Спосіб сигнатурного моделювання об’єктів інформаційного моніторингу телекомунікаційних систем

Реферат: Спосіб сигнатурного моделювання об'єктів інформаційного моніторингу телекомунікаційних систем з метою підвищення повноти отриманої інформації розширюють ознаковий простір і визначають множини інформаційних ознак телекомунікаційних систем, як відкритих систем (Open Systems Interconnection basic reference model-OSI), на семи основних рівнях: фізичному, канальному, мережевому транспортному, сеансовому, представницькому і прикладному та здійснюють відбір та класифікацію інформаційних ознак протоколів на цих рівнях моделі взаємодії, будують сигнатурні моделі з одночасною фіксацією рівня похибок першого й другого роду, мінімізують інформаційні втрати, порівнюють їхні інформаційні показники і здійснюють розпізнавання та класифікацію за визначеним критерієм схожості. UA 116900 U (12) UA 116900 U UA 116900 U 5 10 15 20 25 30 35 40 Корисна модель належить до галузі радіотехніки та інформатики і може бути застосована при обробці інформації для розпізнавання, ідентифікації та класифікації джерел і об'єктів телекомунікаційних систем (ТКС), яка добута всім різноманіттям засобів системи інформаційного моніторингу (IМ), на основі всебічного комплексного аналізу інформаційних ознак (IO) оцінок параметрів сигналів та протоколів взаємодії як матеріальних носіїв інформації. Найбільш близьким аналогом, вибраним за прототип, є структурно-системний метод (ССМ) моделювання джерел і об'єктів радіомоніторингу (РМ) для їх розпізнавання, ідентифікації та класифікації і визначення фазового стану [1]. При цьому джерела та об'єкти розглядаються як складові саме радіотехнічних систем, а інформаційні ознаки є саме параметричними, що відбивають кількісні та якісні характеристики (робочу частоту, тривалість сигналів, їх період або частоту повторення, ширину спектра сигналів, пеленг на джерело радіовипромінювання, вид поляризації і модуляції тощо). Суть ССМ полягає в попередньому синтезі інформаційної апріорної моделі джерел та об'єктів РМ, саме як радіотехнічної системи, і прогнозуванні розвитку ситуацій на визначений момент часу, а також у формуванні апостеріорної моделі об'єктів (реальної уяви або інформаційного портрету за результатами отриманих оцінок параметричних 10) з подальшим порівнянням їхніх інформаційних показників для розпізнавання за визначеним критерієм схожості (наприклад, із застосуванням методу дихотомії або порівняння з еталоном тощо). Основними недоліками вибраного прототипу є [2]: його спрямована орієнтованість на використання при розпізнаванні саме параметричних інформаційних ознак - частотних, часових і просторових статистичних оцінок параметрів радіовипромінювань джерел і об'єктів як радіотехнічних систем; обмежена кількість статистичних 10, яка внаслідок наявності похибок розпізнавання 1-го і 2го роду складає величину nопт = 4-5 одиниць [1]; для збільшення імовірності розпізнавання, ідентифікації і класифікації джерел та об'єктів РМ при обмеженій кількості IO, яка складає оптимальну величину nопт.=4-5 одиниць, необхідно мати достатньо великий обсяг статистичної вибірки N, що суттєво збільшує часові витрати моніторингу. В той же час у відомих сигнатурних технологіях MASINT (Measurement and signature intelligence - вимірювальна та сигнатурна розвідка) [3] використовується велика кількість 10, що забезпечує високу ефективність моніторингу і розпізнавання великого класу різноманітних технічних систем. Реалізація сигнатурних технологій полягає у використанні попередньо розроблених інформаційно-аналітичних моделей, подібних моделям ССМ, та єдиних принципів класифікації інформації, що у сукупності подають системне відображення об'єктів через велику кількість IO, які піддаються виміру, аналізу, ідентифікації і класифікації за відповідними характеристиками, що дає змогу створювати відповідні бази даних 10. Використання сигнатурних технологій MASINT передбачає застосування кількох етапів. По-перше, створюється відповідна апріорна база даних з множини параметрів і характеристик 10 джерел та об'єктів моніторингу великого обсягу 1 2  A11   a11 a12 ... a1m  n  A   1 2 ... m   12   a21 a22 a2 n  , де aкn - апріорна інформаційна ознака k–го джерела або об'єкта А.  ...   ... ... ... ...     1 2 m   A1n  ak1 ak 2 ...akn    45 По-друге, з отриманого обсягу 10 кількістю n формують так звані інформаційні сигнатури S кількістю m: S1 ( a11 , a12 ,..., a1n ) ; S 2 (a21 , a22 ,..., a2 n ) ; S m ( aк1 , aк 2 ,..., aкn ) . При цьому кожна сформована сигнатура має власну кількість n інформаційних ознак, які можуть відображати окремі радіотехнічні, радіометричні, метричні, сейсмічні, радіаційні та безліч інших характеристик. Сама ж сигнатура системно поєднує окремі IO для розпізнавання і класифікації джерела або об'єкта А. Як результат, складається сигнатурно-інформаційна модель (інформаційний портрет), що апріорі практично повністю описує джерело або об'єкт спостереження А. 50 По-третє, силами і засобами моніторингу ведеться спостереження за джерелами об'єкта А* * і отримуються (вимірюються - MASINT) статистичні оцінки їх характеристик і параметрів а кn . Отримані оцінки, як апостеріорні дані, обробляються та створюється відповідна апостеріорна база даних статистичних параметрів і характеристик саме оцінок IO джерел та об'єктів 1 UA 116900 U * * *  a11 a12 ... a1n   * * *  * a21 a22 ...a2 n  , де a * - статистична оцінка апостеріорної інформаційної ознаки k-го A  кn  ... ... ... ...   * * *  ak1 ak 2 ...akn    джерела або об'єкта А* . По-четверте, з отриманого обсягу оцінок IO кількістю n формують апостеріорні інформаційні сигнатури 5 S статистичних оцінок параметрів кількістю m: S *1 (a *11 , a *12 ,..., a *1n ) ; S * 2 (a * 21 , a * 22 ,..., a * 2 n ) ; S * m (a * к1 , a * к 2 ,..., a * кn ) . При цьому кожна сформована сигнатура також має власну кількість n інформаційних ознак, які від окремі радіотехнічні, радіометричні, метричні, сейсмічні, радіаційні та безліч інших характеристик за статистичними оцінками параметрів джерела або об'єкта А* . По-п'яте, сформовані попередньо апріорні сигнатури S об'єкта А та отримані апостеріорні 10 15 інформаційні сигнатури S * статистичних оцінок параметрів джерела або об'єкта А* порівнюються за вибраними критеріями схожості (наприклад за методом дихотомії) та приймається рішення належності джерела або об'єкта А* до джерела або об'єкта А. В результаті на основі порівняння апріорних та апостеріорних даних щодо об'єкта моніторингу формується відповідна вихідна інформація. Тобто, основою процесу сигнатурного моделювання є використання сукупності сигнатурних IO при розпізнаванні - апріорних і апостеріорних даних, що описують джерела або об'єкти інформаційного моніторингу. Однак, слід звернути увагу на те, що під час моніторингу за сигнатурними технологіями кожна оцінка інформаційної статистичної ознаки (a * к1 , a * к 2 ,..., a * кn ) має власні інформаційні 20 втрати (I к1 , I к 2 ,..., I кn ) , а сформовані сигнатури S *1 (a *11 , a *12 ,..., a *1n ) ; S * 2 (a * 21 , a * 22 ,..., a * 2 n ) ; S * m (a * к1 , a * к 2 ,..., a * кn ) - втрати (I1 , I 2 ,..., I m ) . Якщо ці втрати 25 30 35 40 45 50 незначні, то ця інформація дає змогу визначити об'єкт моніторингу (його ентропія зменшується) із мінімальними сумарними інформаційними втратами, що обумовлено, насамперед, похибками статистичного визначення, вимірювання й оцінювання параметрів джерел та об'єктів моніторингу. Це пояснюється тим, що під час моніторингу отримуються не апостеріорні значення параметрів і характеристик, а їх оцінки, які мають бути за умовами Крамера-Рао незміщеними і ефективними [4]. Однак, за законами теорії імовірності і математичної статистики, при збільшенні кількості інформаційних ознак n значною мірою починає проявлятися вплив похибок розпізнавання 1 і 2 роду, які накопичуються і зростають. У результаті імовірність похибок розпізнавання збільшується, а правильного розпізнавання зменшується, інформаційні втрати зростають. В [2] доведено, що висока ефективність радіомоніторингу з максимальною величиною імовірності вірного розпізнавання та мінімальними інформаційними втратами забезпечується при оптимальній кількості параметричних інформаційних ознак nопт.