Для поиска показателей и документов по набору содержательных признаков используется информационный язык дескрипторного типа, которой характеризуется совокупностью терминов (дескрипторов) и набором отношений между терминами.

Содержание документов или показателей можно достаточно полно и точно отразить с помощью списка ключевых слов — дескрипторов. Дескриптор — это термин естественного языка (слово или словосочетание), используемый при описании документов или показателей, который имеет самостоятельный смысл и неделим без изменения своего значения.

Для того чтобы обеспечить точность и однозначность поиска с помощью дескрипторного языка, необходимо предварительно определить все постоянные отношения между терминами: родовидовые, отношения синонимии, омонимии и полисемии, а также ассоциативные отношения.

Все выделенные отношения явно описываются в систематическом словаре понятий — тезаурусе, который разрабатывается с целью проведения индексирования документов, показателей и информационных запросов.

Кодирование технико-экономической информации (см. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Информационные системы в экономике.-М.: Вузовский учебник, 2006.-300с.; с. 84-89).

Для полной формализации информации недостаточно простой классификации, поэтому проводят следующую процедуру — кодирование. Кодирование — это процесс присвоения условных обозначений объектам и классификационным группам по соответствующей системе кодирования. Кодирование реализует перевод информации, выраженной одной системой знаков, в другую систему, то есть перевод записи на естественном языке в запись с помощью кодов. Система кодирования — это совокупность правил обозначения объектов и группировок с использованием кодов. Код — это условное обозначение объектов или группировок в виде знака или группы знаков в соответствии с принятой системой. Код базируется на определенном алфавите (некоторое множество знаков). Число знаков этого множества называется основанием кода. Различают следующие типы алфавитов: цифровой, буквенный и смешанный.

Код характеризуется следующими параметрами:

• длиной;
• основанием кодирования;
• структурой кода, под которой понимают распределение знаков по признакам и объектам классификации;
• степенью информативности, рассчитываемой как частное от деления общего количества признаков на длину кода;
• коэффициентом избыточности, который определяется как отношение максимального количества объектов к фактическому количеству объектов.

К методам кодирования предъявляются определенные требования:

• код должен осуществлять идентификацию объекта в пределах заданного множества объектов классификации;
• желательно предусматривать использование в качестве алфавита кода десятичных цифр и букв;
• необходимо обеспечивать по возможности минимальную длину кода и достаточный резерв незанятых позиций для кодирования новых объектов без нарушения структуры классификатора.

Методы кодирования могут носить самостоятельный характер – регистрационные методы кодирования, или быть основанными на предварительной классификации объектов – классификационные методы кодирования.

Регистрационные методы кодирования бывают двух видов: порядковый и серийно-порядковый. В первом случае кодами служат числа натурального ряда. Каждый из объектов классифицируемого множества кодируется путем присвоения ему текущего порядкового номера. Данный метод кодирования обеспечивает довольно большую долговечность классификатора при незначительной избыточности кода. Этот метод обладает наибольшей простотой, использует наиболее короткие коды и лучше обеспечивает однозначность каждого объекта классификации. Кроме того, он обеспечивает наиболее простое присвоение кодов новым объектам, появляющимся в процессе ведения классификатора. Существенным недостатком порядкового метода кодирования является отсутствие в коде какой-либо конкретной информации о свойствах объекта, а также сложность машинной обработки информации при получении итогов по группе объектов классификации с одинаковыми признаками.

В серийно-порядковом методе кодирования кодами служат числа натурального ряда с закреплением отдельных серий этих чисел (интервалов натурального ряда) за объектами классификации с одинаковыми признаками. В каждой серии, кроме кодов имеющихся объектов классификации, предусматривается определенное количество кодов для резерва.

Классификационные коды используют для отражения классификационных взаимосвязей объектов и группировок и применяются в основном для сложной логической обработки экономической информации. Группу классификационных систем кодирования можно разделить на две подгруппы в зависимости от того, какую систему классификации используют для упорядочения объектов: системы последовательного кодирования и параллельного кодирования.

Последовательные системы кодирования характеризуются тем, что они базируются на предварительной классификации по иерархической системе. Код объекта классификации образуется с использованием кодов последовательно расположенных подчиненных группировок, полученных при иерархическом методе кодирования. В этом случае код нижестоящей группировки образуется путем добавления соответствующего количества разрядов к коду вышестоящей группировки.

Параллельные системы кодирования характеризуются тем, что они строятся на основе использования фасетной системы классификации и коды группировок по фасетам формируются независимо друг от друга.

В параллельной системе кодирования возможны два варианта записи кодов объекта:

1. Каждый фасет и признак внутри фасета имеют свои коды, которые включаются в состав кода объекта. Такой способ записи удобно применять тогда, когда объекты характеризуются неодинаковым набором признаков. При формировании кода какого-либо объекта берутся только необходимые признаки.
2. Для определения групп объектов выделяется фиксированный набор признаков и устанавливается стабильный порядок их следования, то есть устанавливается фасетная формула. В этом случае не надо каждый раз указывать, значение какого из признаков приведено в определенных разрядах кода объекта.

Параллельный метод кодирования имеет ряд преимуществ. К достоинствам рассматриваемого метода следует отнести гибкость структуры кода, обусловленную независимостью признаков, из кодов которых строится код объекта классификации. Метод позволяет использовать при решении конкретных технико-экономических и социальных задач коды только тех признаков объектов, которые необходимы, что дает возможность работать в каждом отдельном случае с кодами небольшой длины. При этом методе кодирования можно осуществлять группировку объектов по любому сочетанию признаков. Параллельный метод кодирования хорошо приспособлен для машинной обработки информации. По конкретной кодовой комбинации легко узнать, набором каких характеристик обладает рассматриваемый объект. При этом из небольшого числа признаков можно образовать большое число кодовых комбинаций. Набор признаков при необходимости может легко пополняться присоединением кода нового признака. Это свойство параллельного метода кодирования особенно важно при решении технико-экономических задач, состав которых часто меняется.

Наиболее сложными вопросами, которые приходится решать при разработке классификатора, являются выбор методов классификации и кодирования и выбор системы признаков классификации. Основой классификатора должны быть наиболее существенные признаки классификации, соответствующие характеру решаемых с помощью классификатора задач. При этом данные признаки могут быть или соподчиненными, или несоподчиненными. При соподчиненных признаках классификации и стабильном комплексе задач, для решения которых предназначен классификатор, целесообразно использовать иерархический метод классификации, который представляет собой последовательное разделение множества объектов на подчиненные классификационные группировки. При несоподчиненных признаках классификации и при большой динамичности решаемых задач целесообразно использовать фасетный метод классификации.

Важным вопросом является также правильный выбор последовательности использования признаков классификации по ступеням классификации при иерархическом методе классификации. Критерием при этом является статистика запросов к классификатору. В соответствии с этим критерием на верхних ступенях классификации в классификаторе должны использоваться признаки, к которым будут наиболее частые запросы. По этой же причине на верхних ступенях классификации выбирают наименьшее основание кода.

Понятие унифицированной системы документации

Основной компонентой внемашинного информационного обеспечения ИС является система документации, применяемая в процессе управления экономическим объектом. Под документом понимается определенная совокупность сведений, используемая при решении технико-экономических задач, расположенная на материальном носителе в соответствии с установленной формой.

Система документации — это совокупность взаимосвязанных форм документов, регулярно используемых в процессе управления экономическим объектом. Отличительной особенностью системы экономической документации является большое разнообразие видов документов.

Существующие системы документации, характерные для неавтоматизированных ИС, отличаются большим количеством разных типов форм документов, большим объемом потоков документов и их запутанностью, дублированием информации в документах и работ по их обработке и, как следствие, низкой достоверностью получаемых результатов. Для того чтобы упростить систему документации, используют следующие два подхода:

• проведение унификации и стандартизации документов;
• введение безбумажной технологии, основанной на использовании электронных документов и новых информационных технологий их обработки.

Унификация документов выполняется путем введения единых форм документов. Таким образом, вводится единообразие в наименования показателей, единиц измерения и терминов, в результате чего получается унифицированная система документации.

Унифицированная система документации (УСД) — это рационально организованный комплекс взаимосвязанных документов, который отвечает единым правилам и требованиям и содержит информацию, необходимую для управления некоторым экономическим объектом. По уровням управления, они делятся на межотраслевые системы документации, отраслевые и системы документации локального уровня, т. е. обязательные для использования в рамках предприятий или организаций.

Любой тип УСД должен удовлетворять следующим требованиям:

• документы, входящие в состав УСД, должны разрабатываться с учетом их использования в системе взаимосвязанных ЭИС;
• УСД должна содержать полную информацию, необходимую для оптимального управления тем объектом, для которого разрабатывается эта система;
• УСД должна быть ориентирована на использование средств вычислительной техники для сбора, обработки и передачи информации;
• УСД должна обеспечить информационную совместимость ЭИС различных уровней;
• все документы, входящие в состав разрабатываемой УСД, и все реквизиты-признаки в них должны быть закодированы с использованием международных, общесистемных или локальных классификаторов.

3.2 Внутримашинное информационное обеспечение

К внутримашинному информационному обеспечению относятся файлы, базы и банки данных, базы знаний и хранилища данных.

Файл – это последовательное отображение однородных управленческих документов на машинном носителе в  виде записей. Запись отражает  один документ либо его строку, если документ многострочный.

