Понятие искусственного интеллекта (ИИ) и этапы развития систем ИИ
Искусственный интеллект — раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. К реализации искусственного интеллекта подходят сточки зрения моделирования человеческой интеллектуальности. В рамках искусственного интеллекта различают два основных направления: символьное (семиотическое, нисходящее) основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний; нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов). Сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его. Искусственный интеллект - это возможность решения задач, которые до сих пор не удавалось решить человеку, машинным способом с помощью программных средств.
Основной проблемой искусственного интеллекта является разработка методов представления и обработки знаний. К программам искусственного интеллекта относятся:1. игровые программы (стохастические, компьютерные игры); 2. естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи; 3. распознающие программы - распознавание почерков, изображений, карт; 4. программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений.
30. Математические модели и аппаратно-программная реализация систем ИИ. 
31. Направления использования систем искусственного интеллекта. Выделяются следующие направления искусственного интеллекта:1. экспертные системы; 2. нейронные сети; 3. естественно-языковые системы; 4.эволюционные методы и генетические алгоритмы; 5. нечеткие множества; 6. системы извлечения знаний. Экспертные системы ориентированы на решение конкретных задач. Нейронные сети реализуют нейросетевые алгоритмы. Делятся на : - сети общего назначения, которые поддерживают около 30 нейросетевых алгоритмов и настраиваются на решение конкретных задач; - объектно-ориентированные - используемые для распознания символов, управления производством, предсказание ситуаций на валютных рынках, - гибридные - используюемые вместе с определенным программным обеспечением (Excel, Access, Lotus). Естественно-языковые (ЕЯ) системы делятся на: - программные продукты естественного языкового интерфейса в БД (представление естественно-языковых запросов в SQL-запросы); - естественно-языковой поиск в текстах, содержательное сканирование текстов (используется в поисковых системах Internet, например, Google); -масштабируемые средства распознания речи (портативные синхронные переводчики); - средства голосового ввода команд и управления (безлюдные производства); - компоненты речевой обработки, как сервисные средства программного обеспечения (ОС Windows ХР). Нечёткие множества - реализуют логические отношения между данными. Эти программные продукты используются для управления экономическими объектами, построения экспертных систем и систем поддержки принятия решений. Генетические алгоритмы - это методы анализа данных, которые невозможно проанализировать стандартными методами. Как правило, используются для обработки больших объёмов информации, построения прогнозных моделей. Используются в научных целях при имитационном моделировании. Системы извлечения знаний - используются для обработки данных из информационных хранилищ
32. Интеллектуальный анализ данных. Управление знаниями. Интеллектуальный анализ данных (англ. Data Mining) — выявление скрытых закономерностей или взаимосвязей между переменными в больших массивах необработанных данных. НАД включает методы и модели статистического анализа и машинного обучения, дистанцируясь от них в сторону автоматического анализа данных. Инструменты ИАД позволяют проводить анализ данных предметными специалистами (аналитиками), не владеющими соответствующими математическими знаниями. Задачи решаемые ИАД: 1) Классификация — отнесение входного вектора (объекта, события, наблюдения) к одному из заранее известных классов. 2) Кластеризация — разделение множества входных векторов на группы (кластеры) по степени «похожести» друг на друга. 3) Сокращение описания — для визуализации данных, лаконизма моделей, упрощения счета и интерпретации, сжатия объемов собираемой и хранимой информации. 4) Ассоциация — поиск повторяющихся образцов. 5) Прогнозирование, б) Анализ отклонений — Например, выявление нетипичной сетевой активности позволяет обнаружить вредоносные программы. 7) Визуализация Управление знаниями— это методология, направленная на повышение уровня конкурентоспособности и защищенности компании за счет использования полного набора инструментов охраны, управления и экономики нематериальных активов компании. Рассматривает стратегии, направленные на предоставление вовремя нужных знаний тем членам сообщества, которым эти знания необходимы для того, чтобы повысить эффективность деятельности сообщества. Причины появления управлением знаниями:1. Социальная причина. В компании материальное производство становится вторичным по отношению к немэтериэльному(информации и знанию), появляется новая роль компании, это работник со знаниями. Характеристики работника: 1) безраздельно владеет средствами производства: интеллект, память, опыт, инициатива. 2) его знания специфичны и м.б. применены в рамках строго определенного бизнес процесса.2. Экономическая причина Экон. оценка от внедрения IT строится с учетом знаний, как экон. фактора, следовательно IT сами по себе не явл. прибыльными, прибыль формируется через операции со знаниями(дэнными).3. Технологическая причина Техн. причина заключается в эволюционном процессе развития IT: 1. Вычисление 2. Коммуникация 3. Поддержка мыслительной деятельности.
