Содержание к диссертации
Введение
Раздел 1. Эксплуатационное обоснование разработки автоматизированных систем ведения технической документации на устройства автоматики и телемеханики. Анализ и разработка принципов построения интегрированной системы автоматизации проектирования и ведениятехнической документации . 10
1.1 Классификация видов технической документации. Хранение технической документации. 10
1.1.1 Классификация видов технической документации. 10
1.1.2 Хранение технической документации. 11
1.2 Оценка объемов технической документации. 13
1.2.1 Оценка объемов ТД в пределах исследуемой дистанции . 13
1.2.2 Оценка объемов ТД в пределах сети ж.д. России. 17
1.2.3 Связь объемов ТД с тех. оснащенностью. 18
1.3 Разработка списка элементарных технологических операций с технической документацией и оценка трудозатрат на их выполнение. 20
1.4 Интегрированная система автоматизации проектирования и ведения технической документации (ИС-ПВТД). 21
1.4.1 Актуальность проблемы создания ИС-ПВТД. 21
1.4.2 Разработка концепции построения ИС-ПВТД. 24
1.4.3 Синтез модульной структуры ИС-ПВТД.
Определение списка задач и функций. 34
1.5 Выводы по разделу. Постановка задач диссертации. 37
Раздел 2. Перенос технической документации на электронные носители . 39
2.1 Анализ методов переноса технической документации на электронные носители . 39
2.2 Основные задачи и понятия машинного распознавания образов. 43
2.3 Распознавание символов. 51
2.4 Особенности распознавания текстографической информации для АРМов по работе с ТД на устройства СЦБ. 57
2.5 Общий алгоритм распознавания схем. 58
2.5.1 Сканирование документа. 61
2.5.2 Преобразование цветовой схемы сканированного изображения. 61
2.5.3 Преобразования всего изображения. 62
2.5.4 Предварительная фильтрация преобразованного изображения с целью удаления "пятен" и других объектов, не содержащих информации. 63
2.5.5 Сегментация (вычленение) отдельных элементов с целью упрощения задачи распознавания. 65
2.5.6 Избирательная фильтрация. „ 66
2.5.7 Распознавание (обучение распознаванию) графических изображений (элементов), символьных элементов (букв, цифр, знаков) и их сочетаний. 67
2.5.8 Распознавание надписей. 68
2.5.9 Установление взаимосвязей. Заключительный этап. 69
2.6 Выводы по разделу. 70
Раздел 3. Методы и алгоритмы распознавания текстографической информации . 71
3.1 Применение адаптивного распознавания к переносу на машинные носители технической документации устройств СЦБ. 71
3.1.1 Исходные данные. 71
3.1.2 Модель адаптивного распознавания. 72
3.1.3 Выбор объема обучающей выборки для схем СЦБ. 76
3.1.4 Схема работы адаптивного распознавания. 79
3.2 Распознавание тексто-графической информации с использованием векторного представления. 89
3.2.1 Векторное описание объектов. 89
3.2.2 Краевой метод отслеживания и построения скелета. 92
3.2.3 Алгоритм оптимизации скелета. 97
3.3 Использование корреляционного метода распознавания объектов по заданным эталонам. 99
3.3.1 Построение вектора изображения буквы. 99
3.3.2 Вычисление автокорреляционной функции вектора изображения буквы. Ковариационная функция векторов разных изображений . 102
3.4 Вероятностные методы распознавания. 106
3.4.1 Критерий Байеса. 106
3.4.2 Априорная частота знаков алфавита для схем СПБ. 108
3.5 Выводы по разделу. 111
Раздел 4. Разработка технологий и определение средств автоматизированного ведения технической документации . 112
4.1 Сверка документации. 112
4.2 Компьютерная технология внесения изменений и утверждения ТД . 116
4.3 Электронная подпись. 122
4.4 Определение списка типовых рабочих мест. 133
4.5 Разработка структуры технических средств для решения задачи компьютерного ведения технической документации. 137
4.6 Выводы по разделу. 140
Раздел 5. Технико-экономическое обоснование эффективности предложенных разработок . 141
5.1 Обоснование и выбор показателей эффективности распознавания текстографической информации. 141
5.2 Методика расчета эффективности применения АРМов насетиж.д. 148
5.3 Оценка экономической эффективности АРМ ВТД. 156
5.4 Выводы по разделу. 160
Заключение. 161
Список использованных источников. 163
Приложения. 169
- Оценка объемов ТД в пределах исследуемой дистанции
- Анализ методов переноса технической документации на электронные носители
- Вычисление автокорреляционной функции вектора изображения буквы. Ковариационная функция векторов разных изображений
- Компьютерная технология внесения изменений и утверждения ТД
Введение к работе
В процессе совершенствования транспортных систем ведущую роль играет создание и внедрение автоматизированных технологических комплексов управления движением поездов. Важнейшим средством повышения эффективности работы железнодорожного транспорта является применение автоматизированных систем управления технологическими процессами движения поездов (АСУ-ДП) [1-7].
Эффективность функционирования АСУ-ДП напрямую зависит от полноты и оперативности обновления ее информационного обеспечения (ИО)[8], состоящего из общего ИО, содержащего информацию о параметрах технологических объектов управления (ТОУ), и специализированного информационного обеспечения (СИО). Под СИО понимается информация о состоянии самой системы (о ее структуре, элементах, параметрах, организации технологических процессов), необходимая для организации процессов функционирования, технического обслуживания, мониторинга, диагностики и т.д.
Стремительное развитие информационных технологий и средств вычислительной техники, все увеличивающийся уровень оснащения подразделений дорог и развитие дорожной сети передачи данных, предоставляет широкие возможности по внедрению АСУ-ДП, основанных на применении микропроцессорных и компьютерных средств. Созданию таких АСУ-ДП посвящено достаточно много работ, однако из-за большого количества задач, стоящих перед разработчиками, данная проблема находится в стадии решения. Основой для формирования СИО АСУ-ДП является информация, хранимая в технической документации (ТД) на устройства железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ), а так же технологии ее создания и ведения. На сегодняшний день ТД на устройства автоматики преимущественно содержится в бумажном виде и составляет внемашинную информационную базу АСУ[8]. Это обуславливает приоритетность задачи перевода данных в электронный вид для их представления во внутримашинной информационной базе, что позволит создать динамическую модель эксплуатируемых устройств и автоматизировать многие технологические процессы. Перенос ТД в электронный вид осложняется большим объем данных и отсутствием эффективных средств по ее переносу. Важнейшей проблемой так же является отсутствие установленного отраслевого формата хранения данных в электронном виде, что на практике, при объединении результатов работы разных организаций, чаще всего приводит к невозможности обработки данных из-за несовместимости форматов хранения.
Работа с ТД в железнодорожной отрасли включает в себя ее проектирование и ведение. Обе взаимосвязанные между собой задачи решаются сегодня во многом по старой "бумажной" технологии, не использующей достижения компьютерной техники. Но ситуация постепенно меняется и в настоящее время оснащение компьютерной техникой железнодорожной отрасли позволило приступить к решению проблемы перехода на компьютерные технологии проектирования и ведения ТД. Компьютерные технологии предоставляют качественно иные возможности по облегчению труда с помощью использования различных автоматизированных рабочих мест и систем автоматизированного проектирования. Важнейшим средством создания внутримашинных (электронных) баз технической документации АСУ-ДП являются автоматизированные рабочие места для ведения ТД (АРМ-ВТД).
Важность задачи перехода на электронную форму документооборота подчеркивается существованием Федеральной целевой программы "Электронная Россия" [9]. Актуальность проблемы автоматизации документооборота в хозяйстве сигнализации, централизации и блокировки (СЦБ) не вызывает сомнений. Решение этой проблемы является одной из важнейших задач Программы технического и технологического перевооружения хозяйства СЦБ, разрабатываемой в соответствии с Указанием М-1379У[10].
Таким образом, перед отраслью поставлена актуальная задача создания единой системы по работе с технической документацией, обладающей развитыми возможностями автоматизированного проектирования, единым информационным пространством, использующей утвержденные технологии и стандарты, работа которой будет основана на использовании достижений компьютерных технологий.
1. ЭКСПЛУАТАЦИОННОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ВЕДЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ НА УСТРОЙСТВА АВТОМАТИКИ И ТЕЛЕМЕХАНИКИ. АНАЛИЗ И РАЗРАБОТКА ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ВЕДЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ
Оценка объемов ТД в пределах исследуемой дистанции
Оценку объема ТД на устройства автоматики и телемеханики, находящейся в работе и на хранении в железнодорожной отрасли, произведем на основе анализа ТД дистанции сигнализации и связи (ШЧ). Для этого введем оценочный коэффициента Ктд, характеризующий количество ТД, существующей для среднестатистической станции и среднестатистического перегона. Это количество складывается из документов хранимых и находящихся в эксплуатации на всех уровнях дороги (в службе, в дистанции, на участках электромехаников), а так же из документов хранящихся в проектных организациях. В дальнейшем, на основе данных о инфраструктуре сети и значения Ктд, получим приблизительный объем ТД по всей сети. Более точная оценка может быть получена на основе описей хранимых документов и схем, которые находятся в бригадах технической документации дистанций сигнализации и связи дорог. Нужно заметить, что второй вариант получения этих данных является несоразмерно более трудоемким по сравнению с первым.
В ходе работы за объект исследования была выбрана ШЧ7 Октябрьской Железной Дороги. Схема ее технической оснащенности приведена в приложении В. Дистанция является относительно крупной и расположена в промышленно развитом регионе, что влияет на ее техническую оснащенность и, следовательно, на количество ТД по эксплуатируемым системам.
Согласно предоставленным данным дистанция обслуживает 27 станций и 26 перегонов. Следующие документы, а именно: схемы принципиальные электрические, схемы монтажные, схематические планы, таблицы, схемы технологических процессов, установочных чертежей -составляют основную часть документации по объектам дистанции. Акты и ведомости составляют небольшую часть документации ШЧ, являются результатами проверок комиссий, и корректируют процесс ведения технической документации.
Группа Основная ТД состоит, в основном, из проектной документации по эксплуатируемым станциям и перегонам. Распределение объема внутри группы, в зависимости от типа схем, приведено в табл. 1.2. Группу "Отдельно хранящаяся ТД" составляют: перечень искусственных сооружений (17 листов), документация по электрозащите (130 листов), инструкция о порядке действия со спецгрузом в опасной ситуации (4 листа), инструкция о порядке обращения с конфиденциальной информацией (10 листов), акты на уничтожение документов и дел (33 листа), переписка руководства МПС, управления, отделения дороги по вопросам ж.д. транспорта (35 листов), инструкция о порядке пользования пожарной сигнализацией (9 листов), отчеты о технических средствах сигнализации и связи (150 листов), инструкция о порядке обращения со служебной информацией, приемо-сдаточные акты при смене ответственных исполнителей и секретарей (3 листа), приказы МПС, управления дороги (7 листов), журнал учета документов "С грифом для служебного пользования" (93 листа), разносная книга (48 листов), инвентарный журнал учета документов (96 листов) и.т.д. Всего порядка 700 листов формата А4. "Запас" состоит из "четвертых" экземпляров схем, не отслеживаемых по описям ТД. Группа "Схемы временных устройств" содержит схемы, применявшиеся в период капитального ремонта путей, для организации 2х стороннего движения там, где это не предусмотрено. "Схемы нереализованных проектов" являются схемами систем, проекты которых были готовы и высланы в ШЧ, но не были реализованы фактически.
Обозначим объем технической документации, хранимый на всех уровнях дороги по ШЧ7 за Утд. Утд выражен в условных форматах листа А4, который соответствует заполнению листа текстом или графикой около 75%.
Для оценки Утд. будем исходить из того, что, согласно инструкции, комплект схем проектной документации, входящий в группу "Основная ТД" хранится в околодках у электромехаников. Ее объем (применительно к данным ШЧ7) составляет 40700 форматов А4 (97% от 42000 форматов). Следует так же учесть экземпляры схематических и двухниточных планов станций, местные инструкции. Они составляют 4800 форматов. Суммарно объем ТД, находящийся у электромехаников (Уэм) = 45500 А4. Экземпляр службы (Уел) включает в себя комплект схем проектной документации, за исключением монтажных схем, что составляет 19700 А4 (47% от 42000). Оригиналы проектной документации должны находится в проектных организациях. При истечении срока хранения она, как правило, передается группам ТД дистанций (именно эта документация составляет группу "Кальки"). Объем ТД, находящейся в проектных организациях (Упр) (и той, что передается ими в ШЧ после истечения срока ее хранения) оценивается в 43300 А4 (полный комплект проектной документации). Объем ТД дистанции (Уд) составляет 138000 А4 (данные табл. 1.2, за вычетом группы "Кальки") Таким образом можно сделать вывод, что объем ТД на устройства автоматики и телемеханики, необходимой для работы рассматриваемой дистанции сигнализации и связи составил 246500 форматов А4.
Из приведенных данных можно сделать еще несколько выводов: Объем ТД на устройства автоматики и телемеханики, необходимой для работы среднестатистической станции и среднестатистического перегона исследованной дистанции составил 9100 форматов А4; Объем минимального регламентированного инструкцией перечня ТД, необходимый для работы дистанции (не учитывая группы "Архив", "Запас", "Схемы временных устройств", "Схемы нереализованных проектов", "Кальки") составляет 170000 форматов А4, а для среднестатистической станции и перегона — 6300 форматов А4. Из приведенных данных следует, что суммарная толщина папок с ТД по ШЧ7 составляет 33 метра. Если считать, что для размещения ТД, как правило, применяют шкафы с четырьмя полками и для удобства доступа укладывают папки с ТД в один ряд, получим, что необходимая длина шкафов составит 8,25 метров.
Анализ методов переноса технической документации на электронные носители
Важнейшей задачей для обеспечения существования компьютерных методов работы с ТД является первичный ввод информации с целью получения баз технической документации (в электронном виде). Это могут быть базы типовых фрагментов схем, базы ТД по объектам подразделений дороги и т.д. От эффективности решения данной задачи во многом зависит эффективность применения компьютерных технологий в целом. Поэтому методам переноса ТД на электронные носители в данной работе уделено особое внимание. Анализ позволил выделить три основных способа первичного ввода информации: а) «ручной» - при помощи графического редактора с уникальными пользовательскими интерфейсами, которые обеспечивают высокую скорость ввода схем различных типов; б) «с использованием алгоритмов синтеза схем», на основе уже введенных данных с последующим редактированием информации; в) «с применением сканирования и распознавания» бумажного оригинала ТД. Рисование схем вручную производится при помощи графического редактора, интерфейс которого настраивается в зависимости от типа вводимой или редактируемой схемы. Здесь и далее имеется в виду конкретный графический редактор схем автоматики (ГРАС) [33]. Редактор содержит стандартные функции редактирования изображения, специализированные под решаемые задачи. ГРАС поддерживает возможности ускоренного ввода схем, основанные на использовании базы данных графических изображений коллективного пользования (БДГИКП), базы данных нормативно-справочной информации (НСИ), базы типовых фрагментов схем. Увеличение скорости, упрощение ввода и редактирования схем достигается максимальной специализацией интерфейса и предлагаемых сервисных функций. При этом учитываются особенности построения схем указанного вида, существующие ГОСТы и ОСТы. Второй метод внесения информации о схеме в компьютер -использование алгоритмов синтеза схем на основе уже введенных данных. Этот метод особенно эффективен при создании новых схем. Примером могут служить таблицы взаимозависимости стрелок и сигналов, а также двухниточный план станции, которые можно построить на основе уже введенного однониточного схематического плана. Монтажные схемы строятся на основе принципиальных. В этом случае различия автоматически полученных схем от требуемых, для простых вариантов, по экспертной оценке людей, занимавшихся синтезом схем, не превосходит 10%. Дальнейшая доводка происходит вручную. Третий метод основан на применении сканирования и распознавания бумажного оригинала ТД. Применяется при наличии бумажного варианта схемы, в результате сканирования которого получается файл растрового изображения. Простейший вариант — хранение полученного изображения как оно есть, в