Несмотря на появление файлов с произвольным доступом, быстро стало очевидным, что файловые системы любого типа обладают некоторыми врож­денными недостатками:

*                     Избыточность данных

*                     Слабый контроль данных

*                     Недостаточные возможности управления данными

*                     Большие затраты труда программиста

Избыточность данных. Главная трудность состоит в том, что многие приложения используют свои собственные файлы данных. Таким образом, некоторые единицы данных повторяются в разных приложениях. Например, в банке одно и то же имя клиента встречается в файлах, содержащих сведе­ния о текущих счетах, сберегательных счетах и ссудах. Более того, хотя это одно и то же имя клиента, соответствующие поля в разных файлах могут называться по-разному. Так, поле CNAME файла текущих счетов пре­вращается в SNAME файла сберегательных счетов и в INAME файла ссуд. Одно и то же поле в разных файлах может, кроме того, иметь разную длину. Например, поле CNAME может содержать до 20 символов, а поля SNAME и INAME допускают максимальную длину 15 символов. Следствием такой из­быточности данных являются лишние затраты на поддержание и хранение данных. Избыточность данных также порождает риск противоречий между разными версиями общих данных.

Предположим, что клиент изменил имя. Изменение могло быть сразу внесено в файл текущих счетов, через неделю — в файл сберегательных счетов, а в файл ссуд изменение могло оказаться внесенным неверно. По прошествии некоторого времени подобные расхождения могут существенно снизить каче­ство информации, содержащейся в файлах данных. Такая несогласованность данных может также отразиться на точности отчетов. Информацион­ные системы, использующие базы данных, позволяют избавиться от подоб­ной избыточности данных, поскольку все приложения используют один и тот же набор данных. Существенная информация, например, имя или адрес клиента, будет записываться в базе данных всего один раз. Таким образом, мы сможем изменять адрес или имя клиента один раз, будучи при этом уве­рены, что все приложения будут пользоваться согласованными данными.

Слабый контроль данных. В файловых системах отсутствует централизованный контроль на уровне элементов дан­ных. Весьма часто один и тот же элемент данных имеет несколько имен в зависимости от того, в какие файлы он входит.

На более фундаментальном уровне всегда существует вероятность того, что разные отделы компании пользуются терминологией, не согласованной с остальными. Например, банк может вкладывать в термин счет один смысл применительно к сбережениям и совсем другой применительно к ссудам. И на­оборот, разные слова могут иметь одинаковые значения. Страховая компа­ния может говорить о владельце полиса или о клиенте, вкладывая в эти два термина один и тот же смысл. Система управления базами данных осуществляет централизованный контроль данных и помогает избежать недоразумений, порожденных омонимами и синонимами.

Недостаточные возможности управления данными. Индексно-последовательные файлы позволяют обращаться к определенной записи по ключу, например, по идентификатору товара. Например, если мы знаем идентифи­катор настольной лампы, мы можем напрямую извлечь из файла PRODUCT относящуюся к ней запись. Этого достаточно до тех пор, пока нам нужна отдельная запись.

Однако предположим, что нам нужен целый ряд связанных между собой записей. Например, мы хотим найти все продажи клиенту Петрову. Допус­тим, что мы также хотим узнать общее число таких продаж, среднюю цену или же список товаров, купленных клиентом и кто является изготовителем этих товаров. Такую информацию будет трудно, если не невозможно, из­влечь из файловой системы, поскольку файловые системы не позволяют ус­танавливать связь между данными разных файлов. Системы управления ба­зами данных были специально разработаны для того, чтобы упростить свя­зывание данных из разных файлов.

Большие затраты труда программиста. Новая прикладная программа часто требовала совершенно нового набора файлов. Даже если существующий уже файл содержал некоторые нужные данные, приложению часто тре­бовался еще какой-либо набор элементов данных. В результате программисту приходилось перекодировать определения нужных элементов данных из существующих файлов, а также определять новые элементы данных. Таким образом, в файловой системе существовала жесткая зависимость между про­граммами и данными.

Базы данных позволили разделить программы и данные, так что про­грамма может быть в некотором смысле независима от деталей определения данных. Предоставляя доступ к множеству общих данных и поддерживая мощные языки управления данными, информационные системы, исполь­зующие базы данных, позволяют значительно сократить объем работ по соз­данию и поддержке программного обеспечения.

Было сделано немало попыток дать определение понятию база данных. В справочной литературе по информа­тике приводится следующее определение базы данных — «совокупность данных, организованных по определенным пра­вилам, предусматривающим общие принципы описания, хра­нения и манипулирования данными, независимая от приклад­ных программ». Нормативно-правовая трактовка понятия базы данных представлена в законе «О правовой охране программ для ЭВМ и баз данных», согласно которому «база данных— это объективная форма представления и организации сово­купности данных (например, статей, расчетов), систематизированных таким образом, чтобы эти данные могли быть найдены и обработаны с помощью ЭВМ». Для наших целей вполне подойдет следующее: база данных — это совокупность данных, организованная с определенной целью. Здесь слово организованная означает, что указанная совокупность включает данные, которые сохра­няются, имеют определенный формат (отформатированы), к ним может быть обеспечен доступ (доступны), и они могут быть представлены потребителю информации в приемлемом виде (репрезентативны). Упоминанием в определении цели подчеркивается, что состав данных должен соответ­ствовать некоторой задаче (или классу задач): с одной стороны, в базе не должны содержаться данные, не имеющие отношения к задаче, а с другой — должна содержаться вся информация, касающаяся задачи. Прекрасным и понятным примером базы данных может служить телефонный справочник. Он содержит данные, имеющие прямое отношение к цели его существования (в данном случае — имена абонентов), которые открывают доступ к номеру телефона. В справочнике отсутствует избыточная информация, ска­жем цвет аппарата абонента. То есть в этой простейшей базе содержится информация, непосредственно связанная с целью ее создания. Наиболее часто цель существования базы данных связана с деловой сфе­рой, но в ней может содержаться и научная, военная и прочая информация, в ряде случаев не имеющая отношения к сфере бизнеса. Существуют деловые, научные, военные и прочие базы данных, причем спи­сок возможных областей человеческой деятельности, в которых находят применение данные, организо­ванные таким образом, может быть продолжен практически неограниченно. Кроме разделения баз дан­ных, основанного на областях их применения, можно предложить и другой подход, взяв за основу форма­ты включенной в них информации. Помимо текстовой и числовой это могут быть изображения, различ­ного рода графики и схемы, аудио- и видеоинформация. В последнее время все чаще речь идет о состав­ных документах, которые представляют собой связную совокупность различных видов информации.

Система управления базой данных (СУБД) позволяет получить дос­туп к данным, обеспечивает корректировку, пополнение, сохранение БД.

Различают логический и физический уровни организации данных. Фи­зический уровень отражает организацию хранения БД на машинных носи­телях, а логический уровень — внешнее представление данных пользова­телю.

Логическая организация данных па машинном носителе зависит от ис­пользуемых программных средств организации и ведения данных. Метод логической организации данных определяется используемыми типом структур данных и видом модели., которая поддерживается программным средством.

Модель данных — это совокупность взаимосвязанных структур дан­ных и операций над этими структурами. Вид модели и используемые в ней типы структур данных отражают концепцию организации и обработки данных, используемую в СУБД, поддерживающей модель, или в языке системы программирования, на котором создается прикладная программа обработки данных.

Важно отметить, что для размещения одной и той же информации во внутримашинной сфере могут быть использованы различные структуры и модели данных. Их выбор возлагается на пользователя, создающего ин­формационную базу, и зависит от многих факторов, в том числе от имею­щегося технического и программного обеспечения, определяется сложно­стью автоматизируемых задач и объемом информации.

По способу организации БД разделяют на базы иерархические, сетевые, реляционные, объектно-реляционные и объектно-ориентированные базы данных.

Сетевые и иерархические модели. Более сложными моделями данных по сравнению с файловой являются сетевые и иерархические модели, ко­торые поддерживаются в системе управления базами данных соответствующего типа. Тип модели данных, поддерживаемой СУБД на машинном носителе, является одним из важнейших признаков классификации СУБД.

Сетевая или иерархическая модель данных представляет соответст­вующий метод логической организации базы данных в СУБД.

Иерархическая модель представляет собой древовидную структуру с корневыми сегментами, имеющими физический указатель на другие сег­менты. Одно из неудобств этой модели заключается в том, что реальный мир не может быть представлен в виде древовидной структуры с единст­венным корневым сегментом. Иерархические БД обеспечивали указатели между различными деревьями баз данных, но обработка данных с исполь­зованием таких связей была не всегда удобной.

В иерархических моделях непосредственный доступ, как правило, воз­можен только к объекту самого высокого уровня, который не подчинен другим объектам. К другим объектам доступ осуществляется по связям от объекта на вершине модели. В сетевых моделях непосредственный доступ может обеспечиваться к любому объекту независимо от уровня, на котором он находится в модели. Возможен также доступ по связям от любой точки доступа.

В отличие от иерархической БД в сетевой БД нет необходимости в корневой записи. Однако, как и в иерархических БД, связи поддерживают­ся с помощью физических указателей.

Сетевые модели данных по сравнению с иерархическими являются бо­лее универсальным средством отображения структуры информации для разных предметных областей. Взаимосвязи данных большинства пред­метных областей имеют сетевой характер, что ограничивает использование СУБД с иерархической моделью данных. Сетевые модели позволяют ото­бражать также иерархические взаимосвязи данных. Достоинством сетевых моделей является отсутствие дублирования данных в различных элементах модели. Кроме того, технология работы с сетевыми моделями является удобной для пользователя, так как доступ к данным практически не имеет ограничений и возможен непосредственно к объекту любого уровня. До­пустимы всевозможные запросы.

