автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Выбор телекоммуникационных ресурсов информационной системы обеспечения транспортной безопасности

На правах рукописи

Авдеев Максим Андреевич

ВЫБОР ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ

БЕЗОПАСНОСТИ

05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владимир - 2009

003490083

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ)» на кафедре «Радиотехника и электросвязь».

Научный руководитель — доктор технических наук,

профессор

Горелов Георгий Владимирович

Официальные оппоненты — доктор технических наук,

профессор

Галкин Александр Павлович

кандидат технических наук, Карпов Андрей Викторович

Ведущая организация — Московский технический уни-

верситет связи и информатики (МТУСИ)

Защита диссертации состоится «20» января 2010 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.025.04 при Владимирском государственном университете по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87, ауд.301(3).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Владимирского государственного университета.

Автореферат разослан « /О » декабря 2009 года.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.025.04 д.т.н., профессор

А.Г. Самойлов

Общая характеристика работы

Актуальность. Основополагающим документом в сфере обеспечения транспортной безопасности является принятый 9 февраля 2007 года Федеральный закон Российской Федерации №16-ФЗ «О транспортной безопасности» (далее ФЗ-16). В статье 11 этого закона («Информационное обеспечение в области транспортной безопасности») определено, что в целях осуществления мер по обеспечению транспортной безопасности, создается Единая государственная информационная система обеспечения транспортной безопасности (ЕГИС ОТБ), являющаяся собственностью Российской Федерации.

Важность разработки ЕГИСОТБ определяется и тем, что она должна войти в состав создаваемой Автоматизированной системы управления транспортным комплексом Российской Федерации (АСУ ТК), поскольку одной из основных задач, возлагаемых на АСУ ТК, является контроль безопасности и устойчивости транспортного комплекса, управление в чрезвычайных ситуациях.

В статье №6 ФЗ-16 определена необходимость категорирования объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств. Очевидно, что реализация функции категорирования должна осуществляться в рамках функционирования ЕГИСОТБ (далее ИСОТБ - информационная система обеспечения транспортной безопасности) с использованием ее информационно-вычислительной базы и телекоммуникационных ресурсов.

Изложенное делает актуальной задачу анализа телекоммуникационных ресурсов информационной системы обеспечения транспортной безопасности, с учетом особенностей создаваемого системой трафика.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является выбор основных телекоммуникационных ресурсов ИСОТБ.

Для достижения поставленной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи:

1. Разработка структурной схемы ИСОТБ и основной ее подсистемы -подсистемы категорирования.

2. Аналитический обзор известных методик категорирования и разработка методики, предоставляющей возможность оптимизации процесса категорирования.

3. Разработка критерия категорирования и порядка определения стоимостного выражения его составляющих.

4. Оптимизация процесса категорирования, приводящая к изменениям функционирования подсистемы категорирования и изменениям нагрузки ИСОТБ на телекоммуникационные ресурсы.

5. Исследование основного телекоммуникационного ресурса ИСОТБ. Определение степени влияния на него дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ.

Положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся:

1. Методика категорирования, применимая дня объектов любой принадлежности и предоставляющая возможность оптимизации процесса категорирования. Интегральный критерий категорирования.

2. Процедуры оптимизации решающей функции категорирования и более выгодные по сравнению с известными процедуры разделения области категорирования на зоны категорий.

3. Методика и результаты многокритериального выбора телекоммуникационных ресурсов ИСОТБ. Методика и результаты определения степени влияния дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ на существующую телекоммуникационную сеть.

Исходная основа диссертации. Основу диссертационной работы составляют результаты исследований в области математической статистики, теории случайных процессов, теории телетрафика М.Д. Бенедиктова, Е.С. Вентцель, Б.С. Гольдштейна, Г.В. Горелова, H.A. Казанского, О.Н. Ромашковой, В.В. Смирнова, A.A. Харкевича, JI. Клейнрока, У. Стивенса, В. Столлингса и др.

Методы исследования. В работе применены методы теории массового обслуживания, теории вероятностей и математической статистики, теории телетрафика.

Научная новизна диссертации определяется:

1. Разработкой структурной схемы ИСОТБ, подсистемы категорирования и схемы потоков передачи данных в ИСОТБ.

2. Предложенной новой методикой категорирования, предоставляющей возможность оптимизации процесса категорирования.

3. Применением многокритериальной методики при выборе основных телекоммуникационных ресурсов ИСОТБ по результатам сравнения гипотетических телекоммуникационные ресурсов.

4. Определением степени влияния дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ на телекоммуникационную сеть.

Практическая ценность. Практическая ценность диссертации определяется:

1. Разработкой новой методики категорирования, применимой для кате-горирования объектов любой принадлежности и позволяющей производить оптимизацию процесса категорирования. Сокращением сроков проектирования подсистемы категорирования на 14%.

2. Уменьшением в 1,3 раза среднего значения ожидаемого риска категорирования при замене эквидистантного разделения области категорирования на неэквидистантный.

3. Существенным упрощением определения оптимальной сетки категорирования при использовании разработанного алгоритма неэквидистантного разделения и использованием его в программном обеспечении, разработанном в диссертации.

4. Определением рациональных вариантов практического разделения области категорирования на зоны категорий, позволяющих уменьшить среднее значение ожидаемого риска на 33-50%. Уменьшением требуемого объема данных о категорируемых объектах на 12%.

Внедрение результатов работы. Результаты работы внедрены в ОАО «Мобильные ТелеСистемы» и ФГУП «ЗащитаИнфоТранс», использованы в учебном процессе на кафедре «Радиотехника и электросвязь» МИИТа, что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы выполнена на научно-технических семинарах кафедры «Радиотехника и электросвязь» МИИТа и на научно-технических (НТК) и научно-практических (НПК) конференциях: Транспортный конгресс 2007, Москва, ЦВК «Экспоцентр»; VII-я Международная НПК «Терроризм и безопасность на транспорте», Москва, 2008; V-я Международная НПК TRANS-MESH-ART-CHEM, Москва, МИИТ, 2008; 1-я международная НПК «Компьютерные и телекоммуникационные сети на железнодорожном транспорте», Украина, Алушта, 2008; Vlll-я и IX-я НТК «Безопасность движения поездов», Москва, МИИТ, 2007-2008; НТК "Электроэнергетика и связь на ж.д. транспорте", Москва, МИИТ, 2007-2008; 62-я, 63-я и 64-я НТК, посвященная Дню радио, Санкт-Петербург, ЛЭТИ, 2007-2009; НТК «Неделя науки-2008», Москва, МИИТ.

