ТОП 10:

Основные положения нестрогой математики



 

Нестрогой математикой (называемой еще теорией лингвистических переменных) - совокупность приемов построения и использования моделей больших систем, основывающихся на неформальных суждениях и умозаключениях человека, формируемых им исходя из жизненного опыта и здравого смысла. Интерес к такой математике проявляется в последние годы в связи с все возрастающей актуальностью задач анализа и синтеза организационных систем, а также управления процессами их функционирования. Как известно, многие системы организационного типа характеризуются высоким уровнем неопределенности, в силу чего не удается построить адекватные им модели с помощью средств традиционных методов моделирования. Необходим аппарат с таким диапазоном представления и оперирования, который был бы адекватен уровню неопределенности моделируемых систем. Характерными примерами таких систем являются системы, основные цели функционирования которых определяются потребностями людей. Нестрогая математика и представляется как основа методологии моделирования таких систем. К сожалению, в имеющихся публикациях отсутствует системное изложение данной методологии.

Поскольку основной объект нашего изучения - системы защиты информации - относится к системам с весьма высоким уровнем неопределенности (нарушение статуса защищенности информации, как правило, обусловливается целями и действиями людей), то представляется целесообразным включить методологию нестрогой математики в арсенал средств, предназначаемых для использования при решении проблем защиты. Этим и обусловлено выделение данного вопроса в самостоятельный раздел методологических основ защиты информации.

Исходным базисом нестрогой математики служит совокупность трех посылок:

1)в качестве меры характеристик изучаемых систем вместо числовых переменных или в дополнение к ним используются лингвистические переменные. Если, например, нас интересует такая характеристика, как вероятность доступа нарушителя к защищаемой информации, то в лингвистическом измерении значениями этой характеристики могут быть: «крайне незначительная», «существенная», «достаточно высокая», «весьма высокая» и т.п.;

2)простые отношения между переменными в лингвистическом измерении описываются с помощью нечетких высказываний, которые имеют следующую структуру: «из А следует В», где А и В - переменные в лингвистическом измерении. Примером такого отношения может быть: «Если в системе охранной сигнализации вероятность отказов датчиков значительная, то для предупреждения проникновения на контролируемую территорию посторонних лиц интенсивность организационного контроля над этой территорией должна быть повышенной». Переменными здесь являются «вероятность отказов датчиков» и «интенсивность организационного контроля», а лингвистическими значениями - «значительная» и «повышенная» соответственно;

3)сложные отношения между переменными в лингвистическом измерении описываются нечеткими алгоритмами. В качестве примера рассмотрим нечеткий алгоритм сложного отношения между переменными: «надежность компонентов системы защиты информации» и «интенсивность контроля храни лища носителей защищаемой информации».

 

13. Неформальные методы оценивания

Основаны на оценках людей – специалистов в соответствующей сфере. Наиболее известным из них является метод эксперных оценок.

????

14. Методы экспертных оценок

 

Экспертными оценками называются такие методы поиска решений сложных, не подда-ющихся формализации задач, которые основаны на суждениях (оценках, высказываниях) специально выбираемых (назначаемых) экспертов. Эти методы достаточно просты по своей сущности, они нашли широкое отражение в специальной литературе. Последовательность и содержание решения задач методами экспертных оценок в самом общем виде могут быть представлены следующим образом: разработка постановки задачи; обоснование перечня и содержания тех параметров задачи, для определения значений которых целесообразно использовать экспертные оценки; обоснование форм и способов экспертных оценок; разработка реквизитов (бланков, инструкций и т.п.), необходимых для проведения экспертных оценок; подбор и подготовка (обучение, инструктаж) экспертов, привлекаемых для решения задачи; организация и обеспечение работы экспертов; контроль и первичная обработка экспертных оценок; базовая обработка экспертных оценок.

Последоватльно к содержанию решения задач методами экспертных оценок

- разработка постановки задач

- обоснование перечня и содержания параметров

- разработка реквизитов (бланков, инструкций)

- подбор и подготовка экспертов

- организация и обеспечение работы экспертов

- контроль и первичная обработка экспертных оценок

- базовая обработка экспертных оценок

Принципиально важным для методов экспертных оценок является получение такой выборки оценок экспертов, на которой статистически устойчиво проявилось бы их общее мнение по решаемой проблеме. Отсюда одно из основных требований и одна из основных трудностей состоят в подборе такого количества компетентных экспертов, которого достаточно для получения статистически устойчивых решений. Однако при этом возникает серьезный вопрос о соизмерении компетентности различных экспертов по решаемой проблеме. Для решения этого вопроса в подавляющем большинстве существующих методик экспертных оценок вводится так называемый коэффициент компетентности, представляющий собою число в интервале от 0 до 1, причем оценке каждого эксперта присваивается вес, равный этому коэффициенту. Значение коэффициента компетентности определяется либо самим экспертом (самооценка) либо коллегами по экспертизе (взаимная оценка). В некоторых случаях используются одновременно обе оценки.







Последнее изменение этой страницы: 2017-02-05; Нарушение авторского права страницы

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.235.172.213 (0.006 с.)