Максим Приходько, МГГУ IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана 5-7 марта, 2012 Максим Приходько, МГГУ IT Security for.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Топчий Андрей, Южно-Уральский государственный университет IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана 5-7 марта, 2012 Топчий.
Advertisements

Токарева Ольга Михайловна, ГОУ ВПО МО Университет природы, общества и человека «Дубна» IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э.
Гудков О. В., МГТУ им. Н. Э. Баумана IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана 5-7 марта, 2012 Гудков О. В., МГТУ им.
Цвирко Д.А., БГА РФ IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана 5-7 марта, 2012 Цвирко Д.А., БГА РФ IT Security for the.
Цветков Максим, Костанайский государственный университет, Казахстан, Костанай IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана.
1 Лекции по физике. Механика Волновые процессы. Релятивистская механика.
Якунчиков Д.С, Лицей 19, Тольятти IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана 5-7 марта, 2012 Якунчиков Д.С, Лицей 19,
Теория статистики Корреляционно-регрессионный анализ: статистическое моделирование зависимостей Часть 1. 1.
Лекции 3,4 Эффект Джозефсона. Разность фаз параметра порядка 1. Конденсат куперовских пар в СП-ке описывается единой комплексной волновой функцией – параметром.
1 Основы надежности ЛА Модели формирования параметрических отказов изделий АТ.
Лекция 7 Постникова Ольга Алексеевна1 Тема. Элементы теории корреляции
Апрель 2011 г.. Локомотивы телеком рынка России Выручка российских операторов, млрд руб. 2 Источник: Json & Partners Consulting.
Моделирование электрокинетического переноса в неоднородных системах на основе LBE-алгоритмов Выполнил Магистрант кафедры системного анализа Ивашкевич Евгений.
Автор - составитель теста В. И. Регельман источник: regelman.com/high/Electrostatics/1-1.php Автор презентации: Бахтина И.В. Тест по.
Математические модели Динамические системы. Модели Математическое моделирование процессов отбора2.
Лекция 1 Введение.. Опр. эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Э. БАУМАНА»
МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЭНТРОПИИ А.Н. Тырсин 1, О.В. Ворфоломеева 2 1 – НИЦ «Надежность и ресурс больших систем.
Уравнение Шредингера для стационарных состояний Туннельный эффект Частица в потенциальной яме Линейный гармонический осциллятор Уравнение Шредингера Вступление.
1 Exactus Expert - система интеллектуального поиска и анализа научных публикаций Смирнов Иван Валентинович с.н.с. ИСА РАН.
Транксрипт:

Максим Приходько, МГГУ IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана 5-7 марта, 2012 Максим Приходько, МГГУ IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана 5-7 марта, 2012 Исследование протекания крупномасштабных негативных процессов в распределенных системах обработки информации

Актуальность работы

Основные проблемы современных распределенных систем Темпы роста трафика 74% в 2009, 62% в 2010 и 37% в 2011 (в среднем более 50% в год); Увеличение объема информации в геометрической прогрессии; Увеличение доли сложной для обработки медиа-информации: звуковой, графической, видео; Рост объемов паразитной информации (доля спама в почте – более 80%). Темпы развития инструментов и средств накопления и передачи данных превышают возможности по их обработке. | 5-7 марта, 2012 PAGE 3 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Интернет Около 1.5 млрд. (!) узлов | 5-7 марта, 2012 PAGE 4 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Facebook Система внутри системы – 500 млн. пользователей | 5-7 марта, 2012 PAGE 5 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Sapphire/Slammer Скорость – часы, масштаб – сотни тысяч узлов | 5-7 марта, 2012 PAGE 6 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Распределенные системы будущего Миллионы и миллиарды узлов; Высоко неоднородная структура программных и аппаратных средств; Динамически, быстро и непредсказуемо изменяемая структура; Стремительные темпы протекания негативных процессов. Мы НЕ знаем как работают такие системы и как они ломаются. | 5-7 марта, 2012 PAGE 7 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