Проект «Методика категорирования объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств» удостоен диплома выставки НТТМ 2008 и премии, установленной Указом Президента Российской

Федерации №325 от 6 апреля 2006 г. «О мерах государственной поддержки талантливой молодежи».

Материалы диссертации использованы в трех научно-исследовательских работах.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 15 работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 131 наименований, 2-х приложений. Основная часть работы изложена на 125 страницах машинописного текста и содержит 21 рисунок и 37 таблиц.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы, приведена краткая характеристика состояния исследуемых вопросов, сформулированы цель и задачи исследования, отражено практическое значение работы.

В первой главе рассмотрены разрабатываемая ИСОТБ и ее гипотетические телекоммуникационные ресурсы.

ИСОТБ предназначена для автоматизации процессов управления обеспечением транспортной безопасности, создания и ведения государственного информационного ресурса, содержащего данные, которые используются при решении определяемых государством правовых, экономических, организационных и иных задач обеспечения транспортной безопасности в сфере транспортного комплекса, соответствующих угрозам совершения актов незаконного вмешательства.

В статье №6 ФЗ-16 определена необходимость категорирования объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств.

Реализация функции категорирования должна осуществляться в рамках функционирования ИСОТБ с использованием ее информационно-вычислительной базы.

На рис.1 [6,8,17] представлена структурная схема ИСОТБ.

Основной подсистемой ИСОТБ является подсистема категорирования объектов транспортной инфраструктуры, функционирующая на всех уровнях от локального до федерального [6,8,17].

Подсистема категорирования является основным источником нагрузки, которую ИСОТБ формирует для своих телекоммуникационных ресурсов.

В качестве гипотетических телекоммуникационных ресурсов ИСОТБ, прежде всего, должны рассматриваться телекоммуникационные ресурсы ведомств транспортного комплекса России. Это не исключает (с учетом того,

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ (ИСОТБ)

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА

ИСОТБ

Подсистема Формирования систем требований и баз данных

Методики и перечень критериев —цден'Шфихвции:— киегорирования, порядка создания и

ведения централизованных баз данных, оценки

Подсистеме идентификации

Список и пороговые значения критериев ндектиф ихаиии,

методики идентификации

Подсистема категорирования

Список критериев" категорирования,

методики кат^уорировария

Подсистема оценки уязвимости

Методики оценки уязвимости

Подсистема оценки уровня угроз

Методики оценки уровня угроз

Подсистема Информационной безопасности

5 § *

ш

Идентификация и ведение нормативных документов

Катег-орирование и ведение нормативных документов

Ведение нормативных документов

Формирование текущего уровня угрозы

с 3

и*

текущего уровня опасности объектов инфраструктуры транспорта

Сбор и представление данных о объектах

Сбор и представление данных о объектах, оценка уивкмостк,

формнромкие рекомендаций ло СНИЖЕНИЮ V1 "Вт МОСТИ

Формирование

рекомендаций и

требований к

объектам

Сбор данных о конкретном объекте инфраструктуры транспорта

Сбор данных о объекте и степени его уязвимости

Оповещение субъектов о предполагаемом уровне угрозы

Рис.1

что обеспечение транспортной безопасности является важнейшей сферой ответственности государства) привлечение при необходимости телекоммуникационных ресурсов других ведомств и компаний.

Подвергнуты анализу телекоммуникационные ресурсы железнодорожного, речного, морского, воздушного, автомобильного транспортов и дорожного хозяйства.

Во второй главе представлена разработанная автором методика катего-рирования объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств.

Формируемые в результате категорирования массивы данных представляют основную нагрузку в телекоммуникационной сети ИСОТБ.

Выполнен анализ подходов к формированию критериев и методик категорирования. Отмечены частные и общие недостатки методик, к которым, в первую очередь, относятся невозможность универсального применения и невозможность нахождения оптимального числа категорий.

Главной особенностью разработанной в диссертации методики категорирования [3-4,6-8,10,12,14,17] является использование в ее основе понятия «риск», совпадающего с термином «риск», используемом в математической статистике.

При разработке методики категорирования, применимой при категори-ровании объектов любой принадлежности задача математической статистики формализована в терминах категорирования:

- процесс категорирования - отнесение объекта к одной из категорий;

- среда категорирования — множество ш состояний объекта в случае незаконного вмешательства в его работу (состояний полного и частичных разрушений); в = (в!, вг,... , 8т) — т-мерная случайная величина, описывающая состояния среды категорирования;

- х = (хь х2>..., хп) — п-мерная случайная величина, описывающая данные о категорируемом объекте (значения ущерба от полного и частичных разрушений в результате совершения акта незаконного вмешательства);

" У* ~ Су 1, У2.--- , Уг) — г-мерная величина, описывающая решение об отнесении значения ущерба от полного и частичных разрушений объекта в результате совершения акта незаконного вмешательства к области ¡-ой категории;

- г - число категорий;

- У((х) - решающая функция, обеспечивающая отнесение значения ущерба к области ¡-ой категории;

- Ф(в,х) - совместное распределение вероятностей состояний среды ка-тегорирования и данных о категорируемом объекте;

- C(s,yj) — функция риска отнесения ущерба к области i-ой категории, описывающая действие для каждой комбинации значений состояния среды категорирования и решения об отнесении ущерба к области ¡-ой категории;

- M[C(s,y,)] — ожидаемый риск отнесения ущерба к области i-ой категории — математическое ожидание ущерба от полного и частичных разрушений объекта в результате совершения акта незаконного вмешательства, полученное в результате усреднения по всем комбинациям значений состояния среды категорирования и решения об отнесении ущерба к области i-ой категории.

Категорирование заключается в отнесении объекта к i-ой категории с нижней (пороговой) границей Э^р1 значений ущерба от полного и частичных разрушений в результате совершения акта незаконного вмешательства.

В отличие от известных методик, методика, разработанная в диссертации, предоставляет возможность оптимизации процесса категорирования (определение оптимального числа категорий и оптимального выбора их границ). В качестве критерия при выборе оптимальной сетки предложено использовать минимум среднего значения ожидаемого риска (усредненное по значениям для категорий каждой из использованных сеток категорирования) или минимум математического ожидания ожидаемого риска (при случайном характере формирования групп объектов на момент очередного регламентного категорирования).

