1. Системы знаний (СЗ), состоящая из набора баз знаний (БЗ) (БЗ№1 - БЗ№N) или одной распределенной БЗ, связанных между собой определенными параметрами хранящихся в них моделей СИС и НФ (знаниями о СИС, НФ и типах воздействия НФ на СИС, промежуточными значениями расчетов) и баз данных (БД) готовых решений.
2. Системы поиска информации по БД и БЗ, указанным в п.1.
3. Процедурной модели анализа СИС, в функцию которой входит отнесение сетевой структуры к тому или иному типу и передача необходимых данных из системы знаний в выбранную процедурную модель для расчета.
4. Процедурной модели оценки живучести исследуемой СИС в зависимости от ее типа.
5. Модуля анализа текущего состояния.
6. Процедурной модели синтеза СИС с учетом оцененных значений живучести.
7. Комплекса программно-аппаратных средств.
сетевая информационная система оценка живучесть
8. Пользовательского интерфейса (для ввода новых данных ЛПР, задания критериев оценки и вывода результатов расчета для ЛПР)
Рис.1. Схема информационной системы оценки живучести СИС
Рис.2. Схема информационных потоков в ИСЖС
С1 - система знаний / поисковая система; С2 - построение графовой модели сети, параметризация модели, включая знания о параметрах НФ; С3 - блок анализа исходных данных (полученной модели СИС); С4 - полиномиальная модель (модель №1) оценки живучести СИС, С5 - нейросетевая модель (модель №2) оценки живучести СИС, С6 - потоковая модель (модель №3) оценки живучести СИС, С7 - блок анализа полученной структуры с учетом живучести и поиск наиболее слабых участков сети, синтез оптимизированной СИС, выдача рекомендаций пользователю, С8 - оптимизация модели СИС, С9 - анализ полученных результатов, L1 - заданные параметры модели СИС (топология, количество узлов, ребер, стоимости, вероятности и т.д.), L2 - канал ввода информации от внешнего программно-аппаратного комплекса (например, CiscoWorks), L3 - СИС описана сетчатым, полным, двуполюсным графом, имеет большую размерность (до 1000 ребер), L4 - СИС имеет сложную и/или гибридную структуру (граф СИС - многоуровневый лес), большую размерность, L5 - СИС имеет радиальную или радиально-кольцевую топологию, L6 - рассчитанные параметры модели СИС (живучесть, пути, распределение потоков и т.д.), L7, C10 - вывод информации для ЛПР; модуль АТС - модуль анализа текущего состояния исследуемой СИС.
В диссертации проанализированы критерии, по которым необходимо оценивать живучесть графа СИС (k-связность; диаметр графа СИС , - длины кратчайших путей между всеми парами вершин ; вероятность разрыва ребра графа СИС и пропускная способность ребер графа СИС)
Рассмотрено следующее аналитическое обеспечение ИСЖС:
Аналитическая модель оценки живучести СИС в полиномиальной форме (полином Татта). Рассмотрены случаи оценки живучести СИС в полиномиальной форме, расчет с помощью формул контракции и удаления ребра, живучесть двухполюсной СИС в полиномиальной форме, расчет верхнего предела функции живучести СИС, расчет многочлена Татта для полного графа СИС и оценка живучести СИС для полного графа. Результирующий полином будет иметь вид, представленный в (1.1):
, (1.1)
где G - граф СИС, p - вероятность удаления ребра графа G, q = (1 - p). Иллюстрация процесса оценки живучести с использованием полинома Татта представлена на рис.3.
2. Аналитическая модель оценки живучести СИС с использованием модели ИНС (2.1 - 2.3). Определены следующие допущения: задается размещение каждого узла СИС; узлы достаточно надежны; стоимость узла и живучесть фиксированы и известны; каждое ребро двунаправлено; СИС не содержит избыточных ребер; ребра либо рабочие, либо поврежденные; повреждения ребер независимы; ремонт не рассматривается. На входе нейросети следующие параметры: реберная топология исследуемой СИС (как матрица инциденций ребер графа СИС), вероятность удаления ребра, оценка живучести СИС сверху.
