Определениевесоввариантовпотенциальновозможныхусловийзащитыинформации
Вышемыустановили,чтоконечнаяцельанализафакторов,влияющихнатребуемыйуровеньзащитыинформации,заключает-сявделениивсегомножествавариантовпотенциальновозможныхусловийзащитынанекоторое(желательнокакможноменьшее)числоклассов,каждыйизкоторыхбудетобъединятьварианты,близкиепотребованиямкзащите.Дляпрактическойреализациитакойклассификациинеобходимпоказатель,количественнохарак-теризующийотносительныеважностивариантовусловийсточкизрениятребованийкзащите.
Всформированнойвпредыдущемпараграфеклассификацион-нойструктурефактороввыделенотриуровня:группафакторов,факторывпределахгруппы,значенияфакторов.Еслитеперьобо-значить:
- весi-йгруппыфактороввобщемперечнегрупп;
- вес j-гофакторавi-йгруппе;
- весk-гозначения j-гофакторавi-йгруппе,
товес m-говариантаусловийзащиты ,очевидно, выразит-сяфункцией:
(4.11)
Отсюдаследует,чторешениесформулированнойзадачисводитсяк определению величин ивидафункцио-нальнойзависимости(4.11).
Мыужеотмечали,чтодляопределениязначенийперечислен-ныхвышевеличинцелесообразнеевсегоиспользоватьметодыэкспертныхоценок.Анализсущностирассматриваемыхвеличинпозволяетутверждать,чтодляихопределениямогутбытьисполь-зованыпрактическивсеизвестныеразновидностиэкспертныхоце-нок.Рассмотрим,например,использованиездесьметодапарныхсравнений.
Даннаяразновидностьэкспертныхоценокзаключаетсявтом,чтокаждыйизэкспертовоцениваетобъекты,события,парамет-рыпутемприсвоениякаждойпареизнихкоэффициентапревос-ходстваодногоэлементапарынаддругим.Приэтом,естест-венно,предполагается,чтоесли естькоэффициентпревос-ходства объектаА надобъектомВ,то (коэффициентпре-восходстваобъектаВ надобъектомА)выражаетсявеличиной
|
|
Нарис.4.9приведенпримерзаполненнойэкспертомсоответствующейанкеты,причемсправаоттаблицыприведенывозможныезначениякоэффициентовпредпочтенияиихсмысловоесодержание,автабл.4.6-сводныеданныеобоценкахгруппфакторовколлективомиз21эксперта.Обработкаприведенныхрезультатовдаетзначения,показанные в крайнейправойколонке табл.4.6.
Рассмотримдалеевопросовидефункциональнойзависимости(4.11). Наиболеепростой ивтожевремячастоиспользуемойфункциейвподобныхситуацияхявляетсяпроизведениесоставляющихкоэффициентовприусловии,чтоонинормированыпооднойшкале.Посколькувеличины нормированыпошкале0-1,тотогда
(4.12)
ачтобыивеличины былинормированывтойжешкале,можновоспользоватьсязависимостью:
(4.13)
Однаковпредыдущемпараграфебылопоказано,чтообщееколичествопотенциальновозможныхвариантовусловийзащитывыражаетсячисломастрономическогопорядка,иосуществитьвычисленияпоэтойзависимостипрактическиневозможно.
|
|
Возможныевыходыизэтогоположениярассмотренывследующемпараграфе.
