Автоматизированная система предотвращения совершения преступлений как составная часть системы безопасности важного государственного объекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Журин, Сергей Игоревич

• Журин, Сергей Игоревич
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Журин, Сергей Игоревич

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА В ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ И ФОРМУЛИРОВКА НАУЧНОЙ ЗАДАЧИ.

1.1. Совершение преступления на важном объекте.

1.1.1. Виды угроз деятельности предприятий.

1.1.2. Подготовка и совершение преступления.

1.1.3. Особенности зарождения преступления.

1.2. Противодействие совершению преступления - система охраны объекта.

1.2.1. Функции системы охраны.

1.2.2. Разработка концепции защиты объекта.

1.3. Автоматизированная система охраны объекта.

1.3.1. Функции автоматизированной системы охраны.

1.3.2. Программные комплексы поддержки деятельности автоматизированной системы охраны.

1.3.3. Развитие автоматизации систем охраны.

1.4. Формулировка научной задачи и цели исследования.

•."* f •

1.5. Выводы по главе 1.„/.'.

2. МЕТОДИКА ВЫЯВЛЕНИЯ ЗАРОЖДАЮЩЕГОСЯ ПРЕСТУПЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ СОВЕРШЕНИЯ ПРЕСТУПЛЕНИЙ.

2.1. Элементы модели преступления.

2.2. Недостатки систем охраны.

2.3. Функция предупреждения зарождения преступления - новая функция автоматизированной системы охраны.

2.4. Автоматизированная система предупреждения преступлений в составе системы безопасности объекта.'.

2.5. Функции автоматизированной системы предотвращения совершения преступлений.

2.6. Построение АСП.

2.6.1. Объект защиты.

2.6.2. Модель нарушителя.

2.6.3. Возможность совершения преступления.

2.6.4. Методы и средства противодействия.

2.7. Модель АСП.

2.7.1. Элементы модели.

2.7.2. Коэффициенты модели и их взаимодействие. Матрицы связи.

2.8. Выводы по главе 2.

3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АСП И ОПИСАНИЕ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ПОДДЕРЖКИ АСП.

3.1. Алгоритмическое обеспечение АСП.

3.1.1. Выявление потенциально опасных сотрудников и групп.

3.1.2. Математическая постановка задачи обнаружения потенциально опасных сотрудников и групп.

3.1.3. Оценка эффективности модели обнаружения на основе метода экспертных оценок.

3.1.4. Оценка эффективности системы на основе критерия эффективности системы.

3.1.5. Организация поиска групп.

3.2. Программный комплекс поддержки АСП.

3.2.1. Структура ПК поддержки АСП.

3.2.2. Описание частей ПК АСП.

3.2.3. Преимущества использования ПК АСП.

3.3. Выводы по главе 3.

4. ОПИСАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ СОВЕРШЕНИЯ ПРЕСТУПЛЕНИЙ.

4.1. Реализация системы.

4.1.1. Правовые аспекты организации системы охраны.

4.1.2. Схема реализации АСП.

4.1.3. Создание экспертной комиссии.

4.1.4. Выбор моделей нарушителей и средств защиты.

4.1.5. Создание системы описания сотрудников.

4.1.6. Система описания сотрудников.

4.1.7. Система описания преступной группы.

4.1.8. Система сбора информации.

4.1.9. Выбор типов и количества источников информации.

4.1.10. Система обработки информации.

4.1.11. Система воздействия.

4.1.12. Функционирование системы.

4.2. Рекомендации и предложения.

4.2.1. Рекомендации по размещению сотрудников.

4.2.2. Стереотипы поведения сотрудников, склонных к совершению преступления.

4.2.3. Реорганизация общей структуры систем безопасности.

4.3. Выводы по главе 4.,'i.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная система предотвращения совершения преступлений как составная часть системы безопасности важного государственного объекта»

Актуальность проблемы. Современная обстановка в России характеризуется высоким уровнем преступности: на важных объектах совершаются: про-мышленно-экономический шпионаж, диверсионные и террористические акты, вооруженные ограбления, которые приводят к катастрофическим последствиям [53,54,83].

Сотрудники и охранники важных объектов в составе преступных групп часто являются участниками преступления, поскольку они имеют свободный доступ к ценной информации, большим материальным ценностям [82,83,84].

По этой причине предотвращение формирования групп и отдельных лиц с потенциальной возможностью участия в преступной акции, их выявление и прогнозирование развития являются одними из важнейших задач системы безопасности, решаемых с различной степенью успеха на важных объектах [57,46] .

Предотвращение формирования, выявление и прогнозирование развития таких групп при их большом количестве является затруднительным без использования математических методов и средств автоматизации. По этой причине задача создания методических, алгоритмических и программных средств выявления таких групп, прогнозирования их развития на основе использования специализированной автоматизированной системы является актуальной [25,28].

В настоящее время такие автоматизированные системы и математические методы для выявления и прогноза развития преступных групп не разработаны.

Цели работы. Целями работы является:

- Выявление основных недостатков систем охраны связанных с организацией преступных групп, участием сотрудников в преступных акциях.

- Разработка методики построения автоматизированной системы для предотвращения совершения преступлений нейтрализующей выявленные недостатки.

- Построение математической модели взаимодействия сотрудников в процессе охраны важного объекта.

- Постановка задачи выявления возможной преступной группировки (ПГ) на базе предложенной модели.

- Исследование существующих методов анализа взаимодействия сотрудников при большом количестве персонала для применимости автоматизированных технологий на охраняемых объектах с учетом ограничения предметной области. Выявление особенностей решаемых задач, позволяющих существенно сократить перебор для применения методов в реальном масштабе времени.

- Разработка методов решения поставленной задачи.

- Разработка автоматизированной системы реализующей предложенные методы функционирующая в реальном масштабе времени.

Методы исследования. Основу исследований выполненных в работе составляют методы теории множеств, комбинаторной оптимизации, корреляционного, статистического анализа и квалиметрии.

Научную новизну диссертации и основные положения, которые выносятся на защиту, составляют следующие основные результаты. 1. Впервые предложен новый подход к работе автоматизированных систем охраны (АСО), которые в настоящее время работают по фактам совершения преступлений. Предлагается концепция упреждающей защиты на основе прогнозирования ситуации совершения преступления исходя из анализа предварительных данных и активного противодействия.

2. Впервые выявлены и систематизированы факторы, способствующие зарождению преступления на важных объектах, которые в настоящее время не позволяют достичь требуемого уровня эффективности.

3. Впервые предложена методика синтеза системы охраны, приводящая к устранению выявленных недостатков с использованием концепции упреждающей защиты на основе использования автоматизированной системы предотвращения совершения преступлений (АСП).

4. Впервые предложена функциональная схема АСП.

5. Выявлена последовательность методов, приводящая к эффективному обнаружению и прогнозированию развития возможных преступных групп и потенциальных нарушителей на объекте.

6. Исходя из сложности анализа взаимодействия сотрудников объекта, проведено исследование применимости существующих математических методов для решения задач группового взаимодействия (ЗГВ). Предложен способ декомпозиции пространства состояний, позволяющий решать задачу с применением модификации известных методов с учетом ограничения предметной области.

7. В рамках предложенной модели разработаны методы, позволяющие решение ЗГВ с учетом ограничения на время обработки данных, которые применяются в АСП.

Практическая значимость. На основе предложенных методов создано методическое, алгоритмическое и программное обеспечение для решения задач выявления потенциально опасных сотрудников, групп и прогноза их развития для применения в практике охраны важных объектов.

На основе разработанных методов разработана и внедрена автоматизированная система предотвращения совершения преступлений. Предложенная АСП значительно увеличивает ее эффективность системы безопасности.

Реализация результатов работы. Модели и методы, предложенные работе, были использованы при разработке АСП в Межрегиональном хранилище №2 Центрального хранилища Центрального Банка Российской Федерации: в отделе эксплуатации инженерно-технических средств охраны, отделе охраны и отделе инкассации; в войсковой части № 3525 по охране важных государственных объектов г. Москвы.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Журин, Сергей Игоревич

2.8. Выводы по главе 2

1. Впервые выявлены и систематизированы факторы, способствующие зарождению преступления на важных государственных объектах и на аналогичных объектах, которые в настоящее время не позволяют достичь требуемого уровня эффективности систем охраны.

2. Показана необходимость добавления новой функции автоматизированной системы охраны: предотвращения совершения преступлений. На основании чего впервые предложена новая функция автоматизированной системы охраны: предупреждение зарождения преступления.

3. Впервые предложена автоматизированная система предотвращения совершения преступления (АСП) как составная часть системы безопасности объекта. Предложена функциональная схема АСП приводящая к устранению факторов, способствующих зарождению преступления,

4. Впервые предложена методика синтеза системы охраны, с использованием концепции упреждающей защиты на основе использования АСП. Разработана методика поиска возможных преступных групп на основе предложенной модели с новой стратегией использования стандартных источников информации. Предложена модель взаимодействия АСП с потенциально опасными группами и сотрудниками с методикой сбора и обработки информации от источников информации.

5. Для реализации АСП предложен ряд матриц: матрица свойств сотрудников, матрица связей сотрудников, матрица возможности входа в контакт, матрица преступлений, матрицы расчета потенциальной и реальной опасности сотрудника и группы, которые являются функциями модели для связи качественно описанных параметров с использованием порядковой шкалы измерений.

6. Разработана и обоснована методика выбора коэффициентов, описывающих элементы модели с использованием квалиметрического метода для построения дерева свойств сотрудника и группы. Выбраны и обоснованы интегральные критерии оценки групп и отдельных сотрудников, а также методики их составления. Выявлена последовательность методов, приводящая к эффективному обнаружению и прогнозированию развития возможных преступных групп и потенциальных нарушителей на объекте.

Глава 3. Алгоритмическое обеспечение АСП и описание программного комплекса поддержки АСП

3.1. Алгоритмическое обеспечение АСП

3.1.1. Выявление потенциально опасных сотрудников и групп

Введем ряд матриц, часть из которых представлена на рис. 21:

- Матрица свойств сотрудников.

- Матрица связей сотрудников.

- Матрица возможности входа в контакт.

- Матрица преступлений.

- Матрицы расчета потенциальной и реальной опасности сотрудника и группы.

Матрица связей сотрудников

Матрица свойств сот] рудников

PI Р2 Рм

S,

S2

Sn s, s2 Sn

Si s2

Sn

Примечание. Si - сотрудники, Pi - свойства сотрудников.

Рис. 21. Матрицы системы.

Предлагается два типа данных для выявления ПОС: субъективные и объективные.

К субъективным данным относятся данные, которые являются субъективным восприятием источника информации (информатор, мнение руководителя).

К объективным, относятся данные, полученные от технических средств охраны, перехваченных радио переговоров, опоздания на работу.

По объективным данным строится функция распределения, которая является "эталоном поведения" выбранной характеристики. Например, сотрудник приходит на работу в 8ч. 40 мин. со среднеквадратичным отклонением 10 мин. Если среднеквадратичное отклонение начинает увеличиваться, или математическое ожидание изменяться, то это сигнал службе безопасности об изменении в поведении сотрудника. Необходимо провести корреляцию этих данных с другими показателями сотрудника. Если, данный сотрудник также постоянно открывает сейф с секретными документами раньше, чем он это делал до этого, то на основе корреляционного анализа производится сравнение времени прихода на работу и открытия сейфа.