Введены понятия:

- область категорирования - диапазон изменений значений ущерба Э от О до Эиа,с (Эмахс - максимальное значение на множестве данных о категори-руемых объектах);

- категория с номером i, определяемая границами: нижнего Эпор' и верхнего Эп0р'~' значений ущерба (категории нумеруем в порядке убывания Эпор1; номер i=l присваиваем высшей (первой) категории, для которой 3nop' = Э*).

- сетка категорирования - результат разделения области категорирования на зоны, определяющие категории (предлагаемого производить эквидистантно в соответствии с числом категорий сетки или с разными размерами зон категорий внутри одной и той же сетки).

Полагая, что число kw данных о категорируемом объекте для w-ro состояния (sw) среды категорирования равно kw = n/m, плотность dO(s,x) совместного распределения Ф(в,х), решающую функцию у(х) и ожидаемый риск

М[С(в, у;)] отнесения ущерба к области ¡-ой категории определяем по формулам (1), (2) и (3) соответственно:

ш п у= ууп/ш

йФ(8,х)= Е 2 [Р^-зЛШДх-х^/Е (1)

\У=У=1 j=z

где г=1+ (уу -1)(п/ш);

Р], Р2, ...,Рт -значения вероятностей случайной величины в;

СЬ, ...,(?„-значения вероятностей случайной величины х; 6(.) — 5-функция;

у,(ж) = х [1+( х - Э^-1) - Ц х - Эпор1)], (2)

где 1_(.)> 1+(.) - единичные асимметричные функции:

Г1 при х<0; Г1 при х<0;

Ц(х)=^ Цх) =

10 при х>0; 10 при х>0;

ш п j= ууп/ш

М[С(8,у,)1 =£ Е х [1+(х- Эпор'-') - Ц X - Эпор')] [Р^мЛ] ^5(х-х,)]/Е С>г

j=z

Приведем один из приведенных в диссертации примеров расчета для исходных данных: используются эквидистантный способ разделения области категорирования и множество сеток категорирования с номерами К=1, 2, ...,6 (число категорий в К-й сетке равно К+1); ш=2 (равновероятные состояния б* (полное разрушение объекта) и б2 (частичное разрушение объекта)); п=4 №1=0,1; 02=0,4; СЬ=0,2; О4=0,3; х,=800 тыс.МРОТ; х2=550 тыс.МРОТ; х3=500 тыс.МРОТ; Х4=300 тыс.МРОТ).

Результаты, полученные для этих исходных данных по формуле (3), представлены в табл.1.

Из табл.1 следует, что для рассмотренного множества объектов оптимизация решающей функции путем изменения числа категорий при эквидистантном разделении на зоны категорий фиксированной области категорирования предоставило локальный минимум величины М[С(5,у,)]с1> при использовании сетки К=5, которая в результате признана оптимальной.

Показано, что при неэквидистантном разделении области категорирования (варьировании положения границ зон категорий) появляется возможность существенно уменьшить среднее значение ожидаемого риска. Для ус-

Таблица 1

Номер сетки К Значения ожидаемого риска М[С(э,у ¡)], тыс.МРОТ для 1-й категории при значении 1 Среднее значение ожидаемого риска для сетки к М[С(5,уОГР, тыс.МРОТ

1 2 3 4 5 6 7

К=1 400 90 _ _ _ _ 245

К=2 300 190 0 . _ _ 245

К=3 80 320 90 0 _ _ _ 163,3

К=4 80 320 0 90 0 _ _ 163,3

К=5 80 220 100 90 0 0 _ 122,5

К=6 80 0 320 0 90 0 0 163,3

ловий рассмотренного примера среднее значение ожидаемого риска для фиксированной сетки удается уменьшить в 1,3 раза по сравнению со случаем использования оптимальной сетки при эквидистантном разделении области кате горирования.

Предложен алгоритм неэквидистантного разделения области категори-рования, существенно упрощающий задачу определения оптимальной сетки с помощью программных средств.

При этом алгоритме область категорирования делится эквидистантно на зоны g категорий с номерами ¡=1,2,..,й и размером Г каждой зоны. При формировании множества из Ь сеток (для каждой из категорий ¡=1,2,..,§) используется шаг А£= СЬ изменения размера зоны.

Далее при формировании сетки с номером К=1,2,...,Ь выполняются действия:

1) размер зоны ¡-ой категории сетки принимается равным КД£

2) размер зон остальных категорий принимается равным

Определено, что при случайном характере (использовано биномиальное распределение вероятностей) формирования групп объектов на момент очередного регламентного категорирования использование математического ожидания величины М[С(з,у,)] сохраняет возможность оптимизации решающей функции.

Разработанная в диссертации методика категорирования апробирована для исходных данных, использованных в известных методиках. Определены

более выгодные по сравнению с известными варианты разделения области категорирования на области категорий, позволяющие уменьшить значения M[C(s,y;)]. Например, с использованием исходных данных Методических рекомендаций по категорированию объектов науки, промышленности, энергетики и жизнеобеспечения по степени их потенциальной опасности диверси-онно-террористической уязвимости и Методики категорирования опасных производственных объектов ФГУП «НТЦ «Промышленная безопасность» установлено, что и при фиксированном и при плавающем значении Э* величина M[C(s,yi)] уменьшается:

- в 1,5 раза при использовании критерия экономического ущерба, при использовании интегрального показателя, учитывающего кроме экономического ущербы, нанесенные человеку, пострадавшему в результате акта незаконного вмешательства в работу объекта, и человеку, у которого нарушены условия жизнедеятельности;

- в 1,33 раза при использовании критерия опасности опасного производственного объекта.

В третьей главе произведен выбор основных телекоммуникационных ресурсов ИСОТБ.

Разработана обобщенная структурная схема потоков передачи данных ИСОТБ [6,8], предполагающая для подсистемы категорирования формирование и передачу информации на всех уровнях, представленных на рис.1.

В качестве вариантов гипотетических телекоммуникационные ресурсов ИСОТБ рассмотрены телекоммуникационные ресурсы воздушного (вариант

A), речного и морского (вариант Б), железнодорожного транспорта (вариант

B).

Определены критерии выбора. Выполнено многокритериальное сравнение вариантов телекоммуникационных ресурсов, в результате которого в качестве основного телекоммуникационного ресурса ИСОТБ выбрана сеть передачи данных ОАО «РЖД». Диаграмма потоков Ф предпочтения представлена на рис.2.

В четвертой главе представлены результаты анализа влияния дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ на СПД [1,4,9,11,15].

Произведен анализ пакетной нагрузки в трактах передачи данных для двух фрагментов СПД ОАО «РЖД»: маршрутизатор Главного вычислительного центра (ГВЦ) ОАО «РЖД» (Cisco 7513)- маршрутизатор Информаци-

Рис.2

онно-вычислительного центра (ИВЦ) (Cisco 7507) Московской железной дороги (далее - тракт 1) и маршрутизатор ГВЦ - маршрутизатор ИВЦ (Cisco 7507) Октябрьской железной дороги (далее — тракт 2). Пропускная способность тракта 1 - 1000 Мбит/с, тракта 2 - 30720 кбит/с.

В диссертации получены зависимости скорости (усредненные данные на 5-ти минутных интервалах) передаваемой информации от времени (на интервале 09:10:00 04.03.2009 - 11:05:00 06.03.2009). Сбор данных осуществлялся на маршрутизаторах с помощью аппаратно-программного устройства Cisco Netflow Collector.

Используем обозначения для случайных величин характеризующих потоки: Х0 для входящего трафика маршрутизатора ГВЦ и XI для входящего трафика маршрутизаторов ИВЦ, их математическое ожидание Mxo(Mxi), среднеквадратическое отклонение axo(oxi), дисперсия Dxo(Dxi)- Д™ определения числовых характеристик использована программа Statistica 6.0.

Показано, что все используемые выборки являются репрезентативными (при заданных значениях доверительной вероятности 95% и доверительного интервала 5%).

Зависимость XI от времени для тракта 1 приведена на рис.3, предельные значения и числовые характеристики ХО и XI - в табл.2.

Рис.3

Таблица 2

Хт,„, пак./с Хтах, пак./с Мх=Хх, пак./с Ох, (пак./с)2 Ох, пак./с

Тракт 1 ХО 517 10440 2016 920644 960

XI 703 15904 3757 4539743 2131

Тракт 2 ХО 680 5771 2784 1132096 1064

XI 331 5111 1676 1476225 1215

Определены значения коэффициента использования рХо=0,0083; рХ1=0,0154 тракта 1 и рхо=0,3712; рХ]=0,2235 тракта 2.

Построены гистограммы р(Х) статистических рядов ХО и XI (гистограмма XI для тракта 1 представлена на рис.4).

Отвергнута гипотеза о простейшем потоке событий, поскольку значения параметра критерия Колмогорова не превышают 0,001 как для ХО, так и для XI, поэтому исследование трафика на рассматриваемых участках сети не может быть основано на положениях классической теории телетрафика.

Известно, что в качестве одного из законов распределения в этом случае

Р(Х1)

Рис.4

может быть использовано распределение Парето, а одним из основных показателей наличия самоподобных свойств процесса является параметр Херста.

Проверка по критерию Колмогорова гипотезы о возможности применения трехпараметрического распределении Парето привела к отрицательному результату (значения параметра критерия не превысили 0,001 как для Х0, так и для XI). Однако гипотеза о самоподобии рассматриваемого случайного процесса может быть принята с учетом значений Н параметра Херста, полученных различными методами.

При использовании метода, основанного на анализе индекса дисперсии отсчетов получены значения Нхо=0,738; Нхо=0,784 (тракт 1) и НХ]=0,691 и Нх1=0,862 (тракт 2); при использовании метода, основанного на анализе Я/Б— подобных статистик - НХо = 0,626; НХ1 = 0,646 (тракт 1) и Нхо= 0,563; НХ| = 0,669 (тракт 2).

Известно, что самоподобные процессы характеризуются медленно убывающими зависимостями и автокорреляционными функциями (АКФ), убывающими не экспоненциально, а гораздо медленнее. Этому свойству удовлетворяют АКФ, полученные в диссертации. На рис.5 (тракт 1) представлена АКФ XI (г - коэффициент корреляции, к — лаг (один лаг эквивалентен одному часу), кривая 1 -экспонента с параметром 0,0000175с"1).

г(к)

О 1 ; 25 50 к

Рис.5

Определение степени влияния на СПД ОАО «РЖД» дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ, выполнено в предположении одинакового характера традиционного трафика СПД и гипотетического трафика ИСОТБ (сетевое телекоммуникационное оборудование, генерирующее нагрузку, идентично и в обоих случаях речь идет об интегрированном сетевом трафике), а также в предположении, что в период внедрения ИСОТБ техническое оснащение СПД не претерпит существенных изменений.

Используя обозначения Х\ и Ху для интенсивностей входящих потоков традиционного и гипотетического трафиков, определяем размер дополнительной нагрузки отношением:

(4)

Сама же степень влияния дополнительной нагрузки может быть оценена величиной коэффициента использования:

= ГХх(1+Х)/^при х<(1/Ц-^х) Р1 [1,приХ>(1/ц-^х) (>

Используя величину критического значения ркр можно определять значения ХкР, при которых дополнительная гипотетическая нагрузка, создаваемая ИСОТБ, не приводит к нарушениям функционирования рассмотренного фрагмента СПД ОАО «РЖД».

ЪР< (Р*Р/Ц (6)

Для наших исходных данных при ркр= 0,7 Ххр< 0,88 - 2,1.

Заключение

На основании исследований, выполненных в диссертационной работе, получены следующие основные результаты и выводы.

1. Предложена структурная схема ИСОТБ, основой которой является подсистема категорирования объектов транспортной инфраструктуры, являющаяся основным источником нагрузки, формируемой ИСОТБ для своих телекоммуникационных ресурсов.

2. Определены недостатки известных методик категорирования, к которым, в первую очередь, относится невозможность оптимизации процесса категорирования. На основе формализации задачи математической статистики в терминах категорирования разработана методика, применимая для категорирования объектов любой принадлежности и предоставляющая возможность оптимизации процесса категорирования.

3. В качестве критерия категорирования предложен интегральный критерий - экономический ущерб, возникающий в результате совершения акта незаконного вмешательства. Определен порядок определения стоимостного выражения его составляющих и определения их удельного веса.

4. Оптимизация решающей функции путем изменения числа категорий при эквидистантном разделении на зоны категорий фиксированной области категорирования предоставляет локальный минимум среднего значения ожидаемого риска категорирования, на основании которого сетка категорирования признается оптимальной. При неэквидистантном разделении (варьировании положения границ зон категорий) существенно повышается эффективность процесса категорирования. Для условий рассмотренного примера среднее значение ожидаемого риска сетки удается уменьшить в 1,3 раза по сравнению со случаем использования оптимальной сетки при эквидистантном разделении области категорирования.

5. Разработан алгоритм, использующий неэквидистантное разделение области категорирования и существенно упрощающий задачу определения оптимальной сетки с помощью программных средств.

6. При случайном характере формирования групп объектов на момент очередного регламентного категорирования использование математического ожидания величины М[С(з,у,)] сохраняет возможность оптимизации решающей функции.

7. Для исходных данных известных методик определены более выгодные варианты разделения области категорирования на области категорий, по-

зволяющие уменьшить значения M[C(s,y ¡)]. Например, с использованием исходных данных Методических рекомендаций по категорированию объектов науки, промышленности, энергетики и жизнеобеспечения по степени их потенциальной опасности диверсионно-террористической уязвимости и Методики категорирования опасных производственных объектов ФГУП «НТЦ «Промышленная безопасность» установлено, что и при фиксированном и при плавающем значении Э* величина M[C(s,y,)] уменьшается в 1,5 ив 1,33 раза, соответственно.

8. Для исходных данных известных методик определены более рациональные варианты разделения области категорирования на области категорий, позволяющие уменьшить среднее значение ожидаемого риска на 3350%. Требуемый объем данных о категорируемых объектах уменьшается на 12%.

9. Разработана обобщенная структурная схема потоков передачи данных ИСОТБ. На основании многокритериального сравнения гипотетических телекоммуникационные ресурсов ИСОТБ предложено в качестве основного телекоммуникационного ресурса использовать СПД ОАО «РЖД».

10. Гипотеза о самоподобии процесса изменения скорости передачи пакетов в СПД ОАО «РЖД» может быть принята с учетом значений параметра Херста полученных методами:

- анализа индекса дисперсии отсчетов (Н=0,691-0,862);

- анализа R/S—подобных статистик (Н=0,563-0,669).

11. Определена степень влияния на сеть передачи данных ОАО «РЖД» дополнительной нагрузки от ИСОТБ, которая приводит к нарушениям функционирования рассмотренных фрагментов сети при отношении интенсивно-стей потоков гипотетического и традиционного трафиков, превышающем 88%, что свидетельствует в пользу применения СПД ОАО «РЖД» в качестве телекоммуникационного ресурса ИСОТБ.

Публикации по теме диссертации

1. Ромашкова О.Н., Авдеев М.А. Анализ влияния трафика информационной системы обеспечения транспортной безопасности на сеть передачи данных // Проектирование и технология электронных средств, №4, 2008. С.8-17.

2. Вдовин Д.В., Рашек A.B., Авдеев М.А. Интеллектуальные услуги в сетях мобильной связи // Труды 62-й научно-технической конференции, посвященной Дню радио - С.-Пб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2007. С. 116-117.

3. Шатковский О.Ю., Авдеев М.А. Многокритериальная методика категори-рования опасных объектов транспортной инфраструктуры // Труды VIII-й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов» -М.: МИИТ, 2007. P.VII-C.22.

4. Шатковский О.Ю., Авдеев М.А. Инфокоммуникационное обеспечение Единой государственной информационной системы обеспечения транспортной безопасности // Сборник материалов конференции «Электроэнергетика и связь на железнодорожном транспорте» — М.: МИИТ, 2007. С.56-58.

5. Авдеев М.А., Бухалкин М.Ю., Иванов П.А. Преимущества применения технологии GMPLS в современных сетях связи // Сборник материалов конференции «Электроэнергетика и связь на Ж.Д. транспорте» - М.: МИИТ, 2007. С.24-25.

6. Ромашкова О.Н., Шатковский О.Ю., Авдеев М.А. Применение многокритериальной методики категорирования опасных объектов в Единой государственной информационной системе обеспечения транспортной безопасности // Сборник трудов конференции «Транспортный конгресс-2007» -М.: ЦВК «Экспоцентр», 2007. С.65-66.

7. Горелов Г.В., Смирнов В.В., Авдеев М.А. Категорирование объектов транспортной инфраструктуры с использованием положений теории математической статистики II ВКСС. Connect!, №6, 2007. С.25-27.

8. Горелов Г.В., Смирнов В.В., Авдеев М.А. Методика категорирования объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств // Сборник докладов VII-й международной научно-практической конференции «Терроризм и безопасность на транспорте». - М.: «Крокус ЭКСПО», 2008. С.6-16.

9. Горелов Г.В., Авдеев М.А. Инфокоммуникационные ресурсы Единой государственной информационной системы обеспечения транспортной безо-

пасности // Труды 63-й научно-технической конференции, посвященной Дню радио - С.-Пб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2008. С.201-202.

10. Авдеев М.А. Применение положений теории математической статистики при категорировании объектов транспортной инфраструктуры // Труды V-й международной научно-практической конференции TRANS-MESH-ART-СНЕМ - М.: МИИТ, 2008. С.4-6.

11. Авдеев М.А. Информационные и телекоммуникационные ресурсы, используемые при создании Единой государственной информационной системы обеспечения транспортной безопасности И Сборник материалов конференции «Неделя науки-2008»-М.: МИИТ, 2008. С.32.

12. Горелов Г.В., Авдеев М.А. Интегральный критерий категорирования объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств // Сборник трудов 1-й международной научно-практической конференции «Компьютерные и телекоммуникационные сети на железнодорожном транспорте» -Украина, Алушта, 2008. С.35.

13. Горелов Г.В., Авдеев М.А. Методика оценки уязвимости объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта и подвижного состава // Труды IX-й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов» -М.: МИИТ, 2008. P.VII-C.16-17.

14. Горелов Г.В., Авдеев М.А. Интеграция сети передачи данных информационной системы обеспечения транспортной безопасности в существующие СПД // Труды 64-й научно-технической конференции, посвященной Дню радио - С.-Пб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009. С.201-202.

15. Горелов Г.В., Ромашкова О.Н., Авдеев М.А, Шатковский О.Ю. «Разработка Единой государственной информационной системы обеспечения транспортной безопасности» // Отчет по НИР — М.: МИИТ, 2007. Номер госрегистрации 0120.0 712981.

Подписано в печать 03.12.09. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1,39. Тираж 80 экз.

Заказ 3 ЗУ- ¿¿?0£г. Издательство Владимирского государственного университета. 600000, Владимир, ул. Горького, 87.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ.

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ РЕСУРСЫ.

1.1. Информационная система обеспечения транспортной безопасности.

1.2. Подсистема категорирования ИСОТБ.

1.3. Гипотетические телекоммуникационные ресурсы ИСОТБ.

1.3.1. Телекоммуникационные ресурсы железнодорожного транспорта.

1.3.2. Телекоммуникационные ресурсы речного и морского транспорта

1.3.3. Телекоммуникационные ресурсы воздушного транспорта.

