Экспертные системы : характеристика , назначение , основные компоненты , классификация

Содержание

Введение

Глава 1. Теоретико-методологический базис проектирования экспертных систем в России

1.1. Эволюция интеллектуальных технологий в отечественной ИТ-отрасли и роль национальных проектов в их развитии

1.2. Когнитивная архитектура экспертных систем: классификация, структурные компоненты и механизмы представления знаний

1.3. Нормативно-техническое регулирование и стандартизация процессов разработки интеллектуальных систем в РФ

Глава 2. Анализ функционирования экспертных систем в составе аппаратно-программных комплексов

2.1. Техническая характеристика объекта исследования под управлением отечественных вычислительных модулей

2.2. Оценка совместимости экспертного ПО с архитектурами «Эльбрус» и операционными системами из реестра Минцифры

2.3. Выявление проблемных аспектов при интеграции интеллектуальных подсистем в защищенные информационные контуры

Глава 3. Проектирование и реализация экспертной подсистемы для отечественной платформы

3.1. Разработка архитектуры и алгоритмического обеспечения экспертной системы мониторинга hardware-состояния

3.2. Техническое описание интеграции разработанного решения с доверенной аппаратной базой

3.3. Валидация системы на соответствие требованиям информационной безопасности и технико-экономическая оценка внедрения

Заключение

Список использованной литературы

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

Экспертные системы: характеристика, назначение, основные компоненты, классификация

Введение

Стремительное развитие отечественной экономики в условиях геополитической трансформации мировых рынков потребовало переориентации российской промышленности на создание собственных высокотехнологичных решений, способных функционировать без зависимости от импортных комплектующих и программных продуктов. Экспертные системы – класс интеллектуальных программных средств, имитирующих деятельность специалистов-экспертов при решении сложноструктурированных задач, – оказались в центре стратегических инициатив Минцифры России и профильных научных организаций. Интеграция подобных систем в аппаратно-программные комплексы отечественного производства позволяет не только минимизировать риски технологической блокады, но и формирует базис для реализации национальных проектов цифровой трансформации промышленности, здравоохранения, транспорта, энергетики.

Значимость тематики усиливается требованиями Указа Президента Российской Федерации от 30 марта 2022 года № 166, который закрепил приоритет перехода критической информационной инфраструктуры на доверенные аппаратные платформы, включая вычислительные модули «Эльбрус» и «Байкал». Согласно данным Минпромторга [12, c. 47], к концу 2025 года доля отечественной элементной базы в государственных информационных системах должна превысить 70 %, что прямо корреспондирует с целями настоящего исследования. Экспертные системы, развернутые на таких платформах, должны соответствовать требованиям ФЗ-187 «О безопасности критической информационной инфраструктуры», ГОСТ Р 55062-2012 и приказам ФСТЭК России, что создает сложный контекст технико-нормативных ограничений и возможностей.

Степень разработанности проблемы в отечественной научно-технической литературе характеризуется фрагментарностью: теоретические аспекты когнитивной архитектуры экспертных систем детально освещены в трудах Д. А. Поспелова, Э. В. Попова, Г. С. Осипова, однако вопросы их адаптации к отечественным процессорным архитектурам остаются недостаточно проработанными. Исследования МГТУ им. Н. Э. Баумана, ИСП РАН и ИТМО сосредоточены преимущественно на алгоритмических и математических моделях представления знаний [8, c. 102], в то время как аспекты аппаратно-программной совместимости, особенно при работе с командными системами «Эльбрус», до сих пор не получили систематизированного освещения в академической литературе. Вместе с тем практика внедрения таких систем в промышленных условиях демонстрирует многочисленные проблемные зоны: от несоответствия программных интерфейсов до трудностей обеспечения реального времени обработки данных в защищенных информационных контурах [23, c. 189].

Цель работы – разработка и внедрение экспертной подсистемы мониторинга аппаратного состояния на основе отечественных вычислительных платформ с учетом требований ФСТЭК и нормативно-технической базы РФ.

Задачи исследования:

• провести анализ эволюции интеллектуальных технологий в российской ИТ-отрасли и выявить роль национальных программ в их развитии;
• систематизировать классификацию экспертных систем, описать структурные компоненты и механизмы представления знаний;
• оценить технические характеристики объекта исследования и выявить проблемы интеграции интеллектуальных подсистем в защищенные контуры;
• спроектировать архитектуру экспертной подсистемы для мониторинга состояния аппаратных средств на отечественной платформе;
• реализовать разработанное решение и провести валидацию на соответствие требованиям информационной безопасности;
• выполнить технико-экономическую оценку эффекта от внедрения предложенной системы.

Объектом исследования выступает аппаратно-программный комплекс на базе процессоров архитектуры «Эльбрус-8С», эксплуатируемый в ИТ-подразделении промышленного предприятия федерального значения.

Предметом исследования являются методы, алгоритмы и программные средства построения экспертных систем, обеспечивающих мониторинг состояния компьютерных систем и комплексов в условиях использования отечественной элементной базы.

Методологическая база: теоретической основой послужили труды российских исследователей в области искусственного интеллекта – Д. А. Поспелова, Э. В. Попова, Г. С. Осипова, а также разработки ИСП РАН по формальным методам верификации программных средств [19, c. 54]. Инструментарий включает языки логического программирования (Prolog, отечественные диалекты), системы управления базами знаний, средства диагностики вычислительных систем из состава реестра Минцифры. Нормативную основу составляют ФЗ-149 «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», ГОСТ Р 58983-2020 по требованиям к средствам вычислительной техники, ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015, приказы ФСТЭК России № 17 и 239.

Научная новизна состоит в адаптации классических алгоритмов вывода на правилах для специфики командной системы процессора «Эльбрус-8С», разработке гибридной архитектуры базы знаний, сочетающей продукционные правила и фреймовые структуры, а также в создании программного интерфейса взаимодействия экспертной подсистемы с драйверами средств вычислительной техники отечественной разработки.

Теоретическая значимость заключается в расширении научных представлений о возможностях применения методов искусственного интеллекта в контексте национальной аппаратной платформы, а также в систематизации подходов к классификации экспертных систем с учетом современных требований информационной безопасности и технологического суверенитета.

Практическая значимость определяется возможностью непосредственного применения разработанной подсистемы в промышленных информационных системах, эксплуатирующих отечественные вычислительные модули. Результаты исследования могут быть использованы при модернизации критической информационной инфраструктуры государственных органов и стратегических предприятий, а также в образовательном процессе при подготовке специалистов по направлению

…