Файл: 2015.05.26 - Матеріали ХVІ Міжнародної науково-практичної конференції «Безпека інформації в інформаційно-телекомунікаційних системах».pdf

трансформант  (БОТ),  а  саме  враховувати  особливості  розміщення  та  довжини  областей 

нульових елементів для різних позицій бінарного опису трансформанти  

Етап 4. Формування  масивів  довжин  серій  двійкових  елементів  в  напрямку  бітових 

площин БОТ, що дозволяє сформувати найбільш довгі серії нульових елементів 

,

1,

,

,

1,

,

{

,...,

},

1

{

,...,

},

=

→ ≤ −



= 

=

→ =



K

k

k

S k

K

K

S

K

A

k

K

A

A

k

K

ν

ν

ν

ν

ν

ν

ν

(3) 

Етап 5. Адаптивне  кодування  позиційних  чисел,  утворених  для  стовпців 

( )

(

1) ,

{

}

+ −

=

k

s

k

S k

A

ν

ν

масиву довжин серій двійкових елементів 

(

1) ,

1

( )

′

′−

+ −

=

=

∑

S

S

s

k

s

k

S k

s

С p

p

ν

, де 

1

max{ }

≤ ≤

=

s

s S

р

p   

(4) 

Це забезпечує: одночасне скорочення кількості службових даних і виключення випадків 

неконтрольованої втрати інформації на етапах обробки структурних характеристик бінарного 

опису  і  формування  кодових  слів  стислого  представлення  трансформанти;  визначення 

довжини кодового слова тільки один раз для першого стовпця масиву довжин серій двійкових 

елементів  відразу  після  обчислення  коду  позиційного  числа,  використовуючи  тільки  одну 

операцію множення. 

Етап 6. Побудова  кодограми  стислого  представлення  трансформанти  на  основі 

послідовності кодових слів, що містять інформацію про код позиційних чисел. 

Для забезпечення заданої якості візуалізації зображень, які одержуються в результаті 

відновлення зображень запропоновано метод декомпресії, який забезпечує їх відновлення з 

обмеженими  втратами  якості  візуалізації,  і  за  умови  зниження  кількості  службових  даних 

виключення неконтрольованих втрат інформації. 

Розроблений метод декомпресії містить в собі наступні етапи. 

Етап 1. Визначення  характеристик  кодограм  стислого  представлення  масиву 

відеоданих,  він  містить  у  собі:  знаходження  початку  й  кінця  кодового  представлення 

відновлюваної  трансформанти  у  всьому  стислому  представленні  зображення;  визначення 

довжини  кодових  слів 

c

V

,  що  використовується  для  представлення  кодів  ( )

k

C

р   адаптивних 

одноосновних позиційних чисел, утворених для бітового опису поточної трансформанти. 

Етап 2. Відновлення  елементів  масиву 

( )

{

}

=

k

A

A

ν

ν

,  довжин  серій  двійкових  елементів 

виконанням адаптивного кодування.  

Етап 3. Формування  абсолютних  значень  компонент  трансформанти  ДКП  досягається 

на основі поліноміального співвідношення 

1

,

,

,

,

,

(

1)

2

...

( )

2

...

(1)

2

(0)

−

=

−

+ +

+ +

+

d

h

z

w d

w h

w

w

ξ c

ξ c

ξ c

ξ c

ξ c

,   (5) 

Етап 4.  На  даному  етапі  виконується  зворотне  блокове  двовимірне  ДКП.  Оскільки 

,

,

′′′

′′

≠

z

z

ξ c

ξ c

,  то  відновлення  значення 

,

′

i j

х

масиву 

( , )

′

X i j

може  відрізнятися  від  вихідного 

значення 

,

i j

х

масиву  відеоданих

( , )

X i j

,  тобто 

,

,

′ ≠

i j

i j

х

х

.  Звідки  з'являються  втрати  якості 

щодо сприйняття відновлюваних зображень. 

Етап 5. Одержання фрагменту зображення в моделі RGB. 

На основі розроблених методів адаптивного кодування і декодування, вдосконалено 

технологію  компресії  цифрових  відео  зображень,  що  дозволило  забезпечити  виграш  по 

скороченню  стислого  об’єму  в  середньому:  15%  для  слабокорельованих  і 

середньокорельованих  зображень;  20%  для  сильнокорельованих  зображень  при 

співвідношенні  сигнал/шум  50дб,  а  також  забезпечити  скорочення  часових  затримок  на 

обробку даних. 

