Тема 4.3 РЕПОЗИТОРИЙ МЕТАДАННЫХ
Понятие метаданных. Модель использования. Проектные и рабочие метаданные. Размерностная модель метаданных. Типы метаданных: описывающие действия над данными, местоположение ресурсов системы хранилища данных, сущности, взаимодействие с хранилищем данных, временные аспекты функционирования и др. Метаданные многопредметных областей.
Тема 4.4 КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ И ЛОГИЧЕСКАЯ АРХИТЕКТУРА ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ
Основные принципы. Метапринципы. Архитектурные принципы. Принципы построения данных, запросов, рабочих хранилищ, метаданных, масштабируемости управления хранилищем и др. Виртуальное хранилище данных. Семантическая интеграция предметных областей. Управление запросами к предметным областям. Монолитное хранилище. Стандартные архивы данных. Методы и средства разработки логических моделей.
Тема 4.5 ФИЗИЧЕСКАЯ АРХИТЕКТУРА ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ
Физическая память. Базы данных. Аппаратное обеспечение сервера баз данных. Операционные системы. Сервер запросов и сервер приложений. Сети и средства взаимодействия. Промежуточный уровень и его программное обеспечение. Развертывание архитектуры. Преобразование данных.
Тема 4.6 ДОСТУП К ДАННЫМ
Выбор средств доступа к данным. ODBC и другие интерфейсы доступа к данным. Типы потребителей и критерии выбора поставщика информации. Распределение информации. Доступ с помощью Web. Программные средства СППР. Управление запросами. Методы доступа к данным: нейронные сети, генетический алгоритм, кластеризация и классификация, деревья решений, статистические методы и другие методы. Оперативная аналитическая обработка данных. Извлечение знаний.
ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ.
№ | Название работы |
1. | Моделирование систем с использованием языка UML |
2. | Моделирование систем с использованием стандартов серии IDEF. |
3. | Проектирование объектно-ориентированных баз данных с использованием специализированных сред. |
4. | Разработка DTD и XSD схем для XML |
5. | Разработка приложений для анализа многомерных данных на основе OLAP |
6. | Проектирование и разработка продукционных баз знаний |
7. | Разработка алгоритмов извлечения знаний |
8. | Использование интеллектуальных систем для решения экономических задач |
ЛИТЕРАТУРА.
ОСНОВНАЯ:
1. Структурный подход к организации баз данных. - М.: Финансы и статистика, 19с.
2. , Савинков баз данных информационных систем. - М.: Финансы и стати-стика, 19с.
3. Боуман Д, Практическое руководство по SQL. - Киев: Диалектика, 1997.
4. Стратегии клиент/сервер. - Киев: Диалектика, 1997.
5. Справочное руководство по SQL. - М.: Лори, 19с.
6. Введение в системы баз данных //6-издание. - Киев: Диалектика, 19с.
7. Гери Хансен, Джэймс Хансен. Базы данных: разработка и управление: Пер. с англ. – М.: БИНОМ», 1999 –704 с.: ил.
8. Query-by-Example: язык баз данных //СУБД№3. - С.149-160.
9. Кузнецов в системы управления базами данных //СУБД№1,2,3,4, 1996. - №1,2,3,4,5.
10. Ладыженский управления базами данных - коротко о главном //СУБД№1,2,3,4.
11. , Распределенные и параллельные системы баз данных //СУБД№4. - С.4-26.
12. , Фролов данных в интернет: практическое руководство по созданию Web-приложений с базами данных. – М.:Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2000.-432 с.
13. Х. Уэно, Т. Кояма, Т. Окамото, Б. Мацуби, М. Исидзука Представление и использование знаний: Пер. с япон. /Под ред. Х.Уэно, М. Исидзука. – М.: Мир, 1989. – 220 с.
14. , Хорошевский знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов. - Издательство: Питер. 2001 г 384 стр.,
15. В. Дюк, А. Самойленко Data Mining: учебный курс.- Издательство: Питер, 2001 г. с. 368.
16. Филиппов анализ данных: методы и средства.- Издательство: Едиториал УРСС, 2001.
