Изследвания на мрежовите структури

Един от най-актуалните и стратегически важни аспекти на сигурността днес е взаимодействието между йерархичните и мрежовите структури ³⁵. Ние не само присъстваме като пасивни наблюдатели, но сме и преки участници в процеса на постепенната мрежовизация на структурите и предизвикателствата, на източниците на несигурност и нестабилност, на àкторите (няма по-удачен термин за английската дума „actors”)^XXXIII и агентите в глобалните, континенталните, регионалните и националните процеси. Експертите по сигурността трябва да реагират на тези промени и да навлизат в трудните, но увлекателни, понякога спиращи дъха, изследвания на мрежовите структури. А математиците и тук са отишли далеч напред, проявили са своята забележителна интуиция и своя удивително остър нюх към значимите проблеми и задачи и отдавна са започнали своето настойчиво, нетърпеливо навлизане в тези изследвания.

Впрочем изоставането на експертите в сигурността по отношение на проблематиката на мрежовите структури е присъщо само на родната ни наука. И не би могло да бъде другояче. Не би могло, но би трябвало да бъде! В нормалните държави политиците се стремят да базират своите виждания и действия върху достиженията на науката и най-малкото се стараят да не управляват в разрез с науката. В нормалните държави, когато в политическата сфера възникне значим проблем, за чието разрешаване не достигат знания и модели, на помощ се привиква науката, проблемът от политически се предефинира в научен, търси се неговото формулиране, анализиране и разбиране с научни подходи и методи и резултатите от научните усилия, вече концептуализирани и систематизирани, се връщат обратно в политическото поле. В България обаче политиката за сигурност и науката за сигурността съществуват в два паралелни и практически непресичащи се свята, което кара учените да хабят огромни усилия, за да обяснят с научни средства случващото се в политическата реалност, т.е. да обяснят необяснимото. Това изяжда научните ресурси (физически и психически), демотивира научните работници и ги кара да превключват, с цената на много морални терзания, към елементарно оцеляване, превръщайки се в услужливи словесни, наукообразни „опаковачи” на практическа политика, лишена от съществена интелектуална основа. Споменавам това точно в този раздел, защото ако някъде има огромна и все по-нарастваща дистанция в научните изследвания между нормалните държави и нашата страна, то това е именно в изучаването на мрежовите структури и анализирането на мрежовите ефекти в сигурността.

В сериозната световна наука изследването на мрежовите структури се базира на два подхода от различен тип — математически и социални (политически При математическите подходи на мрежите се гледа като на системи от елементи, чиято структура е изтъкана преди всичко от хоризонтални връзки и канали за комуникация, докато вертикално те са слабо структурирани — с най-много 2 или 3 нива. Изучаването на мрежите, на спецификите на тяхната структура и на възпроизвеждането им във времето и пространството, се прави със средствата на висшата математика и физиката и това позволява не само постигането на висока степен на абстракция, издигаща се над конкретните градивни елементи и присъщите на отделната мрежа функции, но и получаването на общи, инвариантни формули и изводи. При социалните подходи на мрежите се гледа като на общности от хора, свързани с обща култура, общи цели и общо отношение към света или към даден конкретен проблем, а паралелно с това се разглежда самата мрежа — като кауза, като идеология, като идентичност. Именно идентичността е спецификата, която математическите модели не успяват ефективно да „уловят”. Но за да се осмисли една мрежа и да се схванат нейните свойства, задължително трябва да се разбира скрепящата я идентичност и влиянието й върху социалната динамика на мрежата³⁶, защото идентичността, общността на възгледите, идеологията, на базата на която са „слепени” участниците в мрежата, влияят върху нейната структура.

Разработките на Джон Аркуила (John Arquilla) и Дейвид Ронфелд (David Ronfeldt)^37,38,39 са станали класически, тъй като са едни от първите изследвания за мрежите и мрежовите войни. Те насочиха вниманието на експертите в отбраната и сигурността към тези структури и поставиха начало на критични анализи по проблемите на военните трансформации и необходимостта от революция във военното мислене и военното дело.

