Ошибки во время выполнения – это ошибки, которые приводят к ненормальному обрывы работы программы. Они возникают во время работы программы, если среда обнаруживает операцию, которую невозможно выполнить. Обычно ошибки ввода становятся причинами ошибок во время выполнения. Ошибки ввода возникают, когда программа ожидает от пользователя ввода значения, но пользователь вводит величину, которую программа не может обработать. Например, программа ожидает получение числа, но вместо этого пользователь вводит строку, это приводит к ошибкам в программе, связанным с типами данных.
Другой пример ошибок во время выполнения – это деление на ноль. Это происходит, когда в целочисленном деление делитель равен нулю. Пример программы, которая вызовет ошибку во время выполнения:
3. Логические ошибки
Логические ошибки происходят, когда программа неправильно выполняет то, для чего она была создана. Ошибки этого рода возникают по многим различным причинам. Допустим, вы написали программу, которая конвертирует 35 градусов Цельсия в градусы Фаренгейта следующим образом:
Вы получите 67 градусов по Фаренгейту, что является неверным. Должно быть 95.0. В Java целочисленное деление показывает только часть – дробная часть отсекается, по этой причине в Java 9 / 5 это 1. Для получения правильного результата, нужно использовать 9.0 / 5, что даст результат 1.8.
Обычно ошибки синтаксиса легко обнаружить и легко исправить, поскольку компилятор даёт указания откуда пришла ошибка и что не так. Ошибки во время выполнения не трудны для поиска, поскольку причина и место для этих ошибок также показывается в консоли во время прерывания программы. Поиск логических ошибок, в свою очередь, очень сложный. В последующих главах вы обучитесь техникам трассировки программ и поиска логических ошибок.
4. Распространённые ошибки
Пропуск закрывающей фигурной скобки, пропуск точки с запятой, пропуск кавычки для строки и неправильное написание имён – всё это самые распространённые ошибки для новых программистов.
Частые ошибки 1: Пропущенные фигурные скобки
Фигурные скобки используются для обозначения в программе блоков. Каждой открывающей фигурной скобке должна соответствовать закрывающая фигурная скобка. Распространённая ошибка – это пропуск закрывающей фигурной скобки. Чтобы избежать эту ошибки, печатайте закрывающую фигурную скобку всякий раз, когда печатаете открывающую фигурную скобку как показано в следующем примере:
Если вы используете IDE такую как NetBeans и Eclipse, то IDE автоматически вставит закрывающую фигурную скобку каждой введённой вами открывающей фигурной скобки.
Частые ошибки 2: Пропуск точки с запятой
Каждая инструкция заканчивается ограничителем инструкции (;). Часто новые программисты забывают поместить ограничитель инструкции для последней инструкции в блоке как это показано в следующем примере:
Частые ошибки 3: Пропуск кавычки
Строки должны помещаться в кавычки. Часто начинающие программисты забывают поместить кавычку в конце строки как показано в следующем примере:
Если вы используете IDE, такую как NetBeans и Eclipse, то IDE автоматически вставит закрывающую кавычку каждый раз, когда вы ввели открывающую кавычку.
Частые ошибки 4: Неправильное написание имён
Java чувствительная к регистру. Неправильное написание имён – частая ошибка для новых программистов. Например, пишут слово main как Main, а вместо String пишут string. Пример:
Часть 3 – Отладка программы
В предыдущей части мы рассмотрели исходный код и его составляющие.
После того, как вы начнете проверять фрагменты кода или попытаетесь решить связанные с ним проблемы, вы очень скоро поймете, что существуют моменты, когда программа крашится, прерывается и прекращает работу.
Это часто вызвано ошибками, известными как дефекты или исключительные ситуации во время выполнения. Акт обнаружения и удаления ошибок из нашего кода – это отладка программы. Вы лучше разберетесь в отладке на практике, используя ее как можно чаще. Мы не только отлаживаем собственный код, но и порой дебажим написанное другими программистами.
Для начала необходимо рассортировать общие ошибки, которые могут возникнуть в исходном коде.
Синтаксические ошибки
Эти эрроры не позволяют скомпилировать исходный код на компилируемых языках программирования. Они обнаруживаются во время компиляции или интерпретации исходного кода. Они также могут быть легко обнаружены статическими анализаторами (линтами). Подробнее о линтах мы узнаем немного позже.
