URSS.ru Магазин научной книги
Обложка Макаренко А.В., Чхартишвили А.Г., Шумов В.В. Системный анализ и прогнозирование безопасности: Общие вопросы кибернетики, системного анализа и принятия решений. Теоретико-игровые методы. Машинное обучение и интеллектуальная аналитика. Искусственные нейронные сети. Модели прогноза и управления безопасностью Обложка Макаренко А.В., Чхартишвили А.Г., Шумов В.В. Системный анализ и прогнозирование безопасности: Общие вопросы кибернетики, системного анализа и принятия решений. Теоретико-игровые методы. Машинное обучение и интеллектуальная аналитика. Искусственные нейронные сети. Модели прогноза и управления безопасностью
Id: 285241
654 р.

Системный анализ и прогнозирование безопасности:
Общие вопросы кибернетики, системного анализа и принятия решений. Теоретико-игровые методы. Машинное обучение и интеллектуальная аналитика. Искусственные нейронные сети. Модели прогноза и управления безопасностью

URSS. 2022. 216 с. ISBN 978-5-9710-9631-3.
Белая офсетная бумага

Аннотация

В монографии рассмотрены общие вопросы кибернетики, системного анализа и принятия решений, а также вопросы применения теоретико-игровых и аналитических методов, методов и технологий машинного обучения, искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования безопасности и ее обеспечения.

Работа предназначена для специалистов в области обеспечения безопасности, телекоммуникационных и информационных технологий, магистров, бакалавров и аспирантов... (Подробнее)


Оглавление
top
Оглавление3
Введение6
Глава 1. Общие вопросы кибернетики, системного анализа и принятия решений10
1.1. История кибернетики, современное состояние, перспективы развития10
1.1.1. Кибернетика в XX веке10
1.1.2. Кибернетика, философия и методология управления13
1.1.3. Теория систем и системный анализ19
1.1.4. Кибернетика как методология моделирования задач национальной безопасности24
1.2. Экспертные методы принятия решений27
1.2.1. Шкалы измерений28
1.2.2. Алгоритм экспертизы33
1.2.3. Методы обработки экспертной информации, оценка компетентности экспертов, оценка согласованности мнений экспертов34
1.3. Отношения предпочтения и функции полезности38
1.3.1. Отношения предпочтения40
1.3.2. Полезность и функции полезности43
1.3.3. Риск и представление о значении показателя47
1.4. Методы многокритериальной оценки альтернатив57
1.4.1. Методы решения многокритериальных задач58
1.4.2. Множество (граница) Парето60
1.4.3. Метод свертывания критериев63
1.4.4. Решение многокритериальных задач65
Глава 2. Теоретико-игровые методы и их применение в задачах обеспечения безопасности67
2.1. Общий подход к теоретико-игровому моделированию. Классификация игр. Матричные игры67
2.1.1. Основные понятия теории игр67
2.1.2. Классификация игр69
2.1.3. Матричные игры70
2.2. Биматричные, иерархические и позиционные игры79
2.2.1. Биматричные игры79
2.2.2. Иерархические игры84
2.2.3. Позиционные игры86
2.3. Основы теории контрактов91
2.3.1. Введение в теорию контрактов91
2.3.2. Модель неблагоприятного отбора92
2.3.3. Модель морального риска93
2.3.4. Сигнальные игры и фильтрация96
2.3.5. Применение методов теории контрактов в задачах управления98
Глава 3. Машинное обучение и интеллектуальная аналитика101
3.1. Искусственный интеллект. Общие положения101
3.1.1. Классификация интеллектуальных систем102
3.1.2. Подходы к обучению машин105
3.2. Большие данные и Большие вычисления как основа Большой интеллектуальной аналитики108
3.2.1. Большие данные108
3.2.2. Большие вычисления111
3.2.3. Обобщенное описание задач машинного обучения115
3.3. Глубокие нейронные сети. Текущие достижения и проблематика119
3.3.1. Эволюция полносвязных нейросетей прямого распространения119
3.3.2. Зарождение «глубины» ИНС125
3.3.3. Глубокие сверточные нейросети127
3.3.4. Глубокие рекуррентные нейросети137
3.3.5. Выводы144
Глава 4. Модели прогноза безопасности и управления ею147
4.1. Базовая модель безопасности147
4.1.1. Функция безопасности147
4.1.2. Оценка параметров модели безопасности148
4.1.3. Верификация модели безопасности155
4.1.4. Оценка безопасности России и крупнейших стран мира159
4.2. Модели анализа и прогноза угроз безопасности162
4.2.1. Модели миграции населения165
4.2.2. Сценарный метод прогнозирования168
4.3. Модели управления пограничной деятельностью172
4.3.1. Модели оценки и управления профилактическими мерами173
4.3.2. Модели оценки и управления сдерживающими мерами183
4.3.3. Модели оценки и управления охранно-контрольными мерами187
4.3.4. Модели оценки и управления защитно-боевыми мерами195
Заключение203
Литература205

Введение
top
Какие знания нужны будущему руководителю коллектива специалистов? По конкретной специальности? Безусловно! Но они, во-первых, быстро устаревают, во-вторых, существует неопределенность, какие конкретно задачи придется решать через пять, десять, пятнадцать лет после получения специальности. Знания в области менеджмента? Однако умение руководить – это скорее искусство и оно дается с опытом.

