Программные продукты и системы, 2014, № 1 (105)

Научно-исследовательский институт

«Центрпрограммсистем»

Программные

продукты и системы

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

№ 1 (105), 2014

Главный редактор

С.В. ЕМЕЛЬЯНОВ, академик РАН

Тверь

PROGRAMMNYE PRODUKTY 

I SISTEMY

(SOFTWARE & SYSTEMS)

International research and practice journal

№ 1 (105), 2014

Head editor

S.V. EMELYANOV, Academician of RAS

Tver

R&D Institute CENTERPROGRAMMSYSTEM

 ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ И СИСТЕМЫ
Международное научно-практическое 
приложение к международному журналу 
“ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ УПРАВЛЕНИЯ”

Главный редактор 
С.В. ЕМЕЛЬЯНОВ, академик РАН (г. Москва)

Научный редактор номера
Н.А. СЕМЕНОВ, доктор технических наук, профессор (г. Тверь)

Рецензенты номера: 
А.Н. Сотников, д.ф.-м.н., профессор МСЦ РАН (г. Москва)
В.Н. Решетников, д.ф.-м.н., профессор МАТИ (г. Москва)
В.М. Курейчик, д.т.н., профессор ТТИ ЮФУ (г. Таганрог)
А.А. Ступина, д.т.н., профессор ИУБПЭ СФУ (г. Красноярск)
Нгуен Тхань Нги, д.ф.-м.н., профессор ХОУ (г. Ханой, Вьетнам)

Издается МНИИПУ,

Главной редакцией международного журнала 
“ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ УПРАВЛЕНИЯ”

и НИИ “Центрпрограммсистем”

Журнал зарегистрирован

в Комитете Российской Федерации

по печати 26 июня 1995 г.

Регистрационное

свидетельство № 013831

Подписной индекс в каталоге

Агентства “Роспечать” 70799

ISSN 0236-235X
ISSN 2311-2735

МЕЖДУНАРОДНАЯ РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ

Куприянов В.П. – д.э.н., профессор, генеральный директор НИИ «Центрпрограммсистем», первый заместитель 
главного редактора (г. Тверь, Россия)
Семенов Н.А. – д.т.н., профессор Тверского государственного технического университета, заместитель главного 
редактора (г. Тверь, Россия)
Решетников В.Н. – д.ф.-м.н., профессор Российского государственного технологического университета 
им. К.Э. Циолковского, заместитель главного редактора (г. Москва, Россия)
Арефьев И.Б. – д.т.н., профессор Морской академии Польши (г. Щецин, Польша)
Батыршин И.З. – д.т.н., профессор Мексиканского института нефти (г. Мехико, Мексика)
Вагин В.Н. – д.т.н., профессор Московского энергетического института (технического университета) 
(г. Москва, Россия)
Валькман Ю.Р. – д.т.н., Институт кибернетики им. В.М. Глушкова НАН Украины (г. Киев, Украина)
Голенков В.В. – д.т.н., профессор Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники 
(г. Минск, Беларусь)
Еремеев А.П. – д.т.н., профессор Московского энергетического института (технического университета)
(г. Москва, Россия)
Кузнецов О.П. – д.т.н., профессор Института проблем управления РАН (г. Москва, Россия)
Курейчик В.М. – д.т.н., профессор Технологического института Южного федерального университета 
(г. Таганрог, Россия)
Лисецкий Ю.М. – к.т.н., генеральный директор «S&T Ukraine» (г. Киев, Украина)
Нгуен Тхань Нги – д.ф.-м.н., профессор, проректор Ханойского открытого университета (г. Ханой, Вьетнам)
Осипов Г.С. – д.ф.-м.н., профессор, заместитель директора Института системного анализа РАН (г. Москва, Россия)
Палюх Б.В. – д.т.н., профессор Тверского государственного технического университета (г. Тверь, Россия)
Попков В.К. – д.ф.-м.н., профессор, академик МАИ (г. Новосибирск, Россия)
Поспелов Д.А. – д.т.н., профессор, академик РАЕН (г. Москва, Россия)
Рахманов A.A. – д.т.н., профессор, заместитель генерального директора Концерна «РТИ Системы» (г. Москва, Россия)
Серов В. – профессор Университета прикладных наук Оулу (г. Оулу, Финляндия)
Сотников А.Н. – д.ф.-м.н., профессор, Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (г. Москва, Россия)
Сулейманов Д.Ш. – академик АН Республики Татарстан, д.т.н., профессор Казанского государственного 
технического университета (г. Казань, Республика Татарстан, Россия)
Тарасов В.Б. – к.т.н., Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (г. Москва, Россия)
Федотов А. – д.филол.н., профессор Софийского университета им. Св. Климента Охридского (г. София, Болгария)
Хорошевский В.Ф. – д.т.н., профессор Московского физико-технического института (технического университета) 
(г. Москва, Россия)
Шейнман А. – к.т.н., корпорация «Motorola» (г. Чикаго, США)
Язенин А.В. – д.ф.-м.н., профессор Тверского государственного университета (г. Тверь, Россия)

АССОЦИИРОВАННЫЕ ЧЛЕНЫ РЕДАКЦИИ

Московский энергетический институт (технический университет), г. Москва
Технологический институт Южного федерального университета, г. Таганрог
Тверской государственный технический университет, г. Тверь
Научно-исследовательский институт «Центрпрограммсистем», г. Тверь

АДРЕС РЕДАКЦИИ

Россия, 170024, г. Тверь,
пр. 50 лет Октября, 3а
Телефон (482-2) 39-91-49

Факс (482-2) 39-91-00
E-mail: red@cps.tver.ru
www.swsys.ru

Подписано в печать 27.02.2014 г.