Аркуила и Ронфелд най-напред и най-задълбочено изучават мрежовата архитектура и топология^XXXIV. Според техните анализи, в зависимост от начина на свързване мрежите биват главно три типа⁴⁰:

● „Всеки е свързан с предхождащия го” — верижно свързана или линейно свързана мрежа;

● „Всички са свързани с един” — концентраторна (хъбова^XXXV), звездовидна мрежа или колелообразна (от колело с главина и спици) мрежа;

● „Всеки е свързан с всеки” — пълноканална или пълноматрична мрежа (напълно свързана мрежа или мрежа с пълно свързване);

Тези изследователи говорят също за специфично явление в мрежовите структури — тяхното роене (swarming), което е привидно аморфен, но преднамерено структуриран, съгласуван, координиран, стратегически метод за атакуване от всички посоки в една или няколко цели, посредством устойчиво генериране на силови и/или огневи импулси, както от близки, така и от отдалечени позиции⁴¹.

Един от най-развитите социални подходи за изучаване на мрежите е т.нар. анализ на социалните мрежи (Social Network Analysis, SNA). Смята се, че в основата му е разработката на социолога от Харвардския университет Стенли Милграм (Stanley Milgram) от 1967 г.⁴², в която той лансира тезата, че всеки човек в света може да достигне до всеки друг човек посредством верига от 5 или 6 познати. Така се ражда знаменитият термин „Шест степени на разделение” (Six Degrees of Separation).

Важна крачка напред в социалните подходи е формалният анализ на мрежовата логика „Малък свят” (Small World), в смисъл на нашето „Светът е малък”⁴³, предложен от Дънкан Уотс (Dunсan Watts) и развиващ теорията на Стенли Милграм.

Социолозите отдавна твърдят, че възлите (хората) в социалните мрежи са групирани в малки клъстери^XXXVI, в рамките на които всеки възел е тясно свързан с другите възли, но е свързан само с малък брой възли, които са извън клъстера. Нека да поясня понятието „клъстеризация” (или „транзитивност”). Това е свойство, което може да се обясни по следния начин: ако върхът А е съединен чрез ребро с върха В, а върхът В е съединен чрез ребро с върха С, то е висока вероятността върхът А също да бъде съединен чрез ребро с върха С. Това е известното правило за социалните мрежи — „Приятелят на моя приятел е и мой приятел!”. С други думи, хората в мрежата могат да се разделят на групи, така че ще има много връзки (ребра) вътре в групата и малко връзки (ребра) извън групата⁴⁴.

Подобен начин на свързване (плътно в своя „кръг” и слабо извън него), както и моделът „Малък свят” изглеждат по-лесно разбираеми за социалните групи, но се оказва, че те са типични и за други системи, различни от социалните. Именно чрез анализите с използване на математически методи от Дънкан Уотс и Стивън Строгац (Steven H. Strogatz) бе доказано, че много мрежи в природата (напр. мозъкът на червея C. elegans, мрежата на филмовите артисти в Холивуд, мрежата на електрическите линии в Западна Америка) следват принципа „Шест степени на разделение” и показват висока степен на клъстеринг⁴⁵. За по-детайлното осмисляне на този феномен са нужни знания от теорията на математическите графи^XXXVII. Тогава вече е възможно да си представим мрежата от тип „Малък свят” като граф и тогава да изучаваме математически нейните свойства.

Използвайки топологията „Малък свят” в борбата с различни деструктивни структури (напр. терористични), може да се търси дезорганизиране на мрежата, чрез елиминиране на важни връзки в нея, за да се намали нейната свързаност, обхват и въздействие върху членовете й. Премахването на индивиди в ключови възли на мрежата според Стив Реслър (Steve Ressler) би могло да бъде даже много по-важно от прякото атакуване на традиционните лидери в групата⁴⁶.

Това, за което говорят социолозите, може да се докаже и математически — огромна част от мрежовите структури от типа “ Малък свят” имат сходен закон на разпространение, т.е. сравнително малък брой възли са много повече свързани с другите възли. С други думи, приносът, влиянието, способностите и информацията не се разпределят по случаен начин в мрежата из всички възли и във всички посоки, а се съсредоточават в малък брой възли, които се наричат „хъбове” (hubs) или „концентратори”⁴⁷. В тези хъбове има събиране на огромно количество връзки или — в зависимост от мрежата — на сгъстъци от способности, на канали на комуникация, на напластявания от информация), като това са най-ценните звена на мрежата (при определени мрежи те са и техните най-уязвими места). Нека да си представим картата на САЩ с всички летища и да свържем едно с друго всеки две летища, между които има авиовръзка. Резултатът е, че от огромното мнозинство точки (летища) на картата ще има известен брой излизащи дъги, но от един малък брой точки (летища), каквито са напр. летищата в Ню Йорк и Атланта, Чикаго и Лос Анжелис, Далас и Сиатъл, ще излизат толкова много дъги, че всичко около тези точки ще е почерняло. Ето това са т.нар. хъбове или концентратори.

И така, ще обобщя най-същественото от казаното дотук за мрежите. Огромна част от тях имат сходен закон на разпространение, т.е. при цялото им многообразие от елементи, връзки между елементите, функции, които осъществяват и области, в които се проявяват, различните мрежи си приличат — те са до голяма степен идентични по начина, по който еволюират в пространството и във времето! Можем да оценим стойността (и цената!) на този удивителен факт, ако си дадем сметка, че всъщност мрежовите структури са изключително широко разпространени в живата и неживата материя, в социума, в техниката и космоса.

Юрий Лифшиц предлага следната класификация на мрежите⁴⁸:

● Социални мрежи — на бизнес отношенията, на сексуалните връзки, на телефонните обаждания, електронните писма и icq контактите, на съавторството на учените и много други.

Ще добавя също търговските мрежи, мрежовите маркетинги („лице в лице”), „социалните епидемии” (заразяване на хората с вируси от идеи), мрежите от мениджъри в изкуството или в спорта (напр. уреждащи играчи в западни клубове).

● Информационни мрежи — цитиранията в научните публикации, цитиранията във WWW паяжината, Wikipedia, търсачките в интернет и много други.

Ще добавя също и разпространението на компютърните вируси.

● Технологични мрежи — интернет като мрежа от компютри, електрическите мрежи, телефонните линии, службите за доставка на пощенски писма и пратки, транспортните мрежи (влакови, автобусни и самолетни линии) и много други.

Ще добавя също тръбопроводните мрежи за пренос на стратегически суровини, напр. нефт и газ.

● Биологически мрежи — невронните мрежи, мрежите на обменните процеси (metabolic networks), на реакциите между протеините, на кръвоносните съдове, на биологичното разнообразие и хранителните вериги в природата (т.е. релациите „хищник—жертва”) и много други.

Ще добавя също и мрежовите молекули от атомите на инертните газове, мрежите от гени, мрежите от клетки (бактериални колонии, системи на едноклетъчни еукариоти, тъкани в многоклетъчни организми), разпространението на болестотворни вируси. Отгоре на всичко в тази подробна класификация не се вместват примерно звездните мрежи и „черните дупки” в астрономията.

А мнозинството от всички тези най-различни типове и видове мрежи имат, както бе казано, сходен закон на разпространение! За неговото разясняване е необходимо да бъде осмислен с математически средства мрежовият модел „Малък свят”, в който хъбовете обезпечават бързото, с няколко стъпки, свързване и между най-отдалечените възли.

Следващите разсъждения, дадени с по-дребен шрифт, могат да бъдат прескочени от читателя, който изпитва съвсем разбираемо притеснение от звучащите за него като абракадабра математически формули.

Оказва се, че разглежданите от нас мрежи не са изградени и не се разпространяват по случаен, произволен принцип (random networks), когато имаме т.нар. разпределение на Поасон^XXXVIII, при което p(n) е пропорционална на е^—λ, т.е. p(n) = (e^—λ_*λⁿ)/n!, където λ е константа — цяло положително число и често се нарича интензитет, а е — Неперовото число (e = 2,71828...) ^XXXIX, което е основа на натуралния логаритъм и заедно с Лудолфовото число π (пи = 3,14159...) ^XL се явява една от най-важните константи в математиката; n! е n факториел^XLI.

Напротив, тези мрежи се разпространяват така, че тази вероятност p(n) като функция от n е пропоционална на n^−α, т.е. p(n) = n^−α /ζ(α), където α е някаква константа, а ζ(α) е дзета-функцията на Риман^XLII. Това е т.нар. Закон за степенно разпределение (power law degree distribution). Степенната експонента α не е универсална и зависи от спецификата на мрежовата структура. Числовото значение на α за различните системи е различно, но за повечето от тях е в интервала между 2 и 3, т.е. 2 < α ≤ 3^49,50.

