- •А. Ф. Чипига
- •Ставрополь
- •Оглавление
- •Лекция 1. Общие сведения о комплексных системах организации информационной безопасности автоматизированных систем.
- •1. Направления обеспечения информационной безопасности автоматизированных систем.
- •2. Матрица знаний информационной безопасности.
- •Определение информации, подлежащей защите
- •2.1 Представление элементов матрицы
- •Лекция 2. Основные понятия теории защиты информации.
- •1. Определение и основные понятия теории защиты информации
- •2. Общеметодологические принципы формирования теории защиты информации.
- •Лекция 3. Неформальные методы оценивания.
- •1. Формирование группы экспертов и способы работы с ними.
- •2 Выбор метода обработки результатов экспертизы.
- •3. Модели систем и процессов защиты информации.
- •Лекция 4. Методология вероятностно-автоматного моделирования стохастических систем.
- •1. Вероятностный автомат объекта.
- •X, а, у, а„ а(х), (а),
- •2. Объединение вероятностных автоматов в систему.
- •3. Общая и обобщенная модели защиты информации.
- •Лекция 5. Основные результаты развития теории защиты информации.
- •2. Стратегии защиты информации.
- •3. Унифицированная концепция защиты информации.
- •Лекция 6. Постановка задачи определения требований к защите информации.
- •1. Математическое определение требований к защите информации.
- •2. Рекомендации по предъявлению требований к защите информации.
- •1. В терминалах пользователей:
- •2. В устройствах группового ввода/вывода (угвв);
- •3. В аппаратуре и линиях связи:
- •4.В центральном вычислителе:
- •5. В взу:
- •6. В хранилище носителей:
- •7. В устройствах подготовки данных:
- •8. Требования к защите информации, обуславливаемые территориальной распределенностью асод, заключаются в следующем:
- •3. Методики определения требований к защите информации.
- •2. При обработке фактографической быстроменяющейся информации должны учитываться требования:
- •3. К защите фактографической исходной информации предъявляются требования:
- •4. К защите фактографической регламентной информации предъявляются требования;
- •Лекция 7. Методы оценки параметров защищаемой информации.
- •1. Показатели для оценки параметров защищаемой информации.
- •2. Оценка важности информации.
- •3. Оценка полноты и релевантности информации.
- •Лекция 8. Методы оценки параметров защищаемой информации.
- •1. Оценка адекватности информации.
- •2. Оценка толерантности, эффективности кодирования и объема информации.
- •Лекция 9. Факторы, влияющие на требуемый уровень защиты информации.
- •1. Общая структура программы формирования перечня факторов, влияющих на требуемый уровень защиты информации.
- •2. Схема вопросов обсуждения перечня групп факторов, влияющих на защиту информации.
- •3. Пример страницы психо-эвристической программы.
- •Лекция 10. Определение весов вариантов потенциально возможных условий защиты информации.
- •1. Значение факторов, влияющих на требуемый уровень защиты информации.
- •2. Определение весов вариантов потенциально возможных условий защиты информации.
- •Лекция 11. Методы деления поля значений факторов на типовые классы.
- •1. Теоретический подход к решению задачи формирования необходимого и достаточного набора типовых систем защиты информации.
- •2. Эмпирический подход к решению задачи формирования необходимого и достаточного набора типовых систем защиты информации.
- •3.Теоретико-эмпирическийподход к решению задачи формирования необходимого и достаточного набора типовых систем защиты информации.
- •Лекция 12. Методы формирования функции защиты.
- •1. Определение и анализ понятий функций и задач защиты.
- •2. Методы формирований функций защиты.
- •3. Структура полного множества функций защиты.
- •Лекция 13. Содержание полного множества функций защиты.
- •1. Общая модель исходов при осуществлении функций обеспечения защиты информации.
- •2. Зависимость уровня осуществления функций защиты от количества расходуемых ресурсов.
- •Лекция 14. Основные положения конструктивной теории управления.
- •1. Общая схема стратегии оптимального управления.
- •2. Состав функций управления в системах организационно-технологического типа.
- •3. Классификационная структура функций защиты информации в асод.
- •Лекция 15. Возможные пути реализации функций обеспечения защиты информации.
- •1. Определение количества задач для осуществления всех функций защиты во всех зонах защиты.
- •2. Возможные пути реализации функций обеспечения защиты информации.
- •Лекция 16. Пути реализации функций управления механизмами обеспечения защиты информации.
- •1. Возможные пути реализации функции в управлении механизмами обеспечения защиты информации.
- •2. Сведения репрезентативного множества задач защиты в классы.
- •3. Организация и обеспечения работ по защите информации.
- •Лекция 17. Структура и функции органов защиты информации.
- •1. Общее содержание основных вопросов организации и обеспечение работ по защите информации.
- •2. Структура и функции органов защиты информации.
- •3. Научно-методическое и документационное обеспечение работ по защите информации.
- •Лекция 18. Условия, способствующие повышению эффективности защиты информации.
- •1. Классификация условий, способствующих повышению эффективности защиты информации в асод.
- •2. Схема формирования структурированной концепции эффективного применения вычислительной техники в сфере управления.
- •Учебно-методическое обеспечение дисциплины
2 Выбор метода обработки результатов экспертизы.
