CC BY-NC-ND
116
А.Е. Баранович
ПРАГМАТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
С позиций общей информациологии рассматриваются прагматические аспекты обеспечения информационной безопасности в сетевых интеллектуальных системах. Формулируется проблема защиты интеллектуальных систем (естественного и искусственного, антропогенного, происхождения) «от информации» (избыточной, бесполезной или вредной, в частности ложной и иллюзорной), представляющей непосредственную либо косвенную угрозу их стабильному функционированию и развитию. Предлагаются концепция и методология разрешения поставленной проблемы, базирующаяся на совокупности методов и моделей аксиологической фильтрации семантической информации. В основу концепции защиты положена идея выявления ценной в семантическом плане (отсеивания или фильтрации бесполезной или вредной) информации, поступающей в интеллектуальную систему.
Ключевые слова: аксиология, аксиологические фильтры, защита информации, избыточность информации, интеллектуальные системы, ин-формациология, информационная безопасность, криптология, прагматика, семантика, угрозы безопасности, ценность информации.
Введение
Согласно тексту Послания Президента РФ Федеральному Собранию РФ от 5 ноября 2008 г. основополагающие социально-экономические мероприятия в России должны базироваться на пяти составляющих: «...Институты, Инвестиции, Инфраструктура, Инновации... и .Интеллект». И далее: «.Наш приоритет - это производство (а в перспективе - и экспорт) знаний, новых технологий и передовой культуры»1. В ассоциативной связи с известными (заявленными) концептуальными проектами в России (4И) и, ранее, в США - 41 (и 4№Ш)2 определим ее как российскую «Концепцию
5И». Фактически все элементы концепции, и в особенности три заключительных, непосредственным образом определяют направления научных исследований в области совершенствования и развития современной информационной инфраструктуры общества. Последний же отражает текущее состояние интеллектуального развития общества, характеризуемое уровнями развития индивидуальных и коллективных (многоагентных) интеллектуальных систем (ИС) как естественного (субъекты и страты социума), так и искусственного (антропогенного) характера. Основным предметом труда практически во всех технологиях, реализуемых с участием перечисленных классов систем, является информация (И.), т. е. все они относятся к классу информационно-вещественных. Соответственно важнейшим и необходимым условием их стабильного функционирования и развития (в составе социума) является обеспечение соответствующего уровня информационной безопасности. Решение данной задачи, в свою очередь, непосредственно связано с учетом и детальной характеризацией целого ряда прагматических атрибутов используемой информации.
Прагматические атрибуты информации
Согласно атрибутивно-ингредиентной концепции информа-ции3 (информациологический подход) термин «информация» в полном объеме характеризует два основных взаимосвязанных класса сущностей - объективную (естественную) и субъективную (искусственную) информации.
Важнейшим подклассом субъективной (искусственной) информации является класс социальной информации, синтезируемый и используемый антропным социумом. В область социальной информации попадает и объективная информация, представленная в специфической форме антропных знаний, являющихся модельной интерсубъективной интерпретацией объективной информации. Важнейшим ингредиентом социальной информации является языковый (в том числе вербальный) компонент.
Общий перечень идентифицируемых и различимых (по Эпикуру-Лейбницу) атрибутов информации может быть охарактеризован двумя подклассами - свойствами объективной информации и свойствами субъективной (в частности, социальной) информации, в иной интерпретации - объективными свойствами информации (не зависящими от конкретного субъекта - группы субъектов) и субъективными свойствами информации, зависящими от взаимодействующего с объективной реальностью (ОР) субъекта.
С учетом определений прагматики и прагматического отноше-нияа основными наиболее существенными субъективными свойствами информации являются так называемые прагматические свойства, характеризующие особенности восприятия, распознавания («осмысления»), хранения и использования (в собственных интересах / целях) субъектами (социума) информации (как объективной, первичной, так и субъективной, вторичной) из внешней среды.
Согласно, в частности, классификации Философского энциклопедического словаря4 к основным исследуемым свойствам информации отнесены «количество, ценность, содержание». При изучении социальной информации (там же) используются иные свойства информации: «правдивость, достоверность, полнота, глубина, точность, убедительность, доказательность, новизна, эффективность, оптимальность, оперативность, надежность, выразительность, стоимость и т. п.».
