Автоматизация учета исполнения бюджета Краснодарского края 2 Техническое задание на проектирование 2.1 Общие сведения Обоснование необходимости создания АСОД Основной целью создания автоматизированной системы обработки данных (АСОД) в Департаменте по финансам, бюджету и контролю Администрации Краснодарского края является: - повышение системности и оперативности принимаемых решений; - упорядочение и сокращение трудоёмкости системы сбора и контроля использования информации; - оптимизация потоков экономической информации в Департаменте по финансам, бюджету и контролю Администрации Краснодарского Края (далее Департамент по финансам); - повышение производительности труда работников Департамента по финансам; - своевременный учет доходов, поступающих в краевой бюджет, в соответствии с разделами бюджетной классификации Российской Федерации (РФ); - целевое расходование бюджетных средств в соответствий с выделенными ассигнованиями; - строгий контроль за исполнением бюджета Краснодарского края; - обеспечение контроля за целевым использованием бюджетных средств; - своевременное регулирование поступающих налогов и сборов в бюджеты всех уровней; - ежедневная и оперативная обработка поступающих данных о расходах и доходах краевого бюджета; Применение средств автоматизации в учёте исполнения бюджета Краснодарского края позволяет получать необходимую информацию за определённый период финансового года в нужный момент времени. Сокращает количество времени необходимого на обработку данных, обеспечивает необходимую точность при подсчёте данных. Основным содержанием программы создания АСОД является проектирование базовых информационных массивов, являющихся основой для проблемно-ориентированных систем, на основе которых строится учет, анализ и контроль отчетных данных распорядителей кредитов. Это включает в себя три основных этапа: Сбор информации о распорядителях кредита; Качественный анализ принятой бухгалтерской отчетности; 3) Проверка соответствия отчетов о финансовых результатах существующему законодательству. 2.1.2 Основание для проведения разработки Основанием для проведения разработки является выполнение учебного плана по специальности 21.01 «Автоматика и управление в технических системах». 2.1.3 Внедрение данной разработки Внедрение данной разработки планируется в Департаменте по финансам,бюджету и контролю Администрации Краснодарского края. Министерство общего и профессионального образования Российской Федерации КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра автоматизации производственных процессов ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА к дипломной работе НА ТЕМУ : Автоматизация учета исполнения бюджета Краснодарского края Автор дипломной работы __________________ ___________ / Игнатьев А.В. / (подпись) (дата) (фамилия, инициалы) Руководитель дипломного проекта __________________ ___________ / Нестерова Н.С. / (подпись) (дата) (фамилия, инициалы) Консультанты : по экономике __________________ ___________ / Бовыкина М.Ф. / (подпись) (дата) (фамилия, инициалы) по безопасности жизнедеятельности __________________ ___________ / Рывкин Э.Н. / (подпись) (дата) (фамилия, инициалы) по стандартизации __________________ ___________ / Осокин В.В, / (подпись) (дата) (фамилия, инициалы) Нормоконтроль __________________ ___________ / Осокин В.В. / (подпись) (дата) (фамилия, инициалы) Дипломная работа допускается к защите. Заведующий кафедрой, профессор __________________ ___________ / Асмаев М.П. / (подпись) (дата) 1998 г. 4 Аналитические модели надежности 4.1 Динамические модели надежности 4.1.1 Модель Шумана Исходными данными для модели Шумана, которая относится к динамическим моделям дискретного времени, собираются в процессе тестирования АСОД в течение фиксированных или случайных временных интервалов. Каждый энтервал - это стадия, на котором выполняется последовательность тестов и фиксируется некоторое число ошибок. Модель Шумана может быть использована при определенным образом организованной процедуре тестирования. Использование модели Шумана предполагает, что тестирование поводиться в несколько этапов. Каждый этап представляет собой выполнение на полном комплексе разработанных тестовых данных. Выявление ошибки регистрируется, но не исправляются. По завершении этапа на основе собранных данных о поведении АСОД на очередном этапе тестирования может быть использована модель Шумана для расчета количественных показателей надежности. При использовании модели Шумана предполагается, что исходное количество ошибок в программе постоянно, и в процессе тестирования может уменьшаться по мере того, как ошибки выявляются и исправляются. Предполагается, что до начала тестирования в АСОД имеется Et ошибок. В течении времени тестирования t1 в системе обнаруживается Ec ошибок в расчете на комманду в машинном языке. Таким образом, удельное число ошибок на одну машинную команду, оставшуюся в системе после t1 времени тестирования, равно : где It – общее число машинных команд, которое предполагается в рамках этапа тестирования. Предполагаем, что значение функции частоты отказов Z(t) пропорционально числу ошибок, оставшихся в АСОД после израсходованного на тестирование времени t. где С- некоторая константа, t – время работы АСОД без отказа, ч. Тогда, если время работы АСОД без отказа t отсчитывается от точки t = 0, а t1 остается фиксированным, функция надежности, или вероятность безотказной работы на интервале времени от 0 до t, равна : Из величин, входящих в формулы (4.2) и (4.3) ,не известны начальное значение ошибок в АСОД (Et) и коэффициент пропорциональности – С. Для их определения прибегают к следующим рассуждениям. В процессе тестирования собирается информация о времени и количестве ошибок на каждом прогоне, т.