Найти

Результаты поиска

• МЕТОДОЛОГИЯ S.M.A.R.T.E.S.T. H-GQM ДЛЯ КОНТРОЛИРУЕМОЙ ЭВОЛЮЦИИ СИСТЕМ ADAS

  Д. Е. Чикрин, А. А. Егорчев, Д.В. Ермаков

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Вывод на массовый рынок транспортных средств (легковых и грузовых автомобилей)
  с высокой степенью автоматизации – уровня ADAS 3+ – ожидается с начала 2020-х годов.
  На текущий момент абсолютным большинством крупных автопроизводителей ведутся
  исследования и разработки в данном направлении, достаточно большое количество про-
  тотипов, предсерийных и серийных систем1 уже продемонстрировано. Системы автома-
  тизированного управления автомобилем – ADAS (advanced driver assistance systems) – пред-
  ставляют собой сложные аппаратно-программные комплексы, особенность которых со-
  стоит в неизменности ядра аппаратной платформы на протяжении одного или несколь-
  ких поколений автомобилей. При этом требуется обеспечить возможность обновления
  (эволюции) системы для исправления ошибок и расширения функциональности, особенно в
  условиях активно развивающихся сенсорных периферийных систем и программных алго-
  ритмов. Для оценки и сопровождения разработки сложных систем применяется методо-
  логия GQM (Goal, Question, Metric – цель, вопрос, метрика) и её модификации. Однако, об-
  ласть их применения ограничена исключительно программными продуктами; также не
  рассматриваются явно вопросы применения методологии GQM для анализа и сопровожде-
  ния процессов эволюции сложных технических систем. В статье предлагается методология H-GQM (Hardware GQM) для проведения контролируемой эволюции сложных аппа-
  ратно-программных систем современной автомобильной техники. Представляемая мето-
  дология H-GQM базируется на методологии GQM и предназначена для аппаратно-
  программных комплексов с монолитным аппаратным ядром, модифицируемым программ-
  ным ядром и периферией, удовлетворяющей принципу атомарности. Доказана примени-
  мость методологии GQM для анализа программно-аппаратных систем ADAS путем про-
  ведения процедуры гармонизации сущностей системы. Для формирования эволюционных
  целей предложена концепция целеполагания S.M.A.R.T.E.S.T, расширяющая методику фор-
  мирования целей бизнес-процессов S.M.A.R.T. путем введения ограничений, полученных в
  результате гармонизации сущностей и описывающих требования к эволюционной способ-
  ности системы. Формулирование фреймворка планов H-GQM рассматривается на примере
  систем ADAS, в рамках предложенной методологии сформирован масштабируемый шаб-
  лон целей, учитывающий специфику систем ADAS.

• АЛГОРИТМ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПОДБОРА МЕР ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ РЕЗУЛЬТАТОВ ОТЧЕТА СКАНЕРА УЯЗВИМОСТИ

  А. В. Анзина , А. Д. Медведева , Е. А. Емельянов

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  Эффективная защита информации в информационной системе подразумевает регу-
  лярное проведение диагностики и мониторинга сети, компьютеров и приложений на пред-
  мет обнаружения возможных проблем в системе безопасности. Для сканирования безо-
  пасности существуют сканеры уязвимостей, сертифицированные Федеральной службойпо техническому и экспортному контролю. В результате сканирования могут быть выяв-
  лены уязвимости информационной системы, устранение которых предполагает незамед-
  лительное реагирование, так как злоумышленники могут воспользоваться уязвимостью
  информационной системы и совершить атаку. Однако подбор мер защиты является тру-
  доемким процессом и требует достаточно большого количества времени, из-за чего возни-
  кает проблема автоматизации выбора мер защиты информации. Разработка алгоритма
  автоматического подбора мер защиты информации является одной из задач при автома-
  тизации процесса работы специалиста по защите информации. Основные задачи при раз-
  работке алгоритма: выбор основополагающей характеристики уязвимости, генерирование
  оптимального списка мер защиты с учетом класса защищенности информационной сис-
  темы, сопоставление мер защиты с выбранной характеристикой. После анализа инфор-
  мации об уязвимостях основным показателем выбран вектор уязвимости, включающий
  основные метрики, оценка которых позволяет сделать выбор мер защиты. Каждой мет-
  рике путем экспертной оценки сопоставлен набор мер защиты информации. При работе
  алгоритма сотрудник в качестве входных параметров задает вектор уязвимости и класс
  защищенности информационной системы и в результате получает список необходимых
  мер защиты. Таким образом, алгоритм автоматического подбора предполагает сопостав-
  ление метрик уязвимости с мерами защиты информации, что позволяет сотруднику опе-
  ративно подбирать меры на основе выявленных уязвимостей.