Синтаксические ошибки в основном вызваны нарушением ожидаемой формы или структуры языка, на котором пишется программа. Как пример, это может быть отсутствующая закрывающая скобка в уравнении.
Семантические ошибки
Отладка программы может потребоваться и по причине семантических ошибок, также известных как логические. Они являются наиболее сложными из всех, потому что не могут быть легко обнаружены. Признак того, что существует семантическая ошибка, – это когда программа запускается, отрабатывает, но не дает желаемого результата.
Рассмотрим данный пример:
По порядку приоритета, называемому старшинством операции, с учетом математических правил мы ожидаем, что сначала будет оценена часть умножения, и окончательный результат будет равен 33. Если программист хотел, чтобы сначала происходило добавление двух чисел, следовало поступить иначе. Для этого используются круглые скобки, которые отвечают за смещение приоритетов в математической формуле. Исправленный пример должен выглядеть так:
3 + 5, заключенные в скобки, дадут желаемый результат, а именно 48.
Ошибки в процессе выполнения
Как и семантические, ошибки во время выполнения никогда не обнаруживаются при компиляции. В отличие от семантических ошибок, эти прерывают программу и препятствуют ее дальнейшему выполнению. Они обычно вызваны неожиданным результатом некоторых вычислений в исходном коде.
Вот хороший пример:
Фрагмент кода выше будет скомпилирован успешно, но input 25 приведет к ZeroDivisionError. Это ошибка во время выполнения. Другим популярным примером является StackOverflowError или IndexOutofBoundError. Важно то, что вы идентифицируете эти ошибки и узнаете, как с ними бороться.
Существуют ошибки, связанные с тем, как ваш исходный код использует память и пространство на платформе или в среде, в которой он запущен. Они также являются ошибками во время выполнения. Такие ошибки, как OutOfMemoryErrorand и HeapError обычно вызваны тем, что ваш исходный код использует слишком много ресурсов. Хорошее знание алгоритмов поможет написать код, который лучше использует ресурсы. В этом и заключается отладка программы.
Процесс перезаписи кода для повышения производительности называется оптимизацией. Менее популярное наименование процесса – рефакторинг. Поскольку вы тратите больше времени на кодинг, то должны иметь это в виду.
Отладка программы
Вот несколько советов о том, как правильно выполнять отладку:
Двигаемся дальше
Поздравляем! Слово «ошибка» уже привычно для вас, равно как и «отладка программы». В качестве новичка вы можете изучать кодинг по книгам, онлайн-урокам или видео. И даже чужой код вам теперь не страшен 
В процессе кодинга измените что-нибудь, чтобы понять, как он работает. Но будьте уверены в том, что сами написали.
Код Рида-Соломона
Важной задачей кодологии при обработке информационных потоков кодированных сообщений в каналах систем связи и компьютерных является разделение потоков и селектирование их по заданным признакам. Выделенный поток расчленяется на отдельные сообщения и для каждого из них выполняется углубленный анализ с целью установления кода и его характеристик с последующим декодированием и доступом к семантике сообщения.
Так, например, для определенного Рида-Соломона кода (РС-кода) необходимо установить:
Описание РС-кода и его характеристик
Для удобства и лучшего уяснения сущности устройства РС-кода и процесса кодирования вначале приведем основные понятия и термины (элементы) кода.
Рида – Соломона коды (РС-код) можно интерпретировать как недвоичные коды БЧХ (Боуза – Чоудхури – Хоквингема), значения кодовых символов которых взяты из поля GF(2 r ), т. е. r информационных символов отображаются отдельным элементом поля. Коды Рида – Соломона – это линейные недвоичные систематические циклические коды, символы которых представляют собой r-битовые последовательности, где r – целое положительное число, большее 1.
Коды Рида – Соломона (n, k) определены на r-битовых символах при всех n и k, для которых:
0 < k < n < 2 r + 2, где
k – число информационных символов, подлежащих кодированию,
n – число кодовых символов в кодируемом блоке.
Для большинства (n, k)-кодов Рида – Соломона; (n, k) = (2 r –1, 2 r –1–2∙t), где
t – количество ошибочных символов, которые может исправить код, а
n–k = 2t – число контрольных символов.
