- •Условные сокращения
- •Введение
- •1. Менеджмент риска информационной безопасности
- •1.1. Основные термины и определения
- •1.2. Система менеджмента информационной безопасности
- •1.3. Менеджмент риска информационной безопасности
- •Конец первой и последующих итераций
- •1.3.1. Установление контекста
- •1.3.2. Оценка риска нарушения информационной безопасности
- •1.3.2.1. Анализ риска
- •1.3.2.1.1. Идентификация риска
- •1. Определение (идентификация) активов
- •Реестр информационных ресурсов Компании
- •2. Определение угроз
- •Определение существующих мер и средств контроля и управления
- •Выявление уязвимостей
- •5. Определение последствий
- •1.3.2.1.2. Установление значения риска (количественная оценка риска)
- •1.3.2.2. Оценивание риска
- •1.3.3. Обработка риска
- •1) Снижение риска
- •2) Сохранение риска
- •Предотвращение риска
- •Перенос риска
- •1.3.4. Принятие риска
- •1.3.5. Коммуникация риска
- •1.3.6. Мониторинг и переоценка риска
- •1.4. Стандарты в области управления информационными рисками
- •1.5. Инструментальные средства для управления рисками
- •1.5.9. Гриф 2006
- •1.5.10. АванГард
- •1.6. Контрольные вопросы
- •2. Математические основы принятия решений при управлении рисками
- •2.1. Основные понятия и обобщенная классификация задач принятия решений
- •2.2. Формальное описание моделей принятия решений
- •2.3. Методы экспертных оценок
- •2.3.1. Методологические основы и предпосылки применения методов экспертных оценок
- •2.3.2. Основные типы шкал
- •2.3.3. Методы проведение экспертизы
- •2.3.4. Качественные экспертные оценки
- •2.3.5. Этапы работ по организации экспертной оценки
- •2.3.6. Отбор экспертов и их характеристика
- •2.3.7. Методы опроса экспертов
- •2.3.8. Методы обработки экспертной информации, оценка компетентности и согласованности мнений экспертов
- •2.4. Детерминированные модели и методы принятия решений
- •2.4.1. Постановка многокритериальных задач принятия решений
- •2.4.2. Характеристики приоритета критериев. Нормализация критериев
- •2.4.3. Принципы оптимальности в задачах принятия решений
- •2.4.4. Постановка задач оптимизации на основе комбинирования принципов оптимальности
- •2.4.5. Теория полезности. Аксиоматические методы многокритериальной оценки
- •2.4.6. Метод аналитической иерархии
- •2.4.7. Методы порогов несравнимости электра
- •2.5. Статистические модели и методы принятия решений в условиях неопределенности
- •2.5.1. Статистическая модель однокритериального принятия решений в условиях неопределенности
- •2.5.2. Построение критериев оценки и выбора решений для первой ситуации априорной информированности лпр
- •2.5.2.1. Критерий Байеса-Лапласа
- •2.5.2.2. Критерий минимума среднего квадратического отклонения функции полезности или функции потерь
- •2.5.2.3. Критерий максимизации вероятности распределения функции полезности
- •2.5.2.4. Модальный критерий
- •2.5.2.5. Критерий минимума энтропии математического ожидания функции полезности
- •2.5.2.6. Критерий Гермейера
- •2.5.2.7. Комбинированный критерий. Объединение критериев Байеса-Лапласа и среднего квадратического отклонения функции полезности (потерь)
- •2.5.3. Построение критериев оценки и выбора решений для второй ситуации априорной информированности лпр
- •2.5.3.1. Максиминный критерий Вальда
- •2.5.3.2. Критерии минимаксного риска Сэвиджа
- •2.5.4. Построение критериев оценки и выбора решений для третьей ситуации априорной информированности лпр
- •2.5.4.1. Критерий Гурвица
- •2.5.4.2. Критерий Ходжеса-Лемана
- •2.5.5. Пример оценки отдельных характеристик качества информационной системы в условиях неопределенности
- •2.5.6. Статистическая модель многокритериального принятия решений на основе принципов оптимальности в условиях неопределенности
- •2.5. Методы оптимизации
- •2.7. Контрольные вопросы
- •Заключение
- •Приложение Справочные данные
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
2.4. Детерминированные модели и методы принятия решений
Управление рисками информационной безопасности выступает, прежде всего, как процесс взаимодействия между управляющей и управляемой подсистемами (субъектом и объектом управления и внешней средой). Управляющая подсистема выдает определенные команды, которые принимает к исполнению управляемый объект. Таким образом, управляющая подсистема представляет собой совокупность устройств и лиц, которые осуществляют целенаправленное воздействие с учетом информации о внешней среде, а управляемая подсистема является тем объектом, на который направлены определенные управленческие воздействия в целях получения желаемого поведения в интересах достижения намеченного результата.
Процесс управления характеризуется следующими основополагающими свойствами: относительность, наличие обратной связи, непрерывность и стадийность, общность и согласованность.
Непрерывность процесса управления дает возможность говорить об управленческом цикле, т.е. об определенной последовательности выполнения, сменяемости и повторяемости одних и тех же видов работ. Обычно выделяют следующие стадии управления [68]:
определение целей управления;
выработка и принятие управленческих решений на основе изучения практики и тенденций поведения управляемого объекта;
организация исполнения принятого решения, которая предполагает доведение его до управляемого объекта, обеспечивает поддержание устойчивой взаимосвязи между управляющей и управляемой системами и между их элементами, а также создает необходимые материально-технические и другие предпосылки для выполнения принятого решения;
контроль за исполнением и оценка результатов управления в целях выработки информации для принятия нового управленческого решения.
Задачи управления могут быть представлены в виде задач принятия решений. В данном разделе описаны задачи многокритериального принятия решений при определенности. Приведены модель и постановка задач многокритериального выбора, оптимизации. Описан переход от многокритериальной задачи выбора к однокритериальным задачам оптимизации на основе принципов оптимальности. Полученные задачи можно решать однокритериальными методами оптимизации.
Далее приведены методы многокритериальной оценки альтернатив, в основу которых положена теория полезности — аксиоматические методы. Предполагается, что альтернативы обладают определенной полезностью и рядом свойств, на основе которых строится функция полезности. В свою очередь, по значениям функции полезности можно сравнить альтернативы, упорядочить их или выбрать лучшие.
Метод аналитической иерархии использует дерево критериев, в котором более общие критерии разделяются на критерии частного характера. Для каждой группы критериев определяются весовые коэффициенты, отражающие их важность. Альтернативы сравниваются между собой по отдельным критериям в целях определения критериальной ценности каждой из них. Весовые коэффициенты определяются с помощью попарного сравнения важности критериев.
Подход к решению задачи многокритериального выбора на основе попарного сравнения альтернатив по совокупности их критериальных оценок реализован в виде методов ЭЛЕКТРА. В этих методах строится последовательность бинарных отношений, на основе которых последовательно исключаются из рассмотрения худшие альтернативы. Процедура выбора заканчивается, когда остается приемлемое для ЛПР число лучших альтернатив.