33. Системы поддержки принятия решений (СППР). Система поддержки принятия решений - это система искусственного интеллекта, предназначенная для лица, решающего слабоструктурированную проблему, обеспечивая его альтернативными вариантами ее решения, из которых он выбирает оптимальный. СППР состоит из трех компонент: языковой системы, обеспечивающей процесс формулирования проблемы лицом принимающим решение (ЛПР), управления процессом с помощью языковых средств; базы данных и знаний, содержащих информацию о проблемной области; системы обработки проблем, включающую набор инструментальных средств.Процесс решения задачи с помощью СППР включает: формулировку заданий; выбор критериев (и подкритериев) для анализа проблемы и формирование дерева критериев; оценку критериев (подкритериев) по балльной шкале и определение важности критериев; оценку альтернатив по всем критериям; ранжирование альтернатив и получение решения проблемы. СППР предназначены для оказания помощи руководителю по использовании данных знаний и моделей при подготовке и принятии решений, за которые руководитель несет ответственность. В настоящее время СППР - автоматизированная система, использующая модели выработки и принятие решений, обеспечивающая пользователей эффективным доступом к распределенным БД и представляющая различные способы отображения информации. СППР делятся на два класса: 1. EIS (Executive Information System) - для руководства, высшего уровня. 2. DSS (Decision Support System) - для руководства среднего уровня. Цель разработки и внедрения СППР - информационная поддержка оперативных возможностей и комфортных условий для высшего руководства и ведущих специалистов для принятия обоснованных решений, а также стратегическим и тактическим целям. К основным финансово-экономическим задачам СППР относятся анализ состояния и прогноз тенденций бизнеса и рыночной конъюнктуры, планирование бизнеса и управление его развитием. При этом решаются следующие специализированные комплексы задач: 1. Оценка финансового состояния предприятия и планирование его развития. 2. Анализ состояние производства, обслуживания клиентов, смежных организаций и сотрудников филиальной сети. 3. Анализ и прогнозирование денежного обращения, состояние кредитно-финансовой системы и организации денежного обращения. 4. Общеэкономическое положение отрасли в сопоставлении с макроэкономическими показателями. 5. Состояние и прогнозирование отдельных рынков и услуг.