Код Рида – Соломона обладает наибольшим минимальным расстоянием (числом символов, которыми отличаются последовательности), возможным для линейного кода. Для кодов Рида – Соломона минимальное расстояние определяется следующим образом: dmin = n–k +1.
Тот факт, что 2t последовательных степеней α — корни порождающего многочлена g(x) или что спектр содержит 2t последовательных нулевых компонентов, является важным свойством кода, позволяющим исправлять t ошибок.
Информационный многочлен Q. Задает текст сообщения, которое делится на блоки (слова) постоянной длины и оцифровывается. Это то, что подлежит передаче в системе связи.
Порождающий многочлен g(x) РС-кода — многочлен, который преобразует информационные многочлены (сообщения) в кодовые слова путем перемножения Q·g(x)= С =u(n) над GF(q).
Проверочный многочлен h(x) позволяет устанавливать наличие искаженных символов в слове.
Синдромный многочлен S(z). Многочлен, содержащий компоненты соответствующие ошибочным позициям. Вычисляется для каждого принятого декодером слова.
Многочлен ошибок E. Многочлен с длиной равной кодовому слову, с нулевыми значениями во всех позициях, кроме тех, что содержат искажения символов кодового слова.
Многочлен локаторов ошибок Λ(z) обеспечивает нахождение корней, указывающих позиции ошибок в словах, принятых приемной стороной канала связи (декодером). Корни его могут быть найдены методом проб и ошибок, т. е. путем подстановки по очереди всех элементов поля, пока Λ(z) не станет равным нулю.
Многочлен значений ошибок Ω(z)≡Λ(z)·S(z) (modz 2t ) сравним по модулю z 2t с произведением многочлена локаторов ошибок на синдромный многочлен.
Неприводимый многочлен поля р(x). Конечные поля существуют не при любом числе элементов, а только в случае, если число элементов является простым числом р или степенью q=р m простого числа. В первом случае поле называется простым (его элементы-вычеты чисел по модулю простого числа р), во втором-расширением соответствующего простого поля (его q элементов-многочленов степени m-1 и менее — это вычеты многочленов по модулю неприводимого над простым полем многочлена р(x) степени m)
Примитивный многочлен. Если корнем неприводимого многочлена поля является примитивный элемент α, то р(x) называют неприводимым примитивным многочленом.
В ходе изложения действий с РС-кодом нам потребуется неоднократно обращение к полю Галуа, поэтому сразу здесь поместим рабочую таблицу с элементами этого поля при разных представлениях элементов (десятичным числом, двоичным вектором, многочленом, степенью примитивного элемента).
Таблица П — Характеристики элементов конечного поля расширения GF(2 4 ), неприводимый многочлен p(x) = x 4 +x+1, примитивный элемент α =0010= 210
Пример 1. Над конечным полем GF(2 4 ), задан неприводимый многочлен поля p(x) = x 4 + x + 1, примитивный элемент α =2, и задан (n, k)- код Рида-Соломона (РС-код). Кодовое расстояние этого кода равно d = n — k + 1 = 7. Такой код может исправлять до трёх ошибок в блоке (кодовом слове) сообщения.
Порождающий многочлен g(z) кода имеет степень m =n-k = 15-9 = 6 (его корнями являются 6 элементов поля GF(2 4 ) в десятичном представлении, а именно элементы 2, 3, 4, 5, 6, 7) и определяется соотношением, т. е. многочленом от z с коэффициентами (элементами) из GF(2 4 ) в десятичном представлении при i = 1(1)6. В рассматриваемом РС-коде 2 9 = 512 кодовых слов.
Кодирование сообщений РС-кодом
Векторное представление (через коэффициенты g(z) элементами поля в десятичном представлении) порождающего многочлена имеет вид
После формирования порождающего многочлена РС-кода, ориентированного на обнаружение и исправление ошибок, задается сообщение. Сообщение представляется в цифровом виде (например, ASCII — кодом), от которого переходят к многочленному или векторному представлению.
Информационный вектор (слово сообщения) имеет k — компонентов из (n, k). В примере k = 9, вектор получается 9-компонентный, все компоненты – это элементы поля GF(2 4 ) в десятичном представлении Q<9> = (11, 13, 9, 6, 7, 15, 14, 12, 10).