В работе предпринята попытка изложить базовые знания в области анализа и проектирования сложных систем, не ограничиваясь только организационно-техническими системами. При этом акцент делается на анализ предметной области, где применяются или будут применяться телекоммуникационные и информационные системы, потому как иначе невозможно оценить их эффективность и предъявить обоснованные требования.

На рис. В.1 показана схема верхнего уровня процессов телекоммуникационной организации (оператора связи) [2, 26, 50]. Нижний блок (управление подразделениями связи и автоматизации) отвечает на вопрос – кто?, средний (процессы в подразделениях связи и автоматизации) – что? верхний (система мер по обеспечению безопасности) – с какой целью? для кого?

По Д. А. Новикову, управление – деятельность управляющих органов по организации деятельности управляемых субъектов. Основными методами управления в организации (подразделении) являются [26]:

– управление составом (каких специалистов набрать, как и чему их научить);

– управление структурой (кто и какие функции должен выполнять, кому подчиняться, кого контролировать и т. д.);

– институциональное управление (ограничения деятельности в форме правовых актов, приказов, выделяемых ресурсов, этические нормы, культура и т. д.);

– мотивационное управление (целенаправленное изменение предпочтений и интересов подчиненных);

– информационное управление (кому и какую информацию доводить).

Известные типы, методы, формы, механизмы и средства управления направлены на эффективное решение задач создания, развития и эксплуатации систем связи и автоматизации.

На фоне скачкообразного роста телекоммуникационных и информационных технологий (технологии доступа в Интернет, IP-телевидение и др.) потребовалось кардинально изменить процессы в подразделениях связи и автоматизации, чтобы предоставить потребителям более широкий спектр продуктов и услуг. Потребность в сквозном описании бизнес-процессов и их стандартизации привела к появлению модели eTOM (enhanced Telecom Operations Map – расширенная карта процессов для оператора связи). Управление связью и информатизацией подразделяется на проектное (планирование стратегии и управление жизненным циклом продуктов и инфраструктуры) и процессное (эксплуатация, взаимоотношения с поставщиками и потребителями).

Под продуктом понимается произведение труда, законченный результат деятельности (товар или услуга, программный продукт и т. д.). Продукт обычно состоит из набора решений и услуг. Услуги, в свою очередь, базируются на ресурсах или их потребляют. Ресурсы подразделяются на физические и логические.

Информационные и телекоммуникационные продукты и услуги должны обеспечивать потребности заказчика – органа безопасности, пограничного органа. Деятельность пограничного органа (органа безопасности) может быть описана как система мер – предупредительных (профилактических и сдерживающих), охранно-контрольных и служебно-боевых [50]. Если раньше достаточно было подать связь в определенную точку или обеспечить заказчика средствами связи, то качественная информатизация невозможна без понимания служебных процессов заказчика.

Структурно работа состоит из четырех глав.

В первой главе обсуждаются общие вопросы кибернетики (науки об организации систем и управлении ими), теории систем и системного анализа, рассматриваются экспертные методы принятия решений, отношения предпочтения и функции полезности, методы многокритериальной оценки альтернатив.

Вторая глава является введением в теоретико-игровые методы принятия решений. В ней представлены матричные, биматричные, иерархические и позиционные игры, дано введение в теорию контрактов, рассмотрены модели неблагоприятного отбора, морального риска, сигнальные игры и фильтрация. Материал этой главы является основой при рассмот¬рении задач управления безопасностью.

Третья глава посвящена проблематике машинного обучения и интеллектуальной аналитики. В ней дано понятие искусственного интеллекта и описаны подходы к обучению машин, рассмотрены особенности больших данных и больших вычислений как технологической основы большой интеллектуальной аналитики. Достаточное внимание уделено глубоким нейронным сетям и их проблематике.

В четвертой главе рассмотрена базовая модель безопасности, учитывающая основные факторы, влияющие на национальную (региональную) безопасность (демография, география, социальные технологии, социальные различия и др.). В сочетании со сценарным подходом модели безопасности и модели миграции населения могут использоваться для построения средне- и долгосрочных прогнозов угроз национальной, пограничной и региональной безопасности. Прикладной характер имеют модели оценки и управления профилактическими, сдерживающими, охранно-контрольными и защитно-боевыми мерами.

Первая и вторая главы подготовлены А. Г. Чхартишвили и В. В. Шумовым, третья глава – А. В. Макаренко, четвертая, а также введение, заключение и редакция – В. В. Шумовым.

Авторы выражают искреннюю признательность рецензентам за внимательное прочтение рукописи и сделанные замечания.


Об авторах
top
photoМакаренко Андрей Викторович
Кандидат технических наук. Старший научный сотрудник Института проблем управления Российской академии наук. Основная специализация: модели сложных систем и явлений, алгоритмы обработки информации, информационно-управляющие системы.
photoЧхартишвили Александр Гедеванович
Доктор физико-математических наук. Главный научный сотрудник Института проблем управления Российской академии наук. Автор более 100 научных работ в области математических методов в экономике и управлении.
photoШумов Владислав Вячеславович
Доктор технических наук, профессор. Главный научный сотрудник Международного научно-исследовательского института проблем управления (Москва). Специалист по прикладной математике, информационным технологиям, погранологии и погранометрике. Окончил военное командное училище и военную академию, а также факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова. Действительный член Международной академии информатизации (отделение погранологии).