Владеющий информацией – владеет миром. Парафраз знаменитого «Знание – сила (мощь, власть)». Информация (от лат. informatio – разъяснение, изложение), первоначально – сведения, передаваемые одними людьми другим людям устным, письменным или каким-либо другим способом, а также сам процесс передачи или получения этих сведений. Информация всегда играла в жизни человечества очень важную роль. Однако с середины XX в. в результате социального прогресса и бурного развития науки и техники роль информации неизмеримо возросла. В связи с этим возникла потребность в научном подходе к информации, выявлении ее наиболее характерных свойств, что привело к двум принципиальным изменениям в трактовке понятия информации. Во-первых, оно было расширено и включило обмен сведениями не только между человеком и человеком, но также между человеком и автоматом, автоматом и автоматом; обмен сигналами в животном и растительном мире. Передачу признаков от клетки к клетке и от организма к организму также стали рассматривать как передачу информации (генетическая информация). Во-вторых, была предложена количественная мера информации, что привело к созданию теории информации.
    

    Информация сама по себе не вещество и не энергия, но хранится посредством вещества, а передается с помощью энергии. Кроме того, в результате этих процессов изменяются массы вещества и море энергии. Простейший пример – приказ Г. Трумэна о ядерной бомбардировке Японии. Энергия атомных взрывов превратила цветущие города в пустыни.

    Эволюция носителей информации.

    Камни с петроглифами, глиняные таблички с клинописью, веревки с узелками, книги из папируса, пергамента, бумаги и, наконец, магнитные и оптические носители. Тенденция очевидна. Компактность, емкость и доступность носителей увеличивается. Рискну утверждать на основе 35-летнего опыта работы, что в результате совершенствования носителей информации наблюдается только увеличение всевозможных вторичных источников вместо кажущегося «информационного взрыва».

    Материальные носители информации подвержены процессу рацемизации точно так же, как и гены, накапливающие дефекты передачи. Минимизация дефектов в передаче информации происходит по тем же правилам, что и сохранение генофонда. Консервативный метод: защита от мутагенных воздействий. Экстенсивный метод: репродукция посредством размножения его носителей (роль религии и монастырей в изобретении книгопечатания).

    Эволюция способов передачи информации.

    Рукопожатие, жест (семафор на флоте, дорожный регулировщик), слово. Применяются различные методы передачи информации по каналам связи, на магнитных, бумажных и оптических носителях.

    Защита информации. Поскольку информация – власть, то, как всякая власть требует защиты.

    Атака на информацию – это умышленное нарушение правил работы с информацией. Атаки на информацию могут принести предприятию существенные убытки. На сегодняшний день примерно 90 % всех атак на информацию производят либо работающие, либо уволенные с предприятия сотрудники.

    Интересные данные об атаках на информацию были получены исследовательским центром DataPro Research в 1998 году. Основные причины повреждений электронной информации распределились следующим образом: неумышленная ошибка человека – 52 % случаев, умышленные действия человека – 10 % случаев, отказ техники – 10 % случаев, повреждения в результате пожара – 15 % случаев, повреждения водой – 10 % случаев. Как видим, каждый десятый случай повреждения электронных данных связан с компьютерными атаками.

    Кто был исполнителем этих действий: в 81 % случаев – текущий кадровый состав учреждений, только в 13 % случаев – совершенно посторонние люди, и в 6 % случаев – бывшие работники этих же учреждений. Доля атак, производимых сотрудниками предприятий, заставляет вспомнить о психологических методах профилактики подобных действий.

    И, наконец, что же именно предпринимают злоумышленники, добравшись до информации: в 44 % случаев взлома были произведены непосредственные кражи денег с электронных счетов, в 16 % случаев выводилось из строя программное обеспечение, столь же часто – в 16 % случаев – производилась кража информации с различными последствиями, в 12 % случаев информация была cфальсифицирована, в 10 % случаев злоумышленники с помощью компьютера заказали услуги, к которым не должны были иметь доступа.

    Информационный шум. Еще одно общее определение информации – наличие всякой неоднородности в пространственно-временном распределении вещества и энергии. Шум (или информационный шум) – потеря информации или ее части.

Примечание: таблица отражает субъективное ощущение автора.

    Естественно-научная информация должна быть: правдивой, доступной, из нескольких независимых источников.

    Аспекты информации: качественный – наличие или отсутствие тех или иных классов (типов, видов, категорий) отличий. Количественный – мера степени неоднородности. Ценностный – оценка информации с выходом за границы нравственно-нейтрального, формально-логического подхода.

    Главное противоречие информации – чем проще определение, тем оно точнее, но чем более развернутое – тем понятнее. Пример: название докторской диссертации автора звучало так «Релаксационные эффекты и фазообразование в неравновесных конденсированных системах» и кандидатской – «Изучение методом эмиссионной мессбауэровской спектроскопии пост-эффектов ядерных превращений в атомах олова, кобальта и теллура, сорбированных на ионообменных материалах».

Способы обработки и свертывания информации. Геометрически прогрессивный рост количества носителей информации вызвал к жизни совершенствование способов ее свертывания. Следует учитывать, что при этом неизбежно происходит потеря части информации.