Отпечатано ООО ИПП “Фактор и К”

Россия, 170028, г. Тверь, ул. Лукина, д. 4, стр. 1

Заказ № 58

Выпускается один раз в квартал

Год издания двадцать седьмой

Формат 6084 1/8

Тираж 1000 экз.
Объем 224 стр.

Цена 198 руб.

Автор статьи отвечает за подбор, оригинальность и точность приводимого фактического материала.
Авторские гонорары не выплачиваются. При перепечатке материалов ссылка на журнал обязательна.

 PROGRAMMNYE PRODUKTY I SYSTEMY
(SOFTWARE & SYSTEMS)

International research and practice supplement for International magazine 
THEORETICAL AND PRACTICAL ISSUES OF MANAGEMENT
Head editor
S.V. EMELYANOV, Academician of RAS (Mosсow, Russian Federation)
Science editor of the issue
N.A. SEMENOV, Dr.Tech.Sc., Professor (Tver, Russian Federation)
Reviewers of the issue: 
A.N. Sotnikov, Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, JSCC RAS (Mosсow, Russian Federation)
V.N. Reshetnikov, Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, MATI (Mosсow, Russian Federation)
V.M. Kureychik, Dr.Tech.Sc., Professor, TTI SFU (Taganrog, Russian Federation)
A.A. Stupina, Dr.Tech.Sc., Professor, IBPME SFU (Krasnoyarsk, Russian Federation)
Nguyen Thanh Nghi – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, Hanoi Open University
(Hanoi, Vietnam)

Issued by International Scientific 

and Research Institute 

for Management Issues, 
the Chief Editorial Board 
of International Magazine

THEORETICAL AND PRACTICAL 

ISSUES OF MANAGEMENT

and R&D Institute 

CENTERPROGRAMMSYSTEM

The magazine is on record 

in Russian committee

on press 26th of June 1995

Registration certificate № 013831

Subscription index in catalogue 

of Agency Rospechat 70799

ISSN 0236-235X
ISSN 2311-2735

INTERNATIONAL EDITORIAL BOARD

Kupriyanov V.P. – Dr.Sc. (Economics), Professor, CEO of R&D Institute CENTERPROGRAMMSYSTEM, First Deputy 
of the Head Editor (Tver, Russian Federation)
Semenov N.A. – Dr.Tech.Sc., Professor of Tver State Technical University, Deputy of the Head Editor 
(Tver, Russian Federation)
Reshetnikov V.N. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor of Russian State Technological University (MATI), 
Deputy of the Head Editor (Mosсow, Russian Federation)
Arefev I.B. – Dr.Tech.Sc., Professor of Poland Szczecin Maritime Academy (Szczecin, Poland)
Batyrshin I.Z. – Dr.Tech.Sc., Professor of Mexican Institute of Petroleum (Mexico City, Mexico)
Vagin V.N. – Dr.Tech.Sc., Professor of Moscow Power Engineering Institute (Technical University) 
(Mosсow, Russian Federation)
Valkman Yu.R. – Dr.Tech.Sc., V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of National Academy of Sceinces of Ukraine 
(Kiev, Ukraine)
Golenkov V.V. – Dr.Tech.Sc., Professor of Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics (BSUIR) 
(Minsk, Republic of Belarus)
Eremeev A.P. – Dr.Tech.Sc., Professor of Moscow Power Engineering Institute (Technical University) 
(Moscow, Russian Federation)
Kuznetsov O.P. – Dr.Tech.Sc., Professor of the Institute of Control Sciences of RAS (Moscow, Russian Federation)
Kureichik V.M. – Dr.Tech.Sc., Professor of Taganrog Technology Institute at Southern Federal University
(Taganrog, Russian Federation)
Lisetskiy Yu.M. – Ph.D.Tech.Sc., CEO of S&T Ukraine (Kiev, Ukraine)
Nguyen Thanh Nghi – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, Vice-Principal of Hanoi Open University (Hanoi, Vietnam)
Osipov G.S. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, Deputy of the Principal of Institute of Systems Analysis of RAS
(Mosсow, Russian Federation)
Palyukh B.V. – Dr.Tech.Sc., Professor of Tver State Technical University (Tver, Russian Federation)
Popkov V.K. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, Academician of IIA (Novosibirsk, Russian Federation)
Pospelov D.A. – Dr.Tech.Sc., Professor, Academician of RANS (Mosсow, Russian Federation)
Rakhmanov A.A. – Dr.Tech.Sc., Professor, Deputy of the CEO of Concern RTI Systems (Mosсow, Russian Federation)
Serov V. – Dr.Sc., Professor of the Oulu University of Applied Sciences (Oulu, Finland)
Sotnikov A.N. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, Joint Supercomputer Center of RAS (Moscow, Russian Federation)
Suleimanov D.Sh. – Academician of TAS, Dr.Tech.Sc., Professor of Kazan State Technical University
(Kazan, Republic of Tatarstan, Russian Federation)
Tarasov V.B. – Ph.D.Tech.Sc., Bauman Moscow State Technical University (Mosсow, Russian Federation)
Fedotov A. – Dr.Sc. (Philology), Professor of the Sofia University St. Kliment Okhridski (Sofia, Bulgaria)
Khoroshevskiy V.F. – Dr.Tech.Sc., Professor of Moscow Institute of Physics and Technology
(Moscow, Russian Federation)
Sheynman А. – Ph.D.Tech.Sc., Corporation Motorola (Chicago, USA)
Yazenin A.V. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor of Tver State University (Tver, Russian Federation)

ASSOCIATED EDITORIAL BOARD MEMBERS

Moscow Power Engineering Institute (Technical University), Moscow
Technology Institute at Southern Federal University, Taganrog
Tver State Technical University, Tver
R&D Institute CENTERPROGRAMMSYSTEM, Tver

EDITORIAL OFFICE ADDRESS

50 let Octyabrya Av., 3а,
Tver, 170024, Russian Federation

Phone: (482-2) 39-91-49
Fax: (482-2) 39-91-00

E-mail: red@cps.tver.ru
www.swsys.ru

Passed for printing 27.02.2014

Printed in printing-office “Faktor i K”

Lukina St., 4/1, Tver, 170028, Russian Federation

Prod. order № 58

Published quarterly 

27th year of publication

Format 6084 1/8

Circulation 1000 copies

Wordage 224 pages

Price 198 rub.

Программные продукты и системы
№ 1, 2014 г.

Вниманию авторов!

Международный журнал «Программные продукты и системы» публикует материалы научного и науч
но-практического характера по новым информационным технологиям, результаты академических и отраслевых исследований в области использования средств вычислительной техники. Практикуется выпуск тематических номеров по искусственному интеллекту, системам автоматизированного проектирования, по технологии 
разработки программных средств и системам защиты, а также специализированные выпуски, посвященные 
научным исследованиям и разработкам отдельных вузов, НИИ, научных организаций. 

Решением Президиума Высшей аттестационной комиссии (ВАК) Министерства образования и науки 

РФ № 8/13 от 02.03.2012 международный журнал «Программные продукты и системы» внесен в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней кандидата и доктора наук.

Информация об опубликованных статьях по установленной форме регулярно предоставляется в систе
му Российского индекса научного цитирования (РИНЦ) и готовится для передачи в международные базы цитирования.

Условия публикации

К рассмотрению принимаются ранее нигде не опубликованные материалы, соответствующие тематике 

журнала (специализация 05.13.ХХ – Информатика, вычислительная техника и управление) и отвечающие редакционным требованиям.

Работа представляется в электронном виде в формате Word (шрифт Times New Roman, размер 11 пунк
тов с полуторным межстрочным интервалом). При обилии сложных формул обязательно наличие статьи и в 
формате PDF. Формулы должны быть набраны в редакторе формул Word (Microsoft Equation или MathType). 
Объем статьи вместе с иллюстрациями – не менее 10 000 знаков. Просьба не присылать цветные, тонированные и не подлежащие дальнейшему редактированию средствами Word рисунки, а также отсканированные 
формулы и тексты. (Публикация материалов с использованием гипертекста, графики, аудио-, видео-, программных средств и др. возможна в нашем новом электронном издании «Программные продукты, системы и 
алгоритмы», сайт www.swsys-web.ru.) Заголовок должен быть информативным; сокращения, а также терминологию узкой тематики желательно в нем не использовать. Количество авторов на одну статью – не более 4, 
количество статей одного автора в номере, включая соавторство, – не более 2. Список литературы (оформленный в соответствии с ГОСТ Р 7.05–2008), наличие которого обязательно, должен включать не менее 3 пунктов.

Необходимы также аннотация (100–200 слов), ключевые слова (7–10) и индекс УДК. Название статьи, 

аннотация и ключевые слова должны быть переведены на английский язык (машинный перевод недопустим), 
а фамилии авторов, названия и юридические адреса организаций (если нет официального перевода), пристатейные списки литературы – транслитерированы. 

Вместе со статьей следует прислать отзыв-рекомендацию в произвольной форме, экспертное заключе
ние, лицензионное соглашение, а также сведения об авторах: фамилия, имя, отчество, название и юридический 
адрес организации, должность, ученые степень и звание (если есть), контактный телефон, электронный адрес, 
почтовый адрес для отправки бесплатного авторского экземпляра журнала. 

Порядок рецензирования

Все статьи, поступающие в редакцию (соответствующие тематике и оформленные согласно требовани
ям к публикации), подлежат обязательному рецензированию в течение месяца с момента поступления. 

В редакции есть устоявшийся коллектив рецензентов, среди которых члены международной редколле
гии журнала, эксперты из числа крупных специалистов в области информатики и вычислительной техники ведущих вузов страны, а также ученые и специалисты НИИ «Центрпрограммсистем» (г. Тверь).

Рецензирование проводится конфиденциально. Автору статьи предоставляется возможность ознако
миться с текстом рецензии. При необходимости статья отправляется на доработку.

Рецензии обсуждаются на заседаниях редакционной коллегии, которая проводится один раз в месяц в 

НИИ «Центрпрограммсистем» или в Главной редакции международного журнала «Проблемы теории и практики управления» (г. Москва).

Решение о целесообразности опубликования статьи после рецензирования принимается редакционным 

советом.

Статьи, одобренные редакционным советом, публикуются в течение полугода с момента одобрения, 

а отправленные на доработку – с момента поступления после устранения замечаний.

Редакция международного журнала «Программные продукты и системы» в своей работе руководству
ется сводом правил Кодекса этики научных публикаций, разработанным и утвержденным Комитетом по этике научных публикаций.

Программные продукты и системы
№ 1, 2014 г.

5

УДК 519.86:004.2(045)

МОДЕЛИ КАК ОСНОВНЫЕ АРТЕФАКТЫ 

АРХИТЕКТУРЫ ИНФОРМАЦИИ

К.С. Дрогобыцкая, д.э.н., профессор, доцент 

(Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, 

Ленинградский просп., 49, г. Москва, 125993, Россия, drogks@mail.ru)

Информация и знания уже давно ассоциируются с ключевыми факторами, призванными обеспечить надежное 

функционирование и органическое развитие любой экономической системы. Такая же роль отводится информационной модели и моделям данных в домене «Архитектура информации», представляющем собой наиболее содержательную составляющую в ее общем архитектурном описании. В настоящей статье рассматриваются состав, 
содержание и основы построения информационной модели, моделей данных и других информационных элементов 
экономической системы в контексте общего архитектурного процесса. Цель автора – помочь читателю получить 
представление о взаимодействии домена «Архитектура информации» с другими доменами общей архитектуры экономической системы – бизнес-архитектурой, организационной структурой, информационными приложениями, технологической инфраструктурой – и понять его ключевую позицию в этом взаимодействии. 

Ключевые слова: архитектура информации, архитектура экономической системы, домены архитектуры, мо
дель информации, модель данных, метаданные, информационная система.

MODELS AS BASIC INFORMATION ARCHITECTURE ARTIFACTS

Drogobytskaya K.S., Dr.Sc. (Economics), Professor, Associate Professor
(Financial University under the Government of the Russian Federation, 

Leningradskiy Av., 49, Moscow, 125993, Russian Federation, drogks@mail.ru)

Abstract. Information and knowledge have long been associated with the key factors designed to ensure reliable opera
tion and the organic development of any economic system. The same role is assigned to the information model and data 
models in the «information architecture» domain, the most substantial component in its overall architectural description. In 
this article the structure, content and highlights of building information models, data models and other information elements
of the economic system are discussed in the context of the overall architectural design process. Ultimately, the content is intended to help readers to understand the «information architecture» interaction domain with other domains of the overall architecture of the economic system – the business architecture, organizational structure, information applications, technology 
infrastructure – and to understand its key position in this interaction.

Keywords: information architecture, economic system architecture, architecture domains, information model, data mod
el, metadata, information system.

Архитектура информации включает представ
ление, принципы, модели и стандарты, обеспечивающие процессы создания, использования и 
актуализации данных для деятельности любой 
экономической системы, и является зеркальным 
отражением бизнес-архитектуры этой системы. 
Если бизнес-архитектура описывает, кто и что будет делать в рамках исследуемой экономической 
системы, то архитектура информации отражает 
данные, которые должны быть предоставлены для 
того, чтобы намеченные процессы могли быть выполнены назначенными исполнителями качественно и в срок.

При разработке новых информационных при
ложений до 70 % времени тратится на поиск источников данных, а также написание программ 
доступа к данным и программ манипулирования 
ими. Для большинства корпоративных информационных систем использование нескольких систем управления БД (СУБД) и других средств преобразования данных является скорее правилом, 
чем исключением. Более того, к росту числа источников информации ведет наблюдаемая тенденция расширения использования готовых прикладных систем (бухгалтерского учета, управления 
кадрами, управления закупками и т.п.), каждая из 

которых имеет свои модели данных. В связи с 
этим разработка и реализация архитектуры информации представляет собой более чем нетривиальную задачу.

Следует заметить, что разработка архитектуры 

информации как составной части (домена) архитектуры экономической системы не сводится к 
созданию структур БД или моделей данных. Суть 
ее в более общем описании информации, требующейся для функционирования и развития экономической системы, а также в принятии общих 
правил работы с ней. В этой связи в контексте 
общей архитектуры системы правильнее говорить 
об архитектуре и моделях информации, а не о 
данных. Модели информации более абстрактны, 
они используют язык функционала и обеспечивают контекст для моделирования данных. Модели 
данных уже предполагают четкие описания структур данных, атрибутов информационных единиц и 
отношений между сущностями.

Таким образом, под архитектурой информации 

следует понимать процесс организации и представления значимой для пользователей информации в интуитивно-понятной форме с использованием средств каталогизации, навигации и пользовательского интерфейса. Критическим моментом 

Программные продукты и системы
№ 1, 2014 г.

6

для обеспечения успеха процесса разработки архитектуры информации является ее привязка к 
бизнес-процессам экономической системы. Рекомендуется проводить анализ данных последовательно для каждого бизнес-процесса, выбирая их в 
порядке значимости для жизнедеятельности системы.

На концептуальном уровне абстракции архи
тектура информации должна описывать аспекты, 
связанные с получением, хранением, трансформацией, презентацией, анализом и обработкой информации. Это описание, в частности, должно охватывать следующие процессы:

–
получение информации из внутренних и 

внешних источников;

–
классификация информации;

–
хранение и извлечение данных;

–
редактирование и обновление данных;

–
исправление или удаление некорректных 

данных;

–
презентация или трансформирование ин
формации под потребности определенной категории потребителей; 

–
распространение информации для различ
ных категорий потребителей;

–
оценка полезности информации;

–
обеспечение безопасности информации (ау
тентификация данных от различных источников, 
назначение адекватного уровня доступа, обеспечение механизмов резервного хранения и восстановления).

На рисунке 1 приведена общая схема архитек
туры информации [1]. Безусловно, она далеко не 
полная: в частности, не отражает наличие не
структурированной и полуструктурированной информации, которая хранится в форме текстов, образов документов, электронных сообщений и т.п. 
Тем не менее схема дает некоторое представление 
об архитектуре информации экономической системы и позволяет уяснить довольно тонкие отношения между понятиями «информация» и «данные». 

Для понимания архитектуры информации и то
го, как хранятся и обновляются данные, важно отличать типы прикладных систем, обеспечивающих доступ к данным. Существуют два класса 
прикладных систем: системы онлайновой обработки транзакций (On-line Transaction Processing –
OLTP) и системы онлайновой аналитической обработки (On-line Analytical Processing – OLAP). 

OLTP-системы применяются для выполнения 

критически важных, повседневных операций [2]. 
Чаще всего они используются многими пользователями одновременно для ввода, обновления и извлечения данных. OLTP-системы способны реализовать атомарные бизнес-функции и четко обозначенные работы, как правило, в форме одной или 
нескольких транзакций, выполняемых как одно 
целое (например, транзакция «изменение адреса 
клиента»).

OLAP-системы используются для анализа, 

планирования и формирования отчетов путем 
обеспечения интерактивного доступа к широкому 
спектру архитектурной информации [3]. В OLAPсистемах обычно обрабатываются агрегированные 
данные для получения ответа на вопросы, например, о том, сколько средств было потрачено на 
покупку офисной техники в прошлом году, каков 
был объем продаж изделия х в городе N в первом 
квартале текущего года и т.п. Данные для OLAPсистем, как правило, извлекаются из транзакционных OLTP-систем и помещаются в специальные 
БД – хранилища или витрины данных. Витрины 
данных – это специализированные хранилища, 
ориентированные на предоставление информации 
аналитического характера. 

Таким образом, для создания архитектуры ин
формации необходимы глубокие знания в следующих областях (дисциплинах):

–
метаданные (описание данных, формирова
ние словарей и репозиториев);

–
информационное моделирование;

–
моделирование данных;

–
БД;

–
СУБД; 

–
ПО доступа к данным (так называемые про
граммы промежуточного слоя – middleware);

–
безопасность данных.

В отдельных случаях список дисциплин, со
держание которых требуется для построения архитектуры информации экономической системы, 
может быть расширен. Реализация сложных информационных систем, таких, например, как хра
Хранение 

данных

Резервирование/восстановление данных

Обновление 
данных

Извлечение данных внутренними 

приложениями

Извлечение 

данных 

внешними 
приложе
ниями

Ввод, обновление 
и удаление дан
ных

Рис. 1. Общая архитектура информации

Программные продукты и системы
№ 1, 2014 г.

7

нилища и витрины данных, кроме знаний, относящихся к перечисленным областям, потребует 
серьезных познаний в области проектирования 
прикладных систем и информационной инфраструктуры [4].

В результате разработки архитектуры инфор
мации на выходе должны появиться следующие 
артефакты:

–
документированное описание источников 

данных;

–
модели информации и модели данных; 

–
описание существующих и планируемых 

информационных потоков, интерфейсов, алгоритмов преобразования или консолидации данных;

–
соглашения по уровню сервиса, связанного 

с передачей данных;

–
описание решений по организации хране
ния данных (от общих каталогов до витрин и хранилищ данных);

–
технологии и средства для преобразования 

и управления данными. 

Ключевой для построения архитектуры ин
формации является вторая позиция приведенного 
списка – модели информации и модели данных. 
Они представляют собой те конструкты, которые 
в итоге будут определять методы осуществления и 
средства поддержки процедур сбора, хранения, 
актуализации и использования информации/данных в процессах выработки и реализации управленческих решений, призванных обеспечить желаемую динамику экономической системы в 
пространстве и во времени.

Цель разработки моделей информации и моде
лей данных – создание графических представлений потребностей организации и отдельных бизнес-процессов в информации. Эти представления 
являются основой для реорганизации бизнес-процессов и конструирования новых прикладных систем, спецификации взаимодействий и информационного обмена между экономической системой и 
ее контрагентами, но самое главное – оказывают 
основное влияние на логическую и физическую 
структуру БД корпоративной информационной 
системы. В общем случае информационную модель образуют определенным образом упорядоченные информационные сообщения, отражающие процессы преобразования ресурсов (трудовых, материальных, энергетических, интеллектуальных) в потребительские стоимости. Таким 
образом, основная задача начального этапа архитектурного процесса заключается во взаимосвязанном описании ресурсов и процессов в терминах 
исследуемой предметной области. В результате 
должна получиться некая информационная проекция исследуемой экономической системы относительно обеспечения ее функциональности в текущий момент и в обозримой перспективе.

Информационная модель должна адекватно 

отражать предметную область исследования, быть 

непротиворечивой, конечной и легко расширяемой, допускать композицию и декомпозицию, без 
труда восприниматься разными категориями пользователей [5]. 

Требование адекватного отображения иссле
дуемой предметной области является ключевым. 
Выполнимость его в первую очередь зависит от 
выразительности средств построения модели. Они 
должны иметь достаточные возможности для отображения всех значимых характеристик объектов, 
процессов и явлений исследуемой экономической 
системы.

В понятие адекватности модели реальному 

объекту исследования вкладывается вполне определенный смысл, который подлежит уточнению в 
каждом конкретном случае. Модель всегда строится с целью получения ответов на некоторую совокупность вопросов. Эти вопросы неявно присутствуют на протяжении всего архитектурного 
процесса и, следовательно, как бы направляют 
процесс построения модели. Полученная в результате модель должна будет дать ответы на эти вопросы с заданной степенью точности. Если ответы 
даны не на все вопросы или недостаточно точны, 
то говорят, что модель не достигла своей цели. 
Только поняв, насколько точно нужно ответить на 
поставленные вопросы, можно определить, когда 
процесс моделирования можно считать завершенным, то есть когда модель будет соответствовать 
поставленной цели исследования.

Непротиворечивость модели заключается в 

однозначной трактовке со стороны пользователей. 
Поскольку модель является единым интегрированным описанием предметной области, отображающим взгляды и потребности всех пользователей, с одной стороны, и выступает предметом совместного построения, с другой, то, разумеется,
это описание должно быть непротиворечивым вопреки тому, что интересы пользователей могут не 
совпадать или вообще быть антагонистичными.

Реальный мир, отображенный в модели, по 

своей природе является бесконечным, однако сама 
модель должна быть конечной, то есть должно 
четко 
обеспечиваться 
ограничение 
описания 

предметной области на данный момент времени. В 
первую очередь это определяется разумным уровнем ее детализации.

Свойство расширяемости призвано обеспе
чить ввод новых данных в модель (и удаление
старых) без изменения ее структуры. Ввиду большой размерности реальных моделей последние 
должны допускать декомпозицию, то есть разбиение целостной модели на отдельные фрагменты, и 
композицию – объединение нескольких фрагментарных моделей в одну общую модель.

Требование легкой восприимчивости модели 

различными пользователями, в первую очередь, 
увязывается с участием функциональных специалистов в ее формировании. Они лучше и тоньше 

Программные продукты и системы
№ 1, 2014 г.

8

представляют себе все нюансы, присущие данной 
предметной области, чем приглашенные ИТ-специалисты. Правда, последние умеют лучше отображать эти свойства в модели, что немаловажно 
для содержательности, адекватности и выразительности домена «Архитектура информации». 
Если в силу определенных причин невозможно 
привлечь пользователей к описанию предметной 
области, необходимо добиться хотя бы того, чтобы они проверили сделанное описание, и на основании их заключения убедиться, что специфика 
предметной области воспринята и воспроизведена 
правильно.

Модели информации и модели данных, как и 

все другие составляющие архитектурного процесса, удобно рассматривать на нескольких уровнях 
абстракции – концептуальном, логическом и физическом. 

На концептуальном уровне достаточно высо
коуровневых моделей, описывающих информационные потоки между функциональными подразделениями экономической системы в самом 
общем виде. Это означает, что концептуальное 
моделирование осуществляется в контексте деловой активности исследуемой системы. Такой 
подход призван обеспечить независимость концептуальных информационных моделей от деталей практической реализации (описаний методов 
доступа, среды хранения, физической обработки и т.п.). 

На логическом уровне отмеченные модели опи
сывают требования к информации в терминах, понятных бинес-пользователям. Процесс моделирования на этом уровне абстракции заключается в 
обнаружении, анализе, определении, стандартизации отношений между безнес-процессами и прикладными системами, идентификации потоков 
информации и составляющих их элементов данных. Здесь же идентифицируются общие элементы данных, которые используются разными структурными подразделениями и разными бизнес-процессами, что позволяет уменьшить дублирование 
и противоречивость данных в корпоративной информационной системе.

На физическом уровне осуществляется жесткая 

привязка данных к прикладным системам, с одной 
стороны, и физическим носителям – с другой. По 
сути физическая модель дает представление о том, 
как данные, приведенные в логической модели, 
будут храниться в БД.

Особенности разноуровневого выделения со
ставляющих архитектуры информации экономической системы сведены в таблицу.

При разработке домена «Архитектура инфор
мации» необходимо помнить об использовании в 
процессах функционирования и развития экономической системы как структурированной, так и 
неструктурированной информации. Многие исследования показывают, что люди, принимающие 

решения, только на одну треть полагаются на информацию из структурированных источников 
(содержимого БД). Две трети необходимой информации они получают в результате встреч, телефонных разговоров, участия в дискуссиях или 
по «сарафанному радио» [6]. Этот факт обязательно надо учитывать при построении архитектурных 
информационных моделей. 

Стратификация процесса 

построения архитектуры информации

Акцент

Уровень

Концептуальный (модель 
информации)

Логический 

(модель 
данных)

Физический 
(реализация 

данных)

Точка 
зрения

Бизнес-взгляд 
на ИТ

ИТ-взгляд 
на бизнес

ИТ-взгляд 
на ИТ

Предмет 
анализа

Связи информации с бизнесфункциями, 
интерфейсами, 
технологиями

Связи данных с другими данными

Связи данных 
с системами 
хранения

Фокус
Описание 
информации

Описание 
структур 
данных

Объемы и 
частота использования 
данных

Фаза разработки

Анализ
Проектирование

Реализация

Характер 
работ

Искусство
Наука
Ремесло

Еще один важный момент архитектурных по
строений связан с взаимодействием информационных систем как внутри системы, так и вне ее. 
Идея заключается в использовании общей метамодели, которая позволяет управлять отношениями между различными оригинальными моделями 
данных и таким образом делать их прозрачными 
на корпоративном уровне. Это особенно важно 
для органов государственного управления с их 
большим числом независимых систем и организационных структур.

Любая попытка интегрировать данные и ин
формацию между различными системами в конечном итоге сводится к обнаружению и использованию метаданных (данных о данных). Однако,
если поиск метаданных в архитектурных описаниях взаимодействующих систем не составляет труда, то определение отношений между ними затруднительно.

Суть идентификации отношений между мета
данными заключается в одинаковом определении 
общих элементов данных для различных информационных систем на некотором новом уровне 
абстракции. В результате получается объединяющая виртуальная модель, на основе которой и будет проектироваться обмен данными.

Рисунок 2 иллюстрирует принципы интегра
ции информации на основе управления метаданными [1]. В его нижней части имеется набор различных физических систем управления данными. 
Уровень выше представляет набор моделей этих 

Программные продукты и системы
№ 1, 2014 г.

9

систем, не зависящих от платформы реализации. 
Уровень запросов устанавливает соответствие для 
создания виртуальных моделей объектов, чьи аналоги могут и не существовать в физических системах. Эти виртуальные модели для различных 
пользователей могут представляться по-разному:
БД, бизнес-объектами, выборками из БД, моделями данных, документами, сервисами – в зависимости от потребностей. Важно то, что определение этих объектов осуществляется с помощью моделей.

Частью процесса описания архитектуры явля
ется сбор информации, определяющей объекты 
для состояний «как есть» и «как надо», а также 
стратегии перехода из первого во второе. Как правило, текущее состояние архитектуры информации описывается с использованием логических и 
физических моделей данных, многие из которых 
могут отсутствовать в репозитории метаданных 
экономической системы. Эти модели обычно являются платформенно-зависимыми. Целевое состояние «как надо» преимущественно описывается с помощью платформенно-независимых семантических или виртуальных моделей. Для перехода 
из текущего состояния в целевое потребуется установить отображение (mapping) между платформенно-зависимыми физическими и логическими 
моделями данных, с одной стороны, и платформенно-независимыми семантическими и виртуальными моделями – с другой. Со временем, когда 
понадобится создать новую прикладную систему, 
может потребоваться отображение виртуальной 

модели на новую модель данных, специфическую 
для выбранной платформы реализации. 

В заключение отметим, что рассмотренные в 

статье вопросы составляют совсем незначительную долю в проблеме формирования архитектуры 
информационного 
обеспечения 
корпоративной 

системы, однако их решение в значительной степени определяет успех всего архитектурного процесса. В конечном итоге информационная модель 
экономической системы и модели данных основных бизнес-процессов совместно с моделями других доменов архитектуры выступают в качестве 
своеобразных навигационных схем ее развития в 
рыночной стихии.

Литература

1.
Данилин А., Слюсаренко А. Архитектура и стратегия: 

«инь» и «янь» информационных технологий предприятия. М.: 
Изд-во ИНТУИТ, 2009. 504 с.

2.
Vieira M. Depenbility Benchmarking to OLTP Systems.

Saarbriicen: LAP Lambert, 2010, 273 p.

3.
Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Хо
лод И.И. Технологии анализа данных: учеб. пособие. СПб: 
БХВ–Петербург, 2004. 538 с.

4.
Спирли Э. Корпоративные хранилища данных: плани
рование, разработка, реализация. М.: Вильямс, 2001. 522 с.

5.
Адизес И. Управляя изменениями: как эффективно 

управлять изменениями в обществе, бизнесе и личной жизни. 
СПб: Питер, 2008. 224 с.

6.
Хорошилов А.В., Селетков С.Н., Днепровская Н.В. 

Управление информационными ресурсами. М.: Финансы и статистика, 2006. 272 с.

References

1.
Danilin A., Slyusarenko A. Arkhitektura i strategiya: «in» 

i «yan» informatsionnykh tekhnologiy predpriyatiya [An architec
З

З

З

ИД
ИД
ИД
ИД

Потребители информации

Виртуальные модели

Запросы на интеграцию

Физические модели

Рис. 2. Интеграция информации через управление метаданными

Источники данных

Программные продукты и системы
№ 1, 2014 г.

10

ture and strategy, "yin" and "yang" for information technology enterprise]. Moscow, Internet Univ. of IT Publ., 2009, 504 pp.

2.
Vieira M. Depenbility Benchmarking to OLTP Systems. 

Saarbriicen, LAP LAMBERT Publ., 2010, 273 p.

3.
Barsegyan A.A., Kupriyanov M.S., Stepanenko V.V., 

Kholod I.I. Tekhnologii analiza dannykh [Data mining technologies], manual, St. Petersburg, BHV-Peterburg Publ., 2004, 538 p.

4.
Sperley E. Enterprise data warehouse. Planning, building, 

and implementation. Prentice Hall Publ., 1st ed., 2001, 333 p.

5.
Adizes I. Mastering Change: The Power of Mutual Trust 

and Respect in Personal Life, Family Life, Business & Society. Santa Monica, CA, Adizes Institute Publ., 1991, 240 p.

6.
Khoroshilov A.V., Seletkov S.N., Dnipro N.V. Upravlenie 

informatsionnymi resursami [Information resources management]. 
Moscow, Finance and Statistics Publ., 2006, 272 p.

УДК 004.056.55

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА МУРАВЬИНЫХ КОЛОНИЙ 

ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ КРИПТОАНАЛИЗА БЛОЧНЫХ КРИПТОСИСТЕМ

(Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 12-01-00474)

Ю.О. Чернышев, д.т.н., профессор; А.С. Сергеев, к.т.н.; E.O. Дубров, аспирант;

A.H. Рязанов, аспирант (Донской государственный технический университет, 

пл. Гагарина, 1, г. Ростов-на-Дону, 344000, Россия, sergeev00765@mail.ru)

В работе исследована возможность применения алгоритмов муравьиных колоний для криптоанализа блочных 

криптосистем, так как переход к блочному шифрованию позволяет в значительной мере повысить стойкость криптоалгоритмов. Отмечены особенности муравьиных алгоритмов по сравнению с классическими генетическими алгоритмами. Показано, как задача поиска секретного ключа может быть сведена к классической задаче о назначениях, 
решаемой с помощью алгоритма муравьиных колоний. Приведены алгоритм решения задачи криптоанализа, структурная схема криптоанализа второго типа стандарта шифрования DES, а также пример реализации алгоритма криптоанализа. В данном примере на основе блока шифртекста определяются блок исходного текста и секретный ключ 
на базе матрицы биграмм, а также на допущениях, что каждый бит шифртекста определяется каждым битом исходного текста и каждым битом ключа и что шифртекст и исходный текст содержат символы одного и того же алфавита. 

Ключевые слова: криптоанализ, феромон, муравьиный алгоритм, блочный алгоритм, задача о назначениях.

ANT COLONY METHOD APPLICATION TO IMPLEMENT CRYPTANALYSIS 

OF BLOCK CRYPTOSYSTEMS

Chernyshev Yu.O., Dr. Tech. Sc., Professor; Sergeev A.S., Ph.D. Tech. Sc.; Dubrov E.O., Postgraduate Student;

Ryazanov A.N., Postgraduate Student (Don State Technical University, 

Gagarina Sq., 1, Rostov-on-Don, 344000, Russian Federation, sergeev00765@mail.ru)

Abstract. The authors investigate the possibility of application of ant colony algorithms for block system cryptanalysis. 

The reason is that a transition to block enciphering allows increasing firmness of cryptographic algorithms considerably. Distinctive features of ant algorithms are noted considering classical genetic algorithms. The article shows how the problem of a 
private key search can be reduced to a classical task of appointments which is solved with ant colony algorithm. There is a 
cryptanalysis problem algorithm, a block diagram of cryptanalysis of DES 2nd type, and an example of implementing cryptanalysis algorithm. In this example, based on a code text block, an initial text block and a private key with the base of a letters combinations matrix are defined. It is also considered that each bit of a code text is defined by each bit of the initial text 
and each bit of a key, and that both the initial text and code text contain symbols from identical alphabets.

Keywords: cryptanalysis, pheromone, ant algorithm, block algorithm, problem of allocation.

В последние годы интенсивно разрабатывается 

новое научное направление – природные вычисления, объединяющее математические методы, в 
которых заложен принцип природных механизмов 
принятия решений. К ним можно отнести прежде 
всего методы моделирования отжига,
методы 

эволюционного моделирования, генетические алгоритмы, методы эволюционной адаптации, алгоритмы роевого интеллекта, муравьиные алгоритмы. В моделях и алгоритмах эволюционных 
вычислений ключевым элементом является построение начальной модели и правил, по которым 
она может изменяться (эволюционировать). Предлагаются
разнообразные схемы эволюционных 

вычислений, в том числе генетический алгоритм, 
генетическое программирование, эволюционные 
стратегии, эволюционное программирование. Общие концепции и методологический подход к построению эволюционных вычислений, основанных на природных системах, а также ключевые 
гипотезы, закономерности и положения концепции эволюционных вычислений отмечены в [1, 2]. 
В настоящее время известны применения генетических алгоритмов для оптимизации широкого 
круга задач, в том числе задач криптоанализа. В 
[3–8] авторами рассматривались методы организации криптографических атак на традиционные 
симметричные 
криптосистемы, 
использующие