Реляционная модель данных. Концепция реляционной модели баз данных была предложена Э.Ф. Коддом в 1970 г. Как отмечал доктор Кодд, реляционная модель данных обеспечивает ряд возможностей, которые де­лают управление и использование базы данных относительно легким, предсказуемым и устойчивым по отношению к ошибкам. Наиболее важ­ные характеристики реляционной модели заключены в следующем:

Модель описывает данные с их естественной структурой, не добавляя каких-либо дополнительных структур, необходимых для ма­шинного представления или для целей реализации.

•                 Модель обеспечивает математическую основу для интерпретации выводимости, избыточности и непротиворечивости отношений.

•                 Модель обеспечивает независимость данных от их физического представления, от связей между данными и от соображений реализации, связанных с эффективностью и подобными проблемами.

Реляционные модели данных отличаются от рассмотренных выше сетевых и иерархических простотой структур данных, удобным для пользователя табличным представлением и доступом к данным. Реляционная модель данных является совокупностью простейших двумерных таблиц -отношений (объектов модели). Связи между двумя логически связанными таблицами в реляционной модели устанавливаются по равенству значений одинаковых атрибутов таблиц-отношений.

Таблица-отношение является универсальным объектом реляционных моделей. Это обеспечивает возможность унификации обработки данных в различных СУБД, поддерживающих реляционную модель. Операции обработки реляционных моделей основаны на использовании универсально­го аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления.

Структуры данных реляционной модели. Таблица является основным типом структуры данных (объектом) реляционной модели. Структура таб­лицы определяется совокупностью столбцов. Данные в пределах одного столбца однородны. В таблице не может быть двух одинаковых строк. Общее число строк не ограничено.

Столбец соответствует некоторому элементу данных — атрибуту, ко­торый является простейшей структурой данных. В таблице не могут быть определены множественные элементы, группа или повторяющаяся группа, как в рассмотренных выше сетевых и иерархических моделях. Каждый столбец таблицы должен иметь имя соответствующего элемента данных (атрибута). Один или несколько атрибутов, значения которых однозначно идентифицируют строку таблицы, являются ключом таблицы.

В реляционном подходе к построению баз данных используется тер­минология теории отношений. Простейшая двумерная таблица определя­ется как отношение. Столбец таблицы со значениями соответствующего атрибута называется доменом, а строки со значениями разных атрибутов — кортежем.

Совокупность нормализованных отношений (реляционных таблиц), логически взаимосвязанных и отражающих некоторую предметную об­ласть, образует реляционною базу данных (РБД). В ходе разработки БД должен быть определен состав логически взаимосвязанных реляционных таблиц и определен состав атрибутов каждого отношения. Состав атрибутов должен отвечать требованиям нормализации. Реляционная модель данных зарекомендовала себя как модель, на основе которой могут разрабатываться реальные жизнеспособные приложе­ния. В настоящее время эта модель данных является наиболее популярной.

Объектно-ориентированная модель данных. Реляционная модель данных оказалась эффективной не для всех приложений. Главными среди типов приложений, для которых трудно использовать реляционные базы данных, являются автоматизированное проектирование (Computer Aided design, CAD) и автоматизированная разработка программного обеспечения (Computer Aided Software Engineering, CASE). Разработчики коммерческих продуктов в таких областях, в которых для управления хранением данных используется реляционная СУБД, должны пойти на некоторые изменения данных для того, чтобы подогнать их к структуре строк и столбцов. Как показывает практика, в таких областях, как CAD и CASE более подходит объектно-ориентированная модель данных. В объектно-ориентированных базах данных (ООБД) важнейшее место отводится объектам, на основе ко­торых могут определяться другие объекты благодаря использованию кон­цепции, называемой наследованием. При этом некоторые или все атрибуты (либо свойства) определяющего объекта наследуются каким-то другим объектом, одни атрибуты и свойства добавляются, а другие могут удаляться.

Тенденции и перспективы развития технологий управления ресурсами данных

Перспективы развития архитектур СУБД связаны с развитием концеп­ции обработки нетрадиционных данных и их интеграции, обмена данными из разных СУБД, многопользовательской технологии в локальных сетях.

Одной из важнейших тенденции развития СУБД является разработка «универсальных» СУБД, способных интегрировать в базе традиционные и нетрадиционные данные — тексты, рисунки, звук и видео, страницы HTML и др. Это особенно актуально для Web. Имеются два подхода к по­строению таких СУБД: объектно-реляццонный — совершенствование су­ществующих реляционных СУБД и объектный.

Следует отметить, что современные реляционные СУБД уже способны интегрировать данные, однако нетрадиционные данные недоступны для внутренней обработки. «Универсальные» СУБД должны выполнять такую обработку. В таких системах не нужны разнородные программы, которыми сложно управлять. По пути создания объектно-реляционных СУБД пошли такие фирмы, как IBM, Informix и Oracle. В IBM разработана объектно-реляционная СУБД DB2 для ОС AIX и OS/2. На начальном этапе фирма Oracle выпустила реляционный продукт Oracle Universal Server, интегри­рующий СУБД Oracle (версий 7.3 и выше) и специализированные серверы

(Web, пространственных данных, текстов, видеосообщений), поддержи­вающие данные в разных хранилищах. В объектно-реляционной Oracle 9 должны быть интегрированы реляционные и нетрадиционные типы дан­ных. Informix создала объектно-реляционную СУБД Universal Server.

Корпорация Microsoft сделала ставку на объектно-ориентированный интерфейс OLE DB, который обеспечивает доступ к данным Microsoft SQL Server (реляционная СУБД).

Фирма Sybase ориентирована на использование специализированных серверов, а интеграцию данных намеревается проводить другими средст­вами, то есть идет по пути создания объектно-реляционной СУБД (Adap­tive- Server).

СУБД с параллельной обработкой данных. Информационные хра­нилища на базе СУБД с параллельной обработкой рассчитаны на много­процессорные системы. Такие СУБД разделяются по типу архитектуры — без разделения ресурсов и с совместным использованием дискового про­странства. В первом случае за каждым из процессоров закреплены выде­ленные области памяти и диски, что дает хорошую скорость обработки. Во втором случае все процессоры делят между собой как оперативную па­мять, так и место на диске.

Примерами СУБД без разделения ресурсов являются: DB2 (IBM), In­formix Online Dynamic (Informix), Navigation Server (Sybase). СУБД с со­вместным использованием памяти является AdabasD версия 6.1 (Software AG). В СУБД Oracle 7.2 обеспечивается лучшая переносимость на различ­ные платформы.

Следует заметить, что выбор СУБД целесообразно осуществлять не только по типу архитектуры и качеству внешнего интерфейса, но прежде всего исходя из функциональных возможностей. Важными критериями выбора являются способность обработки сложных запросов (и скорость обработки), возможность переноса между платформами. Хорошей скоро­стью обработки сложных запросов отличается СУБД DB2 (IBM), а также DSA (Informix).

К современным тенденциям в области хранения и доступа к данным, извлечения знаний относятся технологии Data Warehousing, OnLine Analytical Processing (OLAP), Data Mining

Базы знаний – это знания человека, представленные в памяти компьютера в соответствии с какой-либо моделью.

Можно выделить  три способа организации БЗ:

1. Использование правил  логического вывода.

2. Применение семантических сетей.

3. Создание БЗ, основанных на фреймах.

Термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя “интеллектуально”. Эта информация принимает форму фактов или правил.

Факт 1. Зажженная плита – горячая.

Правило 1. Если положить руку на зажженную плиту, то можно обжечься.

Факты и правила хранятся в компьютере в так называемой БЗ.

Упрощение (пешеход переходит улицу).

Многие правила ЭС являются эвристическими (упрощенными), которые эффективно ограничивают поиск решения. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод дает приемлемое решение в большинстве случаев. Знания в ЭС организованы таким образом, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы.

Представление знаний с использованием правил

Правила обеспечивают формальный способ представления рекомендаций, указаний или стратегий; они часто подходят в тех случаях, когда предметные знания возникают из эмпирических ассоциаций, накопленных за годы работы по решению задач в данной предметной области.

БЗ строится на описании фактов и правил вида ЕСЛИ <посылки>, ТО <следствия>. Иногда эти правила называют правилами продукции, а основанные на них системы – продукционными. Последовательность шагов, предпринятых системой для достижения цели, называется цепочкой выводов; в зависимости от алгоритма их построения различают прямую и обратную цепочки.

Процесс достижения целей, через факты, определяющие эти цели, называется прямой цепочкой рассуждений.

Пример:

Если горючая жидкость была разлита, то вызовите пожарных.

Если pH жидкости меньше 6, то разлившийся материал –кислота.

Если разлившийся материал – кислота,  и он пахнет уксусом, то разлившийся материал – уксусная кислота.

1. Определение целей.

2. Определение фактов, имеющих отношение к этим целям.

3. Получение данных, соответствующих фактам, характерным для заданной ситуации или объекта.

4. Оценки данных, использование правила или механизма вывода.

Процесс, в котором заключение используется для поиска подтверждающих его данных, называется обратной цепочкой рассуждений.

Пример:  полицейский.  Заключение – подозреваемый; данные  - оружие.

Представление знаний с использованием семантических сетей

Термин семантическая сеть применяется для описания метода представления знаний, основанного на сетевой структуре. Семантические сети были первоначально разработаны для использования их в качестве психологических моделей человеческой памяти, но теперь это стандартный метод представления знаний в ИИ.

СС состоят из точек, называемых узлами, и связывающих их дуг, описывающих отношения между узлами. Узлы  в семантической сети соответствуют объектам, концепциям или событиям.

Обычно дуги включают два типа: является  и имеет часть.

Представление знаний с использованием фреймов

В области искусственного интеллекта термин фрейм относится к специальному методу представления общих концепций и ситуаций.

Фрейм – это структура данных, представляющая стереотипную ситуацию.

Фрейм по своей организации во многом похож на семантическую сеть. Фрейм является сетью узлов и отношений, организованных иерархически, где верхние узлы представляют общие понятия, а нижние узлы более частные случаи этих понятий.

Пример:

Пока, что это выглядит точно так же как семантическая сеть. Но в системе, основанной на фреймах, понятие в каждом узле определяется набором атрибутов и значениями этих атрибутов, а атрибуты называют слотами. Каждый слот может быть связан с процедурами, которые выполняются, когда информация в слотах меняется.

Три типа процедур встречаются чаще всего:

Сравним базы данных и базы знаний.  Для удобства сравнения данных и знаний можно выделить основные формы существования знаний и данных. Как представлено в таблице 3.2, у данных и знаний много общего. Однако знания имеют более сложную структуру, и переход от данных к знаниям является закономерным следствием развития и усложнения информационных структур, обрабатываемых на ЭВМ. Поэтому знания иногда называют хорошо структурированными данными.

Таблица 3.2

Сравнение структур знаний и данных

Технология хранилищ данных Data Warehousing

Во всем мире организации накапливают или уже накопили в процессе своей деятельности большие объемы данных. Эти коллекции данных хра­нят в себе большие потенциальные возможности по извлечению новой, аналитической информации, на основе которой можно и необходимо строить стратегию фирмы, выявлять тенденции развития рынка, находить новые решения, обусловливающие успешное развитие в условиях конку­рентной борьбы. Для некоторых фирм такой анализ является неотъемле­мой частью их повседневной деятельности, но большинство, очевидно, только начинает приступать к нему всерьез.

Попытки строить системы принятия решений, которые обращались бы непосредственно к базам данных систем оперативной обработки транзакций (OLTP-систем), оказываются в большинстве случаев неудачными.

Для того чтобы обеспечить возможность анализа накопленных данных, организации стали создавать хранилища данных (Data Warehouse — DW), которые представляют собой интегрированные коллекции данных, кото­рые собраны из различных систем оперативного доступа к данным.

Концепция DW была предложена и в 1992 г. Биллом Инмоном в его книге "Building the Data Warehouse" и стала одной из доминирующих в разработке информационных технологий обработки данных 90-х годов. Англоязычный термин Data Warehousing, который сложно перевести лако­нично на русский язык, означает создание, поддержку, управление и ис­пользование хранилища данных, что говорит о том, что речь идет о про­цессе. Цель этого процесса - непрерывная поставка необходимой инфор­мации нужным сотрудникам организации. Этот процесс подразумевает по­стоянное развитие, совершенствование, решение все новых задач и прак­тически никогда не кончается, поэтому его нельзя уместить в более или менее четкие временные рамки, как это можно сделать для разработки тра­диционных систем оперативного доступа к данным.

Хранилища данных становятся основой для построения систем приня­тия решений.

Основная цель создания DW в том, чтобы сделать все значимые для управления бизнесом данные доступными в стандартизованной форме, пригодными для анализа и получения необходимых отчетов. Чтобы дос­тигнуть этого, необходимо извлечь данные из существующих внутренних и внешних машиночитаемых источников.

Несмотря на различия в подходах и реализациях, всем хранилищам данных свойственны следующие общие черты: предметная ориентированность; интегрированностъ; привязка ко времени; неизменяемость.

Предметная ориентированность. Информация в хранилище данных организована в соответствии с основными аспектами деятельности пред­приятия (заказчики, продажи, склад и т.п.); это отличает хранилище дан­ных от оперативной БД, где данные организованы в соответствии с про­цессами (выписка счетов, отгрузка товара и т.п.). Предметная организация данных в хранилище способствует как значительному упрощению анализа, так и повышению скорости выполнения аналитических запросов. Выража­ется она, в частности, в использовании иных, чем в оперативных системах, схемах организации данных. В случае хранения данных в реляционной СУБД применяется схема "звезды" (star) или "снежинки" (snowflake). Кро­ме того, данные могут храниться в специальной многомерной СУБД в n-мерных кубах.

Интегрированностъ. Исходные данные извлекаются из оперативных БД, проверяются, очищаются, приводятся к единому виду, в нужной сте­пени агрегируются (то есть вычисляются суммарные показатели) и загружаются в хранилище. Такие интегрированные данные намного проще ана­лизировать.

Привязка ко времени. Данные в хранилище всегда напрямую связаны с определенным периодом времени. Данные, выбранные из оперативных БД, накапливаются в хранилище в виде "исторических слоев", каждый из кото­рых относится к конкретному периоду времени. Это позволяет анализиро­вать тенденции в развитии бизнеса.

Неизменяемость. Попав в определенный "исторический слой" храни­лища, данные уже никогда не будут изменены. Это также отличает храни­лище от оперативной БД, в которой данные все время меняются, "дышат", и один и тот же запрос, выполненный дважды с интервалом в 10 минут, может дать разные результаты. Стабильность данных также облегчает их анализ.

Хранилища и киоски данных. Хранилища данных могут быть разбиты на два типа: корпоративные хранилища данных (enterprise data warehouses) и киоски данных (data marts).

Корпоративные хранилища данных содержат информацию, относя­щуюся ко всей корпорации и собранную из множества оперативных ис­точников для консолидированного анализа. Обычно такие хранилища ох­ватывают целый ряд аспектов деятельности корпорации и используются для принятия как тактических, так и стратегических решений. Корпора­тивное хранилище содержит детальную и обобщающую информацию; его объем может достигать от 50 Гбайт до одного или нескольких терабайт. Стоимость создания и поддержки корпоративных хранилищ может быть очень высокой. Обычно их созданием занимаются централизованные отде­лы информационных технологий, причем создаются они сверху вниз, то есть сначала проектируется общая схема, и только затем начинается за­полнение данными. Такой процесс может занимать несколько лет.

Киоски данных содержат подмножество корпоративных данных и строятся для отделов или подразделений внутри организации. Киоски дан­ных часто строятся силами самого отдела и охватывают конкретный ас­пект, интересующий сотрудников данного отдела. Киоск данных может получать данные из корпоративного хранилища (зависимый киоск) или, что более распространено, данные могут поступать непосредственно из оперативных источников (независимый киоск). Основные компоненты DW:

•     оперативные источники данных;

•     средства проектирования/разработки;

•     средства переноса и трансформации данных;

•     СУБД;

•     средства доступа и анализа данных;

•     средства администрирования.

•     Сферы применения DW:

•     Сегментация рынка.

•     Планирование продаж, прогнозирование и управление.

•     Забота о клиенте.

•     Разработка схем лояльности.

•     Проектирование и разработка новых видов продукции.

•     Интеграция цепочки поставок.

•          Интеллектуальные технологии в организации бизнеса.

Программное обеспечение технологии DW. Процессы создания, поддержки и использования хранилищ данных традиционно требовали значительных затрат, что в первую очередь было вызвано высокой стоимостью доступных на рынке специализированных инструментов. Эти инструменты практически не интегрировались между собой, так как были основаны не на открытых и стандартных, а на частных и закрытых протоколах, интерфейсах и т.д. Сложность и дороговизна делали практически невозможным построение хранилищ данных в небольших и средних фирмах, в то время как потребность в анализе данных испытывает любая фирма, независимо от масштаба.

Корпорация Microsoft создала Microsoft Data Warehousing Framework — спецификацию среды создания и использования хранилищ данных. Дан­ная спецификация определяет развитие не только новой линии продуктов Microsoft (например, Microsoft SQL Server 7.0), но и технологий, обеспечи­вающих интеграцию продуктов различных производителей. Открытость среды Microsoft Data Warehousing Framework обеспечила ее поддержку многими производителями ПО, что, в свою очередь, дает возможность ко­нечным пользователям выбирать наиболее понравившиеся им инструмен­ты для построения своих решений.

Основные поставщики ПО хранилищ данных: Arbor; Hewlett-Packard; IBM; Informix; Microsoft; Oracle; Platinum Technology; SAS Institute; Soft­ware AG; Sybase и др. Все эти фирмы имеют страницы в Internet, где приводятся подробные сведения об их продуктах и услугах

Лекция №4

Технологическое обеспечение ИС в экономике

4.1. Определение  и состав информационных технологий

См. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Информационные системы в экономике.-М.: Вузовский учебник, 2006.-300с.; с. 118-124.

4.2.    Особенности современных информационных технологий

Технология анализа OLAP

В предыдущем разделе были подробно рассмотрены технологии хра­нилищ данных. Теперь перейдем к следующему этапу. После того как дан­ные получены, очищены, приведены к единому виду и помещены в храни­лище, их необходимо анализировать. Для этого используется технология OLAP.

Двенадцать определяющих принципов OLAP были сформулированы в 1993 году Е.Ф.Коддом, "изобретателем" реляционных баз данных. OLAP — это OnLine Analytical Processing, то есть оперативный анализ данных. Позже определение Кодда было переработано в так называемый тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information — быстрый анализ разделяемой многомерной информации), который требует, чтобы OLAP-приложение предоставляло следующие возможности быстрого ана­лиза разделяемой многомерной информации: высокая скорость; анализ; разделение доступа; многомерность; работа с информацией..

Высокая скорость. Анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. При этом допустимое время отклика со­ставляет не более 5 секунд.