Из этого вектора формируется кодовое слово u<15> — вектор с 15 компонентами. Кодовые слова, как и сами коды, бывают систематическими и несистематическими. Несистематическое кодовое слово получают умножением информационного вектора Q на вектор, соответствующий порождающему многочлену
После преобразований получаем несистематическое кодовое слово (вектор) в виде
Q·g = <11, 15, 3, 9, 6, 14, 7, 5, 12, 15, 14, 3, 3, 7, 1>.
При систематическом кодировании сообщение (информационный вектор) представляют многочленом Q(z) в форме Q(z)=q(z)·g(z) + R(z), где степень degR(z)<m = 6. После этого к вектору Q справа приписывается остаток R (всё в десятичном виде). Это делается так.
Многочлен Q сдвигают в сторону старших разрядов на величину m = n — k, что достигается путём умножения Q(z) на Z n — k (в примере Z n — k = Z 6 ) и выполняют после сдвига деление Q(z)·Z n — k на g(z). В результате находят остаток от деления R(z). Все операции выполняют над полем GF(2 4 )
(11, 13, 9, 6, 7, 15, 14, 12, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 0) =
=(1, 11, 15, 5, 7, 10, 7)·(11, 15, 9, 10,12,10,10,10, 3) + (1, 2, 3, 7, 13, 9) = G·S + R.
Получаем u<15> — кодовое слово в систематическом виде. Этот вид явно содержит информационное сообщение в k старших разрядах кодового слова
Разряды вектора нумеруются справа налево от 0(1)14. Шесть младших разрядов справа являются проверочными.
Декодирование кодов Рида-Соломона
После получения блока декодер обрабатывает каждый блок (кодовое слово) и исправляет ошибки, которые возникли во время передачи или хранения. Декодер делит полученный многочлен на порождающий многочлен кода РС. Если остаток равен нулю, то ошибок не обнаружено, в противном случае — имеют место ошибки.
Типичный РС-декодер выполняет пять этапов в цикле декодирования, а именно:
Генерация синдрома из принятого кодового слова является первым этапом процесса
декодирования. Здесь вычисляются синдромы и определяется, есть ли ошибки в полученном кодовом слове или нет
Декодирование кодовых слов РС – кода может быть организовано разными способами. К классическим способам относится декодирование с привлечением алгоритмов, работающих во временной или в частотной области, которые используют вычисление синдрома, либо не используют. Не углубляясь в теорию этого вопроса, остановим свой выбор на декодировании с вычислением синдромов кодовых слов во временной области.
Обнаружение искажений
Вычисление синдромного многочлена
Умножение на приемной стороне кодового слова С на проверочную матрицу Н может давать в результате два исхода:
Кодовый вектор с ошибками представлен в виде C(E) =C + E, E – вектор ошибок. Тогда
Компоненты Sj синдрома определяются либо соотношением суммирования
для n = q-1 и j = 1(1)m = n-k, либо схемой Горнера:
$inline$S_j = C_0 +α^j(C_1 +α^j(C_2 +. +α^j(C_
Пример 2. Пусть вектор ошибок имеет вид Е =<0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0>. Он искажает в кодовом векторе символы на 3-й и 10-й позициях. Значения ошибок соответственно 8 и 12 — эти значения также являются элементами поля GF(2 4 ) и заданы в десятичном (табл. П) представлении. В векторе Е нумерация позиций от младших справа налево, начиная с 0(1)14.
Сформируем теперь кодовый вектор с двумя ошибками в 3-ем разряде и в 10-ом со значениями 8 и 12 соответственно. Это осуществляется суммированием в поле GF(2 4 ) по правилам арифметики этого поля. Суммирование элементов поля с нулем не изменяет их значения. Ненулевые значения (элементы поля) суммируются после преобразования их к многочленному представлению, как обычно суммируются многочлены, но коэффициенты при неизвестной приводятся по mod 2.
После получения результата суммирования они вновь преобразуются к десятичному представлению, пройдя предварительно через степенное представление
Ниже показано вычисление искажённых ошибками значений в 10 и 3 позициях кодового слова:
$inline$(7+12) →α^6+α^11 =x^3 +x^2 +x^3 +x^2 +x^1 =α^1 = 2,$inline$
$inline$(3 + 
→α^2+ α^7 =x^2 +x^3 +x^1 + 1 =α^<12>=13.$inline$
Специально ниже покажем вычисления по этой формуле в развернутом виде.