1.3.4. Телекоммуникационные ресурсы дорожного хозяйства.

1.4. Выводы.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ КАТЕГОРИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ И ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Используемый математический аппарат и формализация задачи категорирования.

2.2.1. Используемые положения математической статистики.

2.2.2. Формализация задачи в терминах категорирования.

2.2.3. Исходные данные к категорированию объекта транспортной инфраструктуры или транспортного средства.

2.2.4. Инструментарий категорирования. Область и сетки категорирования.

2.3. Методика категорирования.

2.3.1. Определение сведений о состояниях среды категорирования.

2.3.2. Определение данных о категорируемом объекте транспортной инфраструктуры или транспортном средстве.

2.3.3. Определение области и множества сеток категорирования.

2.3.4. Определение совместного распределения Ф(з,х).

2.3.5. Определение решающей функции.

2.3.6. Определение ожидаемого риска отнесения ущерба к области категории.

2.3.7. Принятие решения о категорировании.

2.4. Вычисление ожидаемого риска отнесения ущерба к области категории с помощью программных средств.

2.5. Пример применения методики категорирования.

2.5.1. Определение данных, необходимых для категорирования объекта.

2.5.2. Определение ожидаемого риска отнесения ущерба к области категории.

2.6. Оптимизация решающей функции.

2.6.1. Постановка задачи оптимизации решающей функции.

2.6.2. Определение оптимальной сетки категорирования.

2.6.3. Алгоритмы внесения неравномерности в разделение области категорирования.

2.6.4. Влияние на результат категорирования изменения количества данных об объекте.

2.6.5. Влияние на результат категорирования изменения составляющих данных об объекте.

2.7. Апробация методики категорирования.

2.8. Выводы.

3. ВЫБОР ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ

ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ТРАНСПОРТНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ.

3.1. Постановка задачи.

3.2. Гипотетические телекоммуникационные ресурсы информационной системы обеспечения транспортной безопасности.

3.3. Критерии сравнения гипотетических телекоммуникационные ресурсов информационной системы обеспечения транспортной безопасности.

3.4. Многокритериальная методика. Выбор телекоммуникационного ресурса информационной системы обеспечения транспортной безопасности.

3.4.1. Количественная оценка предпочтений.

3.4.2. Вычисление потоков предпочтений.

3.5. Использование многокритериальной методики для выбора телекоммуникационных ресурсов ИСОТБ.

3.6. Выводы.

4. АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ НАГРУЗКИ,

СОЗДАВАЕМОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМОЙ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ, НА

СЕТЬ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ.

4.1. Постановка задачи.

4.2. Определение характеристик потоков входящего трафика.

4.3. Определение требуемого объема выборки.

4.4. Определение законов распределения случайных величин Х0 и XI

4.5. Автокорреляционные функции.

4.6. Влияние на сеть передачи данных дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ.

4.7. Выводы.

Обеспечение транспортной безопасности является важнейшей сферой ответственности государства. Целью обеспечения транспортной безопасности является устойчивое и безопасное функционирование транспортного комплекса, защита интересов личности, общества и государства в сфере транспортного комплекса от актов незаконного вмешательства, в том числе от актов терроризма во всех его формах. Основополагающим документом в сфере обеспечения транспортной безопасности является принятый 9 февраля 2007 года Федеральный закон Российской Федерации №16-ФЗ «О транспортной безопасности» (далее ФЗ-16) [1].

В статье 11 этого закона («Информационное обеспечение в области транспортной безопасности») определено, что в целях осуществления мер по обеспечению транспортной безопасности, создается единая государственная информационная система обеспечения транспортной безопасности (ЕГИС ОТБ), являющаяся собственностью Российской Федерации [1].

Важность разработки ЕГИСОТБ определяется и тем, что она должна войти в состав создаваемой Автоматизированной системы управления транспортным комплексом Российской Федерации (АСУ ТК) [2], поскольку одной из основных задач, возлагаемых на АСУ ТК, является контроль безопасности и устойчивости транспортного комплекса, управление в чрезвычайных ситуациях [2].

В статье №2 ФЗ-16 определена необходимость категорирования объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств, а в статье №6 определены основные принципы категорирования. Очевидно, что реализация функции категорирования должна осуществляться в рамках функционирования ЕГИСОТБ (далее ИСОТБ - информационная система обеспечения транспортной безопасности) с использованием ее информационно-вычислительной базы и телекоммуникационных ресурсов, в качестве которых должны рассматриваться, прежде всего, телекоммуникационные ресурсы ведомств транспортного комплекса России.

Изложенное делает актуальной задачу анализа телекоммуникационных ресурсов информационной системы обеспечения транспортной безопасности, с учетом особенностей создаваемого системой трафика.

Целью диссертационной работы является выбор основных телекоммуникационных ресурсов ИСОТБ.

Для достижения поставленной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи:

1. Разработка структурной схемы ИСОТБ и основной ее подсистемы -подсистемы категорирования.

2. Аналитический обзор известных методик категорирования и разработка методики, предоставляющей возможность оптимизации процесса категорирования.

3. Разработка критерия категорирования и порядка определения стоимостного выражения его составляющих.

4. Оптимизация процесса категорирования, приводящая к изменениям функционирования подсистемы категорирования и изменениям нагрузки ИСОТБ на телекоммуникационные ресурсы.

5. Исследование основного телекоммуникационного ресурса ИСОТБ. Определение степени влияния на него дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ.

На защиту выносятся:

1. Методика категорирования, применимая для объектов любой принадлежности и предоставляющая возможность оптимизации процесса категорирования. Интегральный критерий категорирования.

2. Процедуры оптимизации решающей функции категорирования и более выгодные по сравнению с известными процедуры разделения области категорирования на зоны категорий.

3. Методика и результаты многокритериального выбора телекоммуникационных ресурсов ИСОТБ. Методика и результаты определения степени влияния дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ на существующую телекоммуникационную сеть.

Основу диссертационной работы составляют результаты исследований в области математической статистики, теории случайных процессов, теории телетрафика М.Д. Бенедиктова, Е.С. Вентцель, Б.С. Гольдштейна, Г.В. Горелова, H.A. Казанского, О.Н. Ромашковой, В.В. Смирнова, A.A. Харкевича, JI. Клейнрока, У. Стивенса, В. Столлингса и др.

В работе применены методы теории массового обслуживания, теории вероятностей и математической статистики, теории телетрафика.

Научная новизна диссертации определяется:

1. Разработкой структурной схемы ИСОТБ, подсистемы категорирова-ния и схемы потоков передачи данных в ИСОТБ.

2. Предложенной новой методикой категорирования, предоставляющей возможность оптимизации процесса категорирования.

3. Применением многокритериальной методики при выборе основных телекоммуникационных ресурсов ИСОТБ по результатам сравнения гипотетических телекоммуникационные ресурсов.

4. Определением степени влияния дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ на телекоммуникационную сеть.

Практическая ценность диссертации определяется:

1. Разработкой новой методики категорирования, применимой для категорирования объектов любой принадлежности и позволяющей производить оптимизацию процесса категорирования. Сокращением сроков проектирования подсистемы категорирования на 14%.

2. Уменьшением в 1,3 раза среднего значения ожидаемого риска категорирования при замене эквидистантного разделения области категорирования на неэквидистантный.

3. Существенным упрощением определения оптимальной сетки катего-рирования при использовании разработанного алгоритма неэквидистантного разделения и использованием его в программном обеспечении, разработанном в диссертации.

4. Определением рациональных вариантов практического разделения области категорирования на зоны категорий, позволяющих уменьшить среднее значение ожидаемого риска на 33—50%. Уменьшением требуемого объема данных о категорируемых объектах на 12%.

Разработанные в рамках данной работы методики и методы внедрены в ОАО «Мобильные ТелеСистемы», а также ФГУП «ЗащитаИнфоТранс». Материалы диссертационной работы использованы в учебном процессе на кафедре «Радиотехника и электросвязь» МИИТа.

Материалы диссертационной работы использованы в учебном процессе на кафедре «Радиотехника и электросвязь» МИИТа.

Апробация работы выполнена: на научно-технических семинарах кафедры «Радиотехника и электросвязь» МИИТа и на научно-технических (НТК) и научно-практических (НПК) конференциях:

1. Транспортный конгресс 2007г., Москва, ЦВК «Экспоцентр»;

2. VII-я Международная НПК «Терроризм и безопасность на транспорте». Москва, 2008г.;

3.У-я Международная НПК TRANS-MESH-ART-CHEM, Москва, МИИТ, 2008 г.;

4. 1-я международная НПК «Компьютерные и телекоммуникационные сети на железнодорожном транспорте». Украина, Алушта, 2008г.;

5. VIIl-я НТК «Безопасность движения поездов». Москва, МИИТ, 2007г.;

6. IX-я НТК «Безопасность движения поездов». Москва, МИИТ, 2008г.;

7. НТК "Электроэнергетика и связь на ж.д. транспорте". Москва, МИИТ, 2007г.;

8. НТК "Электроэнергетика и связь на ж.д. транспорте". Москва, МИИТ, 2008г.;

9. 62-я НТК, посвященная Дню радио. Санкт-Петербург, ЛЭТИ, 2007г.;

10.63-я НТК, посвященная Дню радио. Санкт-Петербург, ЛЭТИ,

2008г.;

11 64-я НТК, посвященная Дню радио. Санкт-Петербург, ЛЭТИ, 2009г.;

12. VIII-я НТК «Безопасность движения поездов». Москва, МИИТ, 2007г.;

13. IX-я НТК «Безопасность движения поездов». Москва, МИИТ, 2008г.;

14. НТК «Неделя науки-2008». Москва, МИИТ, 2008г.

Проект «Методика категорирования объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств» удостоен диплома выставки НТТМ 2008 и премии, установленной Указом Президента Российской Федерации №325 от 6 апреля 2006 г. «О мерах государственной поддержки талантливой молодежи».

Материалы диссертации использованы в научно-исследовательских работах:

1. НИР «Оценка качества обслуживания участка сети NGN ЗАО «Компания ТрансТелеКом» методами имитационного моделирования». МИИТ, 2006 г. Заказчик: ЗАО «Компания ТрансТелеКом»;

2. НИР «Разработка упрощенной методики расчета тепловой нагрузки на систему кондиционирования в помещениях и стойках/шкафах аппаратных ММТС ЗАО «Компании ТрансТелеКом». МИИТ, 2007 г. Заказчик: ЗАО «Компания ТрансТелеКом»;

3. НИР «Разработка Единой государственной информационной системы обеспечения транспортной безопасности», МИИТ, 2007 г. Заказчик: ФГУП «ЗащитаИнфоТранс». Номер госрегистрации 0120.0 712981.

Основные результаты диссертационных исследований опубликованы в 15-ти печатных работах [3-17].

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 131 наименование, 2-х приложений. Основная часть работы изложена на 125 страницах машинописного текста и содержит 21 рисунок и 37 таблиц.

4.7. Выводы

1. Распределение вероятностей скорости передачи пакетов на рассмотренных фрагментах СПД ОАО «РЖД» не является пуассоновским из-за наличия кратковременных всплесков скорости передачи, нагрузки, приводящих к появлению «тяжелых хвостов» распределения вероятностей. Отвергнута гипотеза о возможности использования для распределения вероятностей скорости передачи распределения Парето.

Однако гипотеза о самоподобии рассматриваемого случайного процесса может быть принята с учетом значений параметра Херста полученных различными методами: - анализа индекса дисперсии отсчетов (Н=0,691 - 0,862);

- анализа Я/8-подобных статистик (Н=0,563- = 0,669).

2. Определена степень влияния на сеть передачи данных ОАО «РЖД» дополнительной нагрузки, создаваемой ИСОТБ.

С учетом критического значения коэффициента использования ркр =0,7 дополнительная гипотетическая нагрузка, создаваемая ИСОТБ, приводит к нарушениям функционирования рассмотренных фрагментов СПД ОАО «РЖД» при значениях отношения % интенсивностей потоков гипотетического и традиционного трафиков в пределах от 0,88 до 83, что свидетельствует в пользу применения СПД ОАО «РЖД» в качестве телекоммуникационного ресурса ИСОТБ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основании исследований, выполненных в диссертационной работе, получены следующие основные результаты и выводы.

1. Предложена структурная схема ИСОТБ, основой которой является подсистема категорирования объектов транспортной инфраструктуры, являющаяся основным источником нагрузки, формируемой ИСОТБ для своих телекоммуникационных ресурсов.

2. Определены недостатки известных методик категорирования, к которым, в первую очередь, относится невозможность оптимизации процесса категорирования. На основе формализации задачи математической статистики в терминах категорирования разработана методика, применимая для категорирования объектов любой принадлежности и предоставляющая возможность оптимизации процесса категорирования.

