DOI: 10.17586/2226-1494-2019-19-1-102-108


УДК 004.896

МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ КОММУНИКАЦИОННЫХ КАНАЛОВ В МУЛЬТИАГЕНТНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Матвеева А.А., Ким Ю.В., Викснин И.И.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Матвеева А.А., Ким Ю.В., Викснин И.И. Методы обеспечения информационной безопасности коммуникационных каналов в мультиагентных робототехнических системах // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 1. С. 102–108. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-1-102-108

Аннотация

Изучена информационная безопасность мультиагентных робототехнических систем. Для исследования выбрана децентрализованная коллективная стратегия группового управления благодаря возможности обеспечения надежного и согласованного взаимодействия агентов посредством общего канала связи. Для корректного и эффективного функционирования группы необходима безопасная передача информации по коммуникационным каналам. Рассмотрены механизмы обеспечения «жесткой» и «мягкой» безопасности в робототехнических системах. Особое внимание уделено сохранению прагматической целостности информации, разработан метод, основанный на теории кредита. Метод подразумевает регламентирование объема передаваемых агентами данных посредством установления фиксированного количества условных единиц информации в единицу времени (рассрочки). В случае удержания агентом данных впоследствии для него снижается объем выплат, принятых к учету, тем самым растет его задолженность. По окончании периода рассрочки вычисляется уровень доверия и репутации агента. При внедрении в группу нового агента рассчитывается кредит, при котором новый агент будет получать информацию от остальных членов группы не в полном объеме, а за вычетом заданной процентной ставки. При этом он должен передавать данные в соответствии с установленными условиями рассрочки. По окончании срока кредита определяется, станет новый агент полноценным членом группы или будет заблокирован. Для оценки эффективности предложенного метода смоделировано взаимодействие группы из десяти агентов. В группу внедрялось два новых агента, один из них являлся диверсантом. Пороговым значением задолженности для принятия агента в группу являлась половина от установленного размера кредита. Реализован ряд независимых опытов, в результате которых диверсант был заблокирован в 90,8 % случаев.


Ключевые слова: децентрализованное коллективное управление, мультиагентные робототехнические системы, теория кредита, праг-матическая целостность, информационная безопасность

Список литературы
1. Комаров И.И., Дранник А.Л., Юрьева Р.А. Моделирование проблем информационной безопасности мультиагентных систем // В мире научных открытий. 2014. № 4 (52). С. 61–70.
2. Ramchurn S.D., Huynh D., Jennings N.R. Trust in multi-agent systems // Knowledge Engineering Review. 2004. V. 19. N 1. P. 1–25. doi: 10.1017/S0269888904000116
3. Шуть В.Н. Мультиагентное управление движением транспортных средств в улично-дорожной сети города // Искусственный интеллект. 2014. № 4. С. 123–128.
4. Ландсберг С.Е., Хованских А.А. Подход к построению мультиагентных систем поддержки принятия решений на основе многоуровневой иерархической эшелонированной архитектуры с частично децентрализованным управлением // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2014. Т. 10. № 5. С. 53–55.
5. Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. М.: Физматлит, 2009. 280 с.
6. Зикратов И.А., Зикратова Т.В., Лебедев И.С., Гуртов А.В. Построение модели доверия и репутации к объектам мультиагентных робототехнических систем с децентрализованным управлением // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. № 3 (91). С. 30–38.
7. Бешта А.А., Кирпо М.А. Построение модели доверия к объектам автоматизированной информационной системы для предотвращения деструктивных воздействий на систему // Известия Томского политехнического университета. 2013. Т. 322. № 5. С. 104–108.
8. Jovanov I., Pajic M. Sporadic data integrity for secure state estimation // Proc. IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control. Melbourne, Australia, 2017. P. 163–169. doi: 10.1109/cdc.2017.8263660
9. Santra P., Roy A., Majumder K. A Comparative analysis of cloud forensic techniques in IaaS // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2017. V. 554. P. 207–215. doi: 10.1007/978-981-10-3773-3_20
10. Лаврушин О.И. Базовые основы теории кредита и его использование в современной экономике // Journal of Economic Regulation. 2017. Т. 8. № 2. С. 6–15. doi: 10.17835/2078-5429.2017.8.2.006-015
11. Евтух А.Т. Теория кредита: социально-экономический аспект // Финансы и кредит. 2005. № 25 (193). С. 21–27.
12. Гурнакова Л.Н. Сущность, теоретические основы понятия «Кредитный рынок» // Проблемы современной экономики. 2011. № 2. С. 83–85.
13. Костерина Т.М., Панова Т.А. Методологические основы анализа границ кредита // Финансы и кредит. 2015. Т. 21. № 32 (656). С. 26–38.
14. Гатауллин Р.И., Назыров М.В., Викснин И.И. Анализ защищенности алгоритмов, базирующихся на коэффициентах доверия и репутации // Сборник трудов V Всероссийского конгресса молодых ученых. Санкт-Петербург, 2016. С. 109–112.


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика