Тема 4. Системний підхід до управління ризиками

Обговоренo на засіданні кафедри

Протокол № 1

« __ » серпня 20__р.

КИЇВ – 201_

Ціль роботи

Вивчення системного підходу до аналізу ризиків інформаційної безпеки

Головна задача стратегічного планування - побудова планів, які забезпечують найкращі показники цільового ефекту організації. Для оптимізації розвитку складних ієрархічних об’єктів необхідні спеціальні методи теорії дослідження операцій та теорії оптимального управління. Всі ці методи вимагають завдання математичних моделей об’єктів оптимізації, чіткої математичної формалізації цільових функцій та обмежень.

Стандартна постановка задачі оптимізації містить:

- модель об’єкту;

- обмеження;

- критерій оптимальності.

1. Людський фактор

Сучасні системи підтримки управлінських рішень використовують оптимізаційне моделювання. При цьому керівник знає, яку задачу треба вирішити, аналітик знає як. Керівник формулює задачу, аналітик її переосмислює та вирішує так, як зрозумів. Основні проблеми: втрата часу на постановку задачі, втрата деяких практичних нюансів при формалізації задачі аналітиком, неочевидність процесу оптимізації для керівника та, як слідство, недовіра до результатів. Часто керівник не може повністю сформулювати постановку задачі. Постановка має дозріти в результаті пробних рішень. Саме для цього потрібні оптимізаційні моделюючі системи, які з відносно невеликими витратами в короткий термін моделюють процеси розвитку та знаходять оптимальні рішення для багатьох варіантів постановок задач [275].

Завдяки людському фактору, навіть без урахування технологічних труднощів, впровадження в практику має «коефіцієнт корисної дії» суттєво нижче одиниці. Тому, крім суто технічних, необхідно вирішувати питання побудови конструктивного діалогу теоретиків та практиків, до якого за допомогою простих зрозумілих та лаконічних формулювань мають поступово залучатись особи, які приймають рішення.

2. Математичне забезпечення систем підтримки прийняття рішень

Стратегічне планування відповідатиме вимогам оперативності та якості лише при підтримці управлінських рішень комп’ютерними інформаційно-аналітичними системами в складі ГІІ, створення яких вимагає комплексування математичного, програмного, технічного, технологічного, організаційно-штатного, кадрового та інших видів забезпечення. На основі математичного забезпечення створюють алгоритми, висувають вимоги до інформаційного, технічного забезпечення тощо. Математичне забезпечення ділиться на методи створення моделей та методи оптимізації. При створенні моделей розв’язують задачі вибору структури моделей, визначення їх параметрів, пониження порядку, агрегування змінних з урахуванням проміжних результатів оптимізації. За допомогою методів оптимізації розв’язують багатокритеріальні задачі оптимізації за умов можливих змін цілей та пріоритетів розвитку.

З математичної точки зору довгострокове планування починається з побудови моделей (рис.1.1). Після цього оптимальне рішення можна знайти чисельно. Але при великої розмірності моделей це проблематично. Тому модель редукують (роблячи її грубою) та виконують чисельну оптимізацію для редукованої моделі або, якщо це виявляється можливим, спочатку аналітично знаходять оптимальне (субоптимальне) рішення, яке називають «опірним», та у подальшому уточнюють його чисельними методами.

Рис. 1.1. Структурно-логічна схема застосування математичного забезпечення при стратегічному плануванні оптимального розвитку

Оптимальне та раціональне

Оптимальне – це найкраще рішення. Оскільки в кожного свої відчуття найкращого, то прикметник «оптимальне» повинен використовуватись поряд з критеріем згідно якого оптимальність визначалась. Наприклад, оптимальність за крітеріїм мінімуму витрати коштів або максимуму корисного ефекту. В математичному сенсі оптимальним є рішення, яке доставляє екстремум (мінімум або максимум) критерію якості. Розглянемо приклад пошуку найкращого значення функції за критерієм оптимальності – мінімум ) (рис.1.2).

Рис. 1.2. Оптимальні та субоптимальні рішення

Розглянемо діапазони значень функції .

(І) – діапазон інструментальних похибок спостереження та пошуку, в якої рішення (B), можуть бути неоптимальними в суворому математичному сенсі, але з урахуванням точності спостереження рішення (B) не відрізняється від оптимального (A). Дослідник має ресурси для подальших досліджень, можливо навіть знає про існування кращіх рішень, але не бачить шляхів їх знаходження.

(ІІ) – діапазон, в якому дослідник може визначити, що рішення (C) неоптимальне, і що існує краще рішення, але рішення (C) задовільне з точки зору балансу витрат на дослідження та виграшу, який воно надає. Дослідник вважає, що для його постановки задачі знайденого рішення достатньо, воно в достатньому ступені краще інших (принцип необхідної достатності).

(ІІІ) – діапазон в якому рішення неоптимальні з будь яких міркувань.

Отже рішення А – оптимальне, B – субоптимальне з інструментальною точністю спостереження та пошуку, C – субоптимальне з точністю до постановки задачі (яка дозволяє вважати ці рішення оптимальними), D – неоптимальне.

Часто керівники використовують прикметник «раціональний» («раціональне рішення», «раціональне управління»). Якщо термін оптимальне походить – від лат. optimus – найкраще, то раціональне [237] - означає «досить розумне, обґрунтоване, доцільне». Для розглянутих випадків найближчим за змістом синонімом прикметника «раціональний» є термін «субоптимальний». Зазвичай рішення вважається раціональним, якщо воно є найкращім не серед всіх можливих варіантів, а лише серед тих, на розробку та аналіз яких вистачило ресурсів (часу, фахівців, досвіду, винагороди, терпіння тощо). При цьому, в термін вкладають зміст свідомої відмови від пошуку математично суворого оптимального (субоптимального) рішення, що взагалі то не є злочином, але заважає чіткості взаєморозуміння. Тому, прикметники «оптимальний» або «субоптимальний» більш доречні.