Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Аудит информационной безопасности. Прикладная статистика. Учебное пособие
.pdf
Секторные (круговые, кольцевые) диаграммы представляют собой круг,
Коммерческие
88,7 %
Государственные
11,3 %
разделенный на отдельные секторы. Каждый сектор, по-своему окрашенный
или заштрихованный, характеризует какую-то часть целого и занимает площадь
круга пропорционально удельному весу этой части. Лучше всего структуру
отображать в процентах. Тогда весь круг 360 градусов равен 100 %, а сектор
в 3,6 градуса приходится на 1 %. Наглядность достигается тем, что в кругу глаз
улавливает удельные веса отдельных частей в целом. В качестве примера приведем отраслевую карту распределения утечек по типу организации в 2019 г.
(рис. 3.6).
Рис. 3.6. Распределение утечек по типу организации, 2019 г.
Квадратные и круговые — это графики, в которых статистические показатели изображены для сравнения в виде кругов и квадратов.
Построение этих диаграмм осуществляется таким образом, чтобы площадь фигуры была равна величине соответствующего показателя (рис. 3.7).
Наиболее распространенным видом диаграмм являются линейные. Они
применяются для наглядного изображения динамики. Их преимущество состоит в том, что динамика изображается в виде непрерывной линии, характеризующей непрерывность процесса. Линейная диаграмма позволяет выражать единовременно ряд показателей, а следовательно, сопоставлять их друг с другом.
В качестве примера приведем графическое изображение динамики числа утечек
информации в России и в мире за период 2006–2018 гг. (рис. 3.8).
61
Рис. 3.7. Отраслевая карта утечек ПДн
в 1 полугодии 2019 г., млн.
62
Рис. 3.8. Число утечек информации за 2006–2018 гг.
Картограмма представляет собой географическую карту или схему, на которой при помощи условных знаков (штриховкой, окраской или точками) показаны степень распространения того или иного явления по определенной территории.
Картограммы дают возможность одновременно обозревать события во
времени и пространстве (рис. 3.9).
Рис. 3.9. Картограмма преступности
63
Картодиаграмма — это сочетание географической карты или ее схемы
(с четким административным делением и с удалением географического содержания) с диаграммой. Различные фигуры при этом ставятся не в ряд, как на
обычной диаграмме, а разносятся в определенном масштабе по всей карте в соответствии с тем районом, которые они представляют (рис. 3.10).
Рис. 3.10. Картодиаграмма преступности
Вопросы для самоконтроля
1. В чем заключается содержание сводки статистических материалов о
состоянии информационной безопасности?
2. В каких формах осуществляется сводка статистических материалов о
состоянии информационной безопасности?
3. Что в статистике понимается под группировкой? Каких видов они бы-
вают? Какие задачи решаются каждым из видов группировок?
4. Каковы научные основы правильного выбора группировочных призна-
ков в статистике информационной безопасности?
5. Перечислите виды статистических таблиц и графиков и покажите их
значение в аналитической работе.
64
ГЛАВА 4. АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
В главе приведены понятие, основные задачи и виды статистического
анализа, показана необходимость соблюдения при статистическом исследовании закона больших чисел. Рассмотрены характеристики статистической совокупности, используемые при ее анализе.
Даны понятия абсолютных величин и обобщающих показателей, обосновано их применение для анализа статистических данных.
Раздел, посвященный статистическим рядам, описывает требования,
предъявляемые к динамическим и интервальным рядам, правила их формирования и применения при проведении анализа. Рассмотрены способы обработки
статистических рядов.
4.1. Понятие о статистическом анализе
и его основные задачи
Анализ статистических данных является третьим, завершающим этапом
каждого статистического исследования. Как заключительный этап всякой законченной статистической работы, статистический анализ представляет собой
изучение, сопоставление, сравнение полученных цифровых данных между собой и с другими имеющимися данными, их обобщение, истолкование и получение научных и практических выводов.
Основная цель статистического анализа состоит в установлении и количественном измерении взаимозависимостей и взаимосвязей массовых общественных явлений и процессов. Статистика не должна ограничиваться лишь собиранием пусть даже точных данных и фактов об изучаемом явлении. Статистик, являясь при этом и представителем соответствующей науки, систематизирует, анализирует их и стремится обнаружить в них причинные или иные связи,
закономерности и тенденции. На этом этапе статистик из обычного собирателя
и систематизатора фактов становится исследователем, анализирующим и научно обосновывающим эти факты.