Анализ. Должна существовать возможность производить основные ти­пы числового и статистического анализа — предопределенного разработ­чиком приложения или произвольно определяемого пользователем.

Разделение доступа. Доступ к данным должен быть многопользова­тельским, при этом должен контролироваться доступ к конфиденциальной информации.

Многомерность. Основная, наиболее существенная характеристика OLAP.

Работа с информацией. Приложение должно иметь возможность об­ращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения.

Многомерное представление. OLAP предоставляет организациям максимально удобные и быстрые средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Что наиболее важно — OLAP обеспечивает пользо­вателя естественной, интуитивно понятной моделью данных, организуя их в виде многомерных кубов (Cubes). Осями [L1][L2](dimensions) многомер­ной системы координат служат основные атрибуты анализируемого биз­нес-процесса. Например, для процесса продаж это может быть категория товара, регион, тип покупателя. Практически всегда в качестве одного из измерений используется время. Внутри куба находятся данные, количественно характеризующие процесс, — так называемые меры (Measures). Это могут быть объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т.п. Пользователь, анализирующий информацию, может "нарезать" куб по разным направлениям, получать сводные (напри­мер, по годам) или, наоборот, детальные (по неделям) данные и осуществ­лять прочие операции, которые необходимы ему для анализа.

Хранение данных OLAP. В первую очередь нужно сказать о том, что, поскольку аналитик всегда оперирует некими суммарными (а не деталь­ными) данными, в базах данных OLAP практически всегда хранятся наря­ду с детальными данными и так называемые агрегаты, то есть заранее вы­численные суммарные показатели. Примерами агрегатов может служить суммарный объем продаж за год или средний остаток товара на складе. Хранение заранее вычисленных агрегатов — это основной способ повы­шения скорости выполнения OLAP-запросов.

Однако построение агрегатов может привести к значительному увели­чению объема базы данных.

Другой проблемой хранения OLAP-данных является разреженность многомерных данных. Например, если в 2000 году продаж в некотором ре­гионе не было, то на пересечении соответствующих измерений куба не бу­дет никакого значения. Если OLAP-сервер будет хранить в таком случае некое отсутствующее значение, то при значительной разреженности дан­ных количество пустых ячеек (требующих, тем не менее, места для хране­ния) может во много раз превысить количество заполненных, и в результа­те общий объем неоправданно возрастет. Решения, предлагаемые для этого компанией Microsoft, приводятся ниже.

Разновидности OLAP. Для хранения OLAP-данных могут использо­ваться:

Специальные многомерные СУБД (OLAP-серверы). В этом случае го­ворят о MOLAP (Multidimensional OLAP). При выполнении сложных за­просов, анализирующих данные в различных измерениях, многомерные СУБД обеспечивают большую производительность, чем реляционные. При этом скорость выполнения запроса не зависит от того, по какому измере­нию производится «срез» многомерного куба.

Традиционные реляционные СУБД — ROLAP (Relational OLAP). Применение специальных структур данных — схемы «звезды» (star) и «снежинки» (snowflake), а также хранение вычисленных агрегатов делают возможным многомерный анализ реляционных данных. Реляционные СУБД исторически более привычны, и в них сделаны значительные инве­стиции, поэтому пока ROLAP более распространен.

Комбинированный вариант — HOLAP (Hybrid OLAP), совмещающий и тот и другой вид СУБД. Одним из вариантов совмещения двух типов СУБД является хранение агрегатов в многомерной СУБД, а детальных данных (имеющих наибольший объем) — в реляционной.

Компания Microsoft предлагает следующие средства OLAP-анализа:

В комплект Microsoft SQL Server 7.0 входит полнофункциональный OLAP-сервер — SQL Server OLAP Services. Сервер, естественно, предна­значен для обслуживания запросов клиентов, а для этого требуется некий протокол взаимодействия и язык запросов. Например, для взаимодействия клиента с серверной реляционной СУБД — SQL Server — используются протоколы ODBC или OLE DB и язык запросов SQL. Для доступа к OLAP-серверу компанией Microsoft был разработан протокол OLE DB for OLAP и язык запросов к многомерным данным — MDX (MultiDimensional expression). Аналогично тому, как для упрощения и удобства над OLE DB разработан слой объектов ADO (ActiveX Data Objects), над OLE DB for OLAP построен ADO MD (MultiDimensional ADO).

Средства анализа данных в Microsoft Office  Microsoft Excel содержит новый механизм сводных таблиц — OLAP PivotTable, который заменил собой одноименный механизм предыдущих версий. Наряду с прежними возможностями анализа реляционных данных, механизм PivotTable теперь включает возможности анализа OLAP-данных, то есть выступает в качестве OLAP-клиента. В качестве сервера может использо­ваться Microsoft SQL Server 7.0, а также любой продукт, поддерживающий интерфейс OLE DB for OLAP. Механизм сводных таблиц Excel в полном объеме поддерживает возможности, предоставляемые описанным выше сервисом PivotTable Services (PTS). Таким образом, анализируемые OLAP-данные могут находиться как в локальных кубах, так и на OLAP-сервере.

Microsoft Office  содержит также набор ActiveX-компонентов, на­зываемых Office  Web Components, которые позволяют организовать анализ OLAP-данных средствами просмотра Web. К ним относятся сле­дующие четыре компонента:

Spreadsheet — реализует ограниченную функциональность листа Excel.

PivotTable — "близнец" сводных таблиц Excel; может работать с дан­ными OLAP Services.

Chart — позволяет строить диаграммы, основанные как на реляцион­ных, так и на OLAP-данных.

Data Source — служебный компонент для привязки остальных компо­нентов к источнику данных.

При работе с OLAP-данными Web Components обращаются к PivotTable Services.

Технологии распределенной обработки данных. Модель клиент-сервер

Информационные системы, построенные на базе компьютерных сетей, обеспечивают решение следующих задач: хранение данных, обработка данных, организация доступа пользователей к данным, передача данных и результатов обработки данных пользователям. Потребность в данных коллективного пользования в последнее время все более возрастает. Это и послужило причиной усиливающегося внимания к различным системам рас­пределенной обработки данных.

Существует несколько понятий в этой области, которые необходимо опре­делить более точно. Вначале выделим эти понятия:

•        распределенная обработка данных;

•        базы данных с сетевым доступом;

•        архитектура «клиент-сервер»;

•        распределенные базы данных.

Под распределенной обработкой данных понимают обработку приложений несколькими территориально распределенными компьютерами.

Технология распределенной обработки данных базируется на двух концепциях. Первая концепция носит название «файл - сервер», а вторая — «клиент сервер».

Сервер — это машина, обеспечивающая функционирование той части сете­вой версии СУБД, которая осуществляет управление данными в терминах базы данных и называется сервером файлов или файл-сервером (File Server).

Клиент — задача, рабочая станция или пользователь компьютерной сети. В процессе обработки данных клиент может сформировать запрос на сервер для выполнения сложных процедур, чтение файла, поиск информа­ции в базе данных и т. д.

Предполагается, что центральная машина (сервер) обладает жестким диском достаточно большой емкости, на котором хранится совместно исполь­зуемая централизованная база данных. Все другие машины сети выполняют функции рабочих станций (клиентов), с помощью которых поддерживается дос­туп пользователей системы к централизованной базе данных. В соответствии с пользовательскими запросами файлы базы данных передаются на рабочие станции, где в основном и производится их обработка. Рабочая станция должна иметь достаточно ресурсов для обеспечения приемлемого уровня реактивности при обработке пользовательских запросов.

Первая концепция распределенной обработки данных реализуется сле­дующим образом. В сети имеется главный компьютер, который называется файловым сервером. Сервер предоставляет в совместное пользование информационные (файлы, базы данных) и аппаратные ресурсы (принтеры, модемы). Сетевая операционная система, обеспечивающая взаимодействие пользователей с сервером состоит из двух частей: одна (основная) часть находится на файловом сервере, а вторая (оболочка) устанавливается на компьютерах сети (рабочих станциях). Оболочка обеспечивает взаимодей­ствие (является интерфейсом) между программами рабочей станции и сер­вера. Файловый сервер в рамках такой архитектуры используется только как хранилище данных, а их обработка осуществляется на компьютере пользователя (рабочей станции).

В рамках концепции «клиент — сервер» сервер используется не только как хранилище программ и данных, но и как вычислительная среда. Про­граммное обеспечение в рассматриваемой модели состоит из двух взаимо­связанных программ: «файл-сервера» и программы клиента - пользовате­ля. Программа - клиент формирует запрос и посылает его файл - серверу (программе), установленной на компьютере с общим доступом. Обработка данных и осуществляется на мощном компьютере общего пользования, а на компьютере-клиенте с помощью соответствующего протокола отобра­жаются результаты выполненного запроса. При этом постарайтесь не запу­таться в терминах: «сервером» называют как компьютер, так и программ­ное обеспечение.

Системы баз данных, построенные с помощью сетевых версий, иногда неправомерно называют распределенными базами данных, в то время как они фактически являются лишь распределенным (сетевым) доступом к цен­трализованной базе данных. Такие системы создаются на основе оборудования и программного обеспечения различных типов локальных вычислительных сетей.

Экспертные системы

Постоянно возрастающие требования к средствам обработки информа­ции в экономике и социальной сфере стимулировали компьютеризацию процессов решения эвристических (неформализованных) задач типа «что будет, если», основанных на логике и опыте специалистов. Основная идея при этом заключается в переходе от строго формализованных алгоритмов, предписывающих, как решать задачу, к логическому программированию с указанием, что нужно решать на базе знании, накопленных специалистами предметных областей. Для решения задач подобного класса используются так называемые экспертные системы (ЭС).