основном, имеет одни недостатки (за исключением быстроты ввода), а именно: а) качество изображения не выше оригинала; б) редактирование полученного изображения затруднено и не удобно; в) информативность таких схем минимальна (не позволяет выполнить и малой части функций по автоматизации процесса работы с документацией), так как единицей информации в схеме является точка изображения, а не объект. Вариантом применения сканированного изображения схемы может служить использование его в качестве подложки. В этом случае оно загружается в редактор в качестве слоя нижнего уровня, а поверх рисуется векторная схема. Экономия времени достигается за счет уменьшения временных затрат на компоновку схемы и необходимостью «переключаться» от экрана монитора к схеме и обратно - вся информация сосредоточена на экране. Наконец, самым удобным, с точки зрения эксплуатации, является применение автоматического распознавания объектов по растровому изображению. Разработка алгоритмов распознавания должна быть направлена на получение результата с наибольшим количеством правильно распознанных элементов, связей и атрибутов от общего количества анализируемых объектов. Это позволит уменьшить время, которое придется потратить пользователю на исправление ошибок распознавания, избежать которые на практике не представляется возможным. Рассмотрению этого наиболее перспективного метода посвящена значительная часть данной работы. Приведем оценку временных затрат на перенос ТД на электронные носители с использованием различных методов (табл. 2.1), для получения общей картины сделаем подсчет в пределах исследуемой дистанции (ШЧ-7). В таблице представлены наиболее многочисленные группы из основного комплекта проектной документации (их объемы приведены из табл. 1.1 и 1.2 данной работы). Для адекватного восприятия приведенных данных следует учитывать следующие факты: а) приведенные оценки временных затрат по ручному вводу ТД складывались из данных, полученных в ходе опроса студентов, занимавшихся вводом ТД с использованием ГРАС. При этом они применяли все доступные механизмы ускоренного ввода (использовали типовых фрагменты схем, свои существующие наработки и т.д.); б) данные, приведенные по автоматическому распознаванию, являются прогнозируемыми. Оценка дана на основе результатов, полученных во втором и третьем разделе данной работы.
Вычисление автокорреляционной функции вектора изображения буквы. Ковариационная функция векторов разных изображений
Одним из методов является метод цепной развертки, кратко опишем его. В этом методе в качестве исходного берется любой объект из предъявленной совокупности, ему приписывается номер 1 и расстояние 0. Затем просматриваются все оставшиеся объекты. Выбирается объект, расстояние от которого до исходного элемента минимально. Ему присваивается номер 2 и расстояние, равное расстоянию до исходного объекта. Затем среди оставшихся ищется объект, расстояние от которого до уже отмеченного множества объектов из двух элементов минимально, и т.д. - всегда на очередном шаге выбирается объект, расстояние от которого до уже пронумерованных объектов (как расстояние до множества) минимально, ему приписывается очередной номер и это расстояние.
Процедура повторяется, пока все объекты не будут пронумерованы. В результате все объекты будут выстроены в некотором порядке, и каждому объекту приписано некоторое число - расстояние до предшествующего множества. Теперь, для того, чтобы разделить исходное множество на несколько классов таким образом, чтобы расстояние между любыми объектами, входящими в разные классы, было больше заданного расстояния d0, а для любых объектов из одного кластера не больше d0, достаточно просто просмотреть все приписанные объектам расстояния и пометить те из них, которые больше d0.
После процедуры цепной развертки также легко проводить анализ -при каких значениях порога d0 возникают разные варианты кластеризации, как эти варианты соотносятся между собой и многое другое. Но как легко видеть, данная процедура требует N (N-l)/2 процедур вычисления расстояния между объектами, если всего имеется N объектов, поэтому бывает необходимо в связи с повышением быстродействия использовать иные приемы. Примером, как правило, более быстрого варианта построения классов можно привести модификацию описанного выше метода — построение классов с фиксированным порогом.
В качестве исходного объекта берется любой объект, ему присваивается принадлежность к первому кластеру. К данному первому кластеру присоединяются поочередно все объекты, принадлежность которых к какому-либо классу еще не установлена, и расстояние от которых до каждого из объектов первого класса меньше порога dO. После того как к первому классу ничего не может быть больше отнесено, среди объектов, которые остались, берется произвольный объект в качестве затравочного для второго класса и т.д. пока не будут исчерпаны все объекты.