• 
  Важното е да се запомни и осмисли, че споменатият вече няколко пъти Сходен закон за разпространение на изучаваните мрежови структури се нарича в математиката „Закон за степенно разпределение”. Мрежите тип „Малък свят” и разпространяващи се по този закон се наричат безмащабни или мащабно инвариантни мрежи (scale-free networks).
  
• 
  А онова, което е важно да се осмисли и запомни, е, че много реално разпространени мрежи в природата и обществото имат едни и същи, най-малкото сходни, черти — те са безмащабни (мащабно инвариантни) и с висока степен на клъстеризация (корелация между съседите) и малко средно разстояние между възлите^51,52. Така че в общия случай зад всяка сложна, колкото и специфична са е самата тя, система се крие всъщност мрежа с топология, изградена не по случаен признак, а подчиняваща се на Закона за степенно разпределение⁵³.
  

Как се получава така, че социалните мрежи не се разпространяват във всички посоки по случаен признак, а в тях възникват определени хъбове, сгъстъци на способности, умения и преимущества?

Да предположим, че някои възли на мрежовата структура първоначално получават по-добър достъп от други възли (на информация или някакъв друг ресурс) поради по-добро разположение, по-добра стартова позиция или случайно стечение на обстоятелствата. Това съответно дава на тези възли повече възможности за по-добър избор, дава им повече шансове за успех, което ги прави по-атрактивни. Спиралата се завърта — тези възли привличат още повече информация и ресурси, с това шансовете им за успех нарастват, с тях се увеличава атрактивността им, те привличат още повече информация и ресурси, получават нови и нови шансове, това умножава атрактивността им и т.н.

Ако един преподавател си е спечелил слава, че кандидат-студентите, които той подготвя влизат гарантирано в университета, това привлича към него нови и нови кандидат-студенти, което му дава по-добър и по-широк избор, шансовете му повече от тези кандидат-студенти да влязат нарастват, с тях расте славата му и с нея това, че го търсят още повече. Друг пример е, че най-цитираните научни статии стимулират още повече изследователи да ги четат и да цитират. Или още, вече казано на шега (но само донякъде), ако добър наш футболист иска да заиграе в националния отбор и в чужбина (и не е син или зет на председателя на Българския футболен съюз), той трябва да се обърне към един от двамата доминиращи български футболни мениджъри — Лъчезар Танев или Емил Данчев. В мрежата от футболни мениджъри те, двамата, по някакъв начин са получили в началото стратегическо предимство и това ги е направило по-атрактивни като „пласьори” на таланти за националния отбор и зад граница. В резултат на това предлагането на футболисти за тях и изборът, който те могат да правят е с пъти по-голям, отколкото при другите мениджъри, а това прави шансовете им за успешни продажби много по-големи, което от своя страна устремява нови и нови желаещи за футболен гурбет да се стичат към тях и да търсят съдействието им, обричайки се на унизителни условия само и само „да излязат навън”. Ето че и мрежата на българските футболни мениджъри се разпространява по същия закон — с два хъба (наречени напр. „Т” и „Д”), като сгъстъци от способности, ловкост, нюх и хъс за успешни трансфери.

Всичко в изучаваните от нас мрежи се дължи на много силното предпочитание, което се проявява по отношение на т.нар. хъбове. Това силно предпочитание или предпочтителен избор в изследванията на мрежовите структури се нарича „preferential attachment”, т.е. преференциално, предпочитано присъединяване. Preferential attachment означава, че когато се появяват нови възли, те предпочитат да се свържат с тези хъбове”, т.е. с възлите, с които останалите елементи най-често се свързват, които са най-предпочитаните. И това става за сметка на останалите възли, които се явяват непредпочитани или слабо предпочитани.

Би могло да се каже и така — новите възли се свързват с вече съществуващите с вероятност, която е пропорционална на броя на връзките, които старите възли вече имат, т.е. те с по-голяма вероятност ще се свържат с оформилите се концентратори, отколкото с някои сравнително „по-самотни” възли; това статистически пресъздава т.нар. степенно разпределение в модела „Малък свят”, определящо мрежата като scale-free⁵⁵. Социологът Робърт Мертън (Robert Merton) нарича това „Ефект на Матея”, следвайки Свето Евангелие от Матея: „Защото всекиму, който има ще се даде и приумножи” (Мат. 25:29)⁵⁶. Нерядко този модел се нарича и „Богатите стават по-богати” (The Rich Get Richer).