Корреляцию с рядом других параметров, например, увеличение частоты встреч с бывшими сотрудниками объекта, увеличение частоты выхода с объекта говорит о подозрительности его поведения. Субъективные данные, анализируются с помощью квалиметрического анализа и метода экспертных оценок. Производится накопление данных, далее производится их обработка на основе квалиметрического анализа, метода экспертных оценок, статистического анализа и корреляционного анализа. Данные, полученные в результате обработки разными методами, поступают на вход системы сравнения, которая выдает комплексную оценку по выбранному сотруднику или группе.

Большая часть параметров системы была получена в результате экспертного опроса. Для оценки параметров системы введена порядковая шкала измерений, т.е. все элементы системы имеют качественное, а не количественное описание Операции над величинами осуществляются с помощью матриц связи, заполняемых экспертной комиссией.

Рассмотрим, как осуществляется прогноз развития групп с использованием матриц. Для этого проведем математическую постановку задачи.

3.1.2. Математическая постановка задачи обнаружения потенциально опасных сотрудников и групп

Введем следующие обозначения. Пусть существует N сотрудников.

L - число, определяющее степень детализации признаков. Сотрудник Si характеризуется набором параметров размерности m (кьк2,.км). Матрица Ml размерности 2 М X N со свойствами сотрудников. Матрица М2 размерности 2 N XN со связями сотрудников. Матрица МЗ размерности L1 со свойствами входа в контакт сотрудников. L2 - число параметров характеризующих доминирующий признак характеристики сотрудника.

L3 - число параметров характеризующих количество необходимых профессий ПГ.

Матрица М4 размерности L2 со свойствами определяющих доминирующий признак сотрудников.

Матрица М5 размерности 3 со свойствами определяющих опасность группы в зависимости от опасности элементов ее составляющих.

Матрица размерности L3 свойствами, определяющих реальную опасность группы.

Предлагается использование граничных коэффициентов, которые определяют факт превышения параметра определенной границы, выше которой значение данного параметра становится важным:

- Ксв гр - коэффициент связи, выше которого сотрудники связаны достаточно сильно.

- Кпос гр - коэффициент потенциальной опасности, выше которого сотрудник становится потенциально опасным.

- Крое гр - коэффициент реальной опасности, выше которого сотрудник становится реально опасным.

- Кпог гр - коэффициент потенциальной опасности, выше которого группа становится потенциально опасной.

- Крог гр - коэффициент реальной опасности, выше которого группа становится реально опасной.

- К уст гр - коэффициент устойчивости группы, выше которого группа устойчива достаточно.

- К глуб гр - коэффициент глубины анализа прогноза развития группы. Необходимо выявить:

- Группы, у которых К уст > К устгр- и Кпог > Кпог гр • или К уст > К уст гр- и Крог > Крог гр

- Сотрудников, у которых Кпос > Кпос ГР ИЛИ Крое > Крое ГР.

Схема применения матриц. Для реализации описания системы развития возможных преступных групп предлагается схема взаимодействия матриц, проведенная на рис.22.

Рис. 22. Схема взаимодействия матриц

Динамики развития группы осуществляется по последовательности представленной на рис.23.

Возможность привлечения определяется степенью взаимной связи члена ПГ и сотрудника, возможностью воздействия на него и необходимости знаний и умений данного сотрудника для привлечения в группу.

На основании данной зависимости осуществляется анализ развития группы.

Матрица состояний члена ПГ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Журин, Сергей Игоревич, 2000 год

1. ПК «Распределение инкассаторов»

2. Использование автоматизированной системы позволяет распределить инкассаторов по машинам, равномерно распределяя их в течение работы по длительным и ближним командировкам, составлять надежные группы, планировать загрузку на несколько дней вперед.

3. Ввод данных. Ввод данных о сотрудниках осуществляется за счетпоступления информации из источников данных, выбранных экспертнойкомиссией. В зависимости от достоверности и важности информации коэффициенты сотрудников изменяются.