Проверочная матрица РС – кода
Как только сформулирован порождающий многочлен кода, появляется возможность построения проверочной матрицы для кодовых слов, а также определение количества исправляемых ошибок (см. здесь, декодер ). Построим вспомогательную матрицу [7×15], из которой могут быть получены две разные проверочные матрицы: первые шесть строк – одна и последние шесть строк – другая.
Сама матрица формируется специальным образом. Первые две строки очевидны, третья строка и все последующие получены вычитанием из предыдущей (второй) строки отрезка чисел натурального ряда 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 по mod 15. При возникновении нулевого значения оно заменяется числом 15, отрицательные вычеты преобразуются в положительные.
Каждая матрица соответствует своему порождающему многочлену для систематического и несистематического кодирования.
Определение коэффициентов синдромного многочлена
Относительно вектора ошибок для его выявления необходимо знать следующее:
Пример 3. (Вычисление компонентов синдромного вектора )
то в итоге имеем =<8,13,7,13,15,15>
При этом выражения обращаются в нуль.
где — неизвестные величины, а — известные, вычисляемые на первом этапе декодирования, параметры (компоненты синдромного вектора).
Методы решения подобных систем нелинейных уравнений неизвестны, но решения отыскивают, используя ухищрения (обходные пути). Выполняется переход к Ганкелевой (теплицевой) системе линейных уравнений относительно коэффициентов многочлена локаторов.
Преобразование к системе линейных уравнений
Таких равенств получаем
В этом равенстве согласно системе нелинейных уравнений, приведенной
ранее, каждая сумма равна одному из компонентов вектора синдрома. Отсюда заключает, что относительно коэффициентов можно выписать систему уже линейных уравнений.
Знаки «–» при вычислениях над двоичным полем опускаются, так как со-ответствуют «+». Полученная система линейных уравнений является ганкелевой и ей соответствует матрица с размерами бит.
Решение системы линейных уравнений
Существуют разные методы решения сформированной системы.
Отметим, что матрица (ганкелева) не вырождена для размерностей, ограниченных количеством допустимым в отдельном слове (меньшем 0.5m) ошибок. При этом система уравнений однозначно разрешается, а задача может быть сведена просто к обращению ганкелевой матрицы. Желательно было бы снять ограничение на размерность матриц, т. е. над бесконечным полем.
Над бесконечными полями известны методы решения ганкелевой системы линейных уравнений:
Метод (ПГЦ) прост и хорош, но для малого количества исправляемых ошибок, С-метод сложен для реализации на ЭВМ и ограниченно опубликован (освещен) в источниках, хотя С-метод как и ТБМ-метод по известному многочлену синдромов S(z) обеспечивает решение уравнения Падэ над полем Галуа. Это уравнение сформировано для многочлена локаторов ошибок σ(z) и многочлена ω(z), в теории кодирования называется ключевым уравнением Падэ:
Формальная производная многочлена в конечном поле
Имеются различия и сходство для производной по переменной в поле вещественных чисел и формальной производной в конечном поле. Рассмотрим многочлен
– это элементы поля, i = 1(1)n
Элементы поля. Задан код над вещественным полем GF(2 4 ). Производная по z имеет вид:
В бесконечном вещественном поле операции умножить на n и суммировать n раз совпадают. Для конечных полей производная определяется иначе.
Производная по аналогии определяется соотношением:
где ((i)) = 1+1+. +1, (i) раз, суммируемых по правилам конечного поля: знак + обозначает операцию «суммировать столько-то раз», т. е. элемент повторить 2 раза, элемент повторить 3 раза, элемент повторить n раз.
Ясно, что эта операция не совпадает с операции умножения в конечном поле. В частности, в полях GF(2 r ) сумма четного числа одинаковых слагаемых берется по mod2 и обнуляется, а нечетного – равна самому слагаемому без изменений. Следовательно, в поле GF(2 r ) производная получает вид
вторая и старшие четные производные в этом поле равны нулю.
Из алгебры известно, если многочлен имеет кратные корни (кратность р ), то производная многочлена будет иметь этот же корень, но с кратностью р-1. Если р = 1, то f(z) и f ‘(z) не имеет общего корня. Следовательно, если многочлен и его производная имеют общий делитель, то существует кратный корень. Все корни производной f ‘(z) эти корни кратные в f(z).