Математическая модель оценки живучести с использованием ИНС имеет следующий вид:
(2.1)
где (2.2)
N - количество узлов, eij - ребро между узлом i и j, xij - переменная принятия решения,, G (E) - топология ребер вида , R (G (Е); p) - живучесть СИС, R0 - требование к живучести СИС (оценка живучести сверху), p - вероятность поражения ребра eij, cij - стоимость ребра eij, cmax - максимальное значение cij.
Рис. 3. Иллюстрация процесса оценки живучести СИС в полиномиальной форме
Оценка живучести сверху рассчитана по следующей формуле:
, (2.3)
где wk - вероятность отсутствия связи в ИНС, Ui - набор связей в i-й топологии ИНС, инцидентных заданному нейрону. Процесс оценки живучести СИС с использованием модели ИНС представлен на рис.4, примеры изменения топологии ИНС в процессе расчета живучести СИС - на рис.5, где R (G (E); p) - живучесть СИС, у - количество вариантов топологии ИНС.
Рис. 4. Результаты процесса оценки живучести СИС с использованием модели ИНС
Рис. 5. Примеры сгенерированных топологий ИНС для оценки живучести СИС
Входы - значения, подаваемые на вход ИНС (матрица инциденций ребер графа СИС, вероятность поражения ребра графа СИС, оценка живучести СИС сверху); оро - процедура обратного распространения ошибки (в процессе обучения ИНС); вс - входной слой нейронов ИНС; сс - скрытый слой нейронов ИНС; зжСИС - выходной слой, несущий рассчитанное значение живучести СИС.
3. Аналитическая модель вычисления живучести СИС, основанная на потоковой математической модели МП-сети.
Потоковая СИС задается множествами - узлов СИС, - ребер физического графа СИС G и - тяготеющих пар (видов продуктов), или ребер логического графа СИС .
Соответствующие индексные множества обозначим: , .
Указанная структура СИС может быть представлена с помощью матрицы инциденций "дуги-вершины" физического графа СИС G: размера :
, (2.4)
где - любая вершина, S (v) множество индексов выходящих дуг, T (v) - множество индексов входящих дуг, и матрицы связей логического графа СИС размера :
(2.5)
Значения zi потока между источником и стоком для каждой тяготеющей пары задаются однозначно от распределения f потоков по ребрам физического графа G.
Вектор , определяемый вектором распределения потоков f, является совокупностью потоков между всеми тяготеющими парами и называется мультипотоком Z. В случае недопустимости СИС возникает трудно разрешимая проблема перераспределения потоков по ребрам графа. Нормативно распределенный поток позволяет осуществить распределение в соответствии с уровнем обеспеченности различных тяготеющих пар оптимальным образом.
Возникают две различные постановки задачи о допустимости СИС относительно требований на организацию потоков:
гарантированная -
слабая (допустимость хотя бы одного вектора ).
При такой постановке задачи допустимо только одно какое-то распределение: . Обозначим - множество индексов i участка графа с воздействием НФ. Образуем множество значений максиминой обеспеченности требований
(2.9)
Будем продолжать построение до l =L, пока не будет исчерпано все множество M:
Любое L-распределение потоков f_L (d) будем называть суперконкурентным. Всем суперконкурентным распределениям соответствует единственный суперконкурентный мультипоток zL (d) с компонентами вида:
. (2.10)
Точки определяют ступенчатую функцию - диаграмму обеспеченности потоковых требований (рис.6). Любая точка на диаграмме означает, что доля всех требований обеспечена не более, чем .
В главе 3 "Процедурное обеспечение информационной системы оценки живучести сетевых структур" рассмотрено процедурное обеспечение ИСЖС, в том числе структура блока анализа исходных данных, включающую в себя процедурную модель генерации правил (табл.1), состоящую из компоненты фаззификации, компоненты анализа и выделения правил, а также компоненты очистки правил, и логико-лингвистическую модель блока анализа исходных данных.
Рис. 6. Диаграмма обеспеченности требований
Предложены процедурные модели оценки живучести СИС, основанные на аналитическом обеспечении, описанном в главе 2, определены размерности и топологии графов, оптимально подходящие для каждой процедурной модели.
Разработана структура и описана функциональность модуля АТС (рис.7) разработана процедурная модель анализа СИС на основе модели МП-сети, комбинированная задача выбора пропускных способностей и распределения потоков, задачи нахождения кратчайших путей и расчета объемов суммарной передачи информации.