    Самым первым и широко использующимся до сих пор способом являются различные карты (нем. Karte; первоисточник: греч. chartes – лист или свиток папируса для письма). Географические карты, уменьшенные обобщенные изображения земной поверхности на плоскости, показывающие размещение, сочетания и связи природных и общественных явлений, отбираемых и характеризуемых в соответствии с назначением данной карты. Их разновидность – топографические карты – подробные, единые по содержанию, оформлению и математической основе географические карты, на которых изображаются природные и социально-экономические объекты местности с присущими им качественными и количественными характеристиками и особенностями размещения.

Кроме того, составляются карты звездного неба, климатические, тектонические, геологические и т.д. и т.п. Это примеры удачного свертывания информации.

    Информационные системы (ИС) и базы (банки) данных. ИС бывают фактографические и документальные. Основа ИС и объект ее обработки – базы данных (реляционные, иерархические, сетевые).

    Нейронные сети и экспертные системы. Наш мозг – это своего рода суперкомпьютер. Он способен быстро интерпретировать неточную информацию, поступающую от органов чувств: различает шепот в шумной комнате, лицо в полутемном переулке, улавливает скрытый смысл слов. Мозг обучается самостоятельно, он умеет без каких-либо явных указаний создавать внутренние представления, благодаря которым и проявляет перечисленные способности. На основе уже полученных знаний предпринимаются попытки создания моделей нервной системы, в частности, с использованием искусственных нейронных сетей. Поскольку наши знания о нейронах далеко неполны, модели могут быть лишь грубым приближением к реальным нейронным сетям, и еще слишком рано говорить о создании искусственного мозга сравнимого с человеческим. В настоящее время он еле дотягивает до уровня нервных систем дождевых червей, но уже сейчас нейронные сети часто выполняют функции бывшие ранее исключительно прерогативой человека, позволяют следить за процессами, для которых отсутствуют аналитические зависимости.

    Среди всех интересных свойств искусственных нейронных сетей ни одно не захватывает так воображения, как их способность к обучению. Их обучение до такой степени напоминает процесс интеллектуального развития человеческой личности, что может показаться, что достигнуто глубокое понимание этого процесса. Но, проявляя осторожность, следует сдерживать эйфорию. Возможности обучения искусственных нейронных сетей ограниченны.

    Экспертные системы (ЭС) – это прикладные системы искусственного интеллекта, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. Экспертные системы предназначены для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных для них условиях.

    Обычно экспертные системы рассматриваются по применению в двух аспектах: для решения каких задач они могут быть использованы и в какой области деятельности. Эти два аспекта накладывают свой отпечаток на архитектуру разрабатываемой экспертной системы.

    Основные классы задач, для экспертных систем: диагностика, прогнозирование, идентификация, управление, проектирование, мониторинг. Области деятельности, где используются экспертные системы: медицина, вычислительная техника, военное дело, микроэлектроника, радиоэлектроника, юриспруденция, экономика, экология, геология (поиск полезных ископаемых), математика.

    Примеры широко известных и эффективно используемых (или использованных в свое время) экспертных систем:

    DENDRAL – ЭС для распознавания структуры сложных органических молекул по результатам их спектрального анализа (считается первой в мире экспертной системой);

    MOLGEN – ЭС для выработки гипотез о структуре ДНК на основе экспериментов с ферментами;

    MYCIN – ЭС диагностики кишечных заболеваний;

    PUFF – ЭС диагностики легочных заболеваний;

    YES/MVS – ЭС для управления многозадачной операционной системой MVS больших ЭВМ корпорации IBM;

    ROSPECTOR – ЭС для консультаций при поиске залежей полезных ископаемых;

    POMME – ЭС для выдачи рекомендаций по уходу за яблоневым садом;

    МОДИС – ЭС диагностики различных форм гипертонии.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Беляев А.В. Методы и средства защиты информации. http://www.citforum.ru/internet/infsecure/index.shtml

Искусственный интеллект. Справочник. Книга 1 . Системы общения и экспертные системы. М.: Радио и связь, 1990 г. - 464 стр.

Калач А.В. Искусственные нейронные сети – вчера, сегодня, завтра / А.В. Калач, Я.И. Коренман, С.И. Нифталиев – Воронеж: Воронежская гостехнолакадемия, 2002. – 291 с.

Малюк А.А. Информационная безопасность: концептуальные и методологические основы защиты информации. Учебное пособие для вузов / А.А. Малюк – М.: Горячая линия -Телеком, 2004. – 280 с.

Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Оссовский – М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с.

Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская – М.:Горячая линия-Телеком, 2004. – 452 с.
Урсул А. Д. Информация. М.: 1971.

Шафрин Ю.А. Информационные технологии: Учебное пособие: В 2 тт: / Т. 2: Офисная технология и информационные системы / Ю.А. Шафрин – М.: 2001. – 656 с.

Шеннон К. Э. Работы по теории информации и кибернетике. М.: 1963.

Нейронные сети: приложения, термины, реализации. http://nnet.chat.ru/

	Home
	Write Me