Аннотация
В работе рассматривается методика формирования признакового пространства агентного множества для решения задач структурирования агентов, моделирования и прогнозирования их поведения. Обсуждаются варианты определения дескрипторов для косвенной идентификации агентов в мультиагентной среде. Предлагаются способы конструирования моделей «агент-признак» и «агент-агент» для признаков измеренных в различных шкалах на основе репрезентативной теории измерения. Приведен возможный перечень атрибутов агентов и соответствующий ему набор интерпретаций, агрегированный по типологическому, архитектурному и организационному принципам. Для оценки информационной безопасности на основе применения агентного подхода, авторами предлагаются схемы представления сведений об агентах на основе соответствующего анализа механизмов формирования информационных шаблонов – коннекторов. В связи с отсутствием априорной математической модели анализируемых ситуаций в работе рассматривается упрощенное представление сведений об агентах. В этом случае можно использовать модель оценки с точностью до «параметров», которой соответствует реляционная модель «сущность-атрибут», ее важнейшей особенностью является замкнутость, позволяющая доказывать корректность манипулятивных операций. Показано, что на основе отображения сведений об агентном множестве в признаковом пространстве можно эффективно выполнять все последующие этапы разработки мультиагентной системы. Предлагаемая методика формирования признакового описания агентов позволяет создать новый подход к структурной организации мультиагентной среды, предназначенной для автоматизации оценки информационной безопасности систем.
Ключевые слова: интеллектуальный агент, информационная безопасность, мультиагентная среда, мониторинг нарушений, манипулятивных операций, модель «агент-признак», признаковое пространство, типология и архитектура агентов, самоорганизация агентов, реляционная модель
Список литературы
[1] Москаленко Ю.С. Организация систем, основанных на знаниях: учеб. пособие. – Владивосток: Изд-во Дальневост. федер. ун-та, 2013. – 250 с. [2] Варлатая С.К., Москаленко Ю.С., Ширяев С.В. Агентный подход к оценке информационной безопасности корпоративных систем // Науч. вестн. НГТУ. – 2014. – № 1 (54). – С. 66–71. [3] Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем: пер. с англ. – 4-е изд. – М.: Вильямс, 2003. – 864 с. [4] Костров Б.В., Ручкин В.Н., Фулин В.А. Основы искусственного интеллекта. – М.: ДЕСС, 2007. – 192 с. [5] Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2005. – 1408 с. [6] Prieto-Diaz R. The common criteria evaluation process explanation, shortcomings, and research opportunities // Technical Report CISC-TR-2002-03, december 2002-CISC / Commonwealth Inform. Security Center. – Harrisonburg, Virginia, USA: James Madison Univ., 2002. – 56 p. [7] Shoham Y., Leyton-Brown K. Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. – Cambridge Univ. Press, 2008. – 507 p.