В худшем случае и здесь при наличии N объектов надо N (N-l)/2 процедур вычисления расстояния, но в лучшем случае всего N процедур. Конечно, важнейшую роль в разбиении на классы играет выбранная метрика, т.е. что понимается под расстоянием между объектами. При разном выборе метрики естественно возникают разные варианты классификации. Одним из допустимых вариантов является поточечное сравнение растров объектов.
Как видно из описания процедуры выделения классов, она может потребовать много операций вычисления расстояний между различными изображениями объектов. Поэтому, кроме того, что выбранная метрика должна, по возможности, быть устойчива к различным дефектам изображения (как уже бывшим в исходном изображении, так и появившимся после сканирования), метрика должна допускать быстрое вычисление.
Если просто подсчитывать число несовпадающих точек в двух разных растрах, то возникает проблема центрирования - смещение даже на один пиксель может вызвать большой скачок при вычислении расстояния. Кроме того, изменение жирности объектов всего на один пиксель (что нередко возникает при сканировании материала даже хорошего качества), также вызывает большое изменение при вычислении расстояния простым сравнением. Поэтому представляется разумным вычислять расстояние между объектами, основываясь на метрике Хаусдорфа.
Пусть в некотором пространстве определено расстояние между точками, обозначим его d(x,y). Тогда расстояние от точки х до множества Y d(x,Y) определяется как нижняя грань расстояний d(x,y) для у из Y. Расстояние от множества X до множества Y dl(X,Y) определяется как верхняя грань расстояний d(x,Y) для всех х из X. Расстояние Хаусдорфа между множествами X, Y d(X, Y) определяется как максимум расстояний от ЛГ до У и от 7 до X, т.е. d(X,Y)=max(dl(X,Y),dl(Y,X)). Таким образом, разные множества в метрике Хаусдорфа близки, если и только если для любой точки из одного множества в ее малой окрестности содержится хотя бы одна точка другого множества (и то же самое для другого множества).
Для поставленной задачи можно рассматривать расстояние между объектами как расстояние Хаусдорфа между множествами точек, составляющих разные объекты. Но необходимо заметить, что вычисление расстояния Хаусдорфа "в лоб" требует слишком много вычислений даже для проверки того, что это расстояние между объектами больше или не больше единицы.
Для того, чтобы проверить все точки растра, надо проверить каждую точку - черная она или белая, т.е. принадлежит ли она данному объекту или нет, и если принадлежит, надо проверить до восьми ее соседей, т.е. при средней заполненности растров на четверть и при размерах растров m на п может потребоваться до 2 (m n 3/4+m n 9/4)=6 m n элементарных операций.
Компьютерная технология внесения изменений и утверждения ТД
Наличие в АРМ-ВТД необходимости проверки подлинности сообщений, (в первую очередь пришедших схем) вмести с информацией о лицах производивших их изменение, и утверждение требует применения специальных информационных технологий и аппаратных средств. Решение задачи может быть достигнуто при использовании электронной цифровой подписи, основания для законного применения которой появились с утверждением Федерального Закона РФ о цифровой подписи. [72] Его целью является обеспечение правовых условий для использования электронной цифровой подписи в электронных документах, при соблюдении которых электронная цифровая подпись в электронном документе признается юридически равнозначной собственноручной подписи человека (гражданина или индивидуального органа юридического лица) в документе на бумажном носителе.