4.4. Методыделенияполязначенийфакторовнатиповыеклассы
Впредыдущихпараграфахситуациязащитыструктурировананамидоформированиямножествапотенциальновозможныхвариантовсочетанийзначенийфакторовиразработкиметодикиоценкизначимостивариантов.Следующаязадачазаключаетсяврациональномделениимножествавозможныхвариантовнаклассытакимобразом,чтобывпределахкаждогоклассанаходилисьоднородныевопределенномсмыслеварианты.Приэтомоднородностьвариантовклассаопределяетсяглавнымобразомвозможностьюпредъявленияединыхтребованийпозащитеинформацииковсемвариантамсоответствующегокласса.Нетрудновидеть,чтосформулированнаявышезадачаиначеможетбытьназваназадачей
3Ha4eHLo1H OTHOCL-1TenbHOLil B8)f{HOCTL-1
|
1 paBHaHB8>KHOCTb
3 yMepeHHOenpeBOCXOACTBOOAHOLilrpynnb1 HaAApyroLil
5 Cyll.leCTBeHHOenpeBOCXOACTBO
7 3H81.!Lo1TenbHOenpeBOCXOACTBO
9 04eHbc1-1nbHOenpeBOCXOACTBO
2,4,6,8npoMe>KyT04Hble3Ha4eH1<1H
;;t
Ill
Q)
Ill
P1-1c.4.9. e.tQAYJ!tPJ:!lRt9RiBHeHHL
Таблица4.6.
Сводныеданныеэкспертнойоценкиважностигруппфакторовгруппойиз21эксперта
№группфакторов | Эксперты | ||||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
1 | 25 | 10,3 | 21 | 15 | 22 | 22 | 22 | 9 | 4 | 21 | 26 |
2 | 9,2 | 7,5 | 8,1 | 5,6 | 15,5 | 15,5 | 15,5 | 1,4 | 1,2 | 7,4 | 3,6 |
3 | 3,5 | 1,9 | 3,5 | 3,6 | 3,3 | 3,3 | 3,3 | 2,9 | 8,5 | 0,8 | 9,7 |
4 | 4,2 | 18 | 2,2 | 5,3 | 5,8 | 5,8 | 5,8 | 8 | 13 | 3,7 | 0,8 |
5 → | 1,2 12 | 2,7 | 2,5 | 3,5 | 3,8 | 3,8 17 | 3,8 18 | 11 19 | 7,3 | 17,3 | 12,2 |
13 | 14 | 15 | 16 | 20 | 21 | Ri | |||||
1 | 24 | 7 | 12 | 13 | 17 | 20 | 1,1 | 0,6 | 16 | 14 | 15,33 |
2 | 2,3 | 0,8 | 2,5 | 13 | 15 | 1,3 | 13 | 22 | 7,7 | 0,9 | 8,05 |
3 | 2,3 | 5,4 | 6, | 0,8 | 3,9 | 1,5 | 3,2 | 3,8 | 3,9 | 1,2 | 3,59 |
4 | 2,3 | 17 | 8,7 | 3,8 | 8 | 11,3 | 8,5 | 7,7 | 1 | 8,7 | 7,11 |
5 | 15,3 | 23 | 8,3 | 13 | 6,5 | 11,3 | 7,5 | 17,3 | 14 | 14 | 8,73 |
формированиянеобходимогоидостаточногонаборатиповыхсистемзащитыинформации(СЗИ),которыйудовлетворялбытребованиямк защитеинформацииприлюбомпотенциальновозможномвариантезначенийфакторов.Естественно,чточислотиповыхСЗИдолжнобытьвозможноменьшим.
|
|
Можновыделитьтривозможныхподходакрешениюэтойзадачи:теоретический,эмпирическийикомбинированный,т.е.теоретико-эмпирический.Рассмотримосновныеположенияэтихподходов.
Теоретическийподход.Наиболееобщимметодомделенияэлементовмножестванаклассыявляетсятакназываемыйкластерныйанализ,которыйопределяетсякакклассификацияобъектовпоосмысленным,т.е.соответствующимчеткосформулированнымцелямгруппам.Основнаясутькластерногоанализазаключаетсявтом,чтоэлементымножестваделятсянаклассывсоответствииснекотороймеройсходствамеждуразличнымиэлементами.
Процедуракластеризациивобщемвидеможетбытьпредставленапоследовательностьюследующихшагов:
1) формированиемножестваэлементов,подлежащихделениюнаклассы;
2) определениемножествапризнаков,покоторымдолжныоцениватьсяэлементымножества;
3) определениемерысходствамеждуэлементамимножества;
4) делениеэлементовмножестванаклассы;
5) проверкасоответствияполученногорешенияпоставленнымцелям.
