Оцінка ефективності рішень фахівця відділу матеріально-технічного забезпечення. Визначення оптимального плану випуску продукції засобами стохастичного програмування. Застосування теорії графів в інформаційній безпеці. Оцінка ризику цінних паперів.
Краткое сожержание материала:

Размещено на

Зміст

• стохастичний програмування інформаційний безпека
• Вступ
• Розділ 1. Оцінка ефективності і ризикованості рішень провідного фахівця відділу матеріально-технічного забезпечення
• 1.1 Постановка задачі
• 1.2 Оцінка ризиків стратегій за показниками
• 1.3 Оцінка ризикованості стратегій за статистичними критеріями
• Розділ 2. Визначення оптимального плану випуску продукції на підприємствах засобами стохастичного програмування
• 2.1 Постановка задачі
• 2.2 Побудова економіко-математичної моделі стохастичного програмування для визначення оптимального плану випуску продукції на підприємствах
• 2.3 Визначення оптимально плану випуску продукції на підприємствах
• 2.4 Оцінка міри ризику щодо одержання максимального прибутку за загальним коефіцієнтом варіації і коефіцієнтом варіації по від'ємній семіваріації
• Розділ 3. Фінансові ризики. Оцінка ступеня ризику цінних паперів. Оптимізація портфелю цінних паперів
• 3.1 Постановка задачі
• 3.2 Модель Шарпа. Оцінка систематичного ризику
• 3.3 Оптимізація портфеля цінних паперів за моделями Марковіца
• Розділ 4. Застосування теорії графів в інформаційній безпеці
• Висновки
• Використана література
• Додаток А
• Додаток Б
• Додаток В
• Додаток Г
• Вступ
• Розглядаючи проблеми моделювання інформаційної безпеки з точки зору організації сучасних інформаційних систем, необхідно брати до уваги багато факторів. Один з аспектів проблеми пов'язаний з тим, що поняття інформаційної безпеки не може розглядатися відокремлено від інших складових системи безпеки. Інформація є важливим ресурсом сучасного суспільства та невід'ємним елементом управління будь-якої системи, у тому числі, і системи безпеки. При цьому вона сама є об'єктом захисту. З іншого боку система безпеки взагалі, і інформаційної безпеки зокрема, є складною системою. Вона повинна забезпечувати оперативне реагування передбаченим та запобігання новим загрозам, пошук оптимальних рішень за умов багатофакторної невизначеності. Складно, а точніше неможливо запропонувати однозначні критерії, що визначають ефективність, надійність і стабільність будь-якої системи безпеки, що зумовлено багатьма причинами. Все це необхідно враховувати в процесі моделювання.
• На сьогоднішній день розроблено багато моделей, що застосовуються в галузі інформаційної безпеки. Їх можна класифікувати за різними ознаками та критеріями. Наприклад, за природою реалізації розрізняють фізичні та математичні моделі; за характером параметрів опису моделі - детерміновані, стохастичні, нечіткі тощо; за видом залежностей, які описуються - дискретні, безперервні, лінійні, нелінійні, комбіновані; за метою створення моделі поділяють на створені з метою прогнозу та з метою оптимізації; за динамічними властивостями виділяють статистичні та динамічні моделі [1].
• Актуальність роботи зумовлена тим, що будь-яка із запропонованих на сьогоднішній день моделей не є універсальною. Вона вирішує тільки частину проблем, визначених як пріоритетні, не враховуючи унікальність кожної системи, що знаходяться в умовах постійних змін, під впливом багатьох чинників, які часто складно не тільки описати в числах і формулах, але й визначити заздалегідь. Для вирішення цієї проблеми як методологічна основа моделювання може використовуватися теорія м'яких систем.
• Метою курсової роботи стало визначення оптимальних показників діяльності структурного підрозділу ДСНС України у галузі ІБ.

