2.4. Угрозы отказа в обслуживании в структурированных системах

Из всех рассмотренных угроз в данной работе рассматриваются только угрозы отказа в обслуживании, как наиболее опасные для вычислительных сетей. Опасны они потому, что блокирование доступа пользователей к нужным им ресурсам, может парализовать работу любой организации на время пока действие данной угрозы не будет прекращено.

Теперь, когда мы знаем все составные части структурированной кабельной системы, мы можем определить на какие элементы данной сети возможно влияние угроз отказа в обслуживании.

Как было сказано выше, оконечные устройства, подключенные к локальной сети, относятся к подсистеме рабочего места. Именно эта подсистема и является начальной точкой потока заявок, если рассматривать данную сеть, как систему массового обслуживания. Именно оконечными устройствами, такими как компьютеры, факсы, телефоны, генерируются заявки, которые должны быть обработаны устройством обработки заявок.

Конечной точкой входного потока заявок, а значит устройством обработки, являются также оконечные устройства, содержащиеся в подсистеме рабочего места. Однако, следует заметить, что теперь это могут быть как активные устройства, способные также генерировать запросы, так и устройства, основное предназначение которых – обработка входящих заявок (принтеры, файловые серверы). В крупных сетях с центральным компьютером, устройством обработки может являться и этот компьютер. Обычно технические характеристики таких компьютеров в несколько десятков раз превышают характеристики пользовательских компьютеров. Но, несмотря на это, он также подвержен влиянию угроз отказа в обслуживании, так как при реализации данной угрозы злоумышленнику совсем не важно за какое время конечное устройство обрабатывает заявки. Ему главное то, что в любом случае это время конечно, и бесконечный поток ложных заявок, направленных с нескольких устройств в сети, в конечном итоге приведут к тому, что канал будет загружен настолько, что настоящим заявкам будет очень сложно, а порой даже невозможно, пробиться к устройству обработки (рис. 2.2).

Рис. 2.2. Влияние угрозы отказа в обслуживании на структурированную кабельную систему

Если же сеть организована без центрального компьютера, то все равно остаются уязвимые точки для угрозы отказа в обслуживании. Это могут быть как концентраторы, наличие которых в сетях данного типа обязательно, так и сами конечные устройства, входящие в состав подсистемы рабочего места. К примеру, злоумышленник может отправить огромное количество ложных запросов на принт-сервер компании и, в итоге, для других пользователей в сети он станет недоступным, так как будет занят обработкой ложных заявок.

3. Формализованная модель тракта телекоммуникации как системы массового обслуживания

3.1. Понятие о марковском процессе

Очень часто построение матема­тической модели довольно затруднительно, не говоря об оптимизации. В большинстве случаев не удается построить простую математическую модель, по­зволяющую в явном (аналитическом) виде найти инте­ресующие нас величины (показатели эффективности) в зависимости от условий операции и элементов ре­шения . Однако в некоторых особых случаях такую математическую модель удается построить. Это — ког­да исследуемая операция представляет собой (точно или приближенно) так называемый Марковский случайный процесс.

Пусть имеется некоторая физическая система S, которая с течением времени меняет своё состояние (переходит из одного состояния в другое), причем за­ранее неизвестным, случайным образом. Тогда мы будем говорить, что в системе S протекает случай­ный процесс [30].

Случайный процесс, протекающий в систе­ме, называется марковским, если для любого мо­мента времени t₀ вероятностные характеристики про­цесса в будущем зависят только от его состояния в данный момент t₀ и не зависят от того, когда и как система пришла в это состояние.

П

t>t₀ (будущее)

усть в настоящий момент t₀ (рис. 3.1) система находится в определенном со­стоянии S₀.

Рис. 3.1. Состояние системы в определенный момент времени

Мы наблюдаем, процесс со стороны и в момент t₀ знаем состояние системы S₀ и всю пред­ысторию процесса, все, что было при t<t₀. Нас, ес­тественно, интересует будущее (t > t₀). Можем ли мы его предугадать (предсказать)? В точности — нет, наш процесс случайный, значит — непредсказуемый. Но какие-то вероятностные характеристики процесса в будущем мы найти можем. Например, вероятность того, что через некоторое время t система S окажется в со­стоянии S₁ или сохранит состояние S₀, и т. п.

Для марковского случайного процесса та­кое «вероятностное предсказание» оказывается гораз­до проще, чем для немарковского. Если процесс — мар­ковский, то предсказывать можно, только учитывая на­стоящее состояние системы S₀ и забыв о поведении системы при t < t₀. Само состояние S₀, разумеется, зависит от прошлого, но как только оно достигнуто, о прошлом можно забыть. Иначе фор­мулируя, в марковском процессе «будущее зависит от прошлого только через настоящее».

На практике марковские процессы в чистом виде обычно не встречаются, но нередко приходится иметь дело с процессами, для которых влиянием «преды­стории» можно пренебречь. При изучении таких про­цессов можно с успехом применять марковские модели [32].

В исследовании операций большое значение имеют так называемые марковские случайные про­цессы с дискретными состояниями и не­прерывным временем. Процесс называется про­цессом с дискретными состояниями, если его возможные состояния S₁, S₂, S₃, ... можно заранее перечислить (перенумеровать), и переход системы из состояния в состояние происходит «скачком», практи­чески мгновенно. Процесс называется процессом с непрерывным временем, если моменты воз­можных переходов из состояния в состояние не фик­сированы заранее, а неопределенны, случайны, если переход может осуществиться, в принципе, в любой момент. Мы здесь будем рассматривать только процес­сы с дискретными состояниями и непрерывным вре­менем.

Пример такого процесса: техническое устройство S состоит из двух узлов, каждый из которых в случайный момент времени может выйти из строя (отказать), пос­ле чего мгновенно начинается ремонт узла, тоже про­должающийся заранее неизвестное, случайное время. Возможные состояния системы можно перечислить:

S₀ — оба узла исправны,

S₁ — первый узел ремонтируется, второй исправен,

S₂ — второй узел ремонтируется, первый исправен,

S₃ — оба узла ремонтируются.

Переходы системы S из состояния в состояние про­исходят практически мгновенно, в случайные моменты выхода из строя того или другого узла или окончания ремонта.

При анализе случайных процессов с дискретными состояниями удобно пользоваться геометрической схе­мой — так называемым графом состояний. Со­стояния системы изображаются пря­моугольниками (или кругами, или даже точками), а возможные перехо­ды из состояния в состояние — стрел­ками, соединяющими состояния. Мы будем изображать состояния прямо­угольниками, в которых записаны обозначения состояний: S₁, S₂, ... ..., S_n.

Построим граф состояний для рассмотренного выше примера (рис. 3.2). Стрелка, направленная из S₀ в S₁, означает переход в момент отказа первого узла; стрелка, направ­ленная обратно, из S₁ в S₀ — переход в момент оконча­ния ремонта этого узла. Остальные стрелки объясня­ются аналогично.

Если процесс, протекающий в системе с дискрет­ными состояниями и непрерывным временем, является марковским, то для его описания можно построить до­вольно простую математическую модель (рис. 3.2).

Рис. 3.2. Пример графа состояний, применяемого для анализа случайного процесса