Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 1993,   статей на доработке: 312 отклонено статей: 755 
Библиотека
Статьи и журналы | Тарифы | Оплата | Ваш профиль

Юрьева Р.А., Комаров И.И., Масленников О.С. Разработка метода обнаружения и идентификации скрытого деструктивного воздействия на мультиагентные робототехнические системы

Опубликовано в журнале "Программные системы и вычислительные методы" в № 4 за 2016 год в рубрике "Кодирование и защита информации" на страницах 375-382.

Аннотация: Увеличение рисков информационной безопасности (ИБ) мультиагентной робототехнической системы (МРТС), к числу которых относятся потеря или недоступность данных, распространения ложных данных о цели группировки и использование искаженной информации, нехватка энергетических ресурсов, обуславливает потребность в оценке известных и новых алгоритмов с точки зрения безопасности. Стоит отметить, что единые подходы к обеспечению ИБ МРТС до настоящего момента не сформированы. Исследование направлено на разработку модели ИБ МРТС, учитывающую специфику технологии. Имеющийся научно-методический аппарат и технические решения обеспечения ИБ мультиагентных систем не применимы для задач обеспечения ИБ МРТС ввиду специфических технологий и особого вида модели угроз и модели нарушителя, связанных с ними. Существующие методы обеспечения ИБ мультиагентных систем не обеспечивают комплексного решения проблем ИБ в МРТС, так как они не учитывают специфику их состава и структуры. Научная новизна заключается в разработке модели обеспечения ИБ МРТС. Преимущество предлагаемого метода заключается в возможности обнаружения атак нового типа без модификации или обновления параметров модели, так как вторжение нарушителя в систему может быть описано как некоторое отклонение от штатного поведения.

Ключевые слова: мультиагентная робототехническая система, децентрализованное управление, модель информационной безопасности, роевой интеллект, защита информации, информационная атака, информативные признаки, признаковое пространство, идентификация деструктивного воздействия, скрытое деструктивное воздействие

DOI: 10.7256/2305-6061.2016.4.21128

Эта статья может быть бесплатно загружена в формате PDF для чтения. Обращаем ваше внимание на необходимость соблюдения авторских прав, указания библиографической ссылки на статью при цитировании.

Скачать статью

Библиография:
Юревич Е.И. Основы робототехники. 2-е изд., перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 416 с.
Юрьева Р.А., Комаров И.И., Дородников Н.А. Построение модели нарушителя информационной безопасности для мультиагентной робототехнической системы с децентрализованным управлением // Программные системы и вычислительные методы. 2016. № 1(14). С. 42-48
Станкевич Л.А. Адаптивные поведенческие системы на нейрологических сетях. 11-я Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-08), 29.09-3.10.2008, Дубна. 7 с.
Станкевич Л.А. Нейрологические средства систем управления интеллектуальных роботов. Научная сессия МИФИ-2004. VI Всероссийская НТК «Нейроинформатика-2004»: Лекции по нейроинформатике, ч. 2. М.: МИФИ, 2004. С. 57-110.
Kolling A., Nunnally S., Lewis M. Towards Human Control of Robot Swarms (2012). [электронный ресурс], http://faculty.cs.byu.edu/~mike/mikeg/papers/MOSC/LewisIros11swarm.pdf), режим доступа свободный.
Navarro I., Matía F. An Introduction to Swarm Robotics. ETSI Industriales, Universidad Politécnica de Madrid, c/José Gutiérrez Abascal, 2, 28006 Madrid, SpainReceived 18 April 2012; Accepted 19 June 2012 [электронный ресурс], http://www.hindawi.com/isrn/robotics/2013/608164/, режим доступа свободный.
Knowledge Driven Planning and Modeling. NIST Laboratory. [электронный ресурс], http://www.nist.gov/el/isd/ps/knowdrivenplanmodel.cfm, режим доступа свободный.
Higgins F., Tomlinson A., Martin K. M., Survey on security challenges for swarm robotics, in Proceedings of the 5th International Conference on Autonomic and Autonomous Systems (ICAS '09), pp. 307–312, IEEE Computer Society, Los Alamitos, CA, USA, April 2009.
Gjondrekaj E., Loreti M., Pugliese R., Tiezzi F., Pinciroli C., Brambilla M., Birattari M., Dorigo M. Towards a Formal Verification Methodology for Collective Robotic Systems. In Formal Methods and Software Engineering, Proceedings of the 14th International Conference on Formal Engineering Methods, ICFEM 2012, volume 7635 of Lecture Notes in Computer Science, pages 54-70. Springer, Berlin, Germany, 2012. [электронный ресурс], http://code.ulb.ac.be/dbfiles/GjoLorPug-etal2012icfem.pdf, режим доступа свободный.
Rubenstein M., Hoff N., Nagpal R. Kilobot: A Low Cost Scalable Robot System for Collective Behaviors. Computer Science Group Harvard University Cambridge, Massachusetts URL: ftp://ftp.deas.harvard.edu/techreports/tr-06-11.pdf (режим доступа: открытый; дата обращения: 13.02.2014).
Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. 280 с.
Couzin I.D., Krause, J., Franks, N.R. & Levin, S.A. Effective leadership and decision making in animal groups on the move. Nature 433, 513-516, 2005
Комаров И.И., Юрьева Р.А., Дранник А.Л., Масленников О.С. Постановка задачи обеспечения информационной безопасности роевых робототехнических систем // Наука и бизнес: пути развития. 2015..№ 3(45). С. 66-72.

Правильная ссылка на статью:
просто выделите текст ссылки и скопируйте в буфер обмена