В табл. 2.11 приведены примеры возможных конечных результатов для всех их разновидностей, образуемых рассмотренной выше классификационной структурой.
а) Оценки экспертов осуществляются в форме ранжирования. Пусть < Гу( i=l,2,...n;j=l,2,...m ) есть ранг, присвоенный i-му элементу j-м экспертом. Обработка результатов заключается в построении обобщенной ранжировки. Для этого вводится конечномерное дискретное пространство ранжировок и метрика этого пространства. Ранжировка каждого эксперта представляется точкой в данном пространстве, а обобщенная - такой точкой в нем, которая наилучшим образом согласуется с точками, являющимися ранжировками экспертов. Однако определение обобщенной ранжировки представляется чрезвычайно сложной процедурой, что существенно ограничивает возможности практической реализации. Поэтому излагать здесь эту процедуру не будем, заинтересованным рекомендуем обратиться к специальным публикациям.
Более простым является метод ранжирования по величинам сумм рангов, присвоенных каждому элементу всеми экспертами. В этих целяхдля матрицывычисляются величины
(2.10)
и элементы упорядочиваются по возрастанию величин .
Таблица 2.1. Классификация и возможные результаты разновидностей экспертных оценок
Форма выражения оценки |
Способ формирования оценки | ||||
Непосредственный |
Сравнительный | ||||
Неявная |
Линейное ранжирование |
Не имеет места |
Последовательность элементов в соответствии с их рангами | ||
Групповое ранжирование |
Не имеет места |
Несколько последовательностей с расположением их по рангам | |||
Явная |
Количественная |
На непрерывной шкале |
| ||
Бальная
|
| ||||
Лингвистическая |
|
б) Оценки экспертов осуществляются в количественном выражении по непрерывной шкале. Пусть есть оценкаi-го элементаj-м экспертом. Тогда в самом простом случае групповая оценка определяется как среднее арифметическое оценок экспертов, т.е.
. (2.11)
Для более точного определения вводится понятие весов оценок экспертов как некоторой меры близости их к групповой оценке. В этом случае групповая оценка вычисляется по рекуррентной процедуре, имеющей вид:
(2.12)
t=1,2,…
(2.13)
(i=1,2,…,n; j=1,2,…,m)
Доказано, что сходимость этой процедуры обеспечивается практически во всех случаях.
Заметим, однако, что приведенная рекуррентная процедура справедлива лишь для случая нормированных оценок группы взаимооцениваемых элементов. В случае же ненормированных оценок или независимого оценивания отдельных элементов групповая оценка может быть вычислена по такой (тоже рекуррентной) процедуре:
(2.14)
(2.15)
в) Оценки экспертов осуществляются в количественном выражении по способу парных сравнений. Пусть j(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m) есть степень предпочтенияi-го элемента над элементомi’, оцененнаяj-м экспертом. Степени предпочтения всех элементов относительно всех других образуют квадратную матрицу. Такую матрицу формирует каждый эксперт. Обработка каждой матрицы осуществляется в такой последовательности:
1-й шаг – вычисляются значения собственных векторов строк матрицы:
i=1,2,…,n; j=1,2,…,m (2.16)
2-й шаг – вычисляются нормированные значения собственных векторов:
i=1,2,…,n;j=1,2,…,m(2.17)
Вектор называется вектором приоритетовj-го эксперта.
3-й шаг – вычисляются значения локальных приоритетов каждого эксперта:
(2.18)
i=1,2,…,n;j=1,2,…,m.
4-й шаг – на основе величин по процедуре, изложенной в п. б, определяются значения групповых оценокyi(i=1,2,…,n).
г) Оценки экспертов осуществляются в бальном выражении. Пусть bijесть балл, присвоенныйi-му элементуj-м экспертом определяется по следующей зависимости:
(2.19)
Нетрудно видеть, что в данном случае может быть построена рекуррентная процедура аналогично тому, как это представлено выше в п. "б".
д) Оценки экспертов осуществляются в лингвистическом выражении. Как показано в табл. 2.1, в данном случае могут быть получены две групповые оценки: лингвистические значения оцениваемых элементов и/или количественная оценка.
Лингвистические оценки могут быть получены процедурой "голосования", т.е. выбором того значения, которое дано большинством экспертов. Для элементов повышенной значимости может быть использовано правило квалифицированного большинства ("за" - не менее 75% оценок экспертов).
Количественная групповая оценка по совокупности оценок лингвистических может быть определена следующим образом. Пусть, например, каждому эксперту предлагается дать лингвистическую оценку требуемого уровня защиты информации на конкретном объекте одним из следующих значений: 1) не нужна; 2) невысокая, 3) средняя, 4) высокая, 5) очень высокая. Кроме этого каждый эксперт приводит тот диапазон на шкале 0-1, в котором, по его мнению, находится его оценка. Тогда в качестве количественной его оценки может быть принята середина указанного интервала, а затем оценки всех экспертов могут быть обработаны по методике, рассмотренной в п. "б".
Такая лингвистико-количественная экспертиза особенно целесообразна в тех случаях, когда оценке подвергается сложное многофакторное событие с высоким уровнем неопределенности.