Приведем перечень наиболее часто упоминаемых в литературе5 прагматических свойств И. (ПСИ)Ь: адекватность, актуальность, безопасность, безошибочность, достоверность, доступность, избыточность, иллюзорность, истинность, качество, конфиденциальность, краткость, кумулятивность, ложность, целостность, повторяемость, полнота, объективность, понятность, рассеиваемость (диффузия), рост, своевременность (представления), старение, стоимость, точность, целенаправленность0, ценность (важность, полезность), семантика.
Из приведенного, весьма нечеткого и противоречивого, в основном позаимствованного из внешних источников, перечня ПСИ
а Прагматика - раздел семиотики, в котором изучаются отношения субъектов, воспринимающих и использующих какую-либо знаковую систему, к самой знаковой системе.
Прагматическое отношение - отношение информации и субъекта (кибернетическая система).
ь Предлагаемая классификация прагматических свойств информации основана на лексикографическом порядке их терминологической идентификации. Возможны и иные подходы к классификации и систематизации прагматических атрибутов, например по их значимости в процессе использования информации в социальной практике или последовательному задействованию упомянутых свойств в процессах восприятия, распознавания и использования информации воспринимающей интеллектуальной системой. Тогда на первое место могут выйти понятность (семантическая распознаваемость), ценность, достоверность, актуальность (своевременность) и т. п. с Телеологичность.
следует, что расширение областей процессов субъективного восприятия и предметной сферы использования социальной информации может породить дополнительное расширение и детализацию приводимого списка, ибо множество поименованных частных особенностей прагматических отношений И. и воспринимающего ее субъекта может быть охарактеризовано как конечное, но практически сколь угодно большое6.
Однако совсем иная картина формируется в области объективной модельной характеризации прагматических свойств^ когда на современном этапе постнеклассической науки7 в предметной области интеллектуальных систем и искусственного интеллекта формируется конечное и весьма ограниченное количество математических моделей семантических и прагматических отношений (порядка десяти), параметрическое определение которых позволяет охарактеризовать любое сколь угодно большое количество частных проявлений прагматических атрибутов информации8.
Что касается области информационной безопасности, то наиболее активно задействованным прагматическим атрибутом в указанной сфере (из приведенного перечня) обычно является конфиденциальность И. (в широком смысле этого слова), а именно, ПСИ должна быть доступной ограниченному кругу субъектов (объектов) в заданном пространственно-временном локусе (локу-се конфиденциальности)6. Фактически конфиденциальная И. должна быть защищена от несанкционированного доступа к ней как субъектов социума, так и искусственных антропогенных систем.
С исследованием указанного свойства связаны основные направления обеспечения информационной безопасности, включая криптологию (криптографию - в отечественной интерпретации) от первых теоретических работ К. Шеннона до настоящего време-
^ «Свойство» как конкретный вполне определенный конгломерат «универсальных элементарных ("атомарных") свойств (атрибутов)» ОР.
е Локус - фиксированная и вполне определенная ограниченная часть ОР (в конкретной реализации пространственно-временной ОР). В частности, временной локус, пространственный локус, пространственно-временной локус. Локус конфиденциальности - пространственно-временной локус, в рамках которого выполняются прагматические требования по конфиденциальности актуально реализованной в нем информации (объективной и/или субъективной, социальной). Фактически, речь идет о вполне определенной системе разграничения доступа к информации локуса в отношении всей совокупности существующих в нем материальных систем (объектов-субъектов) - Примеч. авт.
ни. В настоящей же работе мы подробнее остановимся на ряде других ПСИ, влияние которых на информационную безопасность инфраструктуры социума не менее существенно. И прежде всего на избыточности и ценности И.
Избыточность И. есть ПСИ, отражающее уровень превышения необходимого (минимально полного) для использования (например, принятия решения ИС) объема И. Причем в понятие объема И. вкладываются как объективные характеристики количества И. (например, по К. Шеннону), так и ее субъективно-прагматические параметры, отражающие содержательные (семантические) аспекты И.
Избыточность И. должна стремиться к минимуму в одном случае (например, при хранении ее в хранилищах данных/знаний минимального объема) или существенно превышать минимальный уровень в целях удобства ее практического использования социумом (доступность, эргономичность, надежность хранения и т. п.).
В свою очередь, ценность И есть ПСИ, в метафизическом контексте9 характеризующее пользу от использования (знания) И. в практической деятельности (в частности, для решения вполне определенных задач). В зависимости от мощности использующей И. подсистемы социума ценность И. классифицируется на субъективную (индивидуальную), групповую (интерсубъективную, классовую) и общесоциальную (общезначимую).