Література 
1. 

Юдін  О.К. Технологія  компресії  для  скорочення  обсягу  трансформант  на  основі 

кодування  їх  бінарного  представлення  /  О.К. Юдін,  Ю.П. Бойко  //  Наукоємні  технології.  – 
2014. – 

№1 (21). – С. 84 – 89. 

76 

О. К. Юдін,  Ю. П. Бойко,  Р. В. Зюбіна  Методи  стиску  інформаційних  потоків  в 

системах підтримки прийняття рішень 

В роботі запропоновано методи компресії та декомпресії відеоданих, що забезпечують 

максимальну  ступінь  компресії  при  заданих  рівнях  якості  візуалізації  відеоданих  для 

швидкої  передачі  від  джерела  до  системи  обробки.  На  основі  розроблених  методів 

вдосконалено  технологію  компресії  цифрових  відеозображень,  що  забезпечує  реалізацію 

функцій скорочення надмірності в умовах обмежених втрат якості візуалізації та скорочення 

часових  затримок  на  обробку  відеоданих  і  забезпечує підвищення  ступеня  стиснення  в 

середньому на 7 % і 27 % для різних класів цифрових зображень.  

Ключові слова: відеодані, компресія зображень, адаптивне кодування.  
A. K. Yudin, Y. P. Boiko,  R. W. Ziubina  Methods of information stream compression 

in decision support systems 

The paper proposed a methods of video data compression and decompression to ensure the 

maximum degree of compression at a given level of video quality visualization for fast transfer 
from the source to the processing system. Based on the developed improved methods for digital 
video compression technology that provides implementation functions reduce redundancy under 
limited imaging quality loss and reduce time delays for processing video data and provides 
increased compression ratio average of 7% and 27% for different classes of digital images. 

Keywords: video data, image compression, adaptive coding. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

77 

УДК 681.324 

GRID 

ТА CLOUD ОБЧИСЛЕННЯ: МОЖЛИВОСТІ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ З NEXT 

GENERATION NETWORK 

*

*Міщенко в.о.; Баль в.в., **Ткаченко В.В. 

Київський Політехнічний Інститут 

vitalik.bal@gmail.com 

**Державна служба спеціального зв’язку та захисту інформації України 

Мережі  операторів  мобільного  зв'язку  є  ніщо  інше  як  глобальна  комунікаційна 

інфраструктура,  яка  підтримує  мільйони  телефонних  дзвінків  кожен  день,  і,  що  ще  більш 

важливо,  масивні  глобальні  передачі  даних,  переважно  отриманих  з  Інтернету.  Ці  мережі 

експлуатують  сотні  компаній,  вони  часто  розгорнуті  на  фізичній  інфраструктурі.  Ці 

інфраструктури як правило, не належать оператору, але повинні слідувати різним правилам в 

кожній  країні.

Ця  глобальна  інтегрована  система  працює  з  надзвичайно  низьким  часом 

відклику  і  є  прозорою  для  кінцевого  користувача.  Це  було  досягнуто  через  десятиліття 

розвитку  та  стандартизації  інтерфейсів,  процесу  який  тепер  став  добре  відпрацьований  в 

телекомунікаційній  галузі.[1]  Остання  еволюція  глобальних  комунікаційних  мереж,  це 

мережі  нового  покоління  (NGN),  призначені  для  підтримки  конвергентних  фіксованих  і 

бездротових мереж, що здійснюють передачу голосу і даних.

Крім того, ці майбутні мережі 

технології включили багатий набір функцій для забезпечення більшої кількості послуг для 

клієнтів,  і,  отже,  збільшенню  можливості  одержання  доходу  для  мережевих  провайдерів.

Підвищена гнучкість послуг на мережевому рівні також відкриває двері до сторонніх послуг 

побудованих на вершині інфраструктури NGN.[2]

Зі збільшенням інтересу до GRID-систем 

протягом останніх декількох років і останнім часом, Cloud обчислень, головне питання, яке 

необхідно відповісти, як ці технології, концепції і можливості можуть бути включені в NGN.

Взаємодія є однією з ключових характеристик в широкому комерційному успіху технології, 

що  використовуються  в  телекомунікаційному  секторі,  у  зв'язку  з  взаємопов'язаними 

характеристиками мереж, і безліччю мережевих операторів. 

Різниця між GRID та Cloud обчисленнями 

Важливо  розрізняти  GRID  обчислення  та  Cloud  обчислення.  GRID  обчислення  має 

більшу  історію  і  перш  за  все  був  прийнятий  публікою  обчислювального  сектору 

прогресивної  групи  користувачів.

Ця  спільнота  має  нагальну  необхідність  в 

великомасштабних обчислювальних системах та розробка стандартів сприяла цьому.

Хмарні 

обчислення  навпаки,  виникли  в  приватному  секторі,  де  технології  віртуалізації  і  великих 

центрів  обробки  даних  були  перетворені  в  фундамент  для  продуктів  і  послуг,  які  будуть 

перепродані. GRID системи

доповнюють, але не залежать від Cloud систем.[4] Подібність у 

тому,  що  обидва  націлені  на  надання  доступу  до  великих  обчислювальних  потужностей 

(CPU) або зберігання даних (HDD, SSD). Крім того, хмара використовує віртуалізацію, щоб 

забезпечити  єдиний  інтерфейс  до  динамічної  масштабованої  системи,  з  наміром  щоб  шар 

віртуалізації  приховував  фізичні  неоднорідність,  географічних  розподілів  та  недоліків.

Поточні можливості Cloud систем надають тільки пряму підтримку для одного користувача 

або однієї організації, доступу та поточних моделей, як правило, мають високу вартість, щоб 

інтегрувати  обчислення,  дані  або  передачу  даних  по  мережі  за  межі  Cloud  системи.[5]

Ця 

модель підходить для середовищ, де обчислювальні ресурси і потреби в даних можуть бути 

виділені  в  одному  місці  і  швидкого  масштабуються  (вгору  або  вниз)  з  обчислювальної 

мережі,  і  наявність  даних  важлива.  Ефективне  управління  і  використання  гетерогенних 

просторово-розподілених обчислювальних систем цілком залежить від доступності, точності 

та  актуальності  інформації  щодо  її  компонентів,  їх  характеристик,  стану  ресурсів,  а  також 

політики їх використання. 

78 

Архітектура мереж нового покоління (NGN) 
NGN 

є  глобальною  ініціативою  щодо  телекомунікаційної  галузі  з  використанням 

стандартів, розроблених ETSI і міжнародного союзу стандартизації електрозв'язку (ITU-T). 

Рис. 1. Концептуальна модель GRID систем від ETSI 

Це включає в себе також членів ETSI TC Телекомунікації та Інтернет конвергентних 

послуг  і  протоколів  для  розширеної  мережі  (TISPAN),  які  включають  операторів  зв'язку, 

таких  як  British  Telecom,  German  Telecom  та  France  Telecom. 

Як  з  іншими 

телекомунікаційними  технологіями,  таких  як  ISDN  або  GSM,  NGN  стандарт  має  намір 

домогтися  сумісності  з  ними.  NGN  розробляється  для  забезпечення  взаємодії  з  багатьма 

мережевими  стандартами,  з  поліпшеними  мультимедійними  можливостями.  Існують 

глобальні зусилля в інформаційній галузі до переходу на NGN, заново розробити стандарти 

враховуючі  існуючі  послуги,  для  того  щоб  використовувати  всі  можливості  NGN. 

Архітектурно,  сервісні  функції,  незалежні  від  використовуваних  технологій.  Таким  чином, 
NGN 

пропонує  необмежений  доступ  користувачів  до  різних  постачальників  послуг. 

Функціональна  архітектура  NGN  що  розробила  TISPAN  [6]  виділяє  два  NGN  рівні.  Це 

Сервісний  рівень  та  на  IP  основі  -  Транспортний  рівень.[7]  Обидва  рівні  складаються  з 

підсистем, які вказані як набір функціональних об'єктів та пов'язаних з ними інтерфейсів. 

Висновки 

Телекомунікаційні  оператори  очікують,  що  GRID  системи  поліпшать  їх  внутрішню 

роботу  мережі,а  також  збагатити  послуги,  які  вони  пропонують,  для  своїх  клієнтів.  Для 

цього,  має  бути  досягнута  взаємодія  між  GRID  технологіями  та  телекомунікаційними 

мережами. ETSI і його GRID має ключову роль в створенні механізмів пріоритети, стандарти 

і тестування. Кілька можливих сценаріїв поєднання GRID технологій і Cloud систем з NGN, 

кожен має свої переваги і недоліки. Cloud обчислення останнім часом стають популярними, 

але  в  даний  час  відсутні  стандарти  або  перспективи  для  взаємодії  з  іншими  технологіями, 

хоча є ознаки розвитку але вони дуже повільні. 

Взаємодія між системами може бути досягнута тільки тоді, коли є чіткі стандарти для 

інтерфейсів  і  навколишнього  середовища,  яка  підтримує  декілька  реалізацій  архітектурних 

компонентів.  Відсутність  широко  узгоджених  GRID    архітектури,  що  охоплює  багато 

програмного забезпечення, апаратних засобів і послуг, гальмує розвиток узгодженого набору 

стандартів.

Телекомунікаційні галузі отримають цінний досвід роботи з послугами сторонніх 

систем  і  підсистем,  які  пропонують  розширену  функціональність  з NGN.  Я  очікую,  що  це 

розгортання  приведе  до  активізації  зусиль  з  розробки  взаємодіючих  GRID  систем,  Cloud 

систем і телекомунікаційних систем. 

79 

ЛІТЕРАТУРА 

1.Andrieux,  A.,  Czajkowski,  K.,  Dan,  A.,  Keahey,  K.,  Ludwig,  H.,  Nakata,  T.,  Pruyne,  J., 

Rofrano, J., Tuecke, S., Xu, M.: Web Services Agreement Specification (WS-Agreement), GFD-R-
P.107. Open Grid Forum (2007) 

2.

Anjomshoaa, A., Brisard, F., Drescher, M., Fellows, D.,Ly, A., McGough, S., Pulsipher, 

D., Savva, A.: Job SubmissionDescription  Language (JSDL) Specification,Version 1.0, GFD-
R.136. Open Grid Forum (2008) 

3.  Briscombe, N., Palmer, D., Ntuba, M., Bertram, S.,Boniface, M.: Enabling integrated 

emergency management:reaping the Akogrimo benefits. Tech. rep., IT Innovation Centre, School of 
Electronics and ComputerScience, University of Southampton. 
(Online;http://eprints.ecs.soton.ac.uk/14197/1/Akogrimo_white 

Paper_DisasterCrisisMgmt_v1-

1.pdf fetched on14-04-09)(2006) 

4.ETSI: ETSI ES 282 001: Telecommunications and Internet converged Services and 

Protocols for  Advanced Networking (TISPAN); NGN Functional  Architecture. European 
Telecommunications Standards Institute (ETSI), Sophia-Antipolis, France (2008) 

5.

ETSI: ETSI TR 102 659-1 V1.1.1: GRID; Study of ICT Grid interoperability gaps; Part 1: 

Inventory of ICT Stakeholders. European Telecommunications Standards Institute (ETSI), Sophia-
Antipolis, France (2008) 

6.

Loos, C.: E-health  with mobile grids: The Akogrimo heart monitoring and emergency 

scenario. Akogrimo 

White Paper, (Online; http://www.akogrimo.org/ 

download/White_Papers_and_Publications/Akogrimo_eHealth_white_pap 

7.

Rings, T., Neukirchen, H., Grabowski, J.: Testing Grid application workflows using 

TTCN-3. In: International Conference on Software Testing Verification and Validation (ICST), pp. 
210–219. IEEE Computer Society, 

Piscataway (2008) 

Анотація: Мережі операторів мобільного зв'язку майбутнього, зараз стандартизовані 

і  мають  назву  мережі  нового  покоління  (Next  Generation  Network).

Метою  NGN  є  надання 

більш гнучкою мережевої інфраструктури, яка підтримує не тільки маршрутизацію даних та 

голосового  трафіку,  але  і  сервіси  більш  високих  рівнів  і  інтерфейси  для  стороннього 

удосконалення.  Запропоновані  пропозиції,  як  методи  випробувань,  розроблені  в 

Європейському інституті Телекомунікаційних стандартів (ETSI), можуть бути застосовані до 

підвищення якості стандартів вже представлених. 

Ключові  слова:  Мережі  нового  покоління,  NGN,  GRID-системи,  Cloud  обчислення, 

Європейський інститут Телекомунікаційних стандартів (ETSI). 

Carrier-grade networks of the future are currently being standardized and designed under the 

umbrella name of Next Generation Network (NGN). The goal of NGN is to provide a more flexible 
network infrastructure that supports not just data and voice traffic routing, but also higher level 
services and interfaces for thirdparty enhancements. Finally, a proposal how the testing methods 
developed at the European Telecommunications Standards Institute (ETSI) can be applied to 
improve the quality of standards and implementations is presented. 

Keywords:  Next generation  network,  NGN,  Grid,  Cloud,  European Telecommunications 

Standards  

80