Научный архив: статьи

В статье приведена расчетная методика обнаружения и исключения аномальных значений. Показано, что ее эффективность зависит от объема априорной информации об исследуемом процессе. Предложенный метод использован для случаев, когда процесс стационарный и имеет гауссовский закон плотности распределения вероятности. При анализе нестационарных случайных процессов существующие методы и алгоритмы опираются на то, что аномальная составляющая является аддитивной и априорно известны характеристики аномальных значений. В работе использовалась теория статистических решений, которая позволяет формализовать алгоритмы проверок и выбрать критерий обнаружения аномальных значений. Предложены как параметрические, так и непараметрические методы. В первом случае необходимо располагать априорными сведениями как о функции полезной составляющей, так и о законе распределения аномальной составляющей процесса, а также и о его параметрах. Постулируется, что использование непараметрических методов обработки требует значительно меньше априорной информации, но их эффективность определяется параметрами обработки, которые, в свою очередь, зависят от функции полезной и закона распределения аномальной составляющих процесса. Отмечено, что выброс может в действительности оказаться одним из экстремальных значений распределения вероятности случайной величины. Изложены проблемы неопределенности информации по входным данным при расчетах классическими методами. Исследован характер влияния внешних факторов на надежность и степень учета факторов в существующих методах. Представлены методики оценки ресурса исследуемых объектов, среди которых важное место занимают методики, основанные на использовании контрольных карт. Показано, что размах оказывается более удобной для подсчета мерой рассеяния данных, чем стандартное отклонение. Нанесение на контрольную карту наряду с математическим ожиданием размаха выборки позволяет легче заметить аномальное изменение. Размах служит грубой мерой скорости изменения переменной, за которой ведется наблюдение, и его значение может выйти за контрольные пределы на карте размаха и подать сигнал аномалии значительно раньше, чем изменение среднего, которое при этом еще может находиться в заданных контрольных пределах.

В статье излагаются методологические аспекты, касающееся связи гомоморфизмов с отношением конгруэнтности, которое хорошо известно для общих алгебраических систем и может быть установлено непосредственно для алгебраических моделей различных типов. Показана тесная связь гомоморфизмов с отношением конгруэнтности. Отношение эквивалентности на множестве трактуется как рефлексивное, симметричное и транзитивное бинарное отношение, для которого N является как областью определения, так и областью значений. Для каждого такого отношения R существует разбиение множества N на непересекающиеся подмножества, причем два элемента принадлежат одному и тому же подмножеству тогда и только тогда, когда эти элементы находятся в отношении R. Предполагается, что подмножество, содержащее элемент х, является множеством эквивалентности элемента х относительно R. Бинарное отношение постулируется рефлексивным и транзитивным. Материал будет полезен для преподавателей и методистов и может быть востребован для специальных кафедр технических вузов.

Целью исследования является разработка концепции систематизации базы знаний и решении задач информационной кибербезопасности систем при принятии решений поискового характера на основе построения структурированной семантической модели контента терминологических словарей научно-теоретического характера, описывающих сложные активные системы.Методы исследования: статистический анализ, методы проверки гипотез, методы машинного обучения, модели надежности, модели оценочного типа, используемые при проверке показателей надежности, параметры поведенческих систем.Полученный результат: обсуждаются экспериментальные результаты применения оценочных моделей надежности и критериев согласия к разным размерам баз знаний и приводится оценка результатов измерения показателя надежности на этих компонентах с учетом интенсивности отказов. Разработаны математические модели для поддержания логической и физической целостности баз знаний киберсистем с использованием функции желательности и критериев согласия. Дано описание обобщенных алгоритмов функционирования компонентов оценивания и прогнозирования, а также их применимость для решения задач в области информационной безопасности. Предложена общая модель пространственной сети, в рамках которой субъект осуществляет управление рисками путем эффективного, в том или ином смысле, распределения имеющегося в его распоряжении однородного ресурса между ее узлами. Для реализации принятия решений рекомендованы более оптимистичные критерии, чем минимаксный критерий.Научная новизна: выделены и описаны основные требования по обеспечению надежного поведения и работоспособности информационной системы с использованием ориентированных баз данных. Постулируется, что наилучшая информационно-системная надежность достигается путем применения автоматизированных систем мониторинга с использованием баз знаний для постоянного наблюдения и периодического анализа объектов киберсистемы с отслеживанием динамики происходящих изменений в пространстве событий.