В теоретико-информационных исследованиях выделяют несколько подходов к определению понятия ценной И. Мы будем опираться на вариант, сформулированный и апробированный в ряде авторских работ10 и базирующийся не следующей системе постулатов:
Постулат 1. Ценность И. есть индивидуальная прагматическая характеристика результата информационного взаимодействия телеологической ИС с материальной системой (МС) - внешней средой, определяющая изменение возможностей достижения системой вполне определенных, имманентных или навязанных целей своего существования при использовании воспринимаемой И.
Постулат 2. Ценность И. вне процесса взаимодействия с телеологической МС - не определена.
Постулат 3. Ценность И. для бесцелевых МС - не определена.
Постулаты 2-3 исключают возможность проявления аксиологических свойств И. вне процессов ее использования целевыми МС (прагматический аспект ценности). Более подробное изложение
^ Важность, полезность, аксиологичность (научн.).
основ аксиоматической теории ценности информации можно почерпнуть в вышеуказанных источниках.
Наряду с упомянутыми в дальнейшем изложении задействованы прагматические свойства иллюзорности, истинности, ложности, целостности, объективности и рассеиваемости (диффузии) И., определения которых можно уточнить в работе11. В заключение предлагаемого материала упоминается интерпретируемое в прагматическом аспекте понятие семантики И.
Новые угрозы информационной безопасности интеллектуальных систем
Непрерывный рост объема доступной информации (с настоящей экспоненциальной динамикой) в самых различных предметных областях в условиях вполне определенных ограничений на конечность ресурсов их восприятия, хранения, передачи и преобразования (обработки) формирует новый (по крайней мере, ни в концептуальную модель безопасности информации, ни в перечень угроз информационной безопасности настоящая угроза в известных работах12 не включена) класс угроз информационной (информационно-психологической) безопасности социума, а именно, угроз, характеризуемых с количественных позиций избыточностью совокупного трафика поступающей в объекты инфраструктуры информации (в отличие от недалекого прошлого, связанного в определенных позициях с ее недостатком).
Особую актуальность данные угрозы приобрели в настоящее время вследствие открытого интерфейса информационного пространства с активными (навязываемыми) ресурсами общедоступных глобальных информационных сетей типа Интернет. Объемы предлагаемой информации в Интернете существенно превышают возможности большинства интеллектуальных систем по ее осмысленной обработке (по оценкам IDC, в 2008 г. количество информации, хранящейся в компьютерных сетях, превысило 5000 петабайт, тогда как за всю историю книгопечатания оно составило порядка 200)13. В результате переполнение информационных ресурсов бесполезной (вредной) избыточной информацией может привести к состоянию информационной среды, характеризуемому термином «аналитический паралич» («analytical paralysis»). Заметим, что и сам Интернет как система включен в перечень реальных угроз человечеству в XXI в.14 Вышеупомянутые угрозы реализуются в условиях фактически неограниченной (по ст. 29 Конституции РФ 1993 г.15 и междуна-
родным конвенциям) свободы распространения информации (за исключением лишь нескольких пунктов), вне ее качеств истинности (ложности, иллюзорности) и социальной ценности для индивидуума16.
Избыточность трафика влечет рост диффузии (по С. Брэд-форду-Б. Викери17) полезной информации в открытом информационном пространстве. Необходимая информация «растворяется» в потоке в лучшем случае бесполезной (ненужной), а в худшем - правдоподобной или ложной (опасной, вредной) информации, в так называемом информационном мусоре, по С. Бирсу18. Причем его информационный объем зачастую существенно (в десятки-сотни раз) превышает объем полезной информации (при равновеликих затратах коммуникационно-вычислительных ресурсов и человеческого потенциала на преобразование / хранение / передачу равных объемов «полезной» и «бесполезной» информации).
К чему влечет перегрузка систем массового обслуживания в случае р>1, где р - коэффициент загрузки системы19, хорошо известно всем специалистам упомянутой предметной области. Более того, с содержательной точки зрения характеристики эффективности функционирования «традиционных» средств (систем) информационной безопасности (т. е. средств «защиты информации») вполне определенным образом связаны и с информационным объемом (по К. Шеннону - Р. Харли -У. Уиве-ру) защищаемого ресурса. Естественно, путем задействования дополнительных технических средств можно обеспечить функционирование системы в режиме р>1, что, однако, связано с дополнительными инвестициями материально-финансовых средств в «бессмысленную» работу («обработку» бесполезной информации).