3. В качестве критерия категорирования предложен интегральный критерий — экономический ущерб, возникающий в результате совершения акта незаконного вмешательства. Определен порядок определения стоимостного выражения его составляющих и определения их удельного веса.

4. Оптимизация решающей функции путем изменения числа категорий при эквидистантном разделении на зоны категорий фиксированной области категорирования предоставляет локальный минимум среднего значения ожидаемого риска категорирования, на основании которого сетка категорирования признается оптимальной. При неэквидистантном разделении (варьировании положения границ зон категорий) существенно повышается эффективность процесса категорирования. Для условий рассмотренного примера среднее значение ожидаемого риска сетки удается уменьшить в 1,3 раза по сравнению со случаем использования оптимальной сетки при эквидистантном разделении области категорирования.

5. Разработан алгоритм, использующий неэквидистантное разделение области категорирования и существенно упрощающий задачу определения оптимальной сетки с помощью программных средств.

6. При случайном характере формирования групп объектов на момент очередного регламентного категорирования использование математического ожидания величины М[С(з,у;)] сохраняет возможность оптимизации решающей функции.

7. Для исходных данных известных методик определены более выгодные варианты разделения области категорирования на области категорий, позволяющие уменьшить значения М[С(Б,у{)]. Например, с использованием исходных данных Методических рекомендаций по категорированию объектов науки, промышленности, энергетики и жизнеобеспечения по степени их потенциальной опасности диверсионно-террористической уязвимости и Методики категорирования опасных производственных объектов ФГУП «НТЦ «Промышленная безопасность» установлено, что и при фиксированном и при плавающем значении Э* величина М[С(з,уО] уменьшается в 1,5 и в 1,33 раза, соответственно.

8. Для исходных данных известных методик определены более рациональные варианты разделения области категорирования на области категорий, позволяющие уменьшить среднее значение ожидаемого риска на 3350%. Требуемый объем данных о категорируемых объектах уменьшается на 12%.

9. Разработана обобщенная структурная схема потоков передачи данных ИСОТБ. На основании многокритериального сравнения гипотетических телекоммуникационные ресурсов ИСОТБ предложено в качестве основного телекоммуникационного ресурса использовать СПД ОАО «РЖД».

10. Гипотеза о самоподобии процесса изменения скорости передачи пакетов в СПД ОАО «РЖД» может быть принята с учетом значений параметра Херста полученных методами:

- анализа индекса дисперсии отсчетов (Н=0,691-0,862);

- анализа Я/Б-подобных статистик (Н=0,563-0,669).

11. Определена степень влияния на сеть передачи данных ОАО «РЖД» дополнительной нагрузки от ИСОТБ, которая приводит к нарушениям функционирования рассмотренных фрагментов сети при отношении интенсивностей потоков гипотетического и традиционного трафиков, превышающем 88%, что свидетельствует в пользу применения СПД ОАО «РЖД» в качестве телекоммуникационного ресурса ИСОТБ.

1. Федеральный закон Российской Федерации от 9 февраля 2007 г. №16-ФЗ «О транспортной безопасности». — Собрание законодательства РФ — М.: «Юридическая литература», 2007.

2. Ромашкова О.Н., Авдеев М.А. Анализ влияния трафика информационной системы обеспечения транспортной безопасности на сеть передачи данных // Проектирование и технология электронных средств, №4, 2008. С.8-17.

3. Вдовин Д.В., Рашек A.B., Авдеев М.А. Интеллектуальные услуги в сетях мобильной связи // Труды 62-й научно-технической конференции, посвященной Дню радио С.-Пб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2007. С.116-117.

4. Шатковский О.Ю., Авдеев М.А. Многокритериальная методика категорирования опасных объектов транспортной инфраструктуры // Труды VIII-й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов» М.: МИИТ, 2007. P.VII-C.22.

5. Авдеев М.А., Бухалкин М.Ю., Иванов П.А. Преимущества применения технологии GMPLS в современных сетях связи // Сборник материалов конференции «Электроэнергетика и связь на Ж.Д. транспорте» -М.: МИИТ, 2007. С.24-25.

6. Горелов Г.В., Смирнов В.В., Авдеев М.А. Категорирование объектов транспортной инфраструктуры с использованием положений теории математической статистики // ВКСС. Connect!, №6, 2007. С.25-27.

7. Горелов Г.В., Авдеев М.А. Инфокоммуникационные ресурсы Единойгосударственной информационной системы обеспечения транспортной безопасности // Труды 63-й научно-технической конференции, посвященной Дню радио — С.-Пб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2008. С.201-202.

8. Авдеев М.А. Применение положений теории математической статистики при категорировании объектов транспортной инфраструктуры // Труды У-й международной научно-практической конференции ТКА^-МЕЗН-АЯТ-СНЕМ М.: МИИТ, 2008. С.4-6.

9. Авдеев М.А. Информационные и телекоммуникационные ресурсы, используемые при создании Единой государственной информационной системы обеспечения транспортной безопасности // Сборник материалов конференции «Неделя науки-2008» — М.: МИИТ, 2008. С.32.

10. Горелов Г.В., Авдеев М.А. Методика оценки уязвимости объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта и подвижного состава // Труды 1Х-Й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов» -М.: МИИТ, 2008. Р.УН-С.16-17.

11. Горелов Г.В., Авдеев М.А. Интеграция сети передачи данных информационной системы обеспечения транспортной безопасности в существующие СПД // Труды 64-й научно-технической конференции, посвященной Дню радио С.-Пб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009. С.201-202.

12. Горелов Г.В., Ромашкова О.Н., Авдеев М.А, Шатковский О.Ю. «Разработка Единой государственной информационной системы обеспечения транспортной безопасности» // Отчет по НИР М.: МИИТ, 2007. Номер госрегистрации 0120.0 712981.

13. Технические требования к лт. № 43 «Разработка Единой государственной информационной системы обеспечения транспортной безопасности в соответствии с Федеральным законом «О транспортной безопасности» от 9 февраля 2007 года №16-ФЗ». — М.: 2007.

14. Федеральный закон №149-ФЗ от 27.07.2006 «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Собрание законодательства РФ — М.: «Юридическая литература», 2006.

15. РД 50-34.698-90. Автоматизированные системы «Требования к содержанию документов». -М.: Стандартинформ, 1990.

16. ГОСТ Р ИСО 7498-2-99 Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Базовая эталонная модель. Часть 2. Архитектура защиты информации. — М.: Стандартинформ, 1999.

17. ГОСТ 34.201-89. «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Виды, комплектность и обозначение23,2425,26