Таблица 1. Процедурная модель генерации правил для блока анализа исходных данных.
|
Шаг № |
Описание |
|
|
1. |
Фаззификация. Обработка четких значений из БД СЗ, приведение их к нечеткому виду: Размерность. Количество_вершин. Малое (S); Размерность. Количество_вершин. Среднее (M); Размерность. Количество_вершин. Большое (L). Пределы каждого терма определены с использованием гладкой гистограммы четких значений |
|
|
2. |
Анализ уровня доверительной вероятности конъюнкции различных значений в БД (Pc). Значения в заданной БД делятся на n атрибутов предсказания и один целевой атрибут (класс). Переменные , вероятностные значения mi для атрибута A - , K классов, описано переменной . Глубина уровня поиска возможных значений . |
|
|
3. |
Начинаем поиск с набора данных test_set и множества S. Каждый раз конкретное значение добавляется в множество S и отвечает условной вероятности, вычисляется . Таким образом, условная вероятность Pc для множества S и представлена термом . |
|
|
4. |
Если = 1, тогда создаем правило включающее значение множества S, принадлежащее также и не создающее конъюнкции с остальными оставшимися элементами множества S. |
|
|
5. |
Если , тогда модифицируем S, добавляя другое значение из оставшихся атрибутов, и проверяем уровень доверительной вероятности (Pc). |
|
|
6. |
Добавление новых значений в S ограничено количеством условий в правиле, . |
|
|
7. |
Удаляем избыточные (повторяющиеся) правила |
|
|
8. |
Суммируем правила, состоящие из одинаковых атрибутов, но содержащих различные значения |
|
|
9. |
Исключаем из множества правила, уровень точности которых ниже специфичного граничного уровня точности |
Рис.7. Процедурная модель модуля анализа текущего состояния системы (АТС)
1 - канал передачи данных от внешнего программно-аппаратного комплекса (например, CiscoWorks), 2 - исходные данные изменились? 3 - топология графа изменилась? 4 - параметры модели СИС изменились? 5 - продолжаем процесс расчета живучести СИС, 6 - прерываем процесс расчета живучести СИС, 7 - прерываем процесс расчета живучести СИС, 8 - обрабатываем новые параметры модели СИС, 9 - запускаем процесс расчета, используя новые параметры, 10 (12) - Сохраняем полученные данные о состоянии процесса расчета в СЗ, 11 - блок анализа исходных данных.
Рассмотрены процедуры построения графика уязвимостей СИС с помощью нахождения гарантированного критерия живучести и построены на их основе процедурные модели анализа уязвимости и синтеза СИС с повышенной живучестью по критерию удовлетворения сети запросам на организацию потоков. Фрагмент процедурного обеспечения блока анализа исходных данных, отвечающих за выбор процедурной модели расчета живучести СИС, имеет вид:
IF топология = гибридная AND размерность. количество_вершин = Большое AND размерность. количество_ребер = Большое AND Диаметр = Большой AND Продукт = неизвестно AND стоимость! = низкая AND вероятность = Низкая THEN использовать_модель = 3 (Нейросетевая)
ELSE
IF топология = древовидная OR топология = радиальная OR топология = радиально-кольцевая AND размерность. количество_вершин = Среднее AND размерность. количество_ребер = Среднее AND Диаметр = Малый OR Диаметр = Средний AND Продукт = известно AND стоимость = низкая AND вероятность = Низкая THEN использовать_модель = 1 (Потоковая)
ELSE
IF топология! = древовидная OR топология! = радиальная OR топология! = радиально-кольцевая AND размерность. количество_вершин! = Большое AND размерность. количество_ребер! = Большое AND Диаметр = Малый OR Диаметр = Средний AND Продукт = Неизвестно AND Стоимость = Низкая AND Вероятность = Высокая OR Вероятность = Средняя THEN использовать_модель = 2 (Полиномиальная) ELSE …
Глава 4 "Построение информационной системы оценки живучести сетевых информационных систем" посвящена построению информационной системы оценки живучести сетевых информационных систем (ИСЖС). В главе подробно рассмотрены виды обеспечения - техническое (ТО), программное (ПО), информационное (ИО), лингвистическое (ЛО) и методическое обеспечение (МеО) необходимые для функционирования ИСЖС, рассмотрены подсистемы ИСЖС, процесс взаимодействия этих подсистем между собой (см. рис.8).