34. Экспертные системы.Для решения слабоструктурированных и неструктурированных задач (задачи выбора, классификации, ранжирования, поиска «узких мест», синтеза, комплексные многокритериальные задачи и др.) используют системы искусственного интеллекта: экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений (СППР).Экспертная система(expert system) — компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в решении проблемной ситуации. Экспертная система анализирует ситуацию и, в зависимости от ее направленности, дает рекомендации по разрешению проблемы. Экспертная система - это система искусственного интеллекта, которая включает в себя базу знаний с набором правил и механизмов вывода, позволяющую на основании этих правил и предоставляемых пользователем фактов распознавать ситуацию, формулировать решение или давать рекомендации для выбора действия. ЭС бывают статистические и динамические.Структура ЭС:1) база знаний - содержит факты (утверждения) и правила.Факты пред. собой краткосроч. инфу в том отношении, что они могут изменяться. Правила пред. собой более долговрем. инфу о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно.База знаний облад. большими творческими возможностями, она активно пополняется новой и недостающей инфой.2) логическая машина вывода - формирует такую последовательность правил, кот. приводит к реш-ю задачи, используя исход, данные из рабочей памяти и базы знаний.3) компонент приобретения знаний - автоматизирует процесс наполнения системы знаниями. Источник таких знаний - эксперт (либо группа таковых). 4) объяснительный компонент - разъясняет пользователю, как система получила решение задачи(или почему она не получила его) и какие знания она при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.5) диалоговый компонент - ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.6) база данных - предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи7) банк данных - автоматизированная ИС централизованного хранения и коллективного использования данных. В состав банка данных входят одна или несколько баз данных, справочник баз данных, система управления базами данных, библиотека запросов и прикладных программ.ЭС делятся на:малые ЭС, ориентированы на БД Access, MS SQL, Dbase,средние, поддерживают Oracle, среды программирования Delphi, Visual Basic, используют ОС типа Unix, большие, ориентированны на Oracle, Sybase, Informix, используют язык логического программирования ПРОЛОГ.ЭС классифицируются:1. по типам решаемых задач - диагностика, проектирование, прогноз, планирование, обучение;2. по характеристикам задач - структурированные, неструктурированные, достоверные, с вероятностью достоверности;3. по внутренней структуре - фреймовые (представляющие классы знаний), использующие предикаты (т.е. отношения между знаниями), семантические сети, на основе правил алгебры-логики и нечетких множеств.ЭС работают в двух режимах: 1) приобретения знаний. Общение с ЭС осуществляет эксперт. Он наполняет систему информацией, которая позволяет ЭС в режиме консультации самостоятельно решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности правил и данных. Данные определяют характеристику объекту, правила - способы проведения манипулирования данными, характерные для рассматриваемой области. 2) режим решения задач или режим консультации. В этом режиме данные о задаче после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Машина логического вывода на основе входных данных, данных имеющихся в базе о проблемной области и правил, формирует решение задачи. Класс решаемых задач- неструктурированные (неформализованные) задэчи; Принцип организации рэботы-замещэет эксперта; Стратегия поиска решения-логический вывод; Информационная база- база данных + база знаний + правила; Качество решений зависит от -базы знаний.
35. Основы информационной безопасности (ИБ). Критерии оценки ИБ . ИБ –защищенность информации и поддерживающей инфраструктуры от случайных или преднамеренных воздействий естественного или искусственного характера, которые могут нанести неприемлемый ущерб субъектам информационных отношений. Безопасная сис-ма - это сис-ма, кот : 1) осущ свои функции с учетом всех аспектов, связ с обеспеч безопасн в работе и защите обраб инфы от случ или преднамер несанкционир доступа, 2) успешно противостоит угрозам безопасности, 3) должна соответ требованиям и критериям стандартов информ безопасности.В качестве критериев оценки обеспечения защиты информации могут выступать: Корпоративные стандарты (собственная разработка); Замечания аудитор о в; Стандарты лучшей мировой практики (например, BS7799/IS017799);4 hoio инцидентов в области безопасности; Финансовые потери в результате инцидентов; Ра ходы на ИБ;Эффективность в достижении поставленных целей.