17. Джордж Люгер Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем .- Издательство: Вильямс., 2003 г.. 864 с.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ
18. Эдуард Андреевич Якубайтис. Электронная гипертекстовая база знаний : Учеб. пособие / Финансовая акад. при Правительстве Рос. Федерации, Междунар. центр дистанц. Обучения, 1998г
19. Диго и использование баз данных. - М.: Финансы и статистика, 19с.
20. Теория реляционных баз данных. - М.: Мир, 19с.
21. О" О" Критика уровней изолированности в стандарте ANSI SQL //СУБД№2. - С.45-60.
22. Гилуа модель данных в информационных системах. - М.: Наука, 1992.
23. Руководство по реляционной СУБД DB2. - М.: Финансы и статистика, 19с.
24. Введение в SQL. - М.: Лори, 19с.
25. Кузнецов языка реляционных баз данных SQL: краткий обзор //СУБД№2. - С.6-36.
26. Кузнецов системы для управления базами данных //СУБД№3. - С.95-102.
27. Кузнецов , неопределенные значения, первичные и возможные ключи и другие экзотиче-ские прелести языка SQL //СУБД№3. - С.77-80.
28. Кузнецов информация и трехзначная логика //СУБД№5. - С.65-67.
29. Кириллов язык запросов (SQL). - СПб.: ИТМО, 19с.
30. Машины баз данных и управление базами данных. - М.: Мир, 1989.
31. Пржиялковский в проектировании БД //СУБД№1. - С.90-97.
32. Проектирование структур баз данных. В 2 кн., - М.: Мир, 1985. Кн.с.: Кн.с.
33. Автоматизированное проектирование баз данных. - М.: Мир, 19с.
34. Цаленко семантики в базах данных. - М.: Наука, 1988.
35. , , SEQUEL 2: унифицированный подход к определению, манипулированию и контролю данных //СУБД№1. - С.144-159.
36. Методы оптимизации запросов в реляционных системах //СУБД№3. - С.22-36.
37. Модель "сущность-связь" - шаг к единому представлению о данных //СУБД№3. - С.137-158.
34. ANSI X3., American National Standart for Information Systems - Database Language - SQL, November, 1992.
38. Astrahan M. M., System R: A Relational Approach to Data Base Management //ACM Transactions on Data Base SystemsV1, 97, June.
39. Codd E. F. Relation Model of Data for Large Shared Data Banks //Comm. ACMV.13, №.6. - P.377-383. (Имеется перевод: Кодд модель данных для больших совместно используемых банков данных //СУБД№1. - С.145-160.)
40. Codd E. F. Normalized Data Base Structure: A Brief Tutorial //Proc. of 1971 ACM-SIGFIDET Workshop on Data Description, Access and Control.- N.-Y.: ACMP.1-17.
41. Codd E. F. A data base sublanguage founded on the relational calculus //Proc. ACM-SIGFIDET/ - 1971. - Workshop, San Diego, Calif., Nov. P.35-68.
42. Codd E. F. Further Normalization of the Data base Relational Model //Data Base Systems.- N. J.: Prentice-Hall, 1972. - P.33-64.
43. Codd E. F. Recent investigations in relational data base systems //Proc. IFIP CongressNorth-Holland Pub. Co., Amsterdam. - P..
44. Codd E. F. Extending the Database Relation Model to Capture More Meaning. //ACM Transaction on Database Systems. 1979.- V.4, №4. - P.397-434. (Имеется перевод: Кодд модель данных для больших совместно используемых банков данных //СУБД№5-6., а также: http://www. tts. tomsk. su/personal/~sas/DBMS/96_5/source/163.htm#footnote)
Утверждена
УМО вузов Республики Беларусь
по образованию в области информатики
и радиоэлектроники
« 03 » июня 2003 г.
Регистрационный № ТД-40-018/тип.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И МЕТОДЫ
ОПТИМИЗАЦИИ В ЭКОНОМИКЕ
Учебная программа для высших учебных заведений
по специальности IИнформационные системы
и технологии (в экономике)
Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР
« 28 » мая 2003 г.
Составители:
, профессор кафедры вычислительных методов и программирования Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», доктор физико-математических наук;
, старший преподаватель кафедры вычислительных методов и программирования Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»
Рецензенты:
Кафедра дискретной математики и алгоритмики Учреждения образования «Белорусский государственный университет» (протокол от 02г.);
Кафедра вычислительной техники Учреждения образования «Белорусский государственный аграрный технический университет» (протокол от 01.01.2001 г.)
