Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
Тема выпускной квалификационной работы: «Методика управления рисками информационной системы и численная реализация ее криптозащиты». Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Исследование организационно-экономических характеристик ОПК, классифицирование рисков. 2. Разработка нейросетевой модели и реализация ее обучения в рамках оценки рисков ИС для производственных (технических и эксплуатационных) показателей деятельности ОПК. 3. Изучение, оптимизирование и реализация методики многопроцессорного шифрования «больших данных» 4. Разработка многофакторной биометрической идентификации при входе в автоматизированную информационную систему специального назначения. В выпускной работе детально описаны вычислительные методики, программы и алгоритмы для решения комплекса прикладных задач многофакторной биометрической идентификации личности при входе в автоматизированную информационную систему специального назначения. Разработан комплекс подпрограмм и вычислительных алгоритмов на базе нейросетевого подхода для оценки технологических и производственных рисков в рамках деятельности оборонно-промышленного комплекса (ОПК) при эксплуатации информационных систем, а также многопотокового шифрования цифровых двойников объектов вооружения и военной техники (В и ВТ).
The theme of this graduate qualification work is methodology for managing information system resources and numerical implementation of cryptoprotection. Problems which were solved during the survey: 1) Investigate the оrganizational-economic characteristics of military-industrial complex and quantify risks. 2) Develop a neural network model and implement its training in the framework of IP risk assessment for production (technical and operational) performance indicators of the military-industrial complex. 3) Study, optimize and implement the technique of multiprocessor encryption of "big data" 4) Develop a multi-factor biometric identification when entering an automated information system for special purposes. The thesis describes in detail the computational methods, programs and algorithms for solving a complex of applied problems of multifactorial biometric identification of a person when entering an automated information system for special purposes. A set of subroutines and computational algorithms based on a neural network approach has been developed to assess technological and production risks in the framework of the activities of the military-industrial complex (DIC) in the operation of information systems, as well as multi-stream encryption of digital twins of weapons and military equipment.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
![]() ![]() |
||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
![]() ![]() |
||||
![]() |
Интернет | Анонимные пользователи |
Оглавление
- СОДЕРЖАНИЕ
- ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1 ОБЗОР И АНАЛИЗ ПРИМЕРОВ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРЕДПРИЯТИЯМИ ОБОРОННО-ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА
- 1.1 Общие характеристики операционной деятельности ОПК и его ключевые сегменты
- 1.2 Информационное обеспечение экономико-производственных процессов ОПК
- 1.2.1 Уровни управления и взаимодействия
- 1.2.2 Информация о ключевых экономических показателях ОПК
- 1.3 Анализ угроз технических каналов утечки коммерческой информации и конструкторской документации ОПК
- 1.4 Аппаратно-программные комплексы шифрования больших данных ИС, используемых в ОПК
- 1.4.1 АПКШ «Континент»
- 1.4.2 СКЗИ «Континент-АП» (версия 3.7)
- ГЛАВА 2 ПРОЕКТ РАЗРАБОТКИ ЭФФЕКТИВНЫХ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ЦИФРОВОГО КОНТРОЛЯ РИСКАМИ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ ВООРУЖЕНИЯ И ВОЕННОЙ ТЕХНИКИ
- 2.2 Математический аппарат численного исследования характеристик надежности и показателей рисков при эксплуатации ИС для объектов В и ВТ
- 2.2.1 Методика расчета характеристик надежности при эксплуатации ИС для объектов В и ВТ
- 2.2.2 Нейросетевые технологии, применяемые для анализа, прогнозирования состояния параметров ИС, используемых в сфере ОПК
- 2.2.3 Определяющие соотношения
- 2.2.4 Результаты вычислительного эксперимента
- 2.2 Математический аппарат численного исследования характеристик надежности и показателей рисков при эксплуатации ИС для объектов В и ВТ
- ГЛАВА 3 МНОГОПОТОКОВАЯ ЧИСЛЕННАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ КРИПТОГРАФИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ДЕЙСТВИЯ ДЛЯ ЗАЩИТЫ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ОПК ПРИ ЕЕ ОБРАБОТКЕ, ХРАНЕНИИ И ПЕРЕДАЧИ В ОБЛАЧНОЕ ХРАНИЛИЩЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
- 3.1 Алгоритмы хэширования данных
- 3.2 Уязвимости протокола IP.
- 3.3 Многопотоковое шифрование больших данных - цифровых двойников объектов В и ВТ
- ГЛАВА 4 МНОГОФАКТОРНАЯ БИОМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИЧНОСТИ ПРИ ВХОДЕ В АВТОМАТИЗИРОВАННУЮ ИНФОРМАЦИОННУЮ СИСТЕМУ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
- 4.1 Идентификация входа в ИС по отпечатку пальца
- 4.2 Идентификация входа в ИС по сетчатке глаза
- 4.3 Идентификация входа в ИС по распознаванию лица (FaceID).
- 4.4 Идентификация личности по голосу при входе в ИС
- 4.5 Ранжирование рисков ОПК с помощью аппарата нечетких множеств
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- ПРИЛОЖЕНИЕ А Фрагмент зашифрованных по алгоритму «AES» данных цифрового двойника идентифицированной личности
Статистика использования
|
Количество обращений: 4
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |