Автор: Пользователь скрыл имя, 19 Февраля 2013 в 10:27, практическая работа
Выполнен сравнительный анализ существующих подходов к организации защиты данных в системах с монопольным доступом, на примере автоматизированных систем дистанционного обучения. Отмечено, что существует много защищенных обучающие систем, функционирующих в среде интернет, но практически отсутствуют защищенные пакеты для локального использования. Это обусловлено плохо проработанными и еще не достаточно хорошо изученными методами построения защищенных систем.
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. СОЗДАНИЕ ЗАЩИТЫ ДЛЯ ПРОГРАММНЫХ ПАКЕТОВ, НА ПРИМЕРЕ СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ
1.1. Вопросы защиты информации, стоящие перед автоматизированными системами дистанционного обучения
1.2. Обзор публикаций по данной проблеме
1.3. Задачи поставленные перед создаваемой системой защиты
1.4. Выбор класса требований к системе защиты
1.5. Выводы
ГЛАВА 2. СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ
2.1. Выбор объектов для защиты
2.2. Шифрование данных
2.3. Функциональность системы защиты
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
В некоторых работах отмечается, что примененные системы защиты может иметь негативные стороны. В тезисах докладов Занимонец Ю.М. отмечает: "иногда чрезмерные меры защиты создавали проблемы при инсталляции и эксплуатации программного обеспечения" [5]. Следовательно, немаловажным моментом является хорошая продуманность системы защиты. В противном случае она может скорее навредить, чем принести пользу. Из этого вновь можно сделать выводы, что вопросы защиты (в области дистанционного образования) плохо проработаны.
Некоторые ученые рассматривают защиту
в очень ограниченном аспекте. Н.Н.
Сенцов и В.С. Солдаткин, описывая программный
комплекс
тестового контроля знаний «Тест»,
говорят о следующем [6]:
"Каждая часть программного
комплекса функционирует
Таким образом, существует защита от модификации, но нет защиты от просмотра. Так же, вполне очевидно, отсутствует и защита отчетов о результатах тестирования
Теперь обратимся к списку проблем, приведенному в предыдущем разделе. Проведем обзор исследований по данным вопросам в различных работах.
1. Отсутствие возможности
Это, пожалуй, самая сложная задача. Невозможно помешать студенту пойти к другу и попросить выполнить определенную лабораторную работу, пройти тестирование. Без применения специальной аппаратуры это практически нереально. Но, естественно, применение аппаратных средств невозможно в силу хотя бы своей цены. Следовательно, такой вариант рассматриваться не будет. По крайней мере он не реален да данном этапе состояния образования в нашей стране.
Проблема того, что студент может пойти к товарищу, а не выполнять лабораторную работу дома, практически является проблемой установки нескольких копий комплекса "виртуальная лаборатория". А следовательно, эта проблема будет обсуждена в пункте № 2.
Вот что пишет П.С. Ложников по вопросу распознавание пользователей в системах дистанционного образования [7]:
"Сегодня остро стоит вопрос о качестве знаний, полученных с использованием технологии дистанционного образования. При очной форме обучения большинство преподавателей ведут учет посещаемости студентов. С переходом на дистанционное образование (ДО) аудитория обучаемых увеличилась в несколько раз, и учитывать посещаемость студентов проблематично. ДО предъявляет определенные требования к психологическим особенностям обучаемого. Во-первых, у него должна быть высокая устойчивая мотивация к получению образования. Во-вторых, студент достаточно четко должен представлять желаемый результат обучения. И, в-третьих, он должен понимать, что несет ответственность за знания, полученные с помощью СДО. Говорить о том, что сегодня идут на дистанционную форму обучения люди с такими психологическими данными нельзя. Большинство людей в Казахстане учится за сам факт получения диплома. И у многих утверждение о том, что ДО обеспечивает человеку свободный график обучения, ассоциируется со свободным посещением сервера СДО. В связи с этим, существует вероятность того, что при тестировании студент может посадить за компьютер вместо себя более осведомленного в предмете человека. Навигационная система ДО должна проверять, находится ли за удаленным компьютером именно тот обучаемый, за которого он себя выдает, то есть, произвести распознавание пользователя.
Каким образом сегодня решается эта проблема? Каждый поступающий на обучение в СДО человек получает свое входное имя и пароль для входа на сервер с учебными материалами. При обращении обучаемого к серверу о нем можно собирать информацию, полезную для преподавателя:
При необходимости администратор сервера СДО может с помощью собираемой информации восстановить любой сценарий сеанса работы какого-либо обучаемого.
Но вся собранная таким
Далее в статье идет речь о распознавании пользователей с применением дополнительного аппаратного обеспечения. Предлагается использовать такие биометрические характеристики человека, как отпечаток пальца, геометрия руки, радужная оболочка глаза, сетчатка глаза, голос, геометрия лица, что для нас не представляет интереса.
Более интересным является направление, обозначенное в статье как распознавание пользователей с использованием дополнительного программного обеспечения. Развитие исследования данного вопроса мы можем найти в пособии "Как защитить информацию" (глава "Идентификация пользователя: СВОЙ - ЧУЖОЙ?") [8]. Вот основные идеи, излагаемые в этом руководстве:
"Почерк уникален, это знают все. Но немногие догадываются, что в общении с компьютером индивидуальность пользователя проявляется также: скорость, привычка использовать основную или дополнительную часть клавиатуры, характер «сдвоенных» и «строенных» нажатий клавиш, излюбленные приемы управления компьютером..., с помощью которых можно выделить конкретного человека среди всех работавших на данной машине. И ничего удивительного, - это сродни способности меломанов различать на слух пианистов, исполняющих одно произведение. Как же выявить индивидуальные особенности клавиатурного почерка? Также, как и при графологической экспертизе: нужны эталонный и исследуемый образцы текста. Лучше, если их содержание будет одинаковым (так называемая, парольная или ключевая фраза). Разумеется, по двум-трем, даже по десяти нажатым клавишам отличить пользователя невозможно, нужна статистика.
При наборе ключевой фразы компьютер позволяет зафиксировать много различных параметров, но для идентификации наиболее удобно использовать время, затраченное на ввод отдельных букв. А повторив ввод фразы несколько раз, в результате будем иметь множество временных интервалов для каждого символа. На базе полученных значений всегда можно рассчитать среднее время ввода каждого символа, допустимое отклонение от среднего, и хранить эти результате в качестве эталонов для каждого пользователя.
Уникальные особенности клавиатурного почерка выявляются двумя методами: по набору ключевой фразы или по «свободному» тексту. Каждый обязательно имеет режимы настройки и идентификации. При настройке определяются и запоминаются эталонные характеристики ввода пользователем ключевых фраз, например, время, затраченное на отдельные буквы. А в режиме идентификации, после исключения грубых ошибок, эталонное и полученное множества сопоставляются (проверяется гипотеза о равенстве их центров распределения)."
Далее в руководстве излагаются соответствующие алгоритмы для настройки и организации идентификации системы, использующей анализ клавиатурного подчерка, движений мышки. Применительно к системам дистанционного обучения, использование подобного метода могло бы дать возможность выявления ситуации, когда за компьютер сядет другой человек. Хотя приведенные в статье методы интересны, но они достаточно ненадежны, а исследование в этом направлении потребует отдельной работы. Для обучения системы необходимо определенное время. В случае студента этого времени практически нет, да и при своей работе ему придется вводить совсем немного текстовых данных. Движения мышки в такой системе анализировать будет сложно.
2. Неизвестно, сколько раз студент
предпринял попытку пройти
Применение различных
Одним из методом решения данной проблемы может стать использование индивидуальной флэшки студента. Идея здесь та же, что и использовалась при защите программного обеспечения от несанкционированного копирования. Сейчас для этих целей все чаше используется технология электронных ключей (Hasp и т.д.). Смысл в том, что флэшка форматируется, а затем используется особым образом. Т.е. работать с такой флэшкой может только специальный набор программ. Стандартными методами такую флэшку нельзя ни скопировать, ни просмотреть информацию на ней, так как она хранится в особом формате. Работать с такой флэшкой могут только программы, входящие в состав системы дистанционного обучения. Без ключевой флэшки система работать не будет. На этой флэшке можно отмечать количество попыток тестирование и т.д., тем самым решая рассматриваемую проблему.
Но эта технология не является решением проблемы. Посмотрим, что, например, говорится в электронном пособии по борьбе с хакерами о некоторых таких системах [8]:
Ключевая информация в системе располагается на дорожке 0 инженерного цилиндра с номером 42. Автор системы защиты от копирования JAWS утверждает, что созданные флэшкы не копируются программой COPYWRIT. Это утверждение не соответствует действительности. Флэшка копируется программой COPYWRIT, если указать максимальный номер копируемого цилиндра, равным 42.
Авторы этой системы также решили расположить информацию о защите в области инженерных цилиндров. В отличие от системы JAWS они решили использовать дорожку 0 цилиндра 41. Однако программа COPYWRIT также успешно копируют эту флэшку.
Авторы системы SHIELD не
пошли проторенным путем