Основу экспертных систем составляет база знаний, в которую заклады­вается информация о данной предметной области. Имеются две основные формы представления знаний в ЭС: факты и правила. Факты фиксируют количественные и качественные показатели явлений и процессов. Правила описывают соотношения между фактами, обычно в виде логических усло­вий, связывающих причины и следствия.

Экспертные системы — это системы обработки знаний в узкоспециа­лизированной области подготовки решений пользователей на уровне про­фессиональных экспертов.

Экспертные системы используются для таких целей как:

•                    интерпретация состояния систем;

•                    прогноз ситуаций в системах;

•                    диагностики состояния систем;

•                    целевое планирование;

•                    устранение нарушений функционирования системы;

•                    управление процессом функционирования; и т. д.

В качестве средств компьютерной реализации экспертных систем ис­пользуют так называемые оболочки экспертных систем. Примерами обо­лочек экспертных систем, применяемых в экономике, являются: Шэдл (Диалог), Expert-Ease и др. Сложность создания ЭС и поддержки их в актуальном состоянии порождает их высокую стоимость.

См. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Информационные системы в экономике.-М.: Вузовский учебник, 2006.-300с.; с. 132-138.

Лекция №5

Защита информации в экономических информационных системах

5.1 Информационная безопасность — составляющая экономической безопасности

Становление рыночной экономики в России породило ряд проблем. Одной из таких проблем является обеспечение безопасности бизнеса. На фоне высокого уровня криминализации общества, проблема безопасности любых видов экономической деятельности становится особенно актуаль­ной. Информационная безопасность среди других составных частей эко­номической безопасности (финансовой, интеллектуальной, кадровой, тех­нико-технологической, политико-правовой, экологической, маркетинговой и физической) является одной из главных составляющих.

Термин "безопасность" в законе РФ «О безопасности» определяется как "состояние защищённости жизненно важных интересов личности, об­щества, государства от внутренних и внешних угроз». Состояние защи­щенности — это стабильно прогнозируемое во времени состояние окруже­ния, в котором предприятие может осуществлять свои уставные задачи без перерывов, нарушений и потери конкурентоспособности

Следует различать понятия информационная безопасность и безопас­ность информации. Первое понятие охватывает более широкий круг про­блем. Согласно Доктрине информационной безопасности России инфор­мационная безопасность — состояние защищённости информационной сферы (информационной среды общества), обеспечивающее её формирование и развитие в интересах граждан, организаций и государства. Жиз­ненно важные интересы — совокупность потребностей, обеспечивающих существование и прогрессивное развитие. Объекты безопасности — лич­ность, её права и свободы, общество — его духовные и материальные цен­ности, государство — его конституционный строй, суверенитет и террито­риальная целостность. С точки зрения информационной безопасности не­обходимо защитить граждан (информационная безопасность личности) от ненужной информации, от разрушающего психику и сознание потока ин­формации. С другой стороны, необходимо обеспечить право граждан на информацию.

Информационная безопасность как составная часть экономической безопасности предпринимательской деятельности включает в себя: а) комплексную программу обеспечения безопасности информационных ре­сурсов предприятия и б) экономически обоснованную технологическую систему защиты, обеспечивающую должный уровень защищенности, го­товности, надежности ИС и безопасность информации.

Безопасность информации — это обеспечение ее конфиденциально­сти, целостности и доступности законным пользователям. Безопасность информации - состояние защищённости информации, обрабатываемой средствами вычислительной техники (ВТ), находящуюся на машинных и традиционных носителях, от внутренних и внешних угроз.

Угрозам — случайным или намеренным действиям, выводящим фир­му, независимо от рода ее деятельности, из состояния безопасности со сто­роны внешнего окружения и внутренних источников подвержены персо­нал, имущество, информация и товары при перемещении. Кроме того, фирма может быть признана виновной в судебном порядке за ущерб, нане­сённый третьим лицам (включая и собственных служащих) или собствен­ности.

Таким образом, можно определить цель обеспечения безопасности ин­формации, которая заключается в защите прав собственности на неё, и за­дачи безопасности, которые заключаются в защите её от утечки, копирова­ния, блокирования, модификации и утраты.

5.2. Концептуальная модель защиты информации

Для организации системы защиты на конкретном предприятии необхо­димо провести анализ источников и видов информации, требующих защи­ты, выполнить анализ угроз безопасности и возможные способы реализа­ции угроз, а также выбрать соответствующие способы и средства защиты.

В самом общем виде решению такой задачи может помочь концепту­альная модель защиты информации (см.рис.5.1)

Схема в виде последовательных блоков представляет содержание сис­темы обеспечения защиты информации. Рассмотрим последовательно ка­ждый из блоков.

Источники информации. Источник информации — это материальный объект, обладающий определёнными сведениями (информацией), пред­ставляющей конкретный интерес для злоумышленников или конкурентов. Выделяются следующие категории источников:

1.  Люди (сотрудники, обслуживающий персонал, продавцы, клиенты и т.д.)

2.         Документы различного характера и назначения. Публикации: доклады, статьи, интервью, проспекты, книги, специализированные периодические издания.

3.          Технические носители информации. Наиболее точное описание носителей дано в законе "О государственной тайне" " Носители сведений —материальные объекты, в том числе физические поля, в которых сведения, составляющие тайну, находят своё отображение в виде символов, образов, сигналов, технических решений и процессов.

5.    Технические средства обработки информации, средства связи и средства обеспечения производственной и трудовой деятельности.

6.        Выпускаемая продукция.

7.        Производственные и промышленные отходы.

Рис.5.1 Концептуальная модель защиты информации

Рассмотрим особенности источников с точки, зрения вероятности реализации угроз безопасности.

Люди как носители информации с точки зрения её защиты занимают особое место — как активные элементы, имеющие волевое начало, не только владеющие, но и обобщающие различные сведения. Поэтому необ­ходим тщательный подбор персонала и анализ окружения..

Документы. Документ (документированная информация) - это инфор­мация, зафиксированная на материальном носителе с реквизитами, позво­ляющими ее идентифицировать. К документированной относится инфор­мация не только на бумажных, но и на электронных носителях, в том числе и хранящаяся на жестком диске и в оперативной памяти ЭВМ. Для защиты документов организуется регламентируемое и контролируемое их движе­ние.

Публикации. Например: "Коммерсант DAILY", "Деловой мир", "Фи­нансовая Россия", "Деньги", "Финансовые известия", "Экономическая газе­та", "Обозреватель — Observer" и др. За рубежом: "Business Week", "Fi­nancial Times", "Wall Street Journal", Dun's Review", "Commerce & Business Daily", "Business Horizons" и др. По заключению западных специалистов более 60% секретной военной и 90% экономической информации можно получить из открытых источников. Поэтому обязательным подразделени­ем службы безопасности предприятия является информационно-аналитический отдел, обрабатывающий открытую информацию.

Производственные и промышленные отходы. По мнению специалистов в области защиты информации "В мусорной корзине можно найти 1000$ банкнот." Поэтому при обработке конфиденциальной информации предъ­являются особые требования к уничтожению документов, принтерных распечаток, копировальных лент и очистка оперативной памяти компьюте­ров и магнитных носителей.Поэтому в обеспечении безопасности деятельности предприятия и экс­плуатации ИС важно учитывать все угрозы, которые могут возникнуть со стороны источников информации.

Виды информации по условиям защиты. Статья 21 Закона РФ "Об информации, информатизации и защите информации" определяет, что за­щите подлежит любая документированная информация, неправомерное обращение с которой может нанести ущерб её собственнику, владельцу и иному лицу. Закон подразделяет информацию по уровню доступа на сле­дующие категории: общедоступная, открытая информация, информация о гражданах (персональные данные) и конфиденциальная информация. Конфиденциальная информация — документированная информация, доступ к которой ограничивается в соответствии с законодательством РФ. В свою очередь, документированная информация с ограниченным досту­пом по условиям её защиты подразделяется на информацию отнесённую к государственной тайне и конфиденциальную. К конфиденциальной ин­формации относятся сведения, определяемые общим понятием — тайна. В законах встречается 32 вида тайн. Однако, обобщённый перечень сведе­ний, отнесённых к разряду конфиденциальных, приводится в Указе Прези­дента РФ №188 от 6.03.97 г.

1.    Сведения о фактах, событиях и обстоятельствах частной жизни гражданина, позволяющие идентифицировать его личность (персональные данные), за исключением сведений, подлежащих распространению в средствах массовой информации в установленных федеральными законами случаях.

2.         Сведения, составляющие тайну следствия и судопроизводства.

3.         Служебные сведения, доступ к которым ограничен органами государственной власти в соответствии с Гражданским кодексом Российской Федерации и федеральными законами (служебная тайна).

4.         Сведения, связанные с профессиональной деятельностью, доступ к которым ограничен в соответствии с Конституцией Российской Федерации и федеральными законами (врачебная, нотариальная, адвокатская тайна, тайна переписки, телефонных переговоров, почтовых отправлений, телеграфных или иных сообщений и так далее).

5.         Сведения, связанные с коммерческой деятельностью, доступ к которым ограничен в соответствии с Гражданским Кодексом Российской Федерации и федеральными законами (коммерческая тайна).

6.         Сведения о сущности изобретения, полезной модели или промышленного образца до официальной публикации информации о них.

Следует отметить, что согласно ст. 139 Гражданского Кодекса РФ к коммерческой тайне относятся сведения, представляющие потенциальную ценность для её обладателя в силу неизвестности третьим лицам. Здесь же определено, что обладатель коммерческой тайны должен сам предприни­мать меры к её сохранности. Поэтому, с точки зрения обладателя коммер­ческой тайны, необходимо обеспечить защиту как документированной, так и недокументированной информации.