Нетрудновидеть,чтоприменительнокрассматриваемойздесьзадачепервыедвашаганамиужесделанывыше.Рассмотримвозможныеподходыкосуществлениюследующихшаговприведеннойпроцедуры.
Третийшагзаключаетсявопределениимерысходствамеждуэлементамиклассифицируемогомножества.Нетнеобходимостидоказывать,чтовыбороммерысходстваэлементовврешающейстепениопределяетсярезультатклассификации,егосоответствиепоставленнымцелям,поэтомуданныйшагсчитается центральным.
Втеоретическомпланерешениеэтойзадачизаключаетсявформированиисоответствующейметрики,т.е.представлениеэлементовмножестваточкаминекоторогокоординатногопространства,вкоторомразличиеисходствоэлементовопределяютсяметрическимрасстояниеммеждусоответствующимиэлементами.Любаяметрикадолжна удовлетворятьсовокупностиследующихусловий:
1) симметричности:
гдехи у- различныеэлементымножества, - расстояниемеждуэлементамихиу;
2) неравенстватреугольника:
гдеx,y,z-различныеэлементымножества;
3) различимостинеидентичныхэлементов:
гдех,у-неидентичныеэлементы;
4) неразличимостиидентичныхэлементов:
гдехих'-идентичныеэлементы.
Нетруднопоказать,чтовведенныйвпредыдущемпараграфепоказательважностивариантаусловий отвечаетвсемприведеннымвышеусловиямметрики.
Чтокасаетсясамогозначениямерысходства,тонаибольшеераспространениеполучиликоэффициенткорреляции,расстояниеикоэффициентассоциативности.
Коэффициенткорреляциимеждуэлементамисномерамиjиk
вычисляетсяпоследующейзависимости:
(4.14)
где и-значенияi-йпеременнойдляэлементовjиkсоответственно,и -среднеевсехзначенийсоответствующихэлементов,n-числоэлементов.
Подрасстоянием какмеройсходствапонимаютсявеличины
(4.15)
или
(4.16)
где и -значенияk-йпеременнойдляi-гоиj-гоэлементовсоответственно;р-числопеременныхвоценкеэлементов.
Коэффициентассоциативности(S)используетсядляоценкимерысходстваэлементов,описываемыхбинарнымипеременными.Вычисляетсяонпозависимости:
(4.17)
причемзначениявходящихвнеевеличинберутсяиз матрицы:
,
где1означаетналичиесоответствующейпеременной,а0-ееотсутствие.
Нетрудновидеть,чтоприd=0выражениедлякоэффициентаассоциативностиимеетвид:
(4.18)
Основнаязадачакластерногоанализазаключаетсяврациональномделениианализируемогомножестваэлементовнакластеры(классы)всоответствиисвыбранноймеройсходства.Основнымихарактеристиками,покоторымоцениваютсявыделенныекластеры,считаютсяплотность,дисперсия,размеры,формаиотделимость.
Плотностьхарактеризуетуровеньскопления(количество,близость)элементов,классифицируемыхвкластере,дисперсия-степеньрассеиванияэлементоввкоординатномпространствеотносительноцентракластера,размеры-«радиус»кластера,форма-геометриюрасположенияэлементоввкластере,отделимость-степеньперекрытиякластеровирасстояниемеждунимивкоординатном пространстве.
Кнастоящемувремениразработанобольшоеколичестворазличныхметодовделениямножестваэлементовнакластеры.Однаконаибольшеераспространениевпрактическихприложенияхполучилииерархическиеагломеративныеметоды.Ихсутьвобщемвидезаключаетсявпредставленииклассифицируемыхэлементовввидедревовиднойструктуры(дендрограммы)взависимостиотстепенивзаимосвязеймеждуними.
Делениедендрограммынакластерыосуществляетсяразличнымиметодами,причемнаибольшеераспространениеполучилиметодыодиночнойсвязи,полной связи,среднейсвязииметодУорда.
Пометодуодиночнойсвязикластеробразуетсяпоправилу:элементвключаетсявужесформированныйкластер,еслихотябыодинизэлементовкластеранаходитсянатомжеуровне,чтоианализируемый.