4. Настройка системы. Для начала эксплуатации системы необходимо внести следующие данные:

5. Количество типов источников информации.

6. Количество источников информации каждого типа.

7. Заполнить матрицу обработки источников информации.

8. Заполнить матрицы расчета коэффициентов.

9. Внести данные сотрудников.

10. Определить методику выявления групп в зависимости от обстановки на объекте, глубины анализа:

11. Задать граничный коэффициент связи.

12. Задать граничные коэффициенты опасности сотрудника и группы.

13. Задать глубину анализа (количество сотрудников в группе).

14. Задать глубину прогноза группы (количество дополнительных членов группы).

15. Использование программного комплекса позволяет: систематизировать учет ИТСО, оперативно получать информацию о местонахождении, состоянии, времени работы прибора по различным запросам к базе данных.

16. Тестирование сотрудников по разработанным методикам позволяет качественно проводить отбор персонала при приеме на работу.

17. Использование автоматизированной системы позволит распределить инкассаторов по машинам, равномерно распределяя их в течении работы, по длительным и ближним командировкам.

18. Проверка знаний позволяет дополнительно оценить качество выполнения возможных работ, рост знаний каждого сотрудника.

19. Структура локальной вычислительной сети

20. На рис.38 представлена структура предлагаемой локальной вычислительной сети для реализации АСП.

21. Рис. 38. Структура локальной вычислительной сети33. Выводы по главе 3

22. На основе предложенной стратегии развития возможной преступной группы, разработан метод, позволяющий осуществлять прогнозирования развития преступной группы.

23. Описаны алгоритмы стратегии поиска и прогноза развития потенциально опасных сотрудников и потенциально опасных групп, сбора для применения в реальном масштабе времени.

24. Описана структура, характеристики, выполняемые функции, преимущества и требования к использованию программного комплекса АСП. Приведено описание программных средств разработки.

25. Глава 4. Описание автоматизированной системы предотвращения совершения преступлений41. Реализация системы41.1. Правовые аспекты организации системы охраны

26. Начальник службы безопасности сам вправе в рамках своих должностных обязанностей устанавливать правила контроля лояльности персонала и его изучения.

27. Согласно КЗОТ РФ статья 21, определяющая порядок испытания при приеме на работу, устанавливает лишь цель "проверку соответствия работника поручаемой ему работе", но не определяет форму испытания32.

28. Начальник службы безопасности может установить правила приема на работу с любыми проверками.41.2. Схема реализации АСП

29. Предлагается схема реализации АСП, которая приведена на рис. 39.

30. Создание системы описания преступной группы1. Выборпроф.качеств1. Матрицысостава1. ПГ

31. Выбор отдельных сотрудников

32. Создание системы обработки информащш

33. Определение общей опасности объекта1. Выбор качества покрытия

34. Выбор источников информащш

35. Согтание системы аналитической обработки1. Выбор граничных значений1. Выбор глубины анализа

36. Выбор глубины анализа прогноза развития групп1. Выбор группы аналитиков

37. Создание системы воздействия Создание система входного контроля1. Определениеопасностиобъекта

38. Выбор структуры методов воздействия1. Определение качества СВК

39. Определение состава и структуры СВК1. Функционирование системы

40. Анализ адекватности восприятия ИИ

41. Рис. 39.Схема реализации АСП.41.3. Создание экспертной комиссии

42. Сущность метода экспертной оценки заключается в рациональной организации проведения экспертами анализа проблемы с оценкой суждения и обработкой качеств 1,46.

43. Для количественной оценки уровня компетентности используется коэффициент компетентности, с учетом которого взвешивается уровень компетентности того или иного эксперта.

44. По данным матрицы вычисляются коэффициенты компетентности как относительные веса экспертов согласно выражению:т1.ijт т ^^ Ki — 11. Ц*!/ £1где m количество экспертов,

45. Ki = коэффициент компетентности каждого эксперта.