Таким образом, возникает актуальная проблема отсеивания (фильтрации) избыточной (бесполезной, вредной) информации как в отношении информационно-коммуникационных сетей (World Wide Web), так и в отношении индивидуальных и коллективных хранилищ данных (знаний). С концептуальной точки зрения она, в определенном смысле, двойственна к проблеме информационного поиска полезной информации, ибо выявить необходимую информацию из потенциального множества возможных можно и отсеяв всю неподходящую информацию.
Основные объекты, подверженные угрозам безопасности
К основным объектам информационной инфраструктуры, подвергаемым воздействию угроз указанного класса, относятся:
- субъекты - синтезаторы / анализаторы / потребители информации (знаний);
- технические (программно-аппаратные) средства передачи информации (информационные сети);
- технические средства хранения информации (базы / банки данных / знаний);
- технические средства преобразования (обработки) информации (вычислительные системы);
- технические средства защиты информации (от несанкционированного доступа).
По мнению большинства авторитетных источников, к наиболее слабым звеньям в информационно-вычислительных сетях (с точки зрения устойчивости, безошибочности, непрерывности и надежности функционирования, а также в ряде случаев и пропускной способности) относится человек (пользователь), поскольку по большинству своих психофизиологических показателей он уже в настоящее время уступает существующим средствам автоматизации информационных процессов20.
Более того, вследствие определенных психофизиологических особенностей человек как открытая система с конечными эксплуатационными ресурсами не в состоянии самостоятельно ограничить поток внешней информации и эффективно «отфильтровывать» (выделять) подпотоки информации, необходимой для успешного функционирования в динамически изменяющейся внешней среде (социуме). В частности, в рамках настоящей образовательной системы обучаемый контингент в значительной мере самостоятельно формирует индивидуальную подсистему приобретаемых знаний (фактически мировоззрение субъекта), заполняя ее зачастую информационным мусором, вытесняющим необходимые полезные знания и разрушающим их концептуальную целостность, полноту и непротиворечивость, что в результате может привести к изменению менталитета целых поколений нации.
Воздействие многократно избыточной информации на технические объекты характеризуется прежде всего неэффективным использованием существующих конечных информационно-вычислительных ресурсов инфраструктуры. В частности, в отношении средств защиты информации речь идет о неэффективном (избыточном) использовании весьма дорогостоящих программно-аппа-
ратных средств ограничения и разграничения доступа к хранимой и передаваемой по каналам информации (базам данных и знаний), активного мониторинга за состоянием сети (регистрации критических точек), криптографического закрытия (включая ключевую документацию) информации, активного целенаправленного аудита подсистемы защиты и т. д.
Специфическими объектами современной информационной инфраструктуры являются самообучаемые антропоморфные системы искусственного интеллекта, вышеперечисленные угрозы в отношении которых реализуются по аналогии как с доинтеллекту-альными техническими объектами, так и с субъектами - пользователями инфраструктуры.
Методология защиты интеллектуальных систем «от информации»
Предметно-ориентированные специальные методы и средства защиты открытого информационного пространства от избыточной информации в настоящее время ни за рубежом, ни в отечественной практике фактически не используются. Косвенные механизмы защиты представлены (в иной предметной феноменологии), прежде всего, логико-лингвистическими конструкциями поиска («просеивания») необходимой информации во внешних источниках знаний, интегрированными в сетевые поисковые системы (браузеры), средствами контроля за вредоносными программами (вирусами и транзакциями злоумышленников) и адресными блокираторами отторгаемых источников (например, защита от спама).
Основу «Концепции защиты интеллектуальных систем "от информации"» составляет идея выявления во входящих потоках информации, полезной (в семантическом плане) интеллектуальной системе, и отсеивания (фильтрации) бесполезной или вредной.
Показателем, характеризующим качество «полезности» поступающей пользователю информации, является ее прагматическая «ценность» («значимость», «важность» в общей аксиологии), интерпретируемая в контекстах семантики И. и вполне определенного «пространства» целей ИС и, до последнего времени, не измеримая на известных числовых множествах. Вообще следует заметить, что декларируемые возможности известных механизмов прагматической фильтрации И. весьма ограниченны. Фактически численные методы, модели и алгоритмы аксиологической («ценностной») фильтрации семантической информации в них отсутствуют. В основе же большинства практических методик
оценки ценности в антропогенных системах управления до настоящего времени лежат классические экспертные процедуры, в ряде случаев частично автоматизированные на уровне интерактивного доступа к информации (например, с использованием аппарата логического вывода или систем продукций)21.
