|
Аннотация.
В условиях стремительной цифровизации экономики возрастает как объем цифровых данных, так и их ценность. Искажение этих данных, безусловно, недопустимо и приведет к большим материальным и нематериальным потерям. Одной из проблем при работе с цифровыми данными, особенно при их долговременном хранении, является задача интерпретации данных. Предложено решение проблемы интерпретации цифровых распределенных данных долговременного хранения с помощью разработки формата долговременного хранения, который наряду с математической моделью цифровых данных долговременного хранения позволяет решить проблему интерпретируемости. Проведен обзор существующих форматов цифровых данных. Определены их достоинства и недостатки. Доказана необходимость создания собственного формата, который бы учитывал, с одной стороны, разнородность цифровых данных, с другой – позволял организовать доступ к отдельным частям распределенных данных, с третьей – позволял легко извлекать данные в случае выхода из строя или отсутствия программных средств интерпретации. В качестве практического результата в рамках проведенного исследования создан формат долговременного хранения на основе подмножества языка XML. Созданный формат прошел практическую апробацию. В дальнейшем планируется его более широкое внедрение и модернизация.
Ключевые слова:
цифровые данные, долговременное хранение, файловый формат, электронный документ, цифровизация, цифровая экономики.
Стр. 43-49.
DOI: 10.14357/20790279210206 Литература
1. Solovyev, A.V. Long-Term Digital Documents Storage Technology // Lecture Notes in Electrical Engineering. 2020. Vol. 641. P. 901-911. 2. Solovyev, A.V. Authentication control algorithm for long-term keeping of digital data // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (MSE), Vol. 862(5), 052080, 2020. 3. Solovyev, A.V. Digital media inventory algorithm for long-term digital keeping problem // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (MSE). Vol. 919(5), 052003. 2020. 4. Open Government Partnership UK National Action Plan 2013 to 2015. London. SW1A 2AS. 2013. 58 p. 5. Pitman, N., Shipman, A. A manager’s guide to the long-term preservation of electronic documents. London. BIP 0089 BSI. 2008. 110 p. 6. Universal Electronic Records Management (ERM) Requirements. U.S. National Archives and Records Administration. 2017. URL: https://www.archives.gov/records-mgmt/policy/ universalermrequirements 7. Microsoft Office Word 97–2007 Binary File Format (.doc) Specification. Microsoft Corporation. 2007. 210 p. 8. WebP – a new image format for the Web. [Электронный ресурс] – Google – 26/09/2013 – URL: https://developers.google.com/speed/webp/. 9. Николаев, Д.П., Постников, В.В., Усилин, С.А. Cognitive PDF/A – технология оцифровки текстовых документов для публикации в Интернет и долговременного архивного хранения // Труды ИСА РАН. 2009. Т. 45. С. 159–173. 10. Берестова, В.И. Средства и методы создания электронного документа, содержащего графические образы // Журнал «Делопроизводство». 2014. № 1. С.45–56. 11. Баканова, Н.Б., Соловьев, А.В. Алгоритм деперсонализации данных при информационном обмене в цифровой экономике // Труды ИСА РАН. 2020. 70 (2). С. 12–20. 12. Akimova, G.P., Pashkin, M.A., Soloviev, A.V., Tarkhanov, I.A. Modeling the methodology to assess the effectiveness of distributed information systems // Advances in Science, Technology and Engineering Systems. 2020. Vol. 5(1). P. 86–92. 13. Соловьев, А.В. Электронные архивы: разработка математической модели электронного документа при долговременном хранении // Информационные технологии и вычислительные системы. 2017. № 1. С. 46–61. 14. Devyatkin D.A., Grigoriev O.G., Sokolov I.A., Suvorov R.E., Tikhomirov I.A., Zhebel’ V.V. On Creating a National System for Identifying Research and Development Priorities // / Scientific and Technical Information Processing, Allerton Press, Inc., New York. 2019. Vol 46. Issue 1, P.14-19.
|
