Войны будущего. От ракеты «Сармат» до виртуального противостояния - Елена Поликарпова

Именно использование этих технологий, имеющих дело с виртуальным миром, дает возможность государству сохранять свой информационный суверенитет и противодействовать информационным угрозам и кибератакам. Данный виртуальный мир характеризуется параметрами виртуального времени, что дает возможность эффективно использовать их свойства в информационном противодействии угрозам и опасностям различного рода. Поскольку потенции виртуальной реальности практически являются безграничными, постольку и виртуальное время обладает неисчерпаемыми свойствами: «К числу основных, если не главных, свойств виртуального времени, относятся многопотоковость и масштабируемость. Виртуальное время как в одном, так и сразу в нескольких его потоках, можно произвольно (разумеется, в пределах возможностей вычислительного средства) замедлять или ускорять»[746]. Существенным является возможность переходить от виртуального времени к реальному, согласовывать их шкалы. Это позволяет не только обрабатывать значительные потоки информации, но и экспериментировать с различными вариантами проектируемых социальных, политических, экономических и иных процессов, чтобы государство было способно принимать участие в идущем информационном противоборстве между странами мира и успешно отстаивать свой информационный суверенитет.

Особое значение в настоящее время приобретает теория «Больших Данных» как мощной технологии и сильной аналитики, посредством которых корпорация IBM выстраивает систему управления информацией (инструменты класса Information Governance). Согласно дефиниции «Больших Данных», они обладают тремя ключевыми характеристиками, а именно: во-первых, объем (в 2011 году порядка 90 % имеющихся в мире цифровых данных получены только за последние два года, по прогнозам к 2020 году масштабы цифрового универсума увеличатся в сравнении с 2009 годом в 44 раза); во-вторых, разнообразие («Большие Данные» представляют собою неструктурированные данные различной природы – это электронная почта, посты в социальных медиа, видео– и аудиозаписи, данные различных сенсоров и прочие элементы ИТ-инфраструктуры, которые не поддаются описанию в рамках единой схемы); в-третьих, колоссальная скорость обработки информации[747]. Значимость «Больших Данных» состоит в том, что количество накапливаемой информации в государственной организации (в любой другой организации) значительно превышает её возможности перерабатывать эту информацию, что снижает эффективность её функционирования.

Следует иметь в виду то, что понятие «Большие Данные» появилось 3 сентября 2008 года в специальном номере британского научного журнала «Nature», посвященного поиску ответа на вопрос «Как могут повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности работы с большими данными?»[748]. После этого само понятие Big Data в большинстве случаев стали связывать с бизнесом, хотя в действительности это не так, ибо парадигма «Большие Данные» по аналогии с метафорами «большая нефть», «большая руда» и др. выражает новый масштаб. Сами Big Data представляют собою стихийно обрушившийся поток информации, новые технологии, кардинально изменяющие информационную среду, очередной этап технологической революции. Эти «Большие Данные» есть «скорее всего, и то, и другое, и третье, и еще пока неведомое»[749], т. е. они есть нечто качественно новое. Частным случаем этого нового является то, что посредством использования аналитики «Больших Данных» можно «вычислить» скрытую конкурентом, государством информацию, её же можно использовать и для защиты конфиденциальной информации. Понятно, что функционирование современного государства как сложной информационной системы теперь становится невозможным без использования «Больших Данных» (это относится, прежде всего, к деятельности электронного правительства)[750].

XX столетие характеризуется рядом революций, особое место среди которых принадлежит системной революции: «Глубинные причины феномена системности до конца не выяснены, но двадцатый век действительно стал переломным в развитии цивилизации. Системность из разряда отвлеченных перешла в разряд прагматических категорий, войдя в жизнь каждого из нас в виде реально действующих производственных, технических, коммуникационных, хозяйственных и других систем. Особую роль в этом процессе сыграла информация. Бурное развитие технических средств коммуникации, прежде всего электронных, привело к «информационному взрыву». Местом нашего обитания стало единое информационное поле, связавшее нас в целостную систему реального времени»[751]. Именно системный анализ дает возможности человеку, который сейчас буквально тонет в океане обрушившейся на него разнородной и разнообразной информации, упорядочить и эффективно использовать её. Сейчас для этого применяются методы компьютерного моделирования, органически связанные с «Интернетом вещей», который невозможен без широкого распространения беспроводных сетей, активного перехода на IPv6, роста облачных вычислений и появления группы технологий межмашинного взаимодействия (Machine to Machine, M2M)[752]. В настоящее время массовое использование систем класса М2М просматривается в перспективе, но уже очевидно, что это повлечет за собой такие весьма значительные перемены в жизнедеятельности общества и поведении человека, которые сравнимы с конструированием в XIX столетии управляемых человеком машин. «Самостоятельно действующие машины получат способность без вмешательства человека ориентироваться в окружающей среде, принимать решения и, как следствие, потенциально смогут вызвать следующую волну технической революции»[753]. Аналитики предполагают начало широкого распространения систем класса М2М уже в 2015 году, что демонстрирует мощь системного анализа в информационной сфере.