Предметом анализа данных статистики информационной безопасности
является совокупность качественных и количественных характеристик имеющихся уязвимостей, угроз, утечек, инцидентов и правонарушений (посягательств на информационную безопасность) и мер по борьбе с ними в их единстве и развитии. Исходя из основных функций статистики как метода познания
массовых социальных явлений, можно указать основные задачи статистического анализа информационной безопасности:
65
описание состояния, структуры, распространенности, динамики иссле-
дуемых явлений; деятельности организаций и общества по борьбе с ними, поддержания в организации режима информационной безопасности (описательная
функция);
выявление статистической связи, зависимости, соотношения, законо-
мерности состояния, структуры и динамики правонарушений с факторами, их
обусловливающими (объяснительная функция);
определение тенденций изменения правонарушений, составление ста-
тистического прогноза (прогностическая функция);
выявление «тревожных» моментов в характеристике правонарушений,
положительных сторон и недостатков в деятельности, направленной на борьбу
с ними, для принятия на основе этих данных своевременного решения и разработки мер по распространению положительного опыта и устранению недостатков.
С помощью методов прикладной статистики можно вскрывать закономерности связи правонарушений и преступности с другими социальными явлениями, выявлять количественную определенность качественных характеристик инцидентов и правонарушений и мероприятий по борьбе с ними. Закономерности общественных явлений и процессов, в том числе состояния информационной безопасности, могут быть выявлены лишь тогда, когда они рассматриваются в массе, т.е. когда исследованию подвергается их статистическая совокупность.
Различают несколько видов анализа статистических данных:
1. Комплексный анализ:
текущий анализ обеспечивает потребности оперативного управления и
повседневной работы. На его основе принимаются меры по конкретным недостаткам и нарушениям, вносятся коррективы в расстановку сил и средств;
анализ за отчетный период выявляет отклонения от устойчивых и из-
вестных тенденций, исследует причины произошедших изменений. На его базе
готовятся аналитические документы, планы мероприятий и отчеты;
внеочередной анализ (подвид анализа за отчетный период) выполняет-
ся в связи с резким осложнением обстановки, подготовкой к проведению совещаний и других важных мероприятий.
2. Проблемный анализ применяется для изучения отдельных проблем и
вопросов, связанных с исследуемым явлением (большое количество инцидентов, связанных с утечкой персональных данных).
66
Для того чтобы выводы и предложения, сделанные в результате статистического анализа, имели научно достоверный, объективный характер, должны
быть соблюдены следующие требования:
1) количественный анализ статистических показателей должен базиро-
ваться на глубоком знании основных теоретических положений информационной безопасности и защиты информации, изучающих природу исследуемых
статистикой явлений;
2) исследуемая статистическая совокупность должна состоять из доста-
точно большого числа единиц, собранных на определенной территории за достаточно продолжительное время;
3) при анализе статистического материала необходимо использовать не
только данные официальной отчетности, но и другие материалы, полученные
в результате социальных исследований, например, во время проведения проверок и т.д.;
4) в процессе изучения, например, инцидентов информационной безопас-
ности правонарушений и связанных с ними проблем, следует учитывать материалы других отраслей статистики (экономической, демографической, статистики культуры и образования и т.д.).
4.2. Научная основа анализа статистических данных
Перед содержательным рассмотрением важнейшего третьего этапа статистического исследования — анализа статистических данных — необходимо
ознакомиться с его теоретическими основами. Ими являются закон больших
чисел (далее ЗБЧ) и теория вероятностей.
Как мы уже отмечали, статистика имеет дело с массовыми процессами и
явлениями, обладающими определенным качественным своеобразием, но различающимися по некоторым признакам, и изучает эти массовые явления с их
количественной стороны.
Поэтому одним из основных понятий статистики является статистическая
совокупность изучаемых явлений, т.е. настолько большое множество отдельных элементов (единиц наблюдения), объединенных единой качественной основой, что характеризующие их варьирующие (изменяемые) признаки, утрачивают свойство случайности и предстают перед исследователем как статистическая закономерность в противоположность динамическим.
Динамические закономерности проявляются в каждом отдельном случае
(закон Архимеда).
67
Статистические закономерности проявляются только при большом числе
наблюдений (преобладание числа женщин над числом мужчин).
В общественных явлениях в подавляющем большинстве имеются связи
статистические (корреляционные), а связи динамического типа (функциональные) встречаются редко и вообще могут рассматриваться как частный случай
статистических.
Функциональные зависимости действуют главным образом в мире естественных (механических, физических и др.) процессов, изучаемых точными
науками — физикой, химией и пр., где в искусственной обстановке эксперимента возможно устранить влияние всех не интересующих, мешающих проведению эксперимента в чистом виде условий и исследовать взаимосвязь лишь
изучаемых факторов. Вполне понятно, что в области социальных, правовых явлений, в частности информационной безопасности, исследователь не встречается со строго функциональной зависимостью, так как ввиду невозможности
применить эксперимент исключается возможность установления строго математической связи между изучаемым признаком и каким-либо зависящим от него явлением.
Функциональные зависимости характеризуются тем, что определенное
изменение одной величины (аргумента) влечет за собой определенное изменение другой величины (функции). Из элементарной математики известно, что
площадь круга (которая выступает в данном случае как функция) зависит от
квадрата радиуса (являющегося аргументом). Это значит, что какой бы круг ни
был взят, указанная однозначная зависимость проявится в полной мере, поскольку функциональные зависимости выражают жесткие (однозначные)
и полные связи между различными признаками.
