Достоверность информации – важный фактор, на котором основывается и общественная безопасность, и качество управления. Достоверные данные обеспечивают корректную работу систем АСУ ТП на предприятиях и принятие объективных решений в судах.
Недостоверная информация увеличивает риск техногенных аварий на предприятиях нефтеперерабатывающей, химической, топливной промышленности. Объекты, где существует возможность накопления взрывоопасных или ядовитых веществ, устанавливают системы повышенной надежности, которые контролируют возникновение факторов риска. На крупных объектах критической инфраструктуры количество датчиков достигает десятков тысяч. Чувствительные датчики фиксируют малейшие изменения параметров, например, перепады температуры или давления. Искажение информации, которую передают датчики, приводит к неверному срабатыванию систем защиты и, как следствие, к авариям.
Еще один пример – недостоверная бухгалтерская отчетность или проспекты ценных бумаг компаний. Биржевые сделки, заключенные на основе недостоверных сведений, часто приводят к финансовым потерям. Недостаточная достоверность, скажем, показаний свидетеля может привести к судебной ошибке.
Практика разработала и формально-логические алгоритмы, и аппаратные способы проверки достоверности информации, существуют и специальные программные продукты.
Информационная безупречность и подлинность данных включает:
Искажение информации бывает полным и частичным. Для определения степени точности применяют несколько критериев: «надежный в полном объеме», «преимущественно надежный», «совсем ненадежный», «статус не определен». Важным критерием оценки достоверности информации становится надежность источника. Например, «сенсации» в СМИ часто происходят из абсолютно нерелевантного источника, основаны на сообщении неопознанного блога или ссылаются на несуществующих лиц. Словарь английского языка Collins признал словосочетание fake news фразой 2017 года, что говорит о широком распространении сведений с пониженным уровнем надежности.
Достоверность необходимо отличать от актуальности. Сведения могут быть абсолютно точными на определенный период времени, но утратить актуальность, так что принимать решение на их основании становится невозможным.
Источники информации также ранжируются по степени достоверности. На первом месте по качеству информации располагаются данные государственных органов. Однако и сведения из официальных источников могут оказаться ложными. Например, данные официальной американской статистики по темпам инфляции и уровню безработицы подверг сомнению миллиардер Пол Сингер, глава хедж-фонда Elliott Management. В 2014 году в США показатели по ВВП за I квартал исказили на три процентных пункта: вначале показатель составлял 0,1%, а затем изменился до -2,9%. Аналогичные риски характерны и для данных общественных институтов.
Специалист из определенной сферы может быть признан компетентным, но не всегда аутентичным источником информации является, он. Ссылки на данные НИИ, статистических исследований, научные разработки могут быть релевантными в ряде случаев. Классическим стало упоминание «британских ученых» – пример того, как под прикрытием неопределенной категории источников в публичную сферу вбрасывают ложные сведения.
Данные, полученные из различных источников, необходимо сравнивать между собой. Это позволяет выявить искажения, связанные с передачей или интерпретацией сведений. Чем больше источников предоставляют идентичные данные, тем большей становится степень надежности. Например, в случае с АСУ это означает, что анализируется идентичность данных, поступающих от одинаковых датчиков. И если изначально предполагалось совпадение дублирующих значений, то различие будет свидетельствовать об отказе или неисправности датчиков. Метод сравнения показаний идентичных источников в данном случае становится одним из основных методов оценки степени точности сведений.
Повышенное внимание к достоверности информации прежде всего проявляют:
Сложность контроля достоверности информации заключается в том, что применение аппаратных способов доступно только для данных, которые имеют стандартизированный формат и допускают сравнение с прототипами. Это возможно в случаях с сигналами систем АСУ, со строго определенными массивами бухгалтерских или финансовых данных, с результатами научных экспериментов, которые могут быть смоделированы. В случае субъективной, пусть даже экспертной, оценки достоверности информации возникает риск неверно оценить степень истинности данных.
Снижение качества достоверности информации бывает намеренным или случайным. К случайным факторам относятся системные или аппаратные сбои, утрата части данных при передаче, неверная интерпретация. Выделяют также искажения при передаче и при вводе данных, в ряде случаев наличие искажений выявляют программными средствами. Намеренное искажение информации встречается чаще и имеет, как правило, характер умысла ввести в заблуждение.
Достоверность информации подтверждается различными способами. Хорошо, если есть возможность проверить массивы данных программными средствами или методом сравнения с первоисточником. Необходимость использовать дополнительные способы возникает, когда на основе представленной информации должны приниматься решения, например, когда в суде оценивают доказательства. Часто таким способом становится экспертиза. Однако резонансная история «пьяного» шестилетнего мальчика, в крови которого судмедэксперты обнаружили 2,7 промилле алкоголя, служит еще и примером того, что экспертные данные могут быть ложными.
Алгоритмы работы с достоверностью данных, которые используются в том числе и в программных средствах, делятся на синтаксические, семантические и прагматические.
Синтаксические способы проверяют порядок следования обязательных данных и реквизитов, соответствие типа полей документа внесенным в них данным, наличие запрещенных символов. Программы выполняют контроль на основании введенных в них описаний документов.
При семантическом контроле проверяется логика внесения и отсутствие противоречий в данных между собой. Например, показатель размера активов баланса в соответствующей строке должен превышать показатель размера заемных обязательств.
Прагматический контроль проверяет своевременность, полноту и необходимую плотность внесения данных. Он необходим, чтобы установить, достаточно ли достоверна и полна информация для принятия решения. Примером служит анализ денежных потоков, по которому должны рассматриваться данные за каждый год и по каждому источнику, а не выборочно. Осуществляется только для выходных, итоговых документов.
Контроль достоверности применяется на всех этапах процессов обработки данных. В различных ситуациях могут применяться визуальные и программные способы контроля. Если есть возможность, визуальный контроль используется еще до начала обработки документа программными средствами.
Программные методы контроля проверяют документы, запись или группу записей, реквизиты, отдельные файлы.
Государственные органы, которые получают обязательную отчетность в электронном виде, располагают программными средствами для первичной проверки предоставленной отчетности на соответствие формально-логическим требованиям. Это первый этап проверки достоверности. Еще одним средством, подтверждает отсутствие искажения информации, является ЭЦП – электронная цифровая подпись.
В ситуациях с контролем данных, которые передают датчики, проблему решают с помощью установки специального программного обеспечения, специально разработанного или адаптированного для конкретной АСУ.
При передаче данных с помощью различных протоколов задействуются алгоритмы типа TWICE, которые выполняют задачи контроля на прикладном, транспортном, сетевом, физическом и канальном уровнях. Механизм TWICE повышает достоверность переданной информации, главным образом, за счет выявления потери пакетов, однако не обнаруживает саму ошибку.
Полностью решить задачу достоверности информации невозможно. Современные способы программного контроля частично снимают вопрос для формализованных сведений, которые могут быть описаны с достаточной точностью. Для субъективных источников задача пока не решаема.
Подпишитесь на нашу рассылку и получите
свод правил информационной безопасности
для сотрудников в шуточных
