какие факторы влияют на степень избыточности данных

«Сжатие данных»

Характерной особенностью большинства типов данных является их избыточность. Степень избыточности данных зависит от типа данных. Например, для видеоданных степень избыточности в несколько раз больше чем для графических данных, а степень избыточности графических данных, в свою очередь, больше чем степень избыточности текстовых данных. Другим фактором, влияющим на степень избыточности является принятая система кодирования. Примером систем кодирования могут быть обычные языки общения, которые являются ни чем другим, как системами кодирования понятий и идей для высказывания мыслей. Так, установлено, что кодирование текстовых данных с помощью средств русского языка дает в среднем избыточность на 20-25% большую чем кодирование аналогичных данных средствами английского языка.

Для человека избыточность данных часто связана с качеством информации, поскольку избыточность, как правило, улучшает понятность и восприятие информации. Однако, когда речь идет о хранении и передаче информации средствами компьютерной техники, то избыточность играет отрицательную роль, поскольку она приводит к возрастанию стоимости хранения и передачи информации. Особенно актуальной эта проблема стает в случае обработки огромных объемов информации при незначительных объемах носителей данных. В связи с этим, постоянно возникает проблема уменьшения избыточности или сжатия данных. Если методы сжатия данных применяются к готовым файлам, то часто вместо термина «сжатие данных» употребляют термин «архивация данных», сжатый вариант данных называют архивом, а программные средства, которые реализуют методы сжатия называются архиваторами.

В зависимости от того, в каком объекте размещены данные, подлежащие сжатию различают:

Сжатие (архивация) файлов: используется для уменьшения размеров файлов при подготовке их к передаче каналами связи или к транспортированию на внешних носителях маленькой емкости;

Сжатие (архивация) папок: используется как средство уменьшения объема папок перед долгим хранением, например, при резервном копировании;

Сжатие (уплотнение) дисков: используется для повышения эффективности использования дискового просторную путем сжатия данных при записи их на носителе информации (как правило, средствами операционной системы).

Если при сжатии данных происходит изменение их содержимого, то метод сжатия называется необратимым, то есть при восстановлении (разархивировании) данных из архива не происходит полное восстановление информации. Такие методы часто называются методами сжатия с регулированными потерями информации. Понятно, что эти методы можно применять только для таких типов данных, для которых потеря части содержимого не приводит к существенному искажению информации. К таким типам данных относятся видео- и аудиоданные, а также графические данные. Методы сжатия с регулированными потерями информации обеспечивают значительно большую степень сжатия, но их нельзя применять к текстовым данным. Примерами форматов сжатия с потерями информации могут быть:

Если при сжатии данных происходит только изменение структуры данных, то метод сжатия называется обратимым. В этом случае, из архива можно восстановить информацию полностью. Обратимые методы сжатия можно применять к любым типам данных, но они дают меньшую степень сжатия по сравнению с необратимыми методами сжатия. Примеры форматов сжатия без потери информации:

Существует много разных практических методов сжатия без потери информации, которые, как правило, имеют разную эффективность для разных типов данных и разных объемов. Однако, в основе этих методов лежат три теоретических алгоритма:

Источник

Лекция 13 Тема: Уменьшение степени избыточности информации (Сжатие данных)

Лекция 13

Тема: Уменьшение степени избыточности информации

(Сжатие данных)

Характерной особенностью большинства типов данных является их избыточность. Степень избыточности данных зависит от типа данных. Фактором, влияющим на степень избыточности, является принятая система кодирования. Примером систем кодирования могут быть обычные языки общения, которые являются системами кодирования понятий и идей для высказывания мыслей. Так, установлено, что кодирование текстовых данных с помощью средств русского языка дает в среднем избыточность на 20-25% большую, чем кодирование аналогичных данных средствами английского языка.

Избыточность данных часто связана с качеством информации, поскольку избыточность, улучшает понятность и восприятие информации. Однако, когда речь идет о хранении и передаче информации средствами компьютерной техники, то избыточность играет отрицательную роль, поскольку она приводит к возрастанию стоимости хранения и передачи информации. В связи с этим, постоянно возникает проблема уменьшения избыточности или сжатия данных. Если методы сжатия данных применяются к готовым файлам, то часто вместо термина «сжатие данных» употребляют термин «архивация данных», сжатый вариант данных называют архивом, а программные средства, которые реализуют методы сжатия, называются архиваторами.

В зависимости от того, в каком объекте размещены данные, различают:

Сжатие (архивация) файлов: используется для уменьшения размеров файлов при подготовке их к передаче каналами связи или к транспортированию на внешних носителях маленькой емкости; Сжатие (архивация) папок: используется как средство уменьшения объема папок перед долгим хранением, например, при резервном копировании; Сжатие (уплотнение) дисков: используется для повышения эффективности использования дискового пространства путем сжатия данных при записи их на носителе информации.

Если при сжатии данных происходит только изменение структуры данных, то метод сжатия называется обратимым. В этом случае, из архива можно восстановить информацию полностью. Обратимые методы сжатия можно применять к любым типам данных, но они дают меньшую степень сжатия по сравнению с необратимыми методами сжатия. Примеры форматов сжатия без потери информации:

Существует много разных практических методов сжатия без потери информации, которые, как правило, имеют разную эффективность для разных типов данных и разных объемов. Однако, в основе этих методов лежат три теоретических алгоритма:

алгоритм RLE (Run Length Encoding); алгоритмы группы KWE(Key Word Encoding); алгоритм Хаффмана.

Алгоритм RLE

В основе алгоритма RLE лежит идея выявления повторяющихся последовательностей данных и замены их более простой структурой, в которой указывается код данных и коэффициент повторения. Например, пусть задана такая последовательность данных, что подлежит сжатию:

1 1 1 1 2 2 3 4 4 4

где Vвых.- объем памяти, необходимый для хранения выходной (результирующей) последовательности данных, Vвх.- входной последовательности данных.

Чем меньше значение коэффициента сжатия, тем эффективней метод сжатия. Понятно, что алгоритм RLE будет давать лучший эффект сжатия при большей длине повторяющейся последовательности данных. В связи с этим большая эффективность алгоритма RLE достигается при сжатии графических данных (в особенности для однотонных изображений).

В основе алгоритма сжатия по ключевым словам положен принцип кодирования лексических единиц группами байт фиксированной длины. Примером лексической единицы может быть обычное слово. На роль лексических единиц выбираются повторяющиеся последовательности символов, которые кодируются кодом меньшей длины. Результат кодирования помещается в таблице, образовывая так называемый словарь.

Существует довольно много реализаций этого алгоритма, среди которых наиболее распространенными являются алгоритм Лемпеля-Зіва (алгоритм LZ) и его модификация алгоритм Лемпеля-Зіва-Велча (алгоритм LZW).

Алгоритм LZ-словарем в данном алгоритме является потенциально бесконечный список фраз. Алгоритм начинает работу с почти пустым словарем, который содержит только одну закодированную строку, так называемая NULL-строка. При считывании очередного символа входной последовательности данных, он прибавляется к текущей строке. Процесс продолжается до тех пор, пока текущая строка соответствует какой-нибудь фразе из словаря. В момент, когда текущая строка представляет собой последнее совпадение со словарем плюс только что прочитанный символ сообщения, кодер выдает код, который состоит из индекса совпадения и следующего за ним символа, который нарушил совпадение строк. Новая фраза, состоящая из индекса совпадения и следующего за ним символа, прибавляется в словарь. В следующий раз, если эта фраза появится в сообщении, она может быть использована для построения более длинной фразы, что повышает меру сжатия информации. Алгоритм LZW построен вокруг таблицы фраз (словаря), которая заменяет строки символов сжимаемого сообщения в коды фиксированной длины.

Алгоритмы сжатия этой группы наиболее эффективны для текстовых данных больших объемов и малоэффективны для файлов маленьких размеров (за счет необходимости сохранение словаря).

Алгоритм Хаффмана

В основе алгоритма Хаффмана лежит идея кодирования битовыми группами. Сначала проводится частотный анализ входной последовательности данных, то есть устанавливается частота вхождения каждого символа, встречающегося в ней. После этого, символы сортируются по уменьшению частоты вхождения.

Основная идея состоит в следующем: чем чаще встречается символ, тем меньшим количеством бит он кодируется. Результат кодирования заносится в словарь, необходимый для декодирования. Рассмотрим простой пример, иллюстрирующий работу алгоритма Хаффмана.

Источник

Сжатие данных

Основные факторы, которые влияют на степень избыточности данных. Сущность понятия «архив», основные архиваторы. Необратимые методы сжатия. Примеры форматов сжатия с потерями информации. Зависимость между коэффициентом и эффективностью метода сжатия.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

архив сжатие формат

Характерной особенностью большинства типов данных является их избыточность. Степень избыточности данных зависит от типа данных. Например, для видеоданных степень избыточности в несколько раз больше чем для графических данных, а степень избыточности графических данных, в свою очередь, больше чем степень избыточности текстовых данных. Другим фактором, влияющим на степень избыточности является принятая система кодирования. Примером систем кодирования могут быть обычные языки общения, которые являются ни чем другим, как системами кодирования понятий и идей для высказывания мыслей. Так, установлено, что кодирование текстовых данных с помощью средств русского языка дает в среднем избыточность на 20-25% большую, чем кодирование аналогичных данных средствами английского языка.

Для человека избыточность данных часто связана с качеством информации, поскольку избыточность, как правило, улучшает понятность и восприятие информации. Однако, когда речь идет о хранении и передаче информации средствами компьютерной техники, то избыточность играет отрицательную роль, поскольку она приводит к возрастанию стоимости хранения и передачи информации. Особенно актуальной эта проблема стает в случае обработки огромных объемов информации при незначительных объемах носителей данных. В связи с этим, постоянно возникает проблема уменьшения избыточности или сжатия данных. Если методы сжатия данных применяются к готовым файлам, то часто вместо термина «сжатие данных» употребляют термин «архивация данных», сжатый вариант данных называют архивом, а программные средства, которые реализуют методы сжатия называются архиваторами.

В зависимости от того, в каком объекте размещены данные, подлежащие сжатию различают:

Сжатие (архивация) файлов: используется для уменьшения размеров файлов при подготовке их к передаче каналами связи или к транспортированию на внешних носителях маленькой емкости;

Сжатие (архивация) папок: используется как средство уменьшения объема папок перед долгим хранением, например, при резервном копировании;

Сжатие (уплотнение) дисков: используется для повышения эффективности использования дискового просторную путем сжатия данных при записи их на носителе информации (как правило, средствами операционной системы).

Если при сжатии данных происходит изменение их содержимого, то метод сжатия называется необратимым, то есть при восстановлении (разархивировании) данных из архива не происходит полное восстановление информации. Такие методы часто называются методами сжатия с регулированными потерями информации. Понятно, что эти методы можно применять только для таких типов данных, для которых потеря части содержимого не приводит к существенному искажению информации. К таким типам данных относятся видео- и аудиоданные, а также графические данные. Методы сжатия с регулированными потерями информации обеспечивают значительно большую степень сжатия, но их нельзя применять к текстовым данным. Примерами форматов сжатия с потерями информации могут быть:

Если при сжатии данных происходит только изменение структуры данных, то метод сжатия называется обратимым. В этом случае, из архива можно восстановить информацию полностью. Обратимые методы сжатия можно применять к любым типам данных, но они дают меньшую степень сжатия по сравнению с необратимыми методами сжатия. Примеры форматов сжатия без потери информации:

Существует много разных практических методов сжатия без потери информации, которые, как правило, имеют разную эффективность для разных типов данных и разных объемов. Однако, в основе этих методов лежат три теоретических алгоритма:

алгоритм RLE (Run Length Encoding);

алгоритмы группы KWE(KeyWord Encoding);

В основе алгоритма RLE лежит идея выявления повторяющихся последовательностей данных и замены их более простой структурой, в которой указывается код данных и коэффициент повторения. Например, пусть задана такая последовательность данных, что подлежит сжатию:

1 1 1 1 2 2 3 4 4 4

где Vx- объем памяти, необходимый для хранения выходной (результирующей) последовательности данных, Vn- входной последовательности данных.

Чем меньше значение коэффициента сжатия, тем эффективней метод сжатия. Понятно, что алгоритм RLE будет давать лучший эффект сжатия при большей длине повторяющейся последовательности данных. В случае рассмотренного выше примера, если входная последовательность будет иметь такой вид: 1 1 1 1 1 1 3 4 4 4, то коэффициент сжатия будет равен 60%. В связи с этим большая эффективность алгоритма RLE достигается при сжатии графических данных (в особенности для однотонных изображений).

Алгоритмы группы KWE

В основе алгоритма сжатия по ключевым словам положен принцип кодирования лексических единиц группами байт фиксированной длины. Примером лексической единицы может быть обычное слово. На практике, на роль лексических единиц выбираются повторяющиеся последовательности символов, которые кодируются цепочкой символов (кодом) меньшей длины. Результат кодирования помещается в таблице, образовывая так называемый словарь.

Существует довольно много реализаций этого алгоритма, среди которых наиболее распространенными являются алгоритм Лемпеля-Зіва (алгоритм LZ) и его модификация алгоритм Лемпеля-Зіва-Велча (алгоритм LZW). Словарем в данном алгоритме является потенциально бесконечный список фраз. Алгоритм начинает работу с почти пустым словарем, который содержит только одну закодированную строку, так называемая NULL-строка. При считывании очередного символа входной последовательности данных, он прибавляется к текущей строке. Процесс продолжается до тех пор, пока текущая строка соответствует какой-нибудь фразе из словаря. Но рано или поздно текущая строка перестает соответствовать какой-нибудь фразе словаря. В момент, когда текущая строка представляет собой последнее совпадение со словарем плюс только что прочитанный символ сообщения, кодер выдает код, который состоит из индекса совпадения и следующего за ним символа, который нарушил совпадение строк. Новая фраза, состоящая из индекса совпадения и следующего за ним символа, прибавляется в словарь. В следующий раз, если эта фраза появится в сообщении, она может быть использована для построения более длинной фразы, что повышает меру сжатия информации.

Алгоритм LZW построен вокруг таблицы фраз (словаря), которая заменяет строки символов сжимаемого сообщения в коды фиксированной длины. Таблица имеет так называемое свойством опережения, то есть для каждой фразы словаря, состоящей из некоторой фразы w и символа К, фраза w тоже заносится в словарь. Если все части словаря полностью заполнены, кодирование перестает быть адаптивным (кодирование происходит исходя из уже существующих в словаре фраз).

Алгоритмы сжатия этой группы наиболее эффективны для текстовых данных больших объемов и малоэффективны для файлов маленьких размеров (за счет необходимости сохранение словаря).

В основе алгоритма Хаффмана лежит идея кодирования битовыми группами. Сначала проводится частотный анализ входной последовательности данных, то есть устанавливается частота вхождения каждого символа, встречающегося в ней. После этого, символы сортируются по уменьшению частоты вхождения.

Основная идея состоит в следующем: чем чаще встречается символ, тем меньшим количеством бит он кодируется. Результат кодирования заносится в словарь, необходимый для декодирования. Рассмотрим простой пример, иллюстрирующий работу алгоритма Хаффмана.

На практике программные средства сжатия данных синтезируют эти три «чистых» алгоритмы, поскольку их эффективность зависит от типа и объема данных. В таблице 2 приведены распространенные форматы сжатия и соответствующие им программы-архиваторы, использующиеся на практике.

Кроме того, современные архиваторы предоставляют пользователю полный спектр услуг для работы с архивами, основными из которых являются:

создание нового архива;

добавление файлов в существующий архив;

распаковывание файлов из архива;

создание самораспаковающихся архивов (self-extractor archive);

создание распределенных архивов фиксированного размера для носителей маленькой емкости;

защита архивов паролями от несанкционированного доступа;

просмотр содержимого файлов разных форматов без предварительного распаковывания;

поиск файлов и данных внутри архива;

проверка на вирусы в архиве к распаковыванию;

выбор и настройка коэффициента сжатия.

1. Какие факторы влияют на степень избыточности данных?

2. Что такое архив? Какие программные средства называются архиваторами?

3. Почему методы сжатия, при которых происходит изменение содержимого данных, называются необратимыми?

4. Приведите примеры форматов сжатия с потерями информации.

5. В чем состоит преимущество обратимых методов сжатия над необратимыми? А недостаток?

6. Которая существует зависимость между коэффициентом сжатия и эффективностью метода сжатия?

7. В чем состоит основная идея алгоритма RLE?

8. В чем состоит основная идея алгоритмов группы KWE?

9. В чем состоит основная идея алгоритма Хаффмана?

10. Какие вы знаете програми-архиваторы? Коротко охарактеризуйте их.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Основные понятия и методы сжатия данных. Преобразование информации, хранящейся в файле, к виду, при котором уменьшается избыточность в ее представлении. Статистический и словарный способы сжатия. Программы-архиваторы, основные возможности WinRAR.

контрольная работа [27,5 K], добавлен 12.03.2011

Классификация и основные характеристики метода сжатия данных. Вычисление коэффициентов сжатия и оценка их эффективности. Алгоритмы полиноминальных, экстраполяционных и интерполяционных методов сжатия и их сравнение. Оптимальное линейное предсказание.

курсовая работа [1,1 M], добавлен 17.03.2011

Программы для создания архивов. Эффективность сжатия данных как важнейшая характеристика архиваторов. Основные методы сжатия данных. Характеристика программы для упаковки текстов и программ WinRar. Распаковка файлов, упаковка файлов и папок в общий архив.

реферат [21,0 K], добавлен 05.04.2010

Применение алгоритмов, обеспечивающих высокую степень сжатия, для увеличения скорости передачи данных по каналам связи. Особенности и методы нахождения сингулярного разложения. Разработка программы, реализующей сжатие изображения с помощью SVD-сжатия.

дипломная работа [3,3 M], добавлен 13.10.2015

Краткий обзор основных теорий сжатия. Концепции идей и их реализация. Сжатие данных с использованием преобразования Барроуза-Вилера. Статический алгоритм Хафмана. Локально адаптивный алгоритм сжатия. Алгоритм Зива-Лемпеля (Welch) и метод Шеннона-Фано.

практическая работа [188,5 K], добавлен 24.04.2014

Типы сжатия данных: с потерями (lossy) и без потерь (lossless). Сжатие с минимальной избыточностью. Кодирование методом Шеннона-Фано. Проверка работы программы по сжатию файлов формата bmp и xls. Реализация на Delphi алгоритма сжатия Шеннона и Хаффмана.

курсовая работа [2,6 M], добавлен 26.01.2011

Архивация и компрессия как методы сжатия изображений. Алгоритмы сжатия данных. Вспомогательные средства, которые используются для понижения объемов файлов: изменение цветовой модели изображения, изменение разрешения растрового файла, ресемплирование.

презентация [45,3 K], добавлен 06.01.2014

Источник

Лекция 10 Сжатие данных

Характерной особенностью большинства типов данных является их избыточность. Степень избыточности данных зависит от типа данных. Например, для видеоданных степень избыточности в несколько раз больше чем для графических данных, а степень избыточности графических данных, в свою очередь, больше чем степень избыточности текстовых данных. Другим фактором, влияющим на степень избыточности является принятая система кодирования. Примером систем кодирования могут быть обычные языки общения, которые являются ни чем другим, как системами кодирования понятий и идей для высказывания мыслей. Так, установлено, что кодирование текстовых данных с помощью средств русского языка дает в среднем избыточность на 20-25% большую чем кодирование аналогичных данных средствами английского языка.

Для человека избыточность данных часто связана с качеством информации, поскольку избыточность, как правило, улучшает понятность и восприятие информации. Однако, когда речь идет о хранении и передаче информации средствами компьютерной техники, то избыточность играет отрицательную роль, поскольку она приводит к возрастанию стоимости хранения и передачи информации. Особенно актуальной эта проблема стает в случае обработки огромных объемов информации при незначительных объемах носителей данных. В связи с этим, постоянно возникает проблема уменьшения избыточности или сжатия данных. Если методы сжатия данных применяются к готовым файлам, то часто вместо термина «сжатие данных» употребляют термин «архивация данных», сжатый вариант данных называют архивом, а программные средства, которые реализуют методы сжатия называются архиваторами.

В зависимости от того, в каком объекте размещены данные, подлежащие сжатию различают:

1. Сжатие (архивация) файлов: используется для уменьшения размеров файлов при подготовке их к передаче каналами связи или к транспортированию на внешних носителях маленькой емкости;

2. Сжатие (архивация) папок: используется как средство уменьшения объема папок перед долгим хранением, например, при резервном копировании;

3. Сжатие (уплотнение) дисков: используется для повышения эффективности использования дискового просторную путем сжатия данных при записи их на носителе информации (как правило, средствами операционной системы).

Если при сжатии данных происходит изменение их содержимого, то метод сжатия называется необратимым, то есть при восстановлении (разархивировании) данных из архива не происходит полное восстановление информации. Такие методы часто называются методами сжатия с регулированными потерями информации. Понятно, что эти методы можно применять только для таких типов данных, для которых потеря части содержимого не приводит к существенному искажению информации. К таким типам данных относятся видео- и аудиоданные, а также графические данные. Методы сжатия с регулированными потерями информации обеспечивают значительно большую степень сжатия, но их нельзя применять к текстовым данным. Примерами форматов сжатия с потерями информации могут быть:

Если при сжатии данных происходит только изменение структуры данных, то метод сжатия называется обратимым. В этом случае, из архива можно восстановить информацию полностью. Обратимые методы сжатия можно применять к любым типам данных, но они дают меньшую степень сжатия по сравнению с необратимыми методами сжатия. Примеры форматов сжатия без потери информации:

В таблице 2 приведены распространенные форматы сжатия и соответствующие им программыи-архиваторы, использующиеся на практике.

Кроме того, современные архиваторы предоставляют пользователю полный спектр услуг для работы с архивами, основными из которых являются:

1. создание нового архива;

2. добавление файлов в существующий архив;

3. распаковывание файлов из архива;

4. создание самораспаковающихся архивов (self-extractor archive);

5. создание распределенных архивов фиксированного размера для носителей маленькой емкости;

6. защита архивов паролями от несанкционированного доступа;

7. просмотр содержимого файлов разных форматов без предварительного распаковывания;

8. поиск файлов и данных внутри архива;

9. проверка на вирусы в архиве к распаковыванию;

10. выбор и настройка коэффициента сжатия.

Лекция 11 «Компьютерные вирусы»

Вирусы действуют только программным путем. Они, как правило, присоединяются к файлу или проникают в тело файла. В этом случае говорят, что файл заражен вирусом. Вирус попадает в компьютер только вместе с зараженным файлом. Для активизации вируса нужно загрузить зараженный файл, и только после этого, вирус начинает действовать самостоятельно.

Следует заметить, что компьютерные вирусы способны заражать лишь компьютеры. Поэтому абсолютно абсурдными являются разные утверждения о влиянии компьютерных вирусов на пользователей компьютеров.

Основные источники вирусов:

· дискета, на которой находятся зараженные вирусом файлы;

· компьютерная сеть, в том числе система электронной почты и Internet;

· жесткий диск, на который попал вирус в результате работы с зараженными программами;

· вирус, оставшийся в оперативной памяти после предшествующего пользователя.

Основные ранние признаки заражения компьютера вирусом:

· уменьшение объема свободной оперативной памяти;

· замедление загрузки и работы компьютера;

· непонятные (без причин) изменения в файлах, а также изменения размеров и даты последней модификации файлов;

· ошибки при загрузке операционной системы;

· невозможность сохранять файлы в нужных каталогах;

· непонятные системные сообщения, музыкальные и визуальные эффекты и т.д.

Признаки активной фазы вируса:

· форматирование жесткого диска;

· невозможность загрузки файлов или операционной системы.

Существует очень много разных вирусов. Условно их можно классифицировать следующим образом:

1) загрузочные вирусы или BOOT-вирусы заражают boot-секторы дисков. Очень опасные, могут привести к полной потере всей информации, хранящейся на диске;

2) файловые вирусы заражают файлы. Делятся на:

· макровирусы вирусы, заражающие файлы данных, например, документы Word или рабочие книги Excel;

· вирусы-спутники используют имена других файлов;

· вирусы семейства DIR искажают системную информацию о файловых структурах;

3) загрузочно-файловые вирусы способные поражать как код boot-секторов, так и код файлов;

4) вирусы-невидимки или STEALTH-вирусы фальсифицируют информацию прочитанную из диска так, что программа, какой предназначена эта информация получает неверные данные. Эта технология, которую, иногда, так и называют Stealth-технологией, может использоваться как в BOOT-вирусах, так и в файловых вирусах;

5) ретровирусы заражают антивирусные программы, стараясь уничтожить их или сделать нетрудоспособными;

6) вирусы-черви снабжают небольшие сообщения электронной почты, так называемым заголовком, который по своей сути есть Web-адресом местонахождения самого вируса. При попытке прочитать такое сообщение вирус начинает считывать через глобальную сеть Internet свое ‘тело’ и после загрузки начинает деструктивное действие. Очень опасные, так как обнаружить их очень тяжело, в связи с тем, что зараженный файл фактически не содержит кода вируса.

Если не принимать меры для защиты от компьютерных вирусов, то следствия заражения могут быть очень серьезными. В ряде стран уголовное законодательство предусматривает ответственность за компьютерные преступления, в том числе за внедрение вирусов. Для защиты информации от вирусов используются общие и программные средства.

К общим средствам, помогающим предотвратить заражение и его разрушительных последствий относят:

· резервное копирование информации (создание копий файлов и системных областей жестких дисков);

· избежание пользования случайными и неизвестными программами. Чаще всего вирусы распространяются вместе с компьютерными программами;

· перезагрузка компьютера перед началом работы, в частности, в случае, если за этим компьютером работали другие пользователи;

· ограничение доступа к информации, в частности физическая защита дискеты во время копирования файлов с нее.

Различают такие типы антивирусных программ:

1)программы-детекторы: предназначены для нахождения зараженных файлов одним из известных вирусов. Некоторые программы-детекторы могут также лечить файлы от вирусов или уничтожать зараженные файлы. Существуют специализированные, то есть предназначенные для борьбы с одним вирусом детекторы и полифаги, которые могут бороться с многими вирусами;

2) программы-лекари: предназначены для лечения зараженных дисков и программ. Лечение программы состоит в изъятии из зараженной программы тела вируса. Также могут быть как полифагами, так и специализированными;

3) программы-ревизоры: предназначены для выявления заражения вирусом файлов, а также нахождение поврежденных файлов. Эти программы запоминают данные о состоянии программы и системных областей дисков в нормальном состоянии (до заражения) и сравнивают эти данные в процессе работы компьютера. В случае несоответствия данных выводится сообщение о возможности заражения;

4) лекари-ревизоры: предназначены для выявления изменений в файлах и системных областях дисков и, в случае изменений, возвращают их в начальное состояние.

5) программы-фильтры: предназначены для перехвата обращений к операционной системе, которые используются вирусами для размножения и сообщают об этом пользователя. Пользователь может разрешить или запретить выполнение соответствующей операции. Такие программы являются резидентными, то есть они находятся в оперативной памяти компьютера.

6) программы-вакцины: используются для обработки файлов и boot-секторов с целью предупреждения заражения известными вирусами (в последнее время этот метод используется все чаще).

Источник