Ученые СКФО нашли способ повысить безопасность смартфонов

Речь идет сразу о двух разработках представителей Северо-Кавказского федерального университета. Первая касается интернета вещей. Она позволяет изменить скорость кодирования и декодирования информации для маломощных устройств.

Интернет вещей - объединение разных устройств в общую сеть, где они могут обрабатывать информацию, обмениваться данными между собой, с человеком и серверами в облаке. Классический пример - система "умный дом", позволяющая управлять устройствами удаленно, например выключить утюг или нагреть воду в чайнике к моменту возвращения владельца домой.

Используется интернет вещей и в бизнесе для оптимизации ресурсов и сокращения затрат. Например, такие системы позволяют мониторить исправность и снижать загруженность оборудования, улучшать логистику, анализировать состояние посевов, контролировать подлинность товаров, увеличивать процент извлечения углеводородов, автоматизировать бизнес-процессы.

Сейчас эти системы становятся все более популярными, но есть много вопросов к их надежности, безопасности и производительности. Если не решить их, предприятию грозят убытки из-за сбоя работы устройств или хищения конкурентами критически важной информации, например коммерческой тайны.

Математики СКФУ предложили решение сразу трех проблем.

- В основе нашего подхода - применение системы остаточных классов (СОК). Процесс сбора и обработки информации в концепции интернета вещей можно представить в виде пятиуровневой модели, где на первом уровне находятся устройства с датчиками и сенсорами - обычно маломощные. Они передают данные по проводным или беспроводным каналам связи на маломощный компьютер или небольшой сервер. Те собирают и делают предобработку информации, а затем передают ее в облачные системы, где уже проводят более сложные вычисления, - рассказал заведующий кафедрой вычислительной математики и кибернетики СКФУ Михаил Бабенко.

О возможностях использования СОК в мире говорили и ранее, но чаще всего применительно именно к первому уровню системы. Когда же речь заходила об облачных вычислениях, ученые оказывались в тупике, так как скорость обработки данных получалась очень низкая. Математикам из СКФУ удалось решить эту проблему и создать уникальную модель, позволяющую использовать СОК на всех уровнях системы, и везде повысить надежность и безопасность работы. Принципиально важно, что для этого требуется не больше, как обычно, а меньше ресурсов. В современном мире, где большинство устройств маломощные (телефоны, ноутбуки и прочее), это особенно актуально.

- СОК мы выбрали не случайно. Существуют другие методы, но они обеспечивают только надежность, оставляя открытым вопрос безопасности. А, например, классическое шифрование, наоборот, отлично защищает данные, но не может гарантировать надежность. Наконец, существуют схемы, которые и надежны, и безопасны, но не позволяют обрабатывать информацию. У СОК нет таких ограничений. Она дает преимущества на всех уровнях обработки данных. Мы это показали на своей модели и доказали применимость нашего подхода. Система работает на всех пяти уровнях. Также нам удалось повысить скорость кодирования-декодирования на несколько порядков, хотя это не было для нас главной задачей, - пояснил Бабенко.

Дальнейшее совершенствование системы обработки информации ведется уже в рамках проекта Российского научного фонда (РНФ) и является, в свою очередь, частью масштабного международного проекта. В нем наряду с математиками из СКФУ участвуют ученые из Института системного программирования РАН, Московского физико-технического института и Южно-Уральского госуниверситета, а также их коллеги из Мексики и Китая.

Еще одна технология ставропольских ученых помогает усовершенствовать механизм локализации и исправления ошибок при обработке данных. В ее основе также лежит СОК.

- В качестве критерия мы взяли расстояние Хемминга, позволяющее оценивать количество ошибок, - добавил Михаил Бабенко. - Его мы адаптировали для двухуровневой СОК и скрестили с backpropagation - обратным распространением ошибки. Это и дало нам преимущество.

Backpropagation - механизм нейронной сети, помогающий исправлять погрешности. Как пояснили ученые, ошибка, возникшая на втором уровне СОК, влияет на результаты на первом уровне. За счет возвращения ошибки назад производится перерасчет. Из множества возможных вариантов выбирается то решение, которое содержит наименьшее количество просчетов.