Таким образом, предлагается синтезировать механизм защиты на основе использования аксиологических фильтров, реализующих функции численной оценки ценности поступающей информации, отбора наиболее ценной и отсеивания (фильтрации) менее ценной (бесполезной или вредной) с использованием вполне определенных критериев. Интерпретация процессов эвристического аксиологического анализа информации средствами языка математического моделирования влечет возможность автоматизации процессов аксиологической фильтрации. По некоторым оценкам22, автоматический аксиологический фильтр за сутки позволит извлечь из общего потока информации (включая «информационный мусор») в десятки (по ряду источников - сотни) раз больше полезной информации (в вербальной форме представления) по сравнению с пользователем-экспертом (что эквивалентно аналогичному сокращению объема избыточности информации в специализированном информационном пространстве). Таким образом, производительность интеллектуальной деятельности в данном направлении может быть повышена в десятки (сотни) раз, что явным образом характеризует потенциально достижимый эффект внедрения предлагаемого аппарата, в частности, в аспекте выявления новых знаний.
В основу методологического аппарата аксиологической фильтрации предлагается положить известные принципы целевого управления интеллектуальными системами и современного структурализма (при соблюдении аксиомы фундирования^23 в условиях отказа от использования множества известных моделей (преимущественно последовательных логико-семиотических) характеристических свойств информации и категориального синтеза модели-универсума И., частные реализации которой поглощают существующие подходы к решению проблемы.
В качестве модели-универсума семантической информации («содержания» в методах «контент-анализа») предлагается использовать семиотико-хроматические гипертопографы (СХ-^т-
g Аксиома фундирования (англ. foundation - основание, фундамент, базис) в классической теории множеств устанавливает существование праэлементов, «атомов простоты», «дна элементарности» в каждом множестве.
графы) gnrx Е G^nrx произвольного порядка к-топологизации множества-носителя, редуцируемые в последующем в измеримое метрическое хроматическое к-гиперпространство над GF(2) и позволяющие эффективно интерпретировать известные модели представления декларативных знаний (семантические сети и мета-сети, системы продукций, фреймы, категориальные модели, концептуальные структуры, онтологии, таксономии и т. п.)24.
Последующая алгебраизация модели (синтез сигнатуры) в форме одноосновной метаалгебры AGK % обеспечивает возможность
моделирования динамических процессов функционирования ИС. В свою очередь, процесс оценки ценности входящей в систему семантической информации моделируется конечным метаавтома-том, в качестве элементов основных множеств входа и внутренних состояний которого выступают СХ-пт-графы. Количественную оценку ценности информации предполагается осуществлять путем исчисления значений синтезированных метрик на универсальной модели семантической информации, аргументами которых выступают текущие и целевые состояния интеллектуальной системы. Участки исследуемого входящего документального контекста (последовательные семиотико-лингвистические модели вербальной коммуникации) преобразуются в семантические образы модели-универсума (СХ-пт-графы), которые сравниваются с семантическими образами пространства целевых состояний25.
Представление СХ-пт-графа в виде элемента измеримого метрического булевого к-гиперпространства позволяет перейти к непосредственной алгоритмизации разработанных методик и реализации их на существующих средствах вычислительной техники. Использование «плавающего» интервала топологизации множества-носителя наряду с использованием нечетких вычислений и формальными практическими ограничениями, налагаемыми на мощности задействованных множеств, обеспечивает вычислимость и работоспособность разработанных методов на существующих средствах вычислительной техники.
Образцом работоспособного программного продукта (исследовательский прототип), осуществляющего численную оценку ценности входящей в ИС информации, является интеллектуальная программная среда «АКСИОН»26, ядро которой может быть использовано как для семантико-аксиологического отбора необходимой для потребителя информации (синтез семантических браузеров и поисковых систем), так и при создании прототипа потокового сетевого аксиологического фильтра.
Заключение
Особую позицию в перечне прагматических свойств И. занимает ее семантика, под которой в вербальном контексте обычно понимают интегральную совокупность их «смысла» и «значения», возможно, и «содержания».