Двата механизма — ръстът и предпочитаното свързване — ни помагат да си обясним съществуването на хъбовете. Когато се появяват нови възли, те развиват тенденция да се свързват към най-свързаните възли и затова тези предпочитани възли получават много повече свързвания, отколкото техните по-малко свързани съседи⁵⁷.

И така, вече мога да споделя някои разсъждения за уязвимостта на мрежовите структури:

• 
  В мрежите, изградени на случаен принцип, всички върхове са равноправни и с приблизително еднакъв брой свръзки, затова произволното премахване на някой възел може да прекъсне мрежата или да намали рязко нейната свързаност, така че тези мрежи са уязвими срещу случайни въздействия.
  
• 
  Докато мрежите, изградени по степенния закон за разпределение, се реализират чрез малък брой „хъбове” и затова премахването на случаен възел рядко предизвиква сътресения в мрежата и промяна на нейната структура, защото най-вероятно случайният удар ще засегне някой по-незначителен възел. Така че тези мрежи (а това са мрежите, от които ние се интересуваме и които ние изучаваме и изследваме!) са устойчиви при случайни въздействия, но за сметка на това са уязвими при целенасочени атаки срещу хъбовете, което не може да се каже за мрежите, изградени на случаен принцип⁵⁸.
  

Сега идва може би най-важното — в начина, по който се разпространяват повечето мрежови структури, се крият една добра и една лоша новина. Те следват от това, че тези структури са много устойчиви на атаки по случаен принцип или на случайни повреди и прекъсвания в системата, но са много уязвими (чувствителни) на организирана (преднамерена) атака в най-значимите сгъстъци (сплъстъци).

Ще започна с лошата новина. А тя е, че в разглежданите от нас структури вирусът, туморът, възмутителят не може да бъде победен веднъж и завинаги. Никога не можем да унищожим всички вируси в интернет, всички ракови клетки в организма, всички терористи по света. Това е невъзможно за мрежовите структури.

Но има и добра новина — поради тяхната организация и този закон на разгръщането им във времето и пространството, в мрежовите структури става възможно да поставим вируса, тумора, възмутителя под контрол! За целта не е нужно да преследваме този вирус, тумор, възмутител из цялата мрежа. Достатъчно е да ударим техните концентратори, главните сгъстъци — хъбовете. Ликвидирайки ги, ще спечелим стратегическо преимущество, ще завладеем инициативата, ще можем да се насочим към следващите по натрупване на вируси възли и ще можем да се справим с тях.

Например не е нужно терористите да удрят летище след летище, за да разрушат въздушния пътнически транспорт на САЩ. Те могат да постигнат тази цел, удряйки само някои от летищата, които са най-плътно свързани с авиолинии с останалите летища в страната. Друг пример е, че не е необходимо един компютърен вирус да бъде „преследван” из цялото интернет пространство, за да бъде унищожен. Важното е да се „почистят” най-важните сплъстъци (сървъри), където той е влязъл. А че някъде, образно казано, в Уганда има още от този вирус, това няма да застраши сигурността на Мрежата и да донесе непоправими щети. На този принцип действат съвременните лекарства срещу рак. Те не водят изтощителна война с всяка ракова клетка в организма, а атакуват сгъстъците, напластяванията, където има най-голяма концентрация от такива клетки, където процесът на деление е набрал ход и бълва нови и нови ракови клетки. Тези лекарства с агресивен и с прецизно насочен подход „удрят” първичните огнища, органите, най-напред поразени от раковите клетки (а ако някъде в тялото има изолирана ракова клетка, то имунната система на организма ще се справи с нея). Понякога това се оказва достатъчно, за да се излекува организмът и метастазите да изчезнат, или става възможно болестта да бъде преборена с допълнително лечение⁶⁰.