=4-5 одиниць та при достатньо великому обсягу вибірки спостереження N. Це треба враховувати при виборі кількості IO в кожній конкретній сигнатурі. Тобто, якщо будь-яка сигнатура складається з оптимальної кількості інформаційних статистичних ознак (nопт.=4-5 одиниць), то ефективність моніторингу за показником мінімальних інформаційних втрат буде достатньо високою. Також слід звернути особливу увагу на те, що структурно-системний метод (прототип) орієнтований на моніторинг поперед всього радіотехнічних систем, де навколишнім середовищем є радіоелектронна обстановка, а джерелами і об'єктами - системи радіозв'язку, радіолокації, радіотехнічного забезпечення та інші радіоелектронні системи і засоби різного призначення, характеристики й параметри випромінювань яких містять прямі або непрямі відомості та параметричні IO. Що ж стосується моніторингу ТКС, який відрізняється, перш за все, механізмами, силами і засобами його ведення, а також широким різноманіттям джерел і сигнатур, то тут поперед всього треба застосовувати IO топології побудови мереж, використання протоколів, адресації, маршрутизації, вербальної інформації тощо, які на практиці поки ще не використовуються. Внаслідок цього застосування тільки джерел радіотехнічної складової при сигнатурному моделюванні джерел і об'єктів ТКС не забезпечує повноту отриманих інформаційних даних. 2 UA 116900 U 5 10 15 20 25 30 Тобто, існуючі на цей час механізми практичної реалізації структурно-системного методу і сигнатурних технологій моделювання та класифікації IO і сигнатур джерел та об'єктів спостереження не повною мірою забезпечують інформаційну повноту і комплексність процесу моніторингу джерел ТКС, оскільки не враховуються особливості їх класифікації і еталонного опису всього різноманіття IO. З метою врахування зазначених недоліків, об'єкти моніторингу ТКС в цілому та їх елементи доцільно розглядати як відкриті системи, що взаємодіють між собою. Таке припущення, в свою чергу, дає змогу обґрунтовано використовувати для класифікації і опису IO джерел та об'єктів ТКС базову еталонну модель взаємодії відкритих систем (Open Systems Interconnection basic reference model-OSI) [5]. Об'єкт інформаційного моніторингу телекомунікаційних систем в нотації OSI можна надати сукупністю протоколів, які використовуються на відповідних рівнях взаємодії. З урахуванням цього сигнатурне моделювання об'єктів моніторингу ТКС, як і класифікація їх 10 та сигнатур, полягає у визначенні сукупності IO протоколів на рівнях моделі OSI і побудові на їх основі відповідних сигнатур. Як 10 загалом можна розглядати структуру протоколів, які на кожному рівні деталізуються відповідними значеннями пакетів, кадрів, байтів [6]. В основу корисної моделі, що заявляється, поставлено задачу сигнатурного моделювання об'єктів ТКС як відкритих систем шляхом відбору й виділення IO та формування сигнатур в рамках загального підходу до їх класифікації, яке ускладнене фактором невизначеності вихідних даних та різноманітністю інформації. Для досягнення технічного результату, що зводиться до вирішення зазначеної задачі, необхідно здійснювати класифікацію відібраних IO протоколів на рівнях моделі OSI з подальшою побудовою на їх основі відповідних сигнатур. Окремо слід зазначити, що використання еталонної моделі взаємодії відкритих систем при сигнатурному моделюванні дає змогу додатково використовувати і характеристики джерел спостереження, які відповідають фізичному і канальному рівням. Рішенням технічного задачі є те, що для повного врахування особливостей функціонування об'єктів ТКС як відкритих систем, необхідно інформаційно-сигнатурне моделювання реалізовувати із застосуванням ознак протоколів на рівнях моделі OSI. Суть способу, що заявляється, полягає в такому. Об'єкт