Метод решения ключевого уравнения
ТМБ (Тренча-Берлекэмпа-Месси) — метод решения ключевого уравнения. Итеративный алгоритм обеспечивает определение многочленов σ(z) и ω(z), и решение уравнения Падэ (ключевого).
Исходные данные: коэффициенты многочлена степени n-1.
Цель. Определение в явном (аналитическом) виде многочленов σ(z) и ω(z).
Начальные условия необходимо задавать, так как здесь используется рекурсия.
Таблица 2 – Расчет многочленов локаторов ошибок
Многочлен локаторов ошибок σ(z) над полем GF(2 4 ) с неприводимым многочленом p(x) = x 4 + x + 1 имеет корни
Взяв формальную производную от σ(z), получаем σ_2(z) =2·14+13 =13, так как 14z берется в сумме 2 раза и по mod 2 обращается в нуль.
Подстановкой значений i = 3 и i = 10 позиций в последнее выражение
находим
Архитектура построения программного комплекса
Для построения программного комплекса предлагается использовать следующее архитектурное решение. Программный комплекс реализуется в виде приложения с графическим интерфейсом пользователя.
Загруженный цифровой поток представляется в виде массивов данных, в ходе работы комплекса над которыми применяются различные вычислительные действия.
На каждом этапе работы комплекса предоставляется возможность наглядного представления промежуточных результатов работы.
Результаты работы программного комплекса представляются в виде числовых данных, отображающихся в таблицах.
Сохранение промежуточных и окончательных результатов анализа производится в файлы.
Схема функционирования программного комплекса
Работа с комплекса начинается с загрузки цифрового потока с помощью дампа из файла. После загрузки пользователю предоставляется возможность визуального представления двоичного содержимого файла и его текстового содержимого.
В рамках данного интерфейса должны реализовываться следующие функциональные задачи:
При запуске исполняемого файла программы на экране появляется окно представленное на рисунке 2, в котором отображён основной интерфейс программы.
На вход программы подается файл, который нужно передать по каналу связи. Для его передачи по реальным каналам связи требуется кодирование – добавление к нему проверочных символов, необходимых для однозначного декодирования слова на источнике-получателе. Для начала работы комплекса необходимо с помощью кнопки “Загрузить файл” выбрать нужный текстовый файл. Его содержимое будет отображено в нижнем поле главного окна программы.
Двоичное представление сообщения будет представлено в соответствующем поле, двоичное представление информационных слов – в поле “Двоичное представление информационных слов”.
Число бит исходного сообщения и общее число слов в нем отображаются в полях “Количество бит в передаваемом сообщении” и “Количество слов в передаваемом сообщении”.
Сформированные информационные и кодовые слова отображаются в таблицах в правой части основного окна программы.
Окно программы с промежуточными результатами представлено на рисунке 3.
Рисунок 3 – Промежуточное представление результатов работы программного комплекса
Рисунок 4. Результаты загрузки файла сообщения
Рисунок 5. Результаты кодирования файла
Рисунок 6. Вывод сообщения с внесенными в него ошибками.
Рисунок 7. Вывод результатов декодирования и сообщения с внесенными в него ошибками
Рисунок 8. Вывод декодированного сообщения.
Заключение
АНБ США является главным оператором глобальной системы перехвата «Эшелон». «Эшелон» располагает разветвлённой инфраструктурой, включающей в себя станции наземного слежения, расположенные по всему миру. Отслеживаются практически все мировые информационные потоки.
Исследование возможностей получения доступа к семантике кодированных информационных сообщений в настоящее время активной информационной борьбы как в области технологий, так и в политике — стало очередным вызовом и одной из актуальных и востребованных задач современности.
В подавляющем большинстве кодов кодирование и декодирование сообщений (информации) реализуется на строгой математической основе конечных расширенных полей Галуа. Работа с элементами таких полей отличается от общепринятых в арифметике и требует при использовании вычислительных средств написания специальных процедур манипулирования с элементами полей.
Предлагаемая вниманию читателей работа слегка приоткрывает завесу тайны над подобной деятельностью на уровне фирм, компаний и государств в целом.