В соответствии с законом при применении ЭЦП должен соблюдаться ГОСТ Р34.10-94 [73]. ГОСТ Р34.10-94 устанавливает процедуры выработки и проверки электронной цифровой подписи сообщений (документов), передаваемых по незащищенным телекоммуникационным каналам общего пользования в системах обработки информации различного назначения, на базе асимметричного криптографического алгоритма с применением функции хеширования. Алгоритмы вычисления функции хеширования установлен в ГОСТ P34.ll. Внедрение системы ЭЦП на базе данного стандарта обеспечивает защиту передаваемых сообщений от подделки, искажения и однозначно позволяет доказательно подтвердить подпись лица, подписавшего сообщение.Дальнейшее рассмотрение вопроса требует ввода некоторых из основных понятий, определения которых даны в соответствии с Федеральным законом "Об электронно-цифровой подписи"[72], а именно: - электронная цифровая подпись - аналог собственноручной подписи физического лица или полномочного представителя юридического лица, представленный как последовательность символов, полученная в результате криптографического преобразования электронных данных с использованием закрытого ключа ЭЦП, которая позволяет пользователю открытого ключа ЭЦП установить целостность и достоверность этой информации, а также владельца закрытого ключа ЭЦП; - закрытый ключ ЭЦП - последовательность символов, предназначенная для выработки ЭЦП и известная только его владельцу; - открытый ключ ЭЦП - предназначенная для проверки ЭЦП общедоступная последовательность символов, однозначно связанная с соответствующим закрытым ключом ЭЦП; - сертификат открытого ключа ЭЦП (сертификат ключа подписи) -документ, подтверждающий принадлежность открытого ключа ЭЦП владельцу сертификата ключа подписи, выданный и заверенный удостоверяющим центром; - владелец сертификата ключа подписи (владелец сертификата) -лицо, на имя которого выдан сертификат ключа подписи, и которое владеет закрытым ключом ЭЦП, соответствующим открытому ключу, указанному в сертификате; - удостоверяющий центр открытых ключей электронной цифровой подписи (удостоверяющий центр) - юридическое лицо, выдающее сертификат ключа подписи, удостоверяющий принадлежность открытого ключа ЭЦП; - подтверждение подлинности ЭЦП - положительный результат проверки правильности ЭЦП, осуществляемой пользователем открытого ключа ЭЦП или удостоверяющим центром путем использования сертифицированного открытого ключа подписи. В соответствии с ГОСТ Р34.10-94 процедуры цифровой подписи допускают как программную, так и аппаратную реализацию. Система ЭЦП включает в себя процедуры выработки и проверки подписи под данным сообщением. Цифровая подпись, состоящая из двух целых чисел, представленных в виде слов в алфавите (3, вычисляется с помощью определенного набора правил, изложенных в тексте стандарта. Числа р, q и а, являющиеся параметрами системы, должны быть выбраны (выработаны) по процедурам, описание которых приводится в приложении 9. Числа р, q и а не являются секретными. Конкретный набор их значений может быть общим для группы пользователей. Целое число к, которое генерируется в процедуре подписи сообщения, должно быть секретным и должно быть уничтожено сразу после выработки подписи. Число к снимается с физического датчика случайных чисел или вырабатывается псевдослучайным методом с использованием секретных параметров. В приводящихся далее алгоритмах выработки и проверки ЭЦП используются следующие обозначения: - j3 -множество всех конечных слов в алфавите Р={0,1}; IА -длина слова А є р ; - Ук(2)-множество всех бинарных слов длины к; - z (mod п)-наименование по значению неотрицательное число, сравнимое с z по модулю числа п; - N k -слово длины к, содержащее двоичную запись вычета N (mod 2к) неотрицательного целого числа N; - А-неотрицательное целое число, имеющее двоичную запись А (Аєр ) (под длиной числа будем понимать номер старшего значащего бита в двоичной записи числа); - А IВ-конкатенация слов А, Вє(3 - слово длины А + В, В котором левые IАI символов образуют слово А, а правые В символов образуют слово В. Можно также использовать обозначение А В=АВ; - Ак - конкатенация к экземпляров слова А (А є р ); - М-передаваемое сообщение, Мер ; - Мі -полученное сообщение, Mi еР 1); - h - хэш-функция, отображающая сообщение М в слово h(M)eV256(2); - р-простое число, 2509 р 2512 либо21020 р 21024; - q- простое число, 2254 q 2256 и q является делителем для (р-1); - а- целое число, 1 а р-1, при этом a4 (mod р)=1; - к- целое число, 0 к q; - Id -наименьшее целое число, не меньше, чем d; - LdJ-наименьшее целое число, не большее, чем d; - е : = g - присвоение параметру е значения g.