е общее время тестирования t1 складывается из времени каждого прогона: t1 = t1 + t2 + t3 + …. + tn (4.5) Предполагая, что интенсивность появления ошибок постоянна и равна , можно вычислить её как число ошибок в единицу времени : где Аi – количество ошибок на i-м прогоне. Имея данные для двух различных моментов тестирования tA и tb , которые выбираются произвольно с учетом требования, чтобы Ec(tb) > Ec(tA), можно сопоставить уравнения ( 4.4 ) и ( 4.6 ) при tA и tb : Вычисляя отношения (4.7) и ( 4.8 ), получим Подставив полученную оценку параметров E t в выражение (4.7), получим оценку для второго неизвестного параметра: Получив неизвестные Еt и С, можно рассчитать надежность программы по формуле (4.3) Достоинство этой модели заключается в том, что можно исправлять ошибки, внося изменения в текст программы в ходе тестирования, не разбивая процесс на этапы, чтобы удовлетворить требованию постоянства числа машинных инструкции. 4.1.2 Модель La Padula. По этой модели выполнение последовательности тестов производиться в m этапов. Каждый этап заканчивается внесением изменений ( исправлений ) в АСОД. Возрастающая функция надёжности базируется на числе ошибок, обнаруженных в ходе каждого тестового прогона. Надёжность АСОД в течений i –го этапа : где i = 1,2, … n, А – параметр роста ; Предельная надежность АСОД . Эти неизвестные величины можно найти, решив следующие уравнения: где Si – число тестов; mi – число отказов во время i-го этапа; m – число этапов; i = 1,2 … m. Определяемый по этой модели показатель есть надежность АСОД на i-м этапе. где i = m+1,m+2 … Преимущество данной модели заключается в том, что она является прогнозной и, основываясь на данных, полученных в ходе тестирования, дает возможность предсказать вероятность безотказной работы программы на последующих этапах её выполнения. 4.1.3 Модель переходных вероятностей Эта модель основана на марковском процессе, протекающем в дискретной системе с непрерывным временем. Процесс, протекающий в системе, называется марковским (или процессом без последствий), если для каждого момента времени вероятность любого состояния системы в будущем зависит только от состояния системы в настоящее время (t0) и не зависит от того, каким образом система пришла в это состояние. Процесс тестирования АСОД рассматривается как марковский процесс. В начальный момент времени тестирования ( t = 0 ) в АСОД было n ошибок. Предлагается, что в процессе тестирования выявляется по одной ошибке. Тогда последовательность состояний системы, { n, n-1,n-2,n-3 } и т.д. соответствует периодам времени, когда предыдущая ошибка уже исправлена, а новая еще не обнаружена. Например, в состоянии n-5 пятая ошибка уже исправлена, а шестая еще не обнаружена. Последовательность состояний { m, m-1,m-2,m-3 и т.д.} соответствует периодам времени, когда ошибки исправляются. Например, в состоянии m-1 вторая ошибка уже обнаружена, но еще не исправлена. Ошибки обнаруживаются с интенсивностью  , а исправляются с интенсивностью   Предположим, в какой-то момент времени процесс тестирования остановился. Совокупность возможных состояний системы будет : S = { n, m, n-1, m-1, n-2,m-2, . . . }. Система может переходить из одного состояния в другое с определенной вероятностью Pij. Время перехода системы из одного состояния в другое бесконечно мало. Вероятность перехода из состояния n-k в состояние m-k есть n-kt для k = 0,1,2, . . . . Соответственно вероятность перехода из состояния m-k в состояние n-k-1 будет m – nt для k = 0,1,2 . . . . . Общая схема модели представлена на рисунке 5.1. Если считать, что 1 и 1 зависят от текущего состояния системы, то можно составить матрицу переходных вероятностей. Пусть S ’(t) – случайная переменная, которой обозначено состояние системы в момент времени t. В любой момент времени система может находиться в двух возможных состояниях: работоспособном либо неработоспособном ( момент исправления очередной ошибки ). Вероятность нахождения системы в том или ином состоянии определяется как Готовность системы определяется как сумма вероятностей нахождения её в работоспособном состоянии : Под готовностью системы к моменту времени t понимается вероятность того, что система находиться в рабочем состоянии во время t. Надежность системы после t времени отладки, за которое уже выявлено К ошибок, т.е. система находиться в состоянии n-k ( К-я ошибка исправлена, а (К+1)-я ещё не обнаружена ), может быть определена из состояния : где  - интервал времени, когда может появиться ( К+1)-я; ошибка K - принятая интенсивность проявления ошибок. Рассмотрим решение модели для случая, когда интенсивность появления ошибок и интенсивность их исправления  - постоянные величины. Составляем систему дифференциальных уравнений : Начальными условиями для решения системы могут являться: При имеющихся начальных условиях система уравнений может быть решена классически или с использованием преобразований Лапласа. В результате решения определяются Pn-k и Pm – k для случая, когда  и константы. Для общего случая отбросим ограничения постоянства интенсивностей появления ошибок и предположим, что т .