в реальному СС), слід виконати лише достатнє і необхідну кількість перетворень.
Оскільки застосування розробленого апарата дозволяє отримати безліч варіантів такого перетворення, представляється необхідним розробити методи, що дозволяють кількісно оцінити ефективність одержуваних варіантів з метою вибору з них найбільш ефективного.
В першу чергу для отримання обгрунтованого рішення необхідно забезпечити можливість вибору, тобто за допомогою розробленого апарату перетворень ЛССС сформувати деякий безліч варіантів перетворення. У другу чергу необхідно оцінити ефективність пропонованих варіантів з метою вибору найкращого.
Очевидно, що з метою зниження схожості реальної ЛССС і одержуваної противником в результаті КР, оцінку ефективності доцільно проводити методами, що дозволяють оцінити цю подібність.
Така оцінка може бути отримана наступним чином. Параметри ЛССС можуть бути прийняті як координат багатовимірного простору. При цьому реальної ЛССС, що відбиває СУ, можна привести у відповідність вектор S (Н 1, ..., Н N), де H 1, ..., HN - параметри, що кількісно характеризують властивості ЛССС, а логічну структуру, одержувану КР, буде характеризувати вектор S ', який в найсприятливішому для КР випадку (без здійснення перетворень ЛССС і у випадку повного розкриття СС), дорівнює вектору S.
Оскільки в математичному апараті, про який йде мова, об'єкти описуються вектором ознак, а ЛССС описана матрицею, доцільно представити кожну матрицю у вигляді вектора, записавши послідовно всі рядки матриці в вектор. Для більш якісної оцінки доцільно проводити її, використовуючи обидві матриці, що описують ЛССС: матрицю зв'язності і матрицю інтенсивності ІП, що відображають граф ЛССС.
У цих умовах необхідно визначення міри близькості реальної ЛССС (вектор S), і ЛССС, одержуваної КР (вектор S '). Міра близькості - характеристика розрізнюваності двох гіпотез, а також якості імітації істинного об'єкта за допомогою помилкового. У математичній статистиці відомі кілька підходів до обчислення мір близькості.
Найбільш часто для кількісних шкал в якості міри близькості застосовується Евклідова відстань:
(2.5)
де Нi і Н'i - компоненти признакового опису реальної ЛССС і ЛССС, одержуваної КР, відповідно.
Необхідно відзначити, що для ще більш якісної та наочної оцінки ефективності необхідно виконати класифікацію всіх варіантів перетворення ЛССС і виділити, таким чином, безліч найбільш ефективних варіантів з усіх пропонованих. Тобто необхідно розбити пропоновані варіанти перетворення на два безлічі ефективних і неефективних варіантів. Для виконання такої класифікації найбільш підходить математичний апарат кластерного аналізу (кластер-аналізу).
Кластер-аналіз - це спосіб угруповання багатовимірних об'єктів, заснований на представленні результатів окремих спостережень точками підходящого геометричного простору з подальшим виділенням груп як «згустків» цих точок. Інші назви цього апарата (розпізнавання образів без вчителя, таксономія, класифікація) говорять про те, що він дозволяє вирішувати задачу автоматично, без залучення знань людини, а, отже, виключає можливість помилкового рішення задачі внаслідок впливу особистих переваг оператора.
Кластер-аналіз дозволить нам розбити безліч пропонованих варіантів перетворення ЛССС на...