Методполнойсвязипредполагает,чтоанализируемыйэлементвключаетсявсуществующийкластер,еслиегосходствоскаждымэлементомкластеранениже задаваемогопорога.
Методсреднейсвязизаключаетсяввычислениисреднегосходстваанализируемогоэлементасовсемиэлементамивужесуществующемкластере.
Элементвключаетсявкластер,еслизначениесреднегосходстваненижеустанавливаемогопорога.
МетодУордапостроентакимобразом, чтобыоптимизироватьминимальнуюдисперсиювпределахсоздаваемыхкластеров.Целеваяфункцияприэтомопределяетсякаксуммаквадратовотклонений.
Нетруднопоказать,чтополученныенамивышеоценкифакторов,влияющихнатребуемыйуровеньзащитыинформации,позволяютсформироватьмерублизостимеждуразличнымивариантамиусловий,удовлетворяющуюрассмотреннымвышетребованиям.Наиболеепростымвыражениемданноймерыблизостивариантов и будет:
(4.19)
Практическаяреализациястроготеоретическогоподходакрешениюрассматриваемойзадачинаталкиваетсянатакназываемое
«проклятиеразмерности»,заключающеесявнепреодолимыхвычислительныхтрудностяхввидутого,чтомножествопотенциальновозможныхвариантовусловийзащиты,характеризуется,какэтопоказановпредыдущемпараграфе,числомастрономическогопорядка.Возможныепутипреодоленияуказанныхтрудностейбудутрассмотренынижеприизложениисущноститеоретико-эмпирическогоподхода.
Эмпирическийподход.Сущностьданногоподходазаключаетсяврешениирассматриваемойзадачинаосновеопытаиздравогосмыслакомпетентныхспециалистов.Кнастоящемувремениизвестнонесколькопримероввыделениятиповыхсистемзащитыинформации.
Так,нетрудновидеть,чторассмотренныевначаледаннойглавынаиболееизвестныеметодывыделениятиповыхСЗИоснованыпреимущественнонаэмпирическомподходе,причембезкакого-либообъективногообоснования.
Однакоприналичиирассмотренныхвышевесоввозможныхвариантовзащитыможнопредложитьболеенаглядный,ипотомупсихологическиболееприемлемыйметод,основанныйнаэвристическомподходе.
Смыслвесавариантазаключаетсявтом,чточембольшеэтотвес,темвышетребованиякзащитеинформациивсоответствующихусловиях.Тогдатребованиякзащитевзависимостиотвесоввариантовможнопредставитьтак,какпоказанонарис.4.10(выделенныеинтервалыполученыметодомполовинногоделения).Требованияк защитепритакомподходебудутопределятьсятемизинтервалов,вкоторыйпопадаетсоответствующеезначение .ВозможныехарактеристикивыделенныхСЗИприведенывтабл.4.7.
5.Слабая защита
4.Средняязащита
3.Сильная защита
2.Очень сильнаязащита
1.Особаязащита
Рис.4.10.Определениетребованийкзащитеинформацииметодомполовинногоделенияшкалы 0-1
Вгл.2,посвященнойобщейтеориизащиты,быловведенопонятиестратегиизащитыкакобщейнаправленностиусилийпозащитеинформации,причемвыделенотрибазовыхстратегии:оборонительная,наступательнаяиупреждающая.Естественнопредположить,чтокаждыйизвыделенныхвышеуровнейзащитыможетдостигатьсяврамкахкаждойизпредусмотренныхстратегий.
Исключениямиизэтогоправиламогутбытьтолькоследующиеситуации:врамкахоборонительнойстратегииврядлицелесообразнопредусматриватьоченьсильную(атемболее-особую)защиту,особаяжезащитадажеврамкахнаступательнойстратегииможетрассматриватьсяскорееввидеисключения;аналогичноможнопредположить,чтослабаязащита(непредусматривающаяиспользованиядополнительныхсредствзащиты)неможетноситьнаступательный(атемболее-упреждающий)характер;сомнительнотакже,чтобысредняязащитаносилаупреждающийхарактер.
Таблица4.7
Дата добавления: 2018-02-15; просмотров: 488; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!