Угрозы безопасности деятельности предприятий и информации подразделяются на внешние и внутренние. Их перечень обширен и для ка­ждого предприятия индивидуален. Общими для всех являются угрозы стихийных бедствий, техногенных катастроф и деятельность людей - не­преднамеренные ошибки персонала (нарушители) или преднамеренные действия (злоумышленники), приводящие к нарушениям безопасности. В Доктрине информационной безопасности России приводится следующий перечень угроз информационным системам:

•         Противоправный сбор и использование информации;

•         Нарушения технологии обработки информации;

•         Внедрение аппаратных и программных закладок, нарушающих нормальное функционирование ИС;

•         Создание и распространение вредоносных программ

•         Уничтожение и повреждение ИС и каналов связи

•         Компрометация ключей и средств криптографической защиты;

•         Утечка информации по техническим каналам;

•         Внедрение устройств для перехвата информации;

•         Хищение, повреждение, уничтожение носителей информации;

•         Несанкционированный доступ в ИС, базы и банки данных.

5.3 Требования, принципы и модель системы защиты информационной системы

Под системой защиты информационной системы понимается совокуп­ность органов и исполнителей, используемой ими техники защиты инфор­мации, а также объектов защиты, организованная и функционирующая по правилам установленным соответствующими документами в области за­щиты. Система защиты строится на основе политики безопасности — набо­ра норм, правил и практических рекомендаций на которых строится управ­ление, защита и порядок обработки информации в информационной сис­теме. Перечислим главные принципы построения системы защиты

•         Эшелонирование;

•         Непрерывность;

•         Равнопрочность;

•         Минимизация полномочий доступа;

•         Разумная экономическая достаточность.Эти принципы реализуются в модели системы защиты, которая с раз­личными модификациями реализуется сегодня на всех предприятиях (см. рис.5.2).

Рис.5.2. Модель системы защиты

Зона 1 — внешние заграждения. Зона 2 — контроль доступа в зда­ние. Зона 3 — контроль доступа в помещение с системами обработки и хранения информационных ресурсов и ценных материальных активов. Зо­на 4 — контроль доступа в систему обработки информации.

Вероятность реализации угрозы Q в зоне 4 зависит от вероятностей преодоления рубежей защиты в зонах 1, 2 ,3.

5.4. Методы и способы защиты

На каждом предприятии, независимо от его размеров, вида собствен­ности и направления деятельности применяются однотипные методы и способы защиты, реализующие модель системы защиты. Блок методов за­щиты - это препятствия, регламентация, разграничение доступа, маски­ровка, побуждение и принуждение. Перечисленные методы реализуются применением следующих способов защиты. Препятствия (физический способ) — установка ограждений вокруг предприятий, ограничения доступа в здание и помещения, установка сигнализации, охрана. Разграничение доступа осуществляется физическим способом и программно — техниче­ским. Маскировка предусматривает использование криптографических программных средств. Побуждение — соблюдение пользователями этиче­ских норм при обработке и использовании информации. Регламентация подразумевает наличие инструкций и регламентов по обработке информа­ции, а запрещение предполагает наличие правовых норм, закрепленных в нормативных документах и определяющих юридическую ответственность в случае их нарушения.

Согласно руководящим документам Государственной технической ко­миссии при президенте РФ, органу, который определяет порядок защиты информации и контролирует применение программно-технических средств защиты, перечисленные выше методы и способы защиты, объединяются в четыре подсистемы, которые устанавливаются в информационных систе­мах:

1.   Подсистема разграничения доступа — осуществляет защиту входа в информационную систему с помощью программных (пароли) и программно-технических средств (электронные ключи, ключевые дискеты, устройства распознавания пользователей по биометрическим признакам и др.).

2.                         Подсистема регистрации и учета — осуществляет регистрацию в специальном электронном журнале пользователей и программ, получивших доступ в систему, к файлам, программам или базам данных, время входа и выхода из системы и другие операции, выполняемые пользователями.

3.                         Криптографическая подсистема — набор  специальных программ, осуществляющих шифрование и расшифрование информации. Наличие криптографической подсистемы особенно необходимо   в информационных системах, используемых для электронного бизнеса.

4.                         Подсистема обеспечения целостности (неизменности) информации включает в себя наличие физической охраны средств вычислительной техники и носителей, наличие средств тестирования программ и данных, использование сертифицированных средств защиты.

5.5. Криптография с публичным ключом и электронная цифровая подпись

Защита информации особенно актуальна в электронном бизнесе. Здесь возникают проблемы не только защиты данных при передаче по каналам связи от перехвата, подделки или уничтожения, но и задачи аутентифика­ции деловых партнеров, подтверждения подлинности передаваемых доку­ментов, а также их юридической силы. Криптография является надежным способом решения перечисленных задач.

Криптография (от греческого kripto — тайна) представляет собой сово­купность методов преобразования данных, направленных на то, чтобы сделать зашифрованные данные бесполезными для злоумышленника. Шифрование (необходимо отличать от кодирования) - это многократное однотипное математическое преобразование текста по определенному ал­горитму с помощью ключа шифрования. Ключ шифрования - это конкрет­ное состояние алгоритма из множества возможных состояний. В качестве алгоритмов используют замены, перестановки или их сочетание, осуществляемые по определенным законам. Например, в качестве алгоритма мож­но выбрать матрицу размерностью М х N. Исходный текст записывается по строкам, а зашифрованный считывается по столбцам. Здесь ключом шифрования будет размерность матрицы.

Существует два метода шифрования - симметричный и асимметрич­ный или метод шифрования с публичным ключом. Последний метод и по­зволяет решить задачи обеспечения конфиденциальности, целостности пе­редаваемого документа и аутентификации лица, передавшего документ.

При симметричном методе шифрование и расшифровка документа осуществляется одним ключом, сгенерированным по заданному алгоритму специальным генератором (программой). Одним из существенных недос­татков этого метода является трудность в передаче ключа. Однако, в со­временных информационных системах этот метод широко используется совместно со специальными методами передачи ключей для канального (поточного) шифрования данных, передаваемых в сети Интернет. Для этих целей используются сеансовые ключи, которые действуют непродолжи­тельное время, что делает бесполезным их определение для злоумышлен­ника даже в случае перехвата зашифрованного сообщения. В России алго­ритм симметричного шифрования утвержден государственным стандар­том ГОСТ 28147 - 89.

Метод несимметричного шифрования является основой коммерческой криптографии. В этом методе специальной программой генерируется два ключа - публичный (открытый для всех пользователей информационной системы) и закрытый ключ, хранящийся в секрете у пользователя, сгене­рировавшего эти ключи. Математической основой метода шифрования с публичным ключом служит утверждение о том, что в настоящее время от­сутствуют математические доказательства какого-либо способа нахожде­ния сомножителей двух простых чисел по известному их произведению. Впервые это было показано американскими математиками Райвестом, Шамилем и Адельманом. Поэтому в их честь один из алгоритмов шифро­вания называется RSA.

Суть алгоритма заключается в последовательности следующих дейст­вий. Выбираются (генерируются) два простых числа q и р большой раз­мерности (до 200 знаков). Затем вычисляется произведение этих чисел [п = q*p]. Ищется число е совместно простое с произведением [е U (q-l)*(p-l)]. Затем находится число d , удовлетворяющее условию e*d mod (q-l)*(p-l) = 1. Операция mod n означает остаток от деления. В качестве ключей шиф­рования выбираются пары чисел: {е, п) — открытый ключ, {d, n} — закры­тый ключ. Открытый ключ рассылается всем заинтересованным партне­рам, а закрытый ключ хранится у отправителя. Подчеркнем важное свой­ство алгоритма шифрования: сообщение зашифрованное открытым клю­чом может быть расшифровано только связанным с ним закрытым клю­чом, причем открытый ключ не позволяет вычислить ключ закрытый. Процедура шифрования выполняется по формуле С = М^Ле mod N. Здесь М открытый текст, а С - зашифрованное сообщение, е - открытый ключ, N - произведение исходных простых чисел, на основе которых вычислялись ключи шифрования. Процедура расшифрования заключается в вычислениях по формуле М= C^Ad mod N (d - закрытый ключ). Не забываем, что обрабатываемые на компьютере тексты, представлены в двоичном коде.

В России для асимметричного шифрования используется алгоритм, ус­ложненный по отношению к алгоритму RSA и утвержденный государст­венным стандартом ГОСТ Р3410 -10.

Электронная цифровая подпись. В традиционном бумажном доку­ментообороте авторство документа и его подлинность (аутентификация) подтверждаются рукописной подписью и печатью, поскольку текст доку­мента и удостоверяющие реквизиты жестко связаны с материальным носи­телем. В электронных документах такой связи нет.

Поэтому для установления подлинности автора электронного доку­мента и отсутствия изменений, в полученном по каналу связи документе, используется электронная цифровая подпись (ЭЦП). Согласно Закона РФ «Об электронной цифровой подписи» от 10.01.02 — электронная цифровая подпись - реквизит электронного документа, предназначенный для защиты данного электронного документа от подделки, полученный в результате криптографического преобразования информации с использованием за­крытого ключа электронной цифровой подписи и, позволяющий иденти­фицировать владельца сертификата ключа подписи, а также установить отсутствие искажения информации в электронном документе. Электронная цифровая подпись признается равнозначной собственноручной подписи на бумажном носителе. ЭЦП выполняет следующие функции:

•         удостоверяет, что подписанный текст исходит от лица, поставившего подпись;

•         не дает самому этому лицу возможности отказаться от обязательств, связанных с подписанным текстом;

•         гарантирует целостность (неизменность) подписанного документа. ЭЦП представляет собой несколько буквенно-цифровых символов,

передаваемых вместе с электронным документом.