С одной стороны (согласно определению «семантического отношения» как отношения информации и объекта - передатчика информации), семантика информации отражает объективно-содержательные атрибуты объекта (информационных форм МС ОР27), являясь в данном контексте независимой от взаимодействующего субъекта.
С другой стороны, в свете постнеклассической науки, формирование любой социальной информации, в том числе и естественно-научных знаний об ОР, есть продукт деятельности антропного сознания (аппарата абстрактного мышления). Именно в этом контексте объективная информация неотрывна от субъективной интерпретации исследователя, т. е. от прагматического отношения И. к субъекту. Тем более если речь идет об этапах восприятия и распознавания И. ИС, формирования «смысла» (однокоренное выражение с «мыслью») и далее фиксации интерпретации в вербальной форме в ПЗ АИС. Таким образом, в предметной области семантической коммуникации ИС семантика И. может быть интерпретирована только (необходимо) с учетом ее прагматической составляющей.
Изложению результатов анализа семантических аспектов информационной безопасности в области коммуникации ИС, затронутых в ряде ранних работ автора, планируется посвятить отдельное издание под ориентировочным наименованием «Крип-тосемантика: дополнительные главы общей криптологии».
Решение задач автоматизации процессов аксиологической фильтрации непосредственно связано с разрешением проблемы автоматического извлечения знаний из ЕЯ-потоковых данных (преобразованием последовательных логико-лингвистических моделей в модель СХ-^т-графа). Значимые результаты в данном направлении (в дискурсе русского языка) достигнуты в работах Совпеля И.В. (БГУ), Осипова Г.С. (ИСА РАН), Куршева Е.П., Кормалева Д.А. и др. (ИЦИИ ИПС РАН) в рамках проектов ТРИАДА, SIMER+MIR (EXTRA), ИСИДА-Т, ЭТАП-3, EXACTUS, SEMANTIX и т. д. Последующие исследования направлены на развитие изложенных и упомянутых в работе результатов.
Примечания
1 См.: Послание Федеральному Собранию Российской Федерации. 5 ноября
2008 г. Москва, Большой Кремлевский дворец [Электронный ресурс] // Официальный сайт Президента России [М., 2008]. URL: http://www.kremlin.ru/ appears/2008/11/05/1349_type63372type63374type63381type82634_ 208749.shtml.
2 См.: Баранович А.Е. Введение в предметно-ориентированные анализ, синтез и оптимизацию элементов архитектур потоковых систем обработки данных. М.: ГШ ВС РФ, 2001.
3 См.: Баранович А.Е. Дидактические материалы к специальному курсу «Введение в информациологию и ее специальные приложения». М.: РГГУ,
2009 (в печ.).
4 См.: Философский энциклопедический словарь / Редколл.: С.С. Аверинцев, Э.А. Араб-Оглы, Л.Ф. Ильичев и др. 2-е изд. М.: Сов. Энциклопедия, 1989.
5 См.: Баранович А.Е. Дидактические материалы к специальному курсу «Введение в информациологию и ее специальные приложения».
6 См.: Баранович А.Е. Прикладная и математическая лингвистика: современная междисциплинарная парадигма // Лингвистическая полифония / Отв. ред. чл.-корр. РАН В.А. Виноградов. М.: Языки славянских культур, 2007.
См.: Baranovich A.E. Pragmatic potential of verbal information: aspects of mathematical modeling // Proc. of the 12 th Intern. Conf. "Speech and Computer" SPECOM'2007. Moscow: MSLU, 2007. Vol. 2.
7 См.: Степин В.С. Становление идеалов и норм постнеклассической науки // Проблемы методологии постнеклассической науки: Сб. ст. / Отв. ред. Е.А. Мамчур. М.: ИФРАН, 1992.
8 Баранович А.Е. Структурное метамоделирование телеологических информационных процессов в интеллектуальных системах. М.: ГШ ВС РФ, 2002; Он же. Семиотико-хроматические гипертопографы. Введение в аксиоматическую теорию: информационный аспект. М.: ГШ ВС РФ, 2003; Он же. Дидактические материалы к специальному курсу «Введение в информациологию и ее специальные приложения».
9 См.: Древнегреческая философия. От Платона до Аристотеля: сочинения: Пер. с древнегреч. Харьков: Фолио; М.: ООО «Фирма "Издательство АСТ"», 1999.
