Фрагмент модели базы знаний действия сил охраны по защите объекта

Размещено на http://www.allbest.ru/

Фрагмент модели базы знаний действия сил охраны по защите объекта

Боровский А.С.

Одной из основных задач совершенствования системы управления охраной больших открытых территорий (аэропорты, морские порты, береговая охрана, сельскохозяйственные угодья, важные стратегические объекты), является обнаружение и распознавание малозаметных («невидимых») подвижных объектов. Это становится исключительно актуальной проблемой в настоящее время, в связи с активизацией деятельности современного терроризма.

Проблема обнаружения подвижных объектов при охране больших открытых территорий обуславливается следующими факторами:

объекты становятся малозаметными вследствие применения специальных технологий, (например, технология Стелс), которые делают объект малозаметным, малоконтрастным по отношению к окружающей среде;

при решении охранных задач больших открытых территорий главной проблемой является слабая отражающая способность объекта или отсутствие контраста между объектом и окружающей средой.

Традиционные системы обнаружения и распознавания основаны на трех подходах:

Телевизионные системы наблюдения и распознавания подвижных объектов, построенные на основе обработки телевизионных изображений наблюдаемой местности. Эти системы имеют существенные недостатки. Малоэффективны при плохой видимости - туман, снег, дождь, плохое освещение. Кроме того, оборудование больших территорий такими системами - слишком дорогое удовольствие;

Системы обнаружения, построенные на основе радиолокаторов с использованием эффекта Доплера. В этом случае погодные условия не мешают, но эти системы малоэффективны, если объект слабо отражает (или не отражает) радиоизлучение, при малом контрасте между объектом и окружающей средой. Разработчики пытаются в этом случае увеличить чувствительность приемника, мощность передатчика, однако по мере усложнения этих устройств снижается и их надежность;

Использование в качестве основного элемента на охраняемом объекте часового, охранника, сторожа, специальных мобильных охранных групп, которые должны обнаруживать нарушителей и принимать меры по пресечению их действий. Для выполнения этих задач весь периметр объекта должен быть оснащен средствами наблюдения, связи и освещения охраняемого объекта в темное время суток и оружием. Нетрудно понять, что построение системы охраны по такой схеме, особенно на крупных объектах с большой протяженностью охраняемого периметра, приводит к значительным затратам людских ресурсов.

Для решения данной проблемы предлагается использовать систему физической защиты (СФЗ), в которой формируются сигналы на основе анализа свойств различных физических полей (сейсмических, акустических, магнитных, тепловых и др.), сопутствующих объектам [3].

Эффективность методов обнаружения объектов по сигналам физических полей заключается в следующем:

не зависят от отражающей способности объекта;

не зависят от направления движения объекта;

Используют пассивные методы приема сигналов, что существенно повышает скрытность этих систем.

Безусловно, при охране больших открытых территорий необходимо использование и охранного телевидения, и мобильных охранных групп. Однако главная проблема заключается в эффективном распределении задач, решаемых СФЗ между людскими ресурсами и техническими средствами охраны объекта.

В науке и практике управления системами охраны накоплен достаточно большой опыт. Вместе с тем в силу различных причин интегрированные системы безопасности (ИСБ) нашли большее практическое применение на малых объектах. Для решения задач охраны объектов, имеющих большие открытые территории, необходимы повышенные меры безопасности (так как они более уязвимы по отношению к внешней среде), что само по себе является сложной проблемой.

В результате системного анализа схем организации охраны объектов различных групп сложности, выявлено наличие критической массы противоречий в процессе анализа СФЗ объекта (рис.1), ярким проявлением которых может быть огромный ущерб, причиненный, например, вследствие совершения теракта на особо важном объекте (АЭС, ГЭС, участок нефтепровода или газопровода и т.д.)

Рисунок 1 - Современные тенденции и основные противоречия процесса анализа СФЗ

В технологической цепи анализа СФЗ наиболее весомым звеном становится технология принятия решений, включающая в себя мониторинг объекта, с целью уточнения задач системы физической защиты, проектирование системы физической защиты, оценку системы физической защиты и выработку решений о достаточности мер по защите объекта.

На основе теории принятия решений рассмотрены задачи, характерные для анализа и оценки СФЗ. Выделено три типа задач, решаемых при моделировании СФЗ (рис. 2).

Рисунок 2 - Типы задач при анализе СФЗ

Проблема принятия решений при анализе СФЗ связана с выбором варианта действий при определении задач системы, оценкой выходных переменных на этапе анализа и их корректировкой для достижения поставленной цели. При этом принятие решений характеризуется наличием нечеткой информации и может формироваться в условиях ограниченного времени и ограниченных ресурсов [1].

Указанная проблема рассматривается как проблема эффективного информационного взаимодействия элементов сложной системы и выбора на этой основе оптимального решения. Процесс принятия решений при анализе и оценке СФЗ включает: определение целей, формирование задачи принятия решений и, наконец, принятие решений (выбор альтернатив). Задача принятия решений в общем случае характеризуется кортежем: <A; E; S; T>,

где А - множество альтернатив;

Е - среда задачи принятия решений;

S - система предпочтений ЛПР;

Т - некоторое действие над множеством альтернатив А.

Система «внешняя среда, угроза - СФЗ - лицо, принимающее решение» рассматривается как нечеткая система, характеризующаяся входами-предпосылками и выходами-заключениями. Задачи принятия решений при анализе и оценке СФЗ можно рассматривать как задачи принятия решения в нечетких условиях.

Для дальнейших теоретических рассуждений разработана структура информационной поддержки принятия решений при анализе и оценке СФЗ (рис. 3). подвижной обнаружение распознавание сигнал

В результате анализа основных направлений повышения эффективности физической защищенности объектов установлено, что их можно разбить на две глобальные группы: организационное направление, связанное с разработкой законодательных и нормативно-правовых актов, регламентирующих деятельность всех субъектов, участвующих в решении проблем обеспечения безопасности на всех этапах создания и функционирования СФЗ, и концептуально- техническое направление, связанное с анализом уязвимости объекта и существующей СФЗ, разработкой принципов физической защиты объекта и технико-экономического обоснования создания СФЗ, наиболее значимым среди которых становится процесс автоматизации технологии управления проектом СФЗ.

Рисунок 3 - Структура информационной поддержки принятия решения

В настоящее время существует несколько общепризнанных методик анализа СФЗ, это модели: EASI (программа оценки вероятности пресечения последовательности действий диверсантов), SAVI (программа системного анализа уязвимости к проникновению), ASSESS (аналитическая система и программное обеспечение для оценки эффективности систем защиты и обеспечения безопасности) [4].

Данные методики не в полной мере удовлетворяют требования анализа СФЗ объектов, имеющих большую открытую территорию, в частности, не учитывают физические барьеры, технические средства охраны, вероятностный характер столкновения двух сторон, оценку сил вторжения на этапе проверки достоверности сигналов тревоги.

Область решения задачи анализа СФЗ относится к так называемым сложным, трудно формализуемым задачам, отличительными признаками которых являются:

отсутствие полной и достоверной информации о предметной области;

неполнота, неоднозначность, противоречивость данных;

неопределенность предметной области.

Задача поддержки принятия решений при анализе СФЗ требует информации, отражающей опыт и знания экспертов в базах знаний, предоставления возможных вариантов решения, оценки этих решений и выбор обоснованного из них.

При проектировании СФЗ особая сложность состоит в разработке базы знаний, так как она включает разнородные знания о предметной области. Эти знания являются неполными и неоднозначными, так как необходимо учитывать огромное число параметров, определяющих проектируемую систему: определения целей и предметов защиты (кого и что защищать); определения и оценки угроз (от кого защищать); разработка и реализация адекватных мер защиты (как защищать); характеристики объекта (план объекта, материальные ценности, энергоемкие компоненты, персонал и т. п.); характеристики угрозы (модель нарушителя); критерий качества и ограничения на реализацию системы. Кроме того, необходимо учитывать взаимное влияние различных факторов друг на друга.

В данной работе показано, что снять имеющиеся ограничения возможно путем использования новой информационной технологии на основе последних достижений теории искусственного интеллекта, байесовских сетей доверия и нечеткой логики [2,5,6].

При анализе величин с использованием вероятностной методики Байеса может применяться и нечеткая логика. При этом анализируются лингвистические переменные, которые используются в базе знаний для выполнения логических выводов. Для их анализа и применяются формулы теории вероятностей. Для представления зависимости между переменными и краткой спецификации совместного распределения вероятностей используют структуру данных, называемую байесовской сетью (сетью доверия и т.п.), которая является графом.

Рисунок 4 - Фрагмент базы знаний «Нарушитель - СФЗ» в виде БСД

Байесовская сеть позволяет полностью описать область. Каждый элемент, входящий в совместное распределение вероятностей, может быть вычислен, исходя из информации в сети. Совместное распределение вероятностей может ответить на любой вопрос о предметной области, но может оказаться сложным, поскольку число переменных растет.

С помощью использования сетей доверия Байеса (БСД) был построен фрагмент базы знаний ситуации последовательности действий сил охраны по перехвату и нейтрализации нарушителей (рис.4).

На рисунке 4 введены следующие обозначения:

- P - помеха;

- N - нарушитель;

- D - срабатывание датчика;

- SOP - передача сообщения оператору;

- OB - оценка сигнала оператором «обнаружение»

- NOB - оценка сигнала оператором «необнаружение»;

- LT - распознавание «ложная тревога»;

- NT - распознавание «нарушитель»;

- PNT - пропуск нарушителя;

- SSO - передача сообщения силам охраны;

- ILT - проверка истинности ложного сигнала;

- RAZ - развертывание сил охраны.

Для полного описание байесовской сети были заданы условные вероятности пребывания всех вершин в определенном состоянии, обусловленные состоянием их родительских вершин, но так как вершины «помеха» и «нарушитель» не имеют родителей, то их состояния определяются маргинальными вероятностями: P(N)=0,99; P(P)=0,01.(таблица 1)

Таблица 1 - Условные вероятности вершин БСД

Был реализован алгоритм первичной пропагации, т.е. вычислены вероятности всех переменных, входящих в сеть. Данный алгоритм также позволяет вычислить вероятности при поступлении одного свидетельства, так, например, были вычислены следующие вероятности: P(d/NT)=0.719952; P(d/LT)=0.027973; P(N/RAZ)=0.684767; P(P/RAZ)=0.678427; P(NT/N)=0.999718; P(NT/P)=0.010001. В скобках вероятностей первые обозначения соответствуют гипотезам, а вторые - свидетельствам. Для построения двухрубежной охраны (два датчика) были реализованы алгоритмы Noisy - OR и Noisy - AND, которые показали, что объединение сигналов по «И», позволяет снизить вероятность ложной тревоги, а по схеме «ИЛИ» - уменьшить вероятность пропуска нарушителя

Представленная модель системы физической защиты находится в продвинутой фазе разработки: создана концепция, разработана архитектура, отмоделированы ключевые моменты реализации в среде: Borland Delphi 2006.

Литература

1. Керов, Л.А. Экспертные системы: Инструментальные средства разработки [Текст] / Л.А. Керов, А.П. Частиков [и др.]. - СПб.: Политехника, 1996. - с.46-52.

2. Мукаидоно, М. Нечеткий вывод резолюционного типа [Текст] / М. Мукаидоно; под ред. Р. Ягера // Нечеткие множества и теория возможностей - М.: Радио и связь, 1986. - с.153-160.

3. Никитин, В.В. Система охраны периметра: приоритеты и компромиссы [Текст] / В.В. Никитин, А.К. Цицулин // БДИ.- 2000.- №2 - С. 34-36.

4. Никитин, В.В. Математическое моделирование систем физической защиты [Текст] / В.В. Никитин, А.К. Цицулин // БДИ. - 2000. - №1.- С. 10-13.

5. Представление и использование знаний [Текст]: [пер. с япон.] /Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука. - М.: Мир, 1989. - с.132-138.

6. Тулупьев, А.Л. Байесовские сети [Текст]: логико-вероятностный подход / А.Л. Тулупьев, С.И. Николенко, А.В. Сироткин //СПб.: Наука, 2006.- 607 с.

Размещено на Allbest.ru