеличения точности прогноза изменений основных показателей.

Изобретение относится к бионике, моделированию функциональных аспектов человека и может найти применение в вычислительной технике при построении интеллектуальных машин и систем.

Группа изобретений относится к области обработки и распознавания радиосигналов, в частности к распознаванию вида и параметров манипуляции радиосигналов, и может быть использована в радиотехнических устройствах для распознавания манипуляции радиосигналов.

Изобретение относится к бионике, моделированию функциональных аспектов человека и может найти применение в вычислительной технике при построении интеллектуальных машин и систем.

Изобретение относится к бионике, моделированию функциональных аспектов человека и может найти применение в вычислительной технике при построении интеллектуальных машин и систем.

Изобретение относится к области гидрометеорологии и может быть использовано для прогнозирования паводков и других гидрометеорологических явлений. .

Изобретение относится к сетевым вычислительным системам. Техническим результатом является повышение эффективности обработки данных за счет использования обучающих данных.

Изобретение относится к области адаптивного дистанционного обслуживания подвижных составов с помощью машинного обучения правилам. Техническим результатом является обеспечение автоматического обновления правил, применяемых для группировки диагностической информации, для более точной группировки диагностической информации.

Изобретение относится к классу интеллектуальных контроллеров, использующих принцип обучения с подкреплением, фильтр Калмана, и может использоваться для создания систем управления объектами, работающими в недетерминированной среде.

Изобретение относится к интеллектуальному контроллеру с адаптивным критиком. Технический результат заключается в повышении адаптационных свойств системы управления на базе интеллектуального контроллера и повышении его быстродействия.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике. Техническим результатом является повышение точности при моделировании процесса принятия решения в условиях неопределенности.

Изобретение относится к интеллектуальным контроллерам, использующим принцип обучения с подкреплением и нечеткую логику, и может быть использовано для создания систем управления объектами, работающими в недетерминированной среде.

Изобретение относится к видеоанализу и к анализу и изучению поведения на основе данных потокового видео. .

Изобретение относится к области вычислительной техники и может использоваться для обработки сигналов систем искусственного интеллекта, в вычислительных машинах, решающих комбинаторные задачи перебора сочетаний.

Изобретение относится к классу интеллектуальных контроллеров и может быть использовано для создания систем управления объектами, работающими в недетерминированной среде.

Изобретение относится к интеллектуальным контроллерам, использующим принцип обучения с подкреплением, и может использоваться для управления сложными системами в недетерминированной среде.

Изобретение относится к портативным устройствам эксплуатационного обслуживания. Технический результат - упрощение взаимодействия со сложной структурой меню полевых устройств за счет использования запрограммированных “горячих” клавиш.
Наверх