- •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
2.3.3. Методы проведение экспертизы
К наиболее распространенным методам измерений при экспертизе относятся ранжирование, непосредственная оценка, парное сравнение.
Для описания перечисленных методов предположим, что имеется конечное число измеряемых альтернатив , сформулированы показатели сравнения (критерии) , по которым осуществляется сравнение альтернатив. Методы измерения различаются определением типа шкалы измерений и процедурой сравнения, которая включает построение отношений между альтернативами эмпирической системы, выбор функции, отражающей альтернативы эмпирической системы на числовую систему [68].
Ранжирование представляет собой процедуру упорядочения альтернатив, выполняемую экспертом в шкале порядка. На основе своих знаний и опыта эксперт располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими показателями сравнения. Ранжирование может применяться в следующих ситуациях:
когда необходимо упорядочить какие-либо альтернативы (объекты, явления) во времени или пространстве;
когда нужно упорядочить альтернативы в соответствии с каким-либо качеством, но при этом не требуется производить его точного измерения;
когда какое-либо качество в принципе измеримо, однако в настоящий момент не может быть измерено по некоторым причинам (отсутствие необходимых средств, экономическая нецелесообразность и т. д.).
Сущность процедуры ранжирования заключается в следующем. При ранжировании эксперт должен расположить альтернативы в порядке, который представляется ему наиболее рациональным, и приписать каждой из них числа натурального ряда – ранги. При этом ранг 1 получает наиболее предпочтительная альтернатива, а ранг n – наименее предпочтительная. Следовательно, порядковая шкала, используемая для ранжирования, должна удовлетворять условию равенства числа рангов числу ранжируемых альтернатив.
Пусть среди альтернатив нет одинаковых по сравниваемым показателям, т. е. нет эквивалентных альтернатив. В этом случае между альтернативами существует только отношение строгого порядка, обладающего свойствами несимметричности (если , то , где – соответственно знак предпочтительности (лучше) и непредпочтительности (не лучше)), транзитивности (если , то , то ) и связанности (для выполняется либо либо , либо (( – знак эквивалентности)). В этом случае в результате сравнения всех альтернатив эксперт составляет упорядоченную последовательность: , где – наиболее предпочтительная альтернатива; – менее предпочтительна, чем , но предпочтительнее всех остальных и т.д.
Пусть теперь среди альтернатив будут эквивалентные. Это означает, что кроме отношения строгого порядка между некоторыми альтернативами возможно отношение эквивалентности, например: .
В таких случаях эквивалентным альтернативам присваивают так называемые связанные ранги. Значения связанных рангов определяются как среднее суммы мест, поделенных между собой альтернативами с одинаковыми рангами. Для приведенного выше примера имеет место следующая запись результатов ранжирования в виде рангов:
Таким образом, сумма рангов, получаемая в результате ранжирования n альтернатив, равна сумме n чисел натурального ряда ( ).
При групповом экспертном оценивании каждый i-й эксперт присваивает каждой j-й альтернативе ранг . В результате экспертного оценивания получается матрица рангов , размерностью , где – число экспертов, – число альтернатив.
Один из распространенных способов получения групповой ранжировки заключается в следующем. Для каждой альтернативы подсчитывают сумму рангов:
Затем, исходя из величины Rj, устанавливают результирующий ранг для каждой альтернативы. Наивысший (первый) ранг присваивают альтернативе, получившей наименьшую сумму рангов, и наоборот, альтернативе, получившей наибольшую сумму рангов, присваивают самый низкий ранг. Остальные альтернативы упорядочивают в соответствии со значением суммы рангов относительно альтернативы, которой присваивается первый ранг.
Достоинством ранжирования как метода оценивания (измерения) является простота осуществления процедур; недостаток заключается в том, что с увеличением числа альтернатив резко снижаются точность и надежность метода. Как показывает практика, при числе альтернатив, большем 15–20, эксперты затрудняются в построении ранжированного ряда.
Часто для удобства в обработке суммарные оценки рангов нормируются. Нормирование любой меры означает, что представляющее ее число для всего множества в целом принимается равным единице. Когда в экспертизе участвует несколько экспертов, часто стремятся получить усредненную оценку (вес) для каждой альтернативы. Для этого нормированные оценки каждой альтернативы суммируются, а затем полученная сумма делится на число экспертов.
Другой способ установления зависимости между оценками альтернатив состоит в том, что важнейшей (с точки зрения эксперта) альтернативе назначается вес, равный заранее заданному числу, а оценка следующих друг за другом по важности альтернатив определяется последовательно как доля более важного. Затем полученные значения оценок нормируются.
Метод непосредственной оценки представляет собой процедуру приписывания альтернативам числовых значений в шкале интервалов. Диапазон изменения какой-либо переменной разбивается на несколько интервалов, каждому из которых присваивается определенная оценка (балл), например от 0 до 5. Задача эксперта заключается в помещении каждой из рассматриваемых альтернатив в определенный оценочный интервал или в соответствии со степенью обладания тем или иным свойством, или в соответствии с представлениями эксперта об их значимости.
Метод парных сравнений. Трудности использования ранжирования, непосредственной оценки при выявлении предпочтений для большого числа альтернатив можно в определенной степени уменьшить, предложив экспертам произвести сравнение этих альтернатив попарно, чтобы в каждой паре установить наиболее важную. При сравнении пары альтернатив возможны отношения или строгого порядка, или порядка и эквивалентности, что доводится до сведения экспертов. Парное сравнение альтернатив является измерением в шкале порядка.
В результате сравнения пары альтернатив эксперт упорядочивает эту пару, высказывая, что , или , или . Выбор числового представления f естественно произвести так, что если , то , если предпочтение в паре обратное, то , а если объекты эквивалентны, то ,.
Основной элементарный акт – сравнение двух альтернатив одним экспертом – можно распространить на случай, когда несколько экспертов рассматривают более двух альтернатив.
Рассмотрим пример. Пусть при , , , при , , и при , , . Тогда для четырех альтернатив результат парных сравнений может быть представлен, например, в виде таблицы (табл. 2.1).
Таблица 2.1
Результаты парных сравнений (пример)
|
|
|
|
|
|
0 |
1 |
1 |
0 |
|
-1 |
0 |
1 |
0 |
|
-1 |
-1 |
0 |
1 |
|
0 |
0 |
-1 |
0 |
Обычно при парном сравнении двух альтернатив ограничиваются простой констатацией того, что одна из них предпочтительнее другой. В случаях, когда степень предпочтения можно выявить, используются специальные шкалы, где каждой степени предпочтения присваивается определенная оценка.