Технология получения и проверки ЭЦП включает в себя следующие процедуры: 1) процедуру вычисления дайджеста (хэш - функции) сообще­ния; 2) процедуру зашифрования дайджеста закрытым ключом отправите­ля; 3) процедуру вычисления дайджеста сообщения (хэш - функции) полу­чателем; 4) проверку полученного дайджеста, путем расшифрования его открытым ключом; 5) сравнение вычисленного получателем дайджеста с полученным в результате расшифрования (верификация). Получение дайджеста сообщение (хэширование) осществляется путем обработки текста с помощью специального преобразования. Хэш-функция строится на основе однонаправленной математической функции (напри­мер, дискретного логарифмирования), т.е. это преобразование строится та­ким образом, что после преобразования невозможно восстановить исход­ный текст. Хэш — функция предназначена для сжатия подписываемого до­кумента произвольной длины до нескольких десятков или сотен бит. Зна­чение хэш - функции (дайджеста) сложным образом зависит от документа и даже внесение пробела или изменение одного символа в тексте приводит к полному изменению дайджеста и, соответственно, ЭЦП. Программы для вычисления дайджеста и у отправителя, и у получателя идентичны. Прин­ципиальным моментом в системе ЭЦП является невозможность подделки ЭЦП пользователя без знания его секретного ключа подписывания. В ка­честве подписываемого документа может быть использован любой файл. В России алгоритм хэш - функции утвержден государственным стандартом Р 3411-94.

Самый лучший и надежный способ распространения открытых ключей — воспользоваться услугами сертификационных центров, которые сейчас создаются в России. Сертификационный центр выступает как хранилище цифровых сертификатов. Он принимает открытые ключи вместе с доказа­тельствами личности лица, приславшего ключ. Сертификаты выступают в роли варианта удостоверения личности. Они позволяют убедиться коррес­пондентам, что лицо распространяющее ключи, является тем, за кого себя выдает.

«Сертификат ключа подписи - документ на бумажном носителе или электронный документ с электронной цифровой подписью уполномочен­ного лица удостоверяющего центра, которые включают в себя открытый ключ электронной цифровой подписи и, которые выдаются удостоверяю­щим центром участнику информационной системы для подтверждения подлинности электронной цифровой подписи и идентификации владельца сертификата ключа подписи» (Закон РФ «Об электронной цифровой под­писи»). Таким образом, на основании закона, сертификация ключей будет производиться специальными удостоверяющими центрами, которые будут являться посредниками между пользователями информационных систем, использующими ЭЦП. Главная роль удостоверяющего центра заключается в подтверждении факта (в случае возникновения спорной ситуации), что данный ключ подписи принадлежит именно тому лицу, которое отправило ключ в сертификационный центр.

При использовании ЭЦП в деловом обороте необходимо помнить, что юридическая сила электронного документа признается лишь при исполь­зовании сертифицированных специальными лабораториями (здесь сертификация понимается как соответствие утвержденным стандартам) про­граммно - технических средств для генерации ключей.

Технология использования ЭЦП является надежным средством обес­печения безопасности при ведении электронного бизнеса.

5.6. Правовая защита информации

Среди различных методов защиты информации, особая роль отводится правовой защите. При всех своих возможностях и обязательности исполь­зования, физические и программно-технические способы защиты не смо­гут обеспечить безопасность информационных систем, если отсутствует адекватная правовая база, регламентирующая деятельность в информаци­онной сфере. Под адекватной правовой базой понимается совокупность правовых норм, содержащихся в законах и других источниках, признавае­мых государством, и являющихся общеобязательным критерием дозволен­ного, предписанного и запрещенного поведения пользователей информа­ционных технологий. Нарушение норм влечет юридическую ответствен­ность: дисциплинарную, гражданскую, административную и уголовную.

К настоящему времени насчитывается свыше 1000 нормативных актов различного уровня, регулирующих правоотношения в области создания, распространения, обработки, хранения и использования информации и правоотношения в области создания и эксплуатации информационных систем.

Виды защищаемой информации. Статья 21 Закона РФ "Об информации, информатизации и защите информации" определяет, что защите под­лежит любая документированная информация, неправомерное обращение с которой может нанести ущерб её собственнику, владельцу и иному лицу. Однако требования к системам защиты и нормы ответственности зависят от категории защищаемой информации. Закон подразделяет информацию по уровню доступа на следующие категории: общедоступная, открытая информация, информация о гражданах (персональные данные) и конфи­денциальная информация. Конфиденциальная информация — документи­рованная информация, доступ к которой ограничивается в соответствии с законодательством РФ. В свою очередь, документированная информация с ограниченным доступом по условиям её защиты подразделяется на ин­формацию, отнесённую к государственной тайне и конфиденциальную. К конфиденциальной информации относятся сведения, определяемые общим понятием — тайна. В действующих сегодня законах встречается 32 вида тайн. Это обстоятельство затрудняет применение норм права и вызывает противоречия при их применении. С целью упорядочения, сделана попыт­ка, систематизировать перечень сведений, отнесённых к разряду конфиденциальных, подзаконным актом — Указом Президента РФ №188 от 6.03.97 г.

Еще раз подчеркнем, что режим защиты различается в зависимости от категории информации по уровню доступа к ней. Так, в отношении сведе­ний, отнесенных к государственной тайне, режим защиты устанавливается уполномоченными органами на основании Закона РФ «О государственной тайне». В отношении конфиденциальной документированной информации режим защиты устанавливается собственником этой информации на осно­вании соответствующих законов. Так, согласно ст. 139 Гражданского Ко­декса РФ к коммерческой тайне относятся сведения, представляющие по­тенциальную ценность для её обладателя в силу неизвестности третьим лицам. Здесь же определено, что обладатель коммерческой тайны должен сам предпринимать меры к её сохранности. Поэтому, с точки зрения обла­дателя коммерческой тайны, необходимо обеспечить защиту как докумен­тированной, так и недокументированной информации.

Возникает вопрос - если обладатель коммерческой тайны сам должен обеспечить ее сохранность, в чем тогда заключается суть правовой защи­ты? Ответ на этот вопрос заключается в том, что законом предусмотрена юридическая ответственность (дисциплинарная, административная и уго­ловная) в случае нарушения порядка использования информации и инфор­мационных технологий, незаконный сбор и разглашение коммерческой тайны, нарушение системы защиты.

Так, Трудовой Кодекс РФ согласно ст. 81 п. в) предусматривает рас­торжение трудового договора по инициативе работодателя в случае раз­глашения работником охраняемой законом тайны (государственной, ком­мерческой, служебной и иной), ставшей известной работнику в связи с ис­полнением им трудовых обязанностей.

Согласно Статье 13.14 Кодекса РФ об административных правонару­шениях, разглашение информации, доступ к которой ограничен федераль­ным законом (за исключением случаев, если разглашение такой информа­ции влечет уголовную ответственность), лицом, получившим доступ к та­кой информации в связи с исполнением служебных или профессиональных обязанностей, влечет наложение административного штрафа на граждан в размере от пяти до десяти минимальных размеров оплаты труда; на долж­ностных лиц — от сорока до пятидесяти минимальных размеров оплаты труда.

В случае, если разглашение коммерческой или банковской тайны при­чинило ее обладателю крупный материальный ущерб, согласно ст. 183 Уголовного Кодекса РФ к лицу, виновному в совершении преступления, могут быть применены наказания от штрафа до двухсот минимальных зарплат и даже лишения свободы на срок до десяти лет.

Особенности защиты сведений, составляющих коммерческую тайну. По неофициальным оценкам сотрудников ФСБ России практически каждая крупная отечественная фирма крадет информацию у своих конку­рентов и одновременно страдает от аналогичных действий с их стороны. Поэтому предприниматели должны обращать особое внимание на защиту коммерческой тайны. Прежде всего, необходимо определить какая инфор­мация требует защиты, выяснить возможные внешние и внутренние угро­зы безопасности и разработать соответствующую угрозам систему защиты.

К информации, имеющей коммерческую значимость, относят сведения о количестве выпускаемой продукции и объемах продаж, сведения о по­ставщиках и производителях, продавцах и дилерах, договорах и клиентах. Планы фирмы, предельные цены, себестоимость продукции, имена и адре­са сотрудников, маркетинговые и аналитические исследования. Финансо­вое состояние фирмы, размеры оплаты труда, денежный наличный оборот, особенно каналы движения денежной массы.

Для обеспечения режима коммерческой тайны весьма важными являются организационно-правовые меры. Прежде всего, должен быть органи­зован конфиденциальный документооборот. Каждый документ, содержа­щий сведения, отнесенные к коммерческой тайне должен иметь соответст­вующий гриф (конфиденциально, КТ и т.п.). Гриф «секретно» использует­ся только для документов, содержащих сведения, относимые к государст­венной тайне. Должен быть определен круг лиц, которые имеют доступ к соответствующим документам и базам данных, разработаны правила раз­граничения доступа в информационную систему, порядок хранения, учета и уничтожения материальных носителей, заведен журнал учета движения конфиденциальных документов.

Кроме того, при приеме на работу, с будущими сотрудниками прово­дится соответствующий инструктаж, а в контракте (заявлении о приеме на работу) должны быть предусмотрены соответствующие пункты о нераз­глашении конфиденциальных сведений.