моніторингу А - телекомунікаційна система, розглядається як відкрита система, що має множину   k k Tij  tij , i  1,7; j  1, ni ; k  1, mij ; інформаційних ознак tiji об'єкта А (множина характеристик специфікацій протоколів об'єкта на і-х рівнях моделі OSI), де n j - кількість відповідних 35 протоколів (груп інформаційних ознак), mk - кількість IO (характеристик) j-му протоколі. Множини інформаційних ознак сигнатурної моделі об'єктів інформаційного моніторингу визначаються на сімох основних рівнях (сім основних сигнатур) та можуть бути формалізовані у такому вигляді: m 1 2  T11   ph11 ph11 ... ph1111  T   1 m12  2  12    ph12 ph12 ... ph12  , phk - інформаційні ознаки об'єкта моніторингу на фізичному ij       ...      1 m1 n  2 T1n1   ph1n1 ph1n1 ... ph1n1 1      рівні; 40 1  T21   d 21 T   1  22    d 22         1 T2 n2  d 2 n2    рівні; m 2 d 21 ... d 2121  m  2 d12 ... d 2222  k , d - інформаційні ознаки об'єкта моніторингу на канальному  ...   ij  m 2 d 2 n2 ...d 2 n22n2   3 UA 116900 U m 1 2  T31   n31 n31 ... n3131  T   1 2 m32   32    n32 n32 ... n32  , n k - інформаційні ознаки об'єкта моніторингу на мережевому рівні;       ...   ij    1 2 m3 n  T3n3  n3n3 n3n3 ...n3n3 3      m41 1 2  T41   tr41 tr41 ... tr41  T   1 2 m42   42    tr42 tr42 ... tr42  , tr k - інформаційні ознаки об'єкта моніторингу на транспортному       ...   ij    1 2 m4 n  T4 n4  tr4 n4 tr4 n4 ...tr4 n4 4      рівні; m 1 2  T51   s51 s51 ... s5151  T   1 2 m52   52    s52 s52 ... s52  , s k - інформаційні ознаки об'єкта моніторингу на сеансовому рівні;       ...   ij    1 2 m5 n  T5n5   s5 n5 s5n5 ...s5n5 5      5 1  T61   p61 T   1  62    p62         1 T6 n6   p6 n6    m 2 p61 ... p6161  m  2 p62 ... p6262  k ,p  ...   ij  m 2 p6 n6 ... p6 n66n6   інформаційні ознаки об'єкта моніторингу на представницькому рівні; 1  T71   a71 T   1  72    a72         1 T7 n7  a7 n7    m 2 a71 ... a7171  m  2 a72 ... a7272  k , a - інформаційні ознаки об'єкта моніторингу на прикладному  ...   ij  m 2 a7 n7 ...a7 n77n7   рівні. Тоді процес формування сигнатур можна надати так: Sj  T1 j  T2 j  T3 j  T4 j  T5 j  T6 j  T7 j  10     1 1 2 1 2  ph1 j , ph12j ,..., ph1 j1 j , d 2 j , d 2 j ,...,d 2 j2 j , n3 j , n3 j ,...,n3 j3 j , tr 1 4j m m  m m  m m  m  1 2 1 2 1 2 , tr42j ,...,tr4 j4 j , s5 j , s5 j ,...,s5 j5 j p6 j , p6 j ,..., p6 j6 j , a7 j , a7 j ,...,a7 j7 j , a сам інформаційно-сигнатурний процес може бути описаний як V  m S i 1 15 ms , де m s кількість сигнатур об'єкта моніторингу телекомунікаційної системи. З урахуванням того, що максимальна імовірність вірного розпізнавання забезпечується при оптимальній кількості інформаційних ознак nопт.=(4-5) і кількості сигнатур ms=7, загальний (максимальний) обсяг інформаційного ознакового простору буде досягати 7 S   Tiji  nопт ms  (28  35 ) одиниць, що забезпечить достатньо високий рівень імовірності i 1 20 вірного розпізнавання. Однак, при виборі кількості рівнів моделі OSI слід враховувати, що раціональна кількість сигнатур складає ms рац. = 3-4 одиниці [7] та їх збільшення до ms=7 практично не приводить до суттєвого збільшення імовірності розпізнавання. Тому при виборі кількості і змісту рівнів моделі OSI слід враховувати призначення і класифікацію ТКС, що підлягають спостереженню, а також основне завдання сил і засобів моніторингу. Запропонований спосіб дає змогу представити інформаційно-сигнатурний процес моніторингу у формі, яка належним чином враховує IO 4 UA 116900 U ; 5 10 15 20 25 30 35 40 45 об'єктів ТКС і надає можливість визначити їх у вигляді сукупності сигнатур, що характеризують властивості інформаційних об'єктів в рамках цього процесу. В основу способу, що заявляється, покладено ефект розширення ознакового простору, який досягається за рахунок використання всіх можливих інформаційних статистичних ознак джерел та об'єктів моніторингу ТКС - ознак протоколів на рівнях моделі OSI. При цьому розширення ознакового простору забезпечується з одночасною фіксацією рівня похибок 1-го