10 См.: Баранович А.Е. Структурное метамоделирование телеологических информационных процессов в интеллектуальных системах; Он же. Основные элементы методологии дискретного метамоделирования процесса исчисления ценности информации в интеллектуальных системах // Тр. Междунар. научн.-техн. конф. «Интеллектуальные системы» (AIS'06). Т. 1. M.: Физматлит, 2006; Баранович А.Е., Баранович А.А, Лишин Н.А. Исчисление ценности прагматической информации в интеллектуальной программной среде «АКСИОН» // Тр. XI национ. конф. по искусственному интеллекту с междунар. участ. (КИИ-08). Т. 3. М.: ЛЕНАНД, 2008.
11 См.: Баранович А.Е. Дидактические материалы к специальному курсу «Введение в информациологию и ее специальные приложения».
12 См.: Тихонов В.А, Райх В.В. Информационная безопасность: концептуальные, правовые, организационные и технические аспекты. М.: Гелиос АРВ, 2006; Ярочкин В.И. Информационная безопасность: учебник для вузов. М.: Академический Проект, 2006.
13 См.: Хорошевский В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web. Ч. 1 // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1; Он же. Онтологические модели и Semantic Web: откуда и куда мы идем [Электронный ресурс] // Сб. тр. симпозиума «Онтологическое моделирование». ИПИ РАН. [М., 2008]. URL: http://synthesis.ipi.ac.ru/synthesis/ontology program (дата обращения: 20.03.08).
14 См.: Catherine Brahic. 25 environmental threats of the future [Электронный ресурс] // NewScientist.com news service. [2008]. URL: http://environment.new-scientist.com/article/dn13505-named-25-environmental-threats-of-the-future.html (дата обращения: 20.03.08).
15 См.: Конституция Российской Федерации: принята всенар. голосованием 12 дек. 1993 г. // СЗ РФ. 1994. № 1.
16 См.: Баранович А.Е. Дидактические материалы к специальному курсу «Введение в информациологию и ее специальные приложения».
17 См.: Баранович А.Е. Введение в предметно-ориентированные анализ, синтез и оптимизацию элементов архитектур потоковых систем обработки данных.
18 См.: Баранович А.Е. Структурное метамоделирование телеологических информационных процессов в интеллектуальных системах; Шанкин Г.П. Ценность информации. Вопросы теории и приложений. М.: Филоматис, 2004.
19 См.: Матвеев В.Ф., Ушаков В.Г. Системы массового обслуживания. М.: Изд-во МГУ, 1984.
20 См.: Костогрызов А.И., Бескоровайный М.М., Львов В.М. Инструментально-моделирующий комплекс для оценки качества функционирования информационных систем «КОК». М.: Вооружение. Политика. Конверсия, 2002.
21 См.: Баранович А.Е. Структурное метамоделирование телеологических информационных процессов в интеллектуальных системах. М.: ГШ ВС РФ, 2002; Шанкин Г.П. Указ. соч.
22 См.: Костогрызов А.И., Бескоровайный М.М., Львов В.М. Указ. соч.
23 См.: Френкель А., Бар-Хиллел И. Основания теории множеств. М.: Мир, 1966.
24 См.: Баранович А.Е. Семиотико-хроматические гипертопографы. Введение в аксиоматическую теорию: информационный аспект; Он же. К-гиперпространст-во семиотико-хроматических гипертопографов как универсальная модель представления фактографических знаний // Матер. IX междунар. конф. «Интеллектуальные системы и компьютерные науки». Т. 1. Ч. 1. М.: МГУ, 2006.
25 См.: Баранович А.Е. Основные элементы методологии дискретного метамоде-лирования процесса исчисления ценности информации в интеллектуальных системах.
26 См.: Баранович А.Е., Баранович А.А., Лишин Н.А. Интеллектуальная среда моделирования прагматических атрибутов информации // Тр. Междунар. научн.-техн. конф. «Интеллектуальные системы» (AIS'07). Т. 1. M.: Физмат-лит, 2007; Они же. Исчисление ценности прагматической информации в интеллектуальной программной среде «АКСИОН».
27 См.: Баранович А.Е. Дидактические материалы к специальному курсу «Введение в информациологию и ее специальные приложения»; См.: Он же. Введение в предметно-ориентированные анализ, синтез и оптимизацию элементов архитектур потоковых систем обработки данных.