е. являются функциями числа ошибок, найденных к этому времени в АСОД. Система дифференциальных уравнений для такого случая имеет вид : Начальные условия для решения системы будут : Система решена методом итерации Эйлера. Предполагается, что в начальный период использования модели значения  и должны быть получены на основе предыдущего опыта. В свою очередь, модель позволяет накапливать данные об ошибках, что даёт возможность повышения точности анализа на основе предыдущего моделирования. Практическое использование модели требует громоздких вычислений и делает необходимым наличие ее программной поддержки. Большой недостаток данной модели громоздкость вычислений. 9 . Безопасность информации в ЛВС 9.1 Общая характеристика угроз, служб и механизмов безопасности Комплексное рассмотрение вопросов обеспечения безопасности ЛВС нашло свое отражение в так называемой архитектуре безопасности, в рамках которой различают угрозы безопасности, а также услуги (службы) и механизмы ее обеспечения. Под угрозой безопасности понимается действие или событие, которое может привести к разрушению, искажению или несанкционированному использованию ресурсов сети, включая хранимую, передаваемую и обрабатываемую информацию, а также программные и аппаратные средства. Угрозы принято делить на случайные, или непреднамеренные, и умышленные. Источником первых могут быть ошибки в программном обеспечении, выходы из строя аппаратных средств, неправильные действия пользователей или администрации ЛВС и т.д.. Умышленные угрозы, в отличие от случайных, преследуют цель нанесения ущерба пользователям (абонентам) ЛВС и, в свою очередь подразделяются на активные и пассивные. Пассивные угрозы, как правило, направлены на несанкционированное использование информационных ресурсов ЛВС, не оказывая при этом влияния на ее функционирование. Пассивной угрозой является, например, попытка получения информации, циркулирующей в каналах передачи данной ЛВС, посредством прослушивания последних. Активные угрозы имеют целью нарушение нормального функционирования ЛВС посредством целенаправленного воздействия на ее аппаратные программные и информационные ресурсы. К активным угрозам относятся, например, разрушение или радиоэлектронное подавление линий связи ЛВС, выход из строя ЭВМ или ее операционной системы, искажение сведений в пользовательских базах данных или системной информации ЛВС и т.п.. Источниками активных угроз могут быть непосредственные действия злоумышленников, программные вирусы и т.п.. К основным угрозам безопасности относятся: раскрытие конфиденциальной информации, компрометация информации, несанкционированное использование ресурсов ЛВС, ошибочное использование ресурсов ЛВС, несанкционированный обмен информацией, отказ от информации, отказ в обслуживании. Средствами реализации угрозы раскрытия конфиденциальной информации могут быть несанкционированный доступ к базам данных, упоминавшееся выше прослушивание каналов ЛВС и т.п.. В любом случае, получение информации, являющейся достоянием некоторого лица (группы лиц), другими лицами, наносит ее владельцам существенный ущерб. Компрометация информации, как правило, реализуется посредством внесения несанкционированных изменений в базы данных, в результате чего ее потребитель вынужден либо отказываться от нее, либо предпринимать дополнительные усилия для выявления изменений и восстановления истинных сведений. В случае использования скомпрометированной информации потребитель подвергается опасности принятия неверных решений со всеми вытекающими отсюда последствиями. Н есанкционированное использование ресурсов ЛВС, с одной стороны, является средством раскрытия или компрометации информации, а с другой — имеет самостоятельное значение, поскольку, даже не касаясь пользовательской или системной информации, может нанести определенный ущерб абонентам или администрации ЛВС. Этот ущерб может варьироваться в весьма широких пределах — от сокращения поступления финансовых средств, взимаемых за предоставление ресурсов ЛВС, до полного выхода сети из строя. Ошибочное использование ресурсов ЛВС, будучи санкционированным, тем не менее, может привести к разрушению, раскрытию или компрометации указанных ресурсов. Данная угроза чаще всего является следствием ошибок, имеющихся в программном обеспечении ЛВС. Несанкционированный обмен информацией между абонентами ЛВС может привести к получению одним из них сведений, доступ к которым ему запрещен, что по своим последствиям равносильно раскрытию информации. Отказ от информации состоит в непризнании получателем или отправителем этой информации, фактов ее получения или отправки соответственно. Это, в частности, помогает одной из сторон расторгать заключенные соглашения (финансовые, торговые, дипломатические и т.п.) “техническим путем, формально не отказываясь от них и нанося тем самым второй стороне значительный урон. Отказ в обслуживании представляет собой весьма существенную и достаточно распространенную угрозу, источником которой является сама ЛВС. Подобный отказ особенно опасен в ситуациях, когда задержка с предоставлением ресурсов сети абоненту может привести к тяжелым для него последствиям. Так, отсутствие у абонента данных, необходимых для принятия решений в течение периода времени, когда это решение еще может быть эффективно реализовано, может стать причиной его нерациональных