СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К МОДЕЛИРОВАНИЮ РИСКА ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ, ОСНОВАННЫХ НА ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ И БАЙЕСОВЫХ СЕТЯХ

М. В. Тимонин, В. С. Лаврентьев

Аннотация


Рассмотрены преимущества использования теории нечетких множеств для моделирования риска информационной безопасности перед классическим подходом, основанным на байесовых сетях.

Ключевые слова


риск; информационная безопасность; нечеткая мера

Полный текст:

PDF

Литература


1 Тимонин М. В., Лаврентьев В. С. Использование теории нечеткой меры для агрегации составляющих риска информационной безопасности // Безопасность информационных технологий. 2009. № 4. С. 31—35.

2 Тимонин М. В., Лаврентьев В. С. Пример моделирования риска информационной безопасности с помощью теории нечеткой меры // Безопасность информационных технологий. 2010. № 1. С. 30—35.

3 Pearl J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1988.

4 Pearl J. Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge University Press, 2000.

5 Grabisch M. K-order Additive Fuzzy Measures // 6th Int. Conf. on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems (IPMU). Granada, Spain, 1996. Р. 1345—1350.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.