і 2-го роду і мінімізацією інформаційних втрат, що призводить до збільшення повноти інформації при моніторингу джерел та об'єктів ТКС. Спосіб сигнатурного моделювання об'єктів моніторингу ТКС полягає у такому: на підставі аналізу отриманих (апостеріорних) статистичних оцінок IO здійснюється відбір ознак протоколів з подальшою класифікацією на відповідних рівнях моделі OSI. При цьому враховується уся можлива множина інформаційних ознак, які притаманні об'єктам мониторингу ТКС; з урахуванням запропонованої класифікації 10 на відповідних рівнях моделі OSI здійснюється їх групування і формуються відповідні сигнатури; будується інформаційно-сигнатурна (апостеріорна) модель об'єкта моніторингу, характеристики якої порівнюються з апріорними даними щодо цього об'єкта та приймається рішення щодо його належності до визначеного класу ТКС. Порівняльний аналіз способу, що заявляється, з прототипом, показує, що він відрізняється тим, що з метою підвищення повноти інформації щодо об'єктів моніторингу ТКС за рахунок розширення ознакового простору здійснюється відбір і класифікація статистичних оцінок IO протоколів на рівнях моделі OSI, що дає змогу під час моделювання об'єктів моніторингу ТКС використовувати єдині інструменти побудови інформаційних моделей та систему класифікації оцінок 10 і сигнатур, що сприяє адекватності моделей та повноті отриманих інформаційних даних. Таким чином, спосіб сигнатурного моделювання об'єктів при інформаційному моніторингу телекомунікаційних мереж і систем, який заявляється, відповідає критерію корисної моделі "новизна". Джерела інформації: 1. Смирнов Ю.А. Радиотехническая разведка. - М.: Воениздат, 2001.-456 с. 2. Ільницький А.І. Статистичні характеристики інформаційних ознак джерел випромінювання при радіомоніторингу телекомунікаційних мереж / A.І. Ільницький, О.І. Бурба, О.О. Пасічник // Управляющие системы и машины. - 2016. - № 6. - С. 3-15. 3. Roger Z. George, Robert D. Kline. Intelligence and the National Security Strategist: Enduring Issues and Challenges. - Rowman & Littlefield, 2006-596 p. 4. Анисимов В.В. Распознавание и цифровая обработка изображений./ B.В. Анисимов, В.Д. Курганов, В.К. Злобин - М: Высш. шк., 1983.- 295 с. 5. Комп'ютерні мережі: [навчальний посібник] / А.Г. Микитишин, М.М. Митник, П.Д. Стухляк, В.В. Пасічник. - Львів: Магнолія 2006, 2013. -256 с. 6. Пасічник О.О. Класифікаційні ознаки об'єктів інформаційно-моніторингових систем на основі моделі OSI / О.О. Пасічник, О.І. Бурба // Управління розвитком складних систем. - 2015. Вип. 22(1). - С. 116-121. 7. Ільяшов О.А.Оцінка інформативності моніторингових ознак і сигнатур та міри їх невизначеності при розпізнаванні джерел та об'єктівмоніторингу в інформаційному середовищі телекомунікаційних систем / О.А. Ільяшов // Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка. Радіоапаратобудування. - 2016. -Вип. 67.-С 2-15. ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 50 55 Спосіб сигнатурного моделювання об'єктів інформаційного моніторингу телекомунікаційних систем, який відрізняється тим, що з метою підвищення повноти отриманої інформації розширюють ознаковий простір і визначають множини інформаційних ознак телекомунікаційних систем, як відкритих систем (Open Systems Interconnection basic reference model-OSI), на семи основних рівнях: фізичному, канальному, мережевому транспортному, сеансовому, представницькому і прикладному та здійснюють відбір та класифікацію інформаційних ознак протоколів на цих рівнях моделі взаємодії, будують сигнатурні моделі з одночасною фіксацією рівня похибок першого й другого роду, мінімізують інформаційні втрати, порівнюють їхні інформаційні показники і здійснюють розпізнавання та класифікацію за визначеним критерієм схожості. 5 UA 116900 U Комп’ютерна верстка О. Рябко Міністерство економічного розвитку і торгівлі України, вул. М. Грушевського, 12/2, м. Київ, 01008, Україна ДП “Український інститут інтелектуальної власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 6