Противодействие информационным угрозам и кибератакам требует учитывать набирающую силу тенденцию развития современного общества, которая представляет собою рост масштабов социальных и корпоративных сетей, их проникновение в сообщества людей. Это позволяет сформулировать фундаментальный тезис, согласно которому «человечество становится «полностью сетевым»»[754]. Ведь успехи в сфере информационно-коммуникационных технологий, позволяющие хранить данных о различных аспектах человеческой деятельности, служат фундаментом для анализа сложных сетей. Такого рода исследования касаются и аспектов теории графов (размеры и стойкость сообществ, устойчивость к атакам, модели роста, связность узлов и т. д.), и аспектов социологии (например, распространение слухов). В итоге возникла вычислительная социология – новая область исследований, целью которой является сбор и анализ данных, чтобы можно было выявить скрытые паттерны в индивидуальной и коллективной деятельности. Сейчас выявление структурных и топологических свойств сложных сетей востребовано в многочисленных областях, включая технологию поисковых систем, разработку самоорганизующихся сетей, обнаружение и сдерживание вспышек заболеваний и т. д.[755]

В становящемся «сетевом человечестве» немалую роль начинает играть Интернет вещей (Internet of Things, IoT), новая сетевая парадигма, в которой «каждый физический объект отображается в один или несколько киберобъектов, которые могут взаимодействовать с другими киберобъектами, обеспечивая повсеместную связность»[756]. Этот Интернет вещей ставит множество новых проблем перед IT-специалистами, потому что отображение физических объектов в киберпространство, наличие сетевых и коммуникационных киберобъектов влечет за собою значительное превышение числа объектов в самой Сети. «Взаимодействия между киберобъектами не только обладают цифровыми и физическими характеристиками, – пишут Хуаншен Нин, Хон Лью и Лоуренс Янг, – но и включают социальные атрибуты, которые особенно важны для взаимодействий с объектами вне IoT»[757]. Здесь перед нами новая концепция кибернетико-физических структур, которая получит широкое распространение в «сетевом будущем человечества». «Для решения этих проблем авторы предлагают новую системную архитектуру – модульный и повсеместный Интернет вещей (Unit and Ubiquitous IoT, U2IoT). Модулем IoT является единичное приложение, а повсеместный IoT включает взаимосвязанные локальные, национальные и производственные IoT»[758]. Сейчас перед нами эмпирический факт роста многообразия развивающихся ИКТ и Интернета, разновидностью которого является Интернет вещей.

Ведь эти динамично развивающиеся информационные и телекоммуникационные технологии теперь стали «обретать осязаемые черты в виде Интернета вещей (Internet of Things, IoT), Всеобъемлющего Интернета и Интернета будущего, интегрирующего людей, данные и физические объекты: смартфоны, холодильники, промышленные датчики, предметы одежды и т. п.», более того «идея создания интеллектуального сообщества вещей заинтересовала ведущих игроков индустрии ИТ и воодушевила аналитиков, заговоривших, например, о сенсорэкономике, тем более что, как казалось на первый взгляд, для реализации IоТ созрели все предпосылки и имеется необходимый пул технологий»[759]. Ведь уже сейчас сеть серверов образует инфраструктуру, которая способна обеспечить прозрачный доступ индивидам к миллионам сенсоров, процессоров, датчиков и т. п., причем для этого существуют стандартные протоколы (например, IPv6), позволяющие организовать взаимодействия таких устройств (они не зависят от особенностей поддерживающего их оборудования или физического размещения). Если будут сохраняться нынешние темпы развития информационных и других высоких технологий, то число «умных» устройств, подключенных к сети Интернета вещей, уже к 2020 году может достигнуть 50-100 млрд[760].