ГАС «Выборы-М» Одна из крупнейших распределенных систем России | 5-7 марта, 2012 PAGE 8 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ одна из крупнейших систем РФ около 4000 узлов % (!) сети Интернет темпы развития инструментов и средств накопления и передачи данных превышают возможности по их обработке отсутствуют инструменты анализа и моделирования протекания негативных процессов (распространения контрагентов) традиционные инструменты неприменимы для изучения крупных систем и быстро протекающих масштабных процессов

Цель работы Повышение надежности работы распределенных систем на основе анализа данных о пространственно-временном распределении негативных процессов

Идея работы Знать не только «что», но и «где»

Идея работы Распределенная система обработки информации – это среда, свойства которой описываются информационным потенциалом. Негативные процессы – это квантовые частицы в потенциальном поле | 5-7 марта, 2012 PAGE 11 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Обоснование Волновая теория, потому что: Распространение негативных процессов носит вероятностный характер и может быть описано волновой функцией Распространение негативных процессов проявляет свойства потенциального барьера и туннельного эффекта | 5-7 марта, 2012 PAGE 12 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Обоснование Волновая теория, потому что: Силовые линии – пути распространения негативных процессов Напряженность – густота силовых линий как мера интенсивности протекающих информационных процессов | 5-7 марта, 2012 PAGE 13 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Информационное поле Знать «где»

Информационный потенциал Определение и информационный смысл Определение: Информационный потенциал это скалярная характеристика информационного поля, характеризующая потенциальную энергию, которой обладает интеллектуальный агент, помещенный в данный узел распределенной системы обработки информации (данную точку поля) Разность значений информационного потенциала в двух узлах распределенной системы обработки информации определяет работу по перемещению интеллектуального агента между этими узлами | 5-7 марта, 2012 PAGE 15 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Особенность потенциала Аналогия с метрикой модели Козлова-Никишина зависимость от длины пути между узлом и ближайшим узлом, с размещенным на нем негативным процессом; метрика расстояния модели Козлова-Никишина – учитывает сдвиг фронта области, занятой негативными процессами, вглубь распределенной системы обработки информации. | 5-7 марта, 2012 PAGE 16 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Волновые функции | 5-7 марта, 2012 PAGE 17 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ Уравнение Шредингера Одномерный случай

Волновые функции Одномерный случай | 5-7 марта, 2012 PAGE 18 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ x – координата узла, t - время U – вырожденная гипергеометрическая функция, L – мн-н Лагерра

Волновые функции Двумерный случай | 5-7 марта, 2012 PAGE 19 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ x, y – координаты узла, t – время, L – многочлен Лагерра

Модель эволюции негативных процессов Знать «что»

Модель эволюции негативных процессов | 5-7 марта, 2012 PAGE 21 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ показатель сопротивляемости контрагентов вида j контрагентам вида i; скорость порождения контрагентов вида i контрагентами вида j; – скорость порождения конкурирующих агентов, – число конкурирующих агентов в момент времени t, – число контрагентов. N – число узлов распределенной системы обработки информации.

Сценарий равномерного роста | 5-7 марта, 2012 PAGE 22 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ q(t) = a 0 + a(t – T) – число агентов A в момент времени a 0 – начальное число агентов a – скорость роста числа агентов T – задержка обнаружения n 0 – начальное число контрагентов, V – скорость роста числа контрагентов T

Сценарий экспоненциального роста | 5-7 марта, 2012 PAGE 23 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Дискриминационный сценарий | 5-7 марта, 2012 PAGE 24 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Выводы Что ждет нас в будущем?

Выводы Предложена новая теория и методы описания распределенных систем обработки информации, что впервые позволяет оценить среду как единое целое и получить количественные и качественные оценки пространственно- временного распределения негативных процессов (контрагентов) по узлам распределенной системы Мы знаем: Что (количество негативных процессов каждого вида); Где (вероятностное распределение негативных процессов по узлам); Как (аналитические оценки роста численности негативных процессов); Что делать (оценки параметров противодействия из требований надежности функционирования). | 5-7 марта, 2012 PAGE 26 |"IT Security for the Next Generation", Тур Россия и СНГ

Thank You skype: elenoize skype: elenoize Максим Приходько, МГГУ IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана 5-7 марта, 2012 Максим Приходько, МГГУ IT Security for the Next Generation Тур Россия с СНГ, МГТУ им. Н.Э. Баумана 5-7 марта, 2012