Углубленный анализ лингвистического подхода на базе теории нечетких множеств и лингвистической переменной с точки зрения применения данного метода в выборе оптимальных технических средств защиты информации

Актуальность. Системы защиты информации, с одной стороны, являются составной частью информационной системы, с другой стороны сами по себе представляют сложную техническую систему. Решение задач анализа и синтеза СЗИ усложняется рядом их особенностей, основными из которых являются: - сложная опосредствованная взаимосвязь показателей качества СЗИ с показателями качества информационной системы; - необходимость учета большого числа показателей (требований) СЗИ при оценке и выборе их рационального варианта; - преимущественно качественный характер показателей (требований), учитываемых при анализе и синтезе СЗИ; -существенная взаимосвязь и взаимозависимость этих показателей (требований), имеющих противоречивый характер; - трудность получения исходных данных, необходимых для решения задач анализа и синтеза СЗИ, в особенