Материал: Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. труд. ФГБОУ В.О., Воронежский г.т.и

через 10 это будет не актуально. Применение электронно-цифровой подписи в документообороте существенно увеличивает производительность организации, в связи с этим потеря бумажных документов уменьшается. Это так же позволяет не относить документы на подпись руководству, а отправить их, например, по электронной почте.

Литература:

1.Федеральный закон от 06.04.2011 N 63-ФЗ (ред. от 23.06.2016) "Об электронной подписи" // [Электронный ресурс]/Режим доступа: http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=LAW&n=220806&fld=

134&dst=100008,0&rnd=0.9112201614827442#08382499781623161 Дата обращения: 15.02.2020.

2.Что такое электронная подпись и для чего она нужна? / [Электронный ресурс]/Режим доступа: https://www.sberbank.ru/ru/s_m_business/pro_business/chto-takoe-elektronnaya- podpis-kak-poluchit-i-dlya-chego-nuzhna/Дата обращения: 15.02.2020.

3.М. Н. Краснянский. Проектирование информационных систем управления документооборотом научно-образовательных учреждений: монография / М. Н. Краснянский, С. В. Карпушкин, А. В. Остроух и др. – Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2015. – 216 с. – 400 экз. – ISBN 978-5- 8265-1477-1.

4.Шифрование и электронно-цифровая подпись // [Электронный ресурс] /Режим доступа: http: // libraryno.ru /5-8-shifrovanie-i-elektronno-cifrovaya-podpis- mir2/ Дата обращения: 16.02.2020.

5.ГОСТ 7.0.8 -2013 СИБИД. Делопроизводство и архивное дело. Термины и определения. Дата введения 03.01.2014.

Воронежский государственный технический университет

УДК 681.3

В. Д. Чернышов

БЕЗОПАСНОСТЬ ТЕХНОЛОГИИ БЛОКЧЕЙН В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Рост биткойнов и других криптовалют принес слово «блокчейн» в заголовки, названия книг и обсуждения всех сообществ по всему миру. Это слово стало синонимом идеи токенизации и криптовалют, настолько, что крипто-движение часто называют «движением блокчейна». Мало кто из нас тратит время на то, чтобы понять, как работает блокчейн или как он работает, и

15

лишь немногие все еще погружаются достаточно глубоко, чтобы понять различие между блокчейном и технологией распределенных регистров. А это очень важный момент, и стоит подчеркнуть разницу между ними и познакомиться с основными принципами DLT (Distributed Ledger Technology).

DLT представляет собой форму цифровой базы данных, которая обновляется и хранится каждым участником независимо в большом сетевом пространстве. В этом типе хранилища нет какого-либо центрального органа, который бы передавал записи каждому участнику.

Вместо этого все узлы будут держать книгу учета и составлять ее независимо. Но в этом случае узлы в сети должны будут иметь доступ к спискам транзакций и выдавать свое собственное заключение, прежде чем добавлять его в распределенную книгу.

Обычно каждый узел в сети, как правило, проходит процесс согласования, чтобы прийти к единому выводу.

После соглашения распределенный регистр обновляется, и все узлы в сети также обновляют каждый свой собственный регистр. Система делает общую архитектуру интерфейса довольно сложной по сравнению с типичными формами баз данных, к которым все привыкли.

Распределенные регистры поставляются со специальной динамической системой, которая может превзойти возможности типичных бумажных учетных систем. В конечном итоге, благодаря разным типам DLT можно создавать новые технологии и обеспечивать безопасность во всем цифровом пространстве.

Всегда в данных системах возникает вопрос доверия, из-за новизны таких технологий. Однако эти технологии как раз и являются новой DLT, которая избавляет от проблем «доверия» и строит все процессы на полной прозрачности [1]. После стремительного роста биткоина и реализации технологии DLT – блокчейн информационное сообщество задумалось о безопасности подобных сетей. Блокчейн в теории является очень защищённой сетью. Однако со временем, когда он стал известен большинству, появились те, кому выгодно найти брешь в новой технологии.

Атаки на блокчейн можно разделить на несколько типов:

Взаимодействие на уровне сети

Популярная хакерская атака DDoS — Distributed Denial of Service, или распределенная атака типа «отказ в обслуживании», проводится в отношении хорошо защищенных компаний. Киберпреступник действует по следующему алгоритму:

сканирует сеть с помощью подготовленных сценариев (под каждый случай вырабатывается индивидуальный план), которые выявляют потенциально слабые узлы — ноды;

выбранные ноды подвергаются атаке, хакер становится системным администратором сети;

16

на захваченные узлы устанавливаются троянские программы, которые работают в фоновом режиме и требуют дополнительного контроля;

По определенным командам от хакера зараженные компьютеры распространяют вирус на другие компьютеры, которые находятся в этой сети.

При DDos-атаке пользователи не подозревают, что их система заражена и передает данные мошенникам, поэтому именно этот прием нападения на крипто-проекты является одним из самых известных [2].

Ещё одной из самых больших уязвимостей при подключении к одноранговой сети является атака Сивиллы. Атака Сивиллы – это атака, при которой атакующий притворяется большим количеством людей одновременно.

Фальшивый узел сети, который смог создать много идентификаторов в сети. Внутри сети этот вредоносный узел выглядит как большая группа узлов, представляющих большой процент сети. Другие честные узлы могут не иметь возможности обнаружить такое поведение и могут принимать общую информацию от этого вредоносного узла, думая, что данные поступают из различных источников (то есть обеспечивается случайность). Это подразумевает, что атаки Сивиллы нацелены на сеть в целом, а не на конкретный узел. Такие атаки трудно обнаружить, но, к сожалению, они происходят [3].

Существует также атака Затмения, которая направлена на конкретный узел. Суть этой атаки в том, чтобы изолировать конкретный узел от других узлов.

Этот тип атаки является первой ступенью к организации «Атаки 51%».

Рис. Визуальное представление атаки затмения

Воздействие на уровне пользователя

Самой известной атакой на уровне пользователя является атака с использованием ботнет. Хакер заражает вирусом огромное количество устройств, который чаще всего маскируется под пиратскую версию популярной программы. В итоге хакер получает доступ к вычислительным и энергетическим ресурсам, ничего не подозревающего постороннего пользователя сети Интернет [4].

Воздействие на уровне майнинга

Самой популярной угрозой данного типа является «Атака 51%», смысл которой в том, что большинство вычислительной мощности находиться во

17

владении одного субъекта, и из-за этого доверие к сети может подорвано. Так как в таком случае у атакующего появляется возможность изменить блоки.

Ещё одна угроза на уровне майнинга – двойная трата (Double spending), которая подразумевает дважды успешное использование одних и тех же средств. На данный момент почти все сети блокчейн имеют защиту от подобной угрозы, путем добавления алгоритма консенсуса (например, Proof-of- Work в Биткоин).

Атаки, которые не зависят от сети Такие атаки обычно никак не связаны с блокчейн или криптовалютой.

Обычно они направлены на конкретного человека и его невнимательность. Можно выделить два больших направления:

Фишинг – атака напрвленная на получение логина и пароля от кошелька жертвы.

Дефейс – тип хакерской атаки, при которой страница web-сайта заменяется другой. Для бокчейн-проектов это может быть взлом сайта и изменение адресов кошельков

Литература

1.Генкин А., Михеев А. Блокчейн: Как это работает и что ждет нас завтра М.: Альпина, 2018. С. 20-22.

2.Аверченков В. И. Аудит информационной безопасности: учеб. пособие для вузов. – М.: ФЛИНТА, 2011. – 269 с.

3.Andrychowicz M. et al. Secure multiparty computations on bitcoin. 2014 IEEE Symposium on Security and Privacy. IEEE, 2014:443–458.

4.W. Lee, C. Wang, and D. Dagon, Botnet Detection: Countering the Largest Security Threat. Springer Publishing Company, Incorporated, 2010

Воронежский государственный университет

УДК 681.3

Ю. А. Асанов, С. Ю. Белецкая, Аль Саеди Моханад Ридха Ганим

ПОДСИСТЕМА ПОИСКА ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ЭВОЛЮЦИОННО-ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ

Рассматривается структурно-функциональная организация подсистемы, основанной на использовании эволюционно-генетических алгоритмов оптимизации.

В настоящее время при решении практических задач оптимального проектирования и управления широкое применение находят эволюционно-

18

генетические алгоритмы. Их использование является особенно актуальным в задачах, описываемых алгоритмическими моделями. Такие задачи возникают при оптимизации сложных информационных, телекоммуникационных, вычислительных систем, производственных процессов и др. Разработке и исследованию генетических алгоритмов оптимизации посвящено значительное число научных работ [1-4]. Существует множество модификаций генетических алгоритмов, связанных с различными способами настройки параметров, а также с различными стратегиями реализации генетических операторов. Каждая стратегия должна быть выбрана с учетом конкретной задачи для достижения максимальной производительности генетического алгоритма.

Очевидно, что повышение эффективности оптимизационного процесса с использованием генетических алгоритмов может быть достигнуто на основе многометодного подхода к поиску оптимальных решений. С этой целью разработана подсистема, которая содержит набор эволюционно-генетических процедур с возможностью адаптации алгоритмической базы к особенностям решаемых задач. Подсистема разрабатывалась с учётом следующих требований:

-возможность решения оптимизационных задач различных классов (непрерывных, дискретных, многокритериальных);

-возможность задания оптимизационной модели (целевой функции и ограничений) как в аналитической форме, так и алгоритмически;

-наличие библиотеки оптимизационных процедур, содержащей набор эволюционно-генетических алгоритмов, отличающихся друг от друга стратегиями реализации основных этапов;

-хранение результатов вычислений, в том числе промежуточных, для последующего использования и анализа;

-реализация комбинированных стратегий поиска оптимальных решений, возможность выбора алгоритмов и переключения их в процессе оптимизации как пользователем, так и самой системой;

-наличие базы тестовых задач для исследования эффективности реализованных алгоритмов в различных ситуациях с целью выработки рекомендаций по их использованию;

-наличие развитых интерфейсных процедур с средств графической визуализации результатов.

Основные функции разработанной подсистемы и их распределение в процессе её функционирования иллюстрируются диаграммой вариантов использования, представленной на рис. 1.

19