Рекомендована к утверждению в качестве типовой:
Кафедрой экономической информатики Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол от 01.01.2001 г.);
Научно-методическим советом по специальности IИнформационные системы и технологии (по направлениям) УМО вузов Республики Беларусь по образованию в области информатики и радиоэлектроники (протокол от 01.01.2001 г.)
Действует до утверждения Образовательного стандарта по специальности.
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Базовая программа «Вычислительные методы и методы оптимизации в экономике» разработана для специальности IИнформационные системы и технологии (в экономике) высших учебных заведений.
Целью изучения дисциплины является освоение основных алгоритмов вычислительной математики и задач оптимизации в экономике, изучение современных методов их решения, получение практических навыков алгоритмизации и программирования, подготовка студентов к использованию современных компьютеров и базовых технологий в качестве инструмента для решения практических задач в своей предметной области.
Подготовка современного специалиста по экономическим специальностям требует уверенного владения возможностями, предоставляемыми компьютерными технологиями. Решение сложных экономических задач приводит к необходимости моделирования и оптимизации на ЭВМ таких задач. В настоящем курсе наряду с основными методами численного анализа изучаются современные методы условной и безусловной оптимизации функций многих переменных. В результате изучения дисциплины «Вычислительные методы и методы оптимизации в экономике» студенты должны освоить наиболее эффективные и часто используемые на практике численные методы, используемые при решении экономических задач, уметь выполнять алгоритмизацию и программирование методов решения экономических задач; приобрести навыки уверенной работы на персональном компьютере при решении экономических задач, научиться использовать имеющееся программное обеспечение. По основным разделам курса приводятся экономические приложения. Материалы данного курса используются в дисциплинах «Исследование операций в экономике», «Экономико-математические методы и модели», «Высшая математика».
Программа составлена в соответствии с требованиями образовательных стандартов и рассчитана на объем 64 учебных часа. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 32 часов, лабораторных работ – 16 часов, практических занятий - 16 часов.
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Раздел 1. Основы численных методов
Тема 1. Что такое численные методы (введение)
Тема 2. Применение элементов линейной алгебры в экономике. Решение систем линейных алгебраических уравнений. Метод простой итерации, метод Зейделя, метод Гаусса, метод квадратного корня, метод прогонки. Обратная матрица. Собственные значения и собственные векторы
Тема 3. Аппроксимация функций. Интерполяция, среднеквадратичное приближение, ортогональные многочлены, метод наименьших квадратов
Тема 4. Методы численного дифференцирования и интегрирования. Формулы средних, трапеций, Симпсона, Гаусса
Тема 5. Решение нелинейных уравнений. Методы дихотомии, простой итерации, Ньютона, Вегстейна, парабол
Тема 6. Применение аппарата дифференциальных и разностных уравнений в экономике. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Решение задачи Коши. Метод Эйлера, методы Рунге–Кутта, Адамса. Решение краевой задачи. Метод стрельбы, метод прогонки
Раздел 2. Методы оптимизации функций
Тема 1. Постановка задач оптимизации, их классификация
Тема 2. Методы нахождения минимума функции одной переменной: метод дихотомии, золотого сечения, Фибоначчи, последовательного перебора, парабол
Тема 3. Методы нахождения безусловного минимума функции многих переменных
Тема 4. Методы нулевого порядка: метод покоординатного спуска, метод Хука – Дживса, метод Розенброка, метод
Нелдера – Мида
Тема 5. Методы первого порядка: метод спуска по градиенту, метод сопряженных градиентов Флетчера – Ривса
Тема 6. Методы с переменной метрикой: метод
Давидона – Флетчера – Пауэлла (ДФП)
Тема.7. Условная минимизация функций. Метод штрафных функций (МШФ), метод барьерных функций
ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ И ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ
Раздел 1. Основы численных методов
1. Составление и отладка программ реализации алгоритмов решения систем линейных алгебраических уравнений. Алгоритмы метода Гаусса, прогонки, квадратного корня, простой итерации, Зейделя.
2. Составление и отладка программ нахождения собственных значений матрицы.
3. Составление и отладка программ по методам аппроксимации функций. Алгоритмы интерполяции и метода наименьших квадратов.
4. Составление и отладка программ по формулам численного дифференцирования и интегрирования. Алгоритмы методов средних, трапеций, Симпсона, Гаусса.
5. Составление и отладка программ по методам решения нелинейных уравнений. Алгоритмы дихотомии, простой итерации, Ньютона, секущих, Вегстейна, квадратичной параболы.
6. Составление и отладка программ по методам решения дифференциальных уравнений. Алгоритмы методов Эйлера, Рунге–Кутта, Адамса.
7. Решение краевой задачи для одномерного уравнения методом сеток.
Раздел 2. Методы оптимизации функций
1. Составление и отладка программ нахождения минимума функции одной переменной. Алгоритмы методов золотого сечения, последовательного спуска, квадратичной и кубической параболы.
2. Составление и отладка программ нахождения минимума функции многих переменных. Алгоритмы методов покоординатного последовательного перебора, Розенброка, спуска по градиенту, ДФП.
ЛИТЕРАТУРА
ОСНОВНАЯ
1. Калиткин методы. – М.: Наука, 1978.
2. Красс для экономических специальностей. – М.: Инфра-М, 1999.
3. , , Монастырный методы. – М.: Наука. Т.1,1976. Т.2,1977.
4. , , Монастырный теории вычислительных методов. Уравнения в частных производных. –М.: Наука и техника,1986.
5. Волков методы. – М.: Наука, 1982.
6. Самарский в численные методы. – М.: Наука, 1982.
7. , Агошков в проекционно-сеточные методы. – М.: Наука, 1981.
8. Методы оптимизации. – М.: Радио и связь, 1988.
9. Винн P., Введение в прикладной эконометрический анализ. –M.: Финансы и статистика, 1981.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ
1. Марчук вычислительной математики. –М.: Наука, 1980.
2. Васильев методы решения экстремальных задач. –М.: Наука, 1980.
3. Бахвалов методы. – М.: Наука, 1975.
4. , Жидков вычислений. – М.: Физматгиз. Т. 1, 1962. Т. 2, 1970.
5. , , Евлампиев теории оптимизации. – М.: Высш. шк., 1986.
6. Турчак численных методов. – М.: Наука, 1987.
7. , Навроцкий по курсу «Алгоритмы вычислительной математики». – Мн: БГУИР, 2002.
Утверждена
УМО вузов Республики Беларусь
по образованию в области информатики
и радиоэлектроники
« 03 » июня 2003 г.
Регистрационный № ТД-40-019/тип.
ЭКОНОМЕТРИКА
Учебная программа для высших учебных заведений
по специальности IИнформационные системы
и технологии (в экономике)
Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР
« 28 » мая 2003 г.
Составитель:
, доцент кафедры экономической информатики Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», кандидат физико-математических наук
Рецензенты:
, заведующий кафедрой статистического анализа данных Учреждения образования «Белорусский государственный университет», профессор, доктор физико-математических наук;
Кафедра дискретной математики и алгоритмики Учреждения образования «Белорусский государственный университет» (протокол от 02.г.)
Рекомендована к утверждению в качестве типовой:
Кафедрой экономической информатики Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол от 01.01.2001 г.);
Научно-методическим советом по специальности IИнформационные системы и технологии (по направлениям) УМО вузов Республики Беларусь по образованию в области информатики и радиоэлектроники (протокол от 01.01.2001 г.)
Действует до утверждения Образовательного стандарта по специальности.
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Учебная программа «Эконометрика» разработана для специальности IИнформационные системы и технологии (в экономике) высших учебных заведений. Она предусматривает лекционный материал, практические занятия и лабораторные работы по данной дисциплине. Целью изучения дисциплины являются: получение знаний и приобретение навыков по построению математических эконометрических моделей. Задачи изучения дисциплины - освоение методов идентификации эконометрических моделей и оценивания на основе данных временных рядов экономических данных. Для изучения дисциплины необходимо усвоение таких дисциплин, как “Теория вероятностей и математическая статистика”, “Экономико-математические модели и методы”. Программа составлена в соответствии с требованиями общеобразовательного стандарта и рассчитана на объем 64 часа. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекции – 32 часа, практические занятия – 16 часов, лабораторные работы – 16 часов.
Раздел 1. Регрессионные модели и их оценивание
Тема 1.1. Предпосылки применения классического регрессионного анализа. Их нарушения
Тема 1.2. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков. Множественная линейная регрессия и обобщенный МНК. Взвешенная регрессия
Тема 1.3. Причины изменения параметров регрессионных моделей. Критерии проверки постоянства параметров: критерий кумулятивной суммы остатков, критерий скачка, критерий Чоу, критерий Фарлея – Хинича
Тема 1.4. Регрессионные модели с переменными параметрами. Систематическое изменение параметров. Случайное возмущение параметров. Марковское движение параметров
Раздел 2. Модели из систем одновременных эконометрических уравнений
Тема 2.1. Структурная и приведенная формы моделей. Косвенный
и двухшаговый МНК. Принцип наименьшего дисперсионного отношения
Тема 2.2. эквивалентные системы уравнений. Проблема их идентификации. Идентифицируемые, плохо идентифицируемые и сверхидентифицируемые системы уравнений
Тема 2.3. Критерии идентификации, использующие априорные ограничения на а) параметры структурной формы
и б) ковариацию и дисперсию возмущений
Раздел 3. Анализ и прогнозирование временных рядов
Тема 3.1. Основные элементы временного ряда. Ряды экономических индексов. Цены основных и производных ценных бумаг
Тема 3.2 Динамика изменения цены ценных бумаг (дискретное время): биномиальная модель, гауссовская модель, модель скользящего среднего, авторегрессионная модель, модель авторегресии – скользящего среднего
Тема 3.3. Динамика изменения цены ценных бумаг
(непрерывное время): винеровский процесс, диффузионный процесс. Модели изменения цен акций и облигаций. Модели динамики цен семейства ценных бумаг
Тема 3.4. Методы оценивания параметров временных рядов
и выделения трендов
Тема 3.5. Прогнозирование в линейных стохастических моделях. Адаптивные модели краткосрочного прогнозирования (экспоненциальное сглаживание и модели линейного роста)
Раздел 4. Эконометрические приложения: функции инвестиций и производственные функции
Тема 4.1. Функция инвестиций и ее составляющие. Различные модели инвестиционных функций
Тема 4.2. Анализ, оценивание и выбор наилучшей модели инвестиционной функции
Тема 4.3. Производственная функция, ее составляющие и свойства
Тема 4.4. Различные модели производственных функций
Тема 4.5.Проблемы использования производственных функций
на уровне фирм и отрасли. Учет технического прогресса. Оценивание параметров производственных функций на основе временных рядов
Примерный перечень практических занятий
1. Модели из систем одновременных уравнений.
2. Критерии идентификации, использующие априорные ограничения.
3. Модели стационарных временных рядов.
4. Экспоненциальное сглаживание и модели линейного роста (модель Хольта, модель Брауна, модель Бокса – Дженкинса).
5. Функция инвестиций. Модель простого и гибкого акселерата. Неоклассические модели инвестиционных функций.
6. Функции распределенных лагов. Модель Койка, модель Солоу, модель Джоргенсона.
7. Производственная функция Кобба – Дугласа. Производственная функция с постоянной эластичностью замещения.
Примерный перечень лабораторных работ
1. Ознакомление с пакетом прикладных программ «Статистика».
2. Регрессионный анализ эконометрической информации.
3. Анализ и прогнозирование временных рядов.
4. Эконометрические модели.
ЛИТЕРАТУРА
1. Эконометрика. Начальный курс. – М., 1997.
2. Джонстон Дж. Эконометрические методы. - М.: Статистика, 1980.
3. Введение в эконометрику. - М.: Инфра-М, 1997.
4. Введение в эконометрику. Т.1. - Киев, 1996.
5. Введение в прикладной эконометрический анализ. - М.: Финансы и статистика, 1981.
6. Дж., Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976.
7. Лукашин регрессия с переменными параметрами. - М.: МГУ, 1992.
8. Методы статистического анализа в экономике. - М.: Статистика, 1972.
9. Бородич : Учеб. пособие. - Мн.: Новое знание, 2001.
Утверждена
УМО вузов Республики Беларусь
по образованию в области информатики
и радиоэлектроники
« 03 » июня 2003 г.
Регистрационный № ТД-40-020/тип.
КРИПТОГРАФИЯ И ОХРАНА КОММЕРЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
Учебная программа для высших учебных заведений
по специальности IИнформационные системы
и технологии (в экономике)
Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР
« 28 » мая 2003 г.
Составитель:
, профессор кафедры программного обеспечения информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», профессор, доктор технических наук
Рецензенты:
, заведующий кафедрой экономики и управления Учреждения образования «Высший государственный колледж связи», профессор, доктор технических наук;
, директор Вычислительно-аналитического центра Министерства образования и науки Республики Беларусь, доцент, кандидат технических наук;
Кафедра дискретной математики и алгоритмики Учреждения образования «Белорусский государственный университет» (протокол от 01.01.2001 г.)
Рекомендована к утверждению в качестве типовой:
Кафедрой экономической информатики Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол от 01.01.2001 г.);
Кафедрой программного обеспечения информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол от 01.01.2001 г.);
Научно-методическим советом по специальности IИнформационные системы и технологии (по направлениям) УМО вузов Республики Беларусь по образованию в области информатики и радиоэлектроники (протокол от 01.01.2001 г.)
Действует до утверждения Образовательного стандарта по специальности.
Пояснительная записка
Типовая программа курса «Криптография и охрана коммерческой информации» разработана для специальности IИнформационные системы и технологии (в экономике) высших учебных заведений.
Основная цель курса – изучение основ теории защиты информации и ее применения для решения прикладных задач на примере охраны коммерческой информации.
В результате освоения курса «Криптография и охрана коммерческой информации» студент должен:
знать основы теории информации, методов применения теории информации для целей криптографической защиты данных и охраны коммерческой информации;
уметь характеризовать современные криптографические алгоритмы, используемые для защиты данных и охраны коммерческой информации;
уметь анализировать эффективность использования современных систем защиты коммерческой информации;
приобрести навыки создания современных систем защиты данных.
Курс базируется на сведениях, излагаемых в дисциплинах «Математика» и «Специальные главы математики», и используется при решении прикладных задач по дисциплинам специальности.
Программа составлена в соответствии с требованиями образовательного стандарта и рассчитана на объем 32 учебных часа. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 16 часов, лабораторных работ – 16 часов.
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Тема 1. Введение в предметную область
История развития теории и практики охраны коммерческой информации. Теория информации. Теория Шеннона. Мера информации. Энтропия.
Тема 2. Элементы теории чисел
Теория вычетов. Теорема Ферма. Теорема Эйлера. Теория полей Галуа. Группы, кольца, идеалы и поля. Неприводимые полиномы. Структура конечных полей. Выполнение арифметических операций над полями Галуа.
Тема 3. Криптографические алгоритмы
Криптографические алгоритмы, основанные на подстановке, перестановке и гаммировании. Комбинированные криптографические системы. Криптосистема Lucifer. Криптографический стандарт (DES), NewDES, варианты DES, новый международный стандарт AES.
Обзор комбинированных криптографических криптосистем: ГОСТ, Idea, Madriga, Feal, Rеdoc, Skipjack, Cast, Blowfish, 3-WAY, Safer, RC5 и др.
Тема 4. Однонаправленные хэш-функции
Хэш-функции: N-хэш, MD4, MD5, Ripe-MD, алгоритм безопасного хэширования (Secure Hash Algorithm, SHA), Havel. Алгоритмы шифрования с открытым ключом. Алгоритмы рюкзака.
Экспоненциальные криптографические системы. Криптографическая система RSA. Алгоритмы Pohling–Hellman, Rabin, Elgamal, McElice. Криптосистемы с эллиптическими кривыми. Криптосистемы с открытым ключом на базе конечных автоматов.
Тема 5. Потоковые криптографические системы
Конгруэнтные генераторы псевдослучайных чисел. М-последовательности, формируемые на базе регистров сдвига с линейной обратной связью (LFSR). Потоковые шифры на базе LFSR.
Генераторы нелинейных двоичных последовательностей: Геффе, Плессе, Дженингса, Гольдмана, Вольфрама. Фильтр-генератор на основе алгоритма сжатия данных Зива–Лемпела. Комбинированные потоковые криптографические системы. Нелинейные алгоритмы. Самосинхронизирующиеся потоковые криптосистемы.