Розділ 1. Оцінка ефективності і ризикованості рішень провідного фахівця відділу матеріально-технічного забезпечення

1.1 Постановка задачі

Структурний підрозділ ДСНС планує підвищити ефективність роботи, попередньо розробивши 5 стратегій:

- А1 - закупівля 20 одиниць АЦЛ 3-40/4-24 (43118) та 5 одиниць автомобіля першої допомоги АПП-0,4-90/300;

- А2 - закупівля 30 одиниць АЦЛ-3.0-40 та 10 одиниць малогабаритної порошково-пінної установки (МГППУ);

- А3- закупівля 10 одиниць пошуково-рятувального катера "Мангуст" та 4 одиниць автомобіля першої допомоги АПП-0,4-90/300;

- А4- закупівля 2 одиниць пожежно-рятувального вертоліту Ка-32А та 15 одиниць пристроїв для дихальної реанімації "Рятувальник-10".

А5 - закупівля 3 одиниць вертоліту Мі-8МТВ-1 та 20 одиниць радіаційно-захисного комплекту одягу для пожежників, РЗК".

Діяльність пов'язана із закупівлею рятувальної техніки, відповідно до сезону та виду аварійних робіт.

Кожна з альтернативних стратегій розрахована відповідно до 6-ти станів зовнішнього середовища. (С1, С2, ….,С6).

- С1 - проведення аварійних робіт під час виникнення пожеж у будинках;

- С2 - проведення аварійних робіт під час виникнення пожеж у завалах;

- С3 - проведення аварійних робіт на воді;

- С4 - проведення аварійних робіт в горах;

- С5 - проведення висотних аварійних робіт;

- С5 - проведення аварійних робіт у випадку затоплення місцевості.

Кожна стратегія відповідно до стану зовнішнього середовища оцінюється прибутками, який вважається випадковою величиною.

Треба кількісно оцінити ризики кожної стратегії, застосувати статистичні критерії і вибрати найбільш ефективну стратегію закупівлі.

Табл. 1.1

Матриця стратегій і прибутків

	С1	С2	С3	С4	С5	С6
А1	5	14	18	2	17	20
А2	15	17	18	15	15	12
А3	15	14	7	17	6	12
А4	18	23	16	12	12	11
А5	4	8	14	16	17	6

1.2 Оцінка ризиків стратегій за показниками

Математичне сподівання і середнє значення.

Для позначення середнього арифметичного всієї сукупності використовується грецька буква м. Для випадкової величини, для якої визначено середнє значення, м виступає ймовірнісним середнім або математичним сподіванням випадкової величини. Якщо множина X є сукупністю випадкових чисел з імовірнісним середнім м, тоді для будь-якої вибірки хі з цієї сукупності м = E {xi} існує математичне сподівання цієї вибірки.

На практиці різниця між м і x, в тому, що м є типовою змінною, яку не можна спостерігати, тому що спостерігається швидше вибірка, а не вся генеральна сукупність. Тому, якщо вибірку представляти випадковим чином (в термінах теорії ймовірностей), тоді x, (але не м) можна трактувати як випадкову змінну, що має розподіл ймовірностей на вибірці (імовірнісний розподіл середнього). Обидві ці величини обчислюються одним і тим же способом:



Якщо X - випадкова змінна, тоді математичне сподівання X можна розглядати як середнє арифметичне значень у вимірах величини X, що повторюються. Це є проявом закону великих чисел. Тому вибіркове середнє використовується для оцінки невідомого математичного сподівання [2].

Рис 1.1 Математичне сподівання

Математичне сподівання говорить те, що найбільною ефективною є сиратегія S2.

Загальна дисперсія, семіваріація плюс, семіваріація мінус.

Дисперсія часто застосовується в теорії ймовірностей і математичній статистиці. Означає ступінь розсіювання навколо середнього значення випадкової величини. У статистичному розумінні дисперсія є середнє арифметичне із квадратів відхилень величин від їх середнього арифметичного. На практиці часто необхідно оцінити розсіювання можливих значень випадкової величини навколо її середнього значення, а також виявити та виміряти силу зв'язку між факторними та результативною ознаками [3]. З рисунку видно, що найкращою є стратегія S5.

...

Dj