Когда же речь идет о социальных явлениях, характеризующихся статистическими совокупностями, применяются статистические методы изучения
зависимостей — параллельные ряды, вторичная группировка, корреляционный
анализ.
Для статистических закономерностей характерно переплетение внутренних и внешних причин, необходимого и случайного. И эти закономерности образуются не случайно, как это может показаться на первый взгляд, а в результате действия внутренних побудительных причин. Проявление такой закономерности и является результатом действия ЗБЧ, которое состоит в том, что совокупность большого числа случайных явлений имеет определенные, не зависящие от случая характеристики, выражаемые количественными показателями.
Причем ЗБЧ проявляется тем яснее и отчетливее, чем объемнее статистическая
68
совокупность. Особенно такие закономерности наглядны в области демографии: так, в странах с достаточно высокой продолжительностью жизни женщины живут дольше мужчин; рождаемость девочек и мальчиков соответствует
пропорции 51 к 49 и т.д.
Рассматривая ЗБЧ как один из объективных законов реальности, необходимо учитывать, что уровень констатируемых им обобщающих статистических
характеристик определяется условиями, вытекающими из самой природы исследуемого массового явления. ЗБЧ никак не влияет на значения характеристик, а лишь нивелирует случайные отклонения от заданных природой данного
явления уровней. Поэтому состояние информационной безопасности, например, представляющей типичную статистическую совокупность, обладает относительно устойчивыми характеристиками, позволяющими конкретно изучать ее
и даже прогнозировать ее изменения.
Статистически установленные тенденции в изменениях количественных
показателей, повторяемость и устойчивость фактов свидетельствуют лишь о
том, что в данном массовом процессе или явлении заложена некоторая закономерность, вскрытие которой составляет задачу соответствующей науки. Но поскольку эта тенденция в изменениях количественных показателей становится
очевидной лишь в достаточно большой массе случаев, то понятие статистической закономерности нельзя отрывать от понятия о действии ЗБЧ.
Закономерности массовых явлений, объективные связи, заложенные
в этих явлениях, в статистике находят свое выражение не в отдельных показателях, а в средних величинах, в характере распределения. Поэтому ЗБЧ иногда
называют законом средних величин.
Известно, что каждый элемент статистической совокупности характеризуется варьирующими признаками. Это позволяет расположить единичные
элементы исследуемой совокупности в определенном порядке на основе качественного признака или на основе количественного признака по мере возрастания или убывания его значения. При этом будет получена или типологическая
группировка изучаемой совокупности, или вариационная группировка (вариационный ряд).
Кроме того, случайный характер значений признаков позволяет оценить,
насколько велика вероятность появления того или иного признака в изучаемой
совокупности. Такая вероятность определяется относительной частотой («частотностью», как говорят в статистике) проявления признака. Таким образом,
вероятность также получает определенное количественное выражение, несмотря на то, что наличие и колебания того или иного количественного признака
являются случайными.
69
ЗБЧ основывается на понятиях случайности и вероятности. Он заключается в том, что по мере увеличения статистической совокупности уменьшается
степень случайности и возрастает степень вероятности наличия определенного
признака. Например, если известно, что население города представлено соотношением 51 % женщин и 49 % мужчин, то небольшая совокупность людей
(студентов технического вуза) может значительно отклониться от этих характеристик; увеличение исследуемой совокупности приведет к приближению к указанным характеристикам.
Статистическая совокупность обычно характеризуется рядом показателей, знание которых имеет большое значение для аналитической работы по материалам данных статистики информационной безопасности.
Одной из важнейших характеристик статистической совокупности является рассмотренная выше степень ее однородности, проявляемая в статистических показателях. Она описывает изучаемую совокупность, и непременно
должна учитываться при оценке этих показателей. Однородность совокупности
показывает степень «разброса» чисел внутри совокупности. Совокупность тем
однороднее, чем меньше разница между конкретными величинами ее единиц и
средней величиной всей совокупности. Понятно, что если совокупность представлена идентичными объектами, то есть совершенно однородна, то она не будет статистической совокупностью и не имеет смысла изучать с применением
методов статистики. Достаточная однородность изучаемой совокупности обеспечивается применением к изучаемому явлению метода группировки. Поэтому,
прежде чем приступить к обсуждению показателей статистической совокупности (абсолютных, относительных и пр.), необходимо рассмотреть, как характеризуется такая совокупность с точки зрения ее однородности, описываемой так
называемыми показателями вариации признаков:
1. Размах вариации — простейший показатель вариации признака статистической совокупности — разность между максимальным и минимальным
значениями признака:
R = X
min
— X
max
.
Так, при изучении лиц, совершивших несанкционированный доступ к
компьютерной информации, оказалось, что в их совокупности самому старшему правонарушителю 45 лет, а самому младшему — 16 лет, то говорят, что размах вариации возрастного признака составляет 29 лет. Если при изучении лиц,
совершивших несанкционированный доступ к компьютерной информации,
70
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]