В противодействието срещу чумата на ХХІ век тероризма не е необходимо да се изтребват терористите един по един. Това е все едно да си мислим, че ще унищожим бълхите, смачквайки ги една по една. Трябва да ударим сгъстъците от терористи — ядрата, спящите клетки, сборищата около някои джамии, където се натрупва критична маса от бъдещи камикадзета. Така ще овладеем инициативата, това ще ни даде време и ще можем да концентрираме още сили — полиция, спецслужби и части със специално предназначение за още по-успешни удари, така че борбата с мрежовите структури е обречена на успех, стига ние, като държава, система за сигурност и общество, да бъдем на нивото на рисковете и предизвикателствата.

По-късно ще покажа, че независимо от относително краткия исторически период от 20—25 години, науката за сигурността излезе от Първата вълна (Вълната на Безопасността), премина през Втората вълна (Вълната на Сигурността) и вече навлезе в Третата вълна (Вълната на Риска)⁶¹. Преминаването през тези етапи и свързаните с тях забележителни процеси могат с пълно право да се характеризират като последователни смени на парадигмата, т.е. те имат измеренията (най-малкото в известна степен) на частични научни революции в духа на изследванията на Томас Кун (Thomas Kuhn, 1922—1996)⁶².

Нека да поясня, че Томас Кун се противопоставя на схващането за линейното, последователно натрупване на научното знание⁶³ и разглежда развитието на науката не като плавен, а като скокообразен процес, който може да бъде схематично описан така: „Стара парадигма” (господство на нормалната, традиционната наука) à „Криза на старата парадигма” (сблъсък на подходите, нормите и категориите на старата и новата парадигми) à „Смяна на парадигмата” (научна революция по Томас Кун) à „Нова парадигма” (господство на екстраординарната, революционната наука).

Научната революция по Кун се изразява именно в смяна на парадигмата⁶⁴. Казано накратко, за определен период науката се развива в рамките на старата парадигма. На един етап обаче старите методи на изследването и използваните до този момент понятия вече не могат да описват удовлетворително протичащите процеси. Според Томас Кун това означава, че са възникнали аномалии, които не могат да бъдат обяснени в рамките на съществуващата парадигма и „нормалната наука излиза от пътя през цялото време”⁶⁵. Когато това стане, т.е. „когато специалистът не може повече да избягва аномалиите, разрушаващи научната практика”⁶⁶, се слага началото на „нетрадиционните изследвания, които в края на краищата довеждат целия отрасъл на науката към нова система от предписания (commitments), към нова база за практиката на научните изследвания”⁶⁷. При този скокообразен, качествен преход (революция) от една научна парадигма („нормалната”, интрапарадигмална^XLIII наука) към друга (революционната, интерпарадигмална^XLIV наука⁶⁸) е естествено, че през известен период подходите, нормите и категориите на старата и новата парадигма влизат в конфликт. Това е етапът на кризата, на сблъсъка между адептите на старата и привържениците на новата парадигма, на промяната на схващанията, която понякога е мъчителна. Този конфликт е още по-сложен, защото става дума не за установяването на някакъв набор от нови правила и нов символен език (т.е. норми и понятия, засягащи отражението на ставащото), а за промени, които засягат пряко мирогледа, ценностите, етическата оптика, отговорите на предизвикателствата, логиката на нашите реакции, мотивите на поведението ни.

Когато си задава въпроса „Що е метафора?”, Робър Низбет (Robert D. Nisbet) отговаря така: „Метафората е начин на познаване, един от най-старите, най-дълбоко вкоренените, дори неотменими методи на познанието в историята на човешкото съзнание. Най-просто, тя е начин за преминаване от известното към неизвестното. Тя е метод на познанието, при който идентифици­ращите качества на едно нещо са пренесени в мигновен, поч­ти несъзнателен вътрешен проблясък върху нещо друго, което поради своята отдалеченост или сложност е неизвестно за нас […]... Метафората е нашето средство за постигане на мигновено сливане на две отделни сфери на опита в един просветляващ, иконичен, всеобгръщащ образ”⁶⁹. Малко по-нататък той продължава: „Да обелим езика от неговите метафори и ще трябва да махнем и голяма част от онова, което „знаем” [...] Метафората може не просто да предхожда личния опит, но и да го причинява [...] От много изследвания на когнитивния процес изобщо и в частност на творческото мислене става ясно, че мисловният акт в неговите най-интензивни фази е често неотделим от метафората — от това интуитивно, иконично, всеобгръщащо схващане на една нова същност или процес”⁷⁰.