36. Классы безопасности информационных систем. Политика безопасности.Класс D – системы, оценка которых выявила их несоответствие требованиям всех других классов. Класс C – система защищена от внешних воздействий и от попыток слежения за ходом работы, права доступа должны определяться с точностью до пользователя, все объекты должны подвергаться контролю доступа.Класс B – каждый хранимый объект ИС должен иметь отдельную идентификационную метку, принудительное управление доступом к хранимым объектам, наличие регистрации событий, должна существовать модель политики безопасности. Класс A – механизм управления ИБ должен распространяться на весь ЖЦ и все компоненты системы. Классы 6езопасности:0-подсистема безопасности.для систем котор.использ.для защиты отдельн ф-ции безоп-ти;С1-избирательная защита-разделение пользоват.и данных;С2-управляемый доступ.так как иС1 + уникальная идентификация субъектов доступа;В1-меточная защита,присвоение меток субъектам,котор.содержат конфеденц.инфу.В2-структурир-ая защита.то же что и В1 + дополнит требов к защите мех-мов аутентификации.ВЗ-область безопасности.концепция монитора ссылок;А1-верифицированная разработка. Методы верификации-анализ спецификации систем на предмет неполноты или противоречивости. Автоматизир.системы по уровню защищенн-ти от НСД делят на 9 классов.котор характериз определ.совок.требов к защите.Классы подраздел.на 3 группы.В пределах кажд группы со блюд, иерархию требов. к защите в зависим, от ценности инфы. Политика безопасности - набор законов, правил и норм поведения, определяющих, как организация обрабатывает, защищает и распространяет информацию. Задачи: 1) кому и какая инфа необход для выполн служебн обязанностей, 2) какая степень защиты необход для каждого вида инфы, 3) опред, какие именно сервисы информ безопасности и мехмы их реализ необход испол-ть в сис-ме, 4) как организ работу по ЗИ.
37. Классификация угроз ИБ. Факторы угроз.Под угрозой информационной безопасности понимается возможность осуществления действия, направленного против объекта защиты, проявляющаяся в опасности искажений и потерь информации. Виды угроз: 1) по источнику а) случайные (возник независ от воли и намерений людей, примен физ воздействие - стихийные бедствия и аварии; сбои и отказы оборудования ИС; последствия ошибок проектирования и разработки компонентов ИС (аппаратных средств, технологии обработки информации, программ, структур данных и т.п.)), б) преднамеренные ( м.б. созданы только в результе деятности людей, б1)активные -хищение (копирование) информации; уничтожение информации; модификация (искажение) информации; нарушение доступности (блокирование) информации; отрицание подлинности информации; навязывание ложной информации; 62) пассивные - несанкционир доступ к инфе, не измеен ее (трояны). 2) фундаментальные (утечка инфы, нарушен целостности инфы, отказ в услуге, незаконн испол-е инфы) 3) ф у инициируются первичными угрозами (угрозы проникновения, внедрения) - а) маскарад, б) обход защиты, в) троянские программы, г) логические бомбы, д) потайные ходы, е) компьютерн вирусы.Полит.факторы угроз.экономические.организац-технические. По цели реализации нарушениеконфеденциальности, целостн-ти, доступности. По принципу доступности-с использованием доступа, с использов.скрытых кэналов.По хэр-ру воздейств-эктивные и пассивные. По способу воздействия на объект этэки непосредственное воздействие,на систему разрещений.опосредов.возд-ие.По использованию средств этэки-с использ.штатного ПО,разработанного ПО. По сост-ию объекта атаки при хранении, передаче, обработке.Глобальн.фэкторы-недружеств.политика.деятельн.иностр. и спец.служб.преступные действия междунэр.групп.Регион.-рост преступности в инфо сфере,отставание от развитых стран,за висим ость техн.средств от зэрубежных.Локэльные-перехвэт электромагнитн.излучений.подслушивающие устройства.перхват аккустических излучений и восстановление текстэ.вирусы.прогрэммы-ловушки, незаконное подключение к линиям связи.
38. Компьютерная преступность и ее виды. Компьютерное преступление –несанкционированный доступ к компьютерным системам и базам данных и причинение ущерба, а также совершение уголовно наказуемого преступления посредством компьютера. Виды компьютерных преступлений:
• Сетевая атака и повреждение компьютерной системы.
• Хакерная атака с целью нарушения нормального функционирования компьютерной системы и сети.
• Разработка и распространение компьютерных вирусов.
• Хищение информации, хранящейся в компьютере.
• Сетевое мошенничество.
• Хищение денежных средств.
• Азартные игры, реклама услуг сексуального характера.
• Нарушение авторских прав.
• Хищение информации, составляющей государственную тайну.
• Распространение ложной информации.
• Посягательство на частную жизнь гражданина.