Тема 6. Протоколы обмена коммерческой информацией
Защиты информации в банковских компьютерных системах. Удостоверение подлинности. Удостоверение подлинности и обмен ключами. Разделение секрета. Совместное использование секрета. Криптографическая защита баз данных.
Криптографические протоколы аутентификации на основе доказательства с нулевым знанием (Zero-knowledge Proofs of Knowledge). Схемы Фиата–Шамира, Фейге–Фиата–Шамира, Гилоу–Киускуотера.
Тема 7. Генерирование ключей
Нелинейное пространство ключей. Передача ключей. Генерирование, хранение и распределение криптографических ключей. Нотаризация ключей. Распределение ключей для конференц-связи и секретная широковещательная передача. Стандарт CCITT Х509.
Типы алгоритмов и криптографические режимы. Режим электронной почты. Повтор блоков. Режим сцепления блоков шифра. Режим обратной связи по шифру.
Тема 8. Цифровая подпись
Служба меток времени. Подсознательный канал. Неотрицательные цифровые подписи. Подписи уполномоченного свидетеля. Подписи по доверенности. Групповые подписи. Подписи с обнаружением подделки.
Алгоритмы цифровой подписи DSA и ECDSA. Стеганографические принципы формирования цифровой подписи. Системы водяных знаков и отпечатков пальцев, применяемые для защиты коммерческой информации.
Примерный перечень лабораторных работ
1. Изучение криптографических систем, основанных на методе подстановки.
2. Изучение алгоритмов хэширования коммерческой информации. Криптографические системы с открытым ключом.
3. Алгоритмы цифровой подписи и их модификации, используемые в банковских и коммерческих технологиях. Изучение криптографических систем потокового типа.
4. Стандарт криптографических систем (DES).
5. Стеганографические системы защиты коммерческой информации.
ЛИТЕРАТУРА
ОСНОВНАЯ
1. , , Матвеев основы криптологии. –Мн.: БГУ, 1999.
2. , Малюк защиты информации: Учеб. пособие. –М.: МИФИ, 1997.
3. Криптография от папируса до компьютера. –М.: ABF, 1996.
4. , , Шаньгин информации в компьютерных системах и сетях. –М.: Радио и связь, 1999.
5. Основы теории чисел. –М.: Наука, 1981.
6. Работы по теории информации и кибернетики. – М.: Изд-во иностр. лит., 1963.
7. Искусство программирования для ЭВМ. Ч. 2. –М.: Мир, 1977.
8. Введение личных финансов, покупки и управления банковским счетом через Internet. – М.: CIT, 1997.
9. Аксен системы расчетов в Internet: от реальной витрины до виртуальной // Конфидент. 1996. № 6.
10. Прикладная криптография. –М.: Триумф, 2002.
11. Иванов методы защиты информации в компьютерных системах и сетях. –М.: Кудиц-образ, 2001.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ
1. Denning, Dorothy Elizabet. Cryptography and Data Security, Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1982.
2. Davies D. W., Price W. L. Security for Computer Networks: An Introduction to Data Security in Teleprocessing and Electronic Funds Transfer. Second Edition. John Wiley & Sons Ltd., 1989.
3. , Тимонина основы защиты информации. – М.: Изд-во агентства “Яхтсмен”, 1996.
4. Menezes A., Oorschot P. Van, Vanstone S. Handbook of Applied Cryptography. CRC Press, 1966.
5. Системы обработки информации. Защита криптографическая. Алгоритмы криптографического преобразования: ГОСТ .
6. Информационная технология. Криптографическая защита информации. Процедуры выработки и проверки электронной цифровой подписи на базе асимметричного криптографического алгоритма: ГОСТ 34.10-94.
7. Информационная технология. Криптографическая защита информации. Функция хэширования: ГОСТ 34.11-94.
Утверждена
УМО вузов Республики Беларусь
по образованию в области информатики
и радиоэлектроники
« 03 » июня 2003 г.
Регистрационный № ТД-40-054/тип.
ПРИКЛАДНЫЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
Учебная программа для высших учебных заведений
по специальности IИнформационные системы
и технологии (в экономике)
Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР
« 28 » мая 2003 г.
Составитель:
, профессор кафедры экономической информатики Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», доцент, кандидат технических наук
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
