Probabilistic Predictive Modelling for Complex System Risk Assessments

Kostogryzov, Andrey; Махутов, Н. А.; Nistratov, Andrey; Reznikov, Georgy

doi:10.5772/intechopen.106869

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 15 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…За основу предлагаемого подхода к математическому моделированию принят подход, изложенный в разные годы в приложении к различным системам [11][12][13][14][15][16][17][18][19][20]…”

Section: вероятностная модельunclassified

INFORMATION SECURITY RISK MANAGEMENT ON PROBABILISTIC FORECASTING OF RISKS IN INFORMATION WARFARE. Part 2. MODEL, METHODS, EXAMPLES

2024

Cybersecurity Issues

View full text Add to dashboard Cite

Настоящая 2-я часть работы является окончанием статьи, опубликованной в №6(58) 2023 г. Цель 2й части работы: предложить модель и методы для вероятностного прогнозирования частных и инте грального рисков в информационной войне (ИВ), с их помощью на основе отдельных ретроспективных данных на примерах подтвердить работоспособность модели и методов и провести системный анализ выявленных возможностей по управлению рисками в ИВ.Методы исследования включают методы теории вероятностей, методы системного анализа. В каче стве моделируемой системы формально могут выступать виртуальная репутация государства, его руководства и иных представителей власти в условиях реализации разнородных угроз в ИВ. Получаемые результаты математического моделирования операций и контропераций ИВ используются в интерпретации к исходной системе, в интересах которой проводятся соответствующие расчеты.Результат работы: на основе результатов анализа стратегий операций и контропераций (в 1-й части статьи) предложены модель и методы для вероятностного прогнозирования частных и интегрального рисков в ИВ. Результаты математического моделирования операций и контропераций ИВ представлены на количественном уровне прогнозов в терминах вероятностей «успеха» и «неудачи» в зависимости от конкретных исходных данных, формируемых по фактам или оцениваемых гипотетически. Тем самым создана математическая основа для анализа развития информационных операций и возможных способов противодействия им на уровне получаемой в результате моделирования более адекватной функции распределения времени между соседними нарушениями системной целостности.В работе изучены возможности по востребованным способам противодействия операциям противника в ИВ с указанием достижимых количественных оценок и рациональных способов эффективного управления рисками. На основе их применения проанализированы примеры, иллюстрирующие работоспособность предложенного подхода.Научная новизна: впервые предложены количественные методы прогнозирования рисков, связанных с целенаправленными усилиями противника по дискредитацией репутации государства, его руководства и иных представителей власти в глазах мирового сообщества. Для условий неопределенности формализованы способы противодействия угрозам в квазиреальном масштабе времени. Выявлены достижимые границы в превентивном управлении рисками при ведении ИВ.

show abstract

Section: вероятностная модельunclassified

INFORMATION SECURITY RISK MANAGEMENT ON PROBABILISTIC FORECASTING OF RISKS IN INFORMATION WARFARE. Part 2. MODEL, METHODS, EXAMPLES

2024

Cybersecurity Issues

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Methodological approach to probabilistic prediction and comparison of systems operation quality under conditions of uncertainty

Kostogryzov,

Nistratov

2024

Nadežnostʹ

View full text Add to dashboard Cite

Abstract. Aim. To propose a methodological approach to probabilistic forecasting and comparison of the performance of systems producing material and/or information products, to illustrate the practicality of the proposed approach with examples in various applications. Methods. Methods and models based on the methods of probability theory and system analysis, brought to implementation in national standards of system engineering, are proposed for use. Results. Models of complex systems producing material and/or information products are adapted for predicting and comparing for the same system under different operating conditions, for different systems applied to the same time period or for different time periods with the same or different duration and operating conditions. The proposed approach covers methods for assessing the relative part of the system functions performed with acceptable quality, estimating costs in the life cycle of systems, assessing the relative degree of satisfaction of stakeholders associated with quality and costs in system operation. Conclusions. The efficiency of the proposed methodological approach to probabilistic forecasting and comparison of the performance of systems of various applications under conditions of uncertainty is demonstrated. The approach can be used for system analysis and optimisation of the performance of systems producing material and/or information products, substantiation of quantitative system requirements and engineering solutions aimed at meeting the needs of stakeholders.

show abstract

Probabilistic Predictive Modelling for Complex System Risk Assessments

Cited by 2 publications

References 15 publications

INFORMATION SECURITY RISK MANAGEMENT ON PROBABILISTIC FORECASTING OF RISKS IN INFORMATION WARFARE. Part 2. MODEL, METHODS, EXAMPLES

INFORMATION SECURITY RISK MANAGEMENT ON PROBABILISTIC FORECASTING OF RISKS IN INFORMATION WARFARE. Part 2. MODEL, METHODS, EXAMPLES

Methodological approach to probabilistic prediction and comparison of systems operation quality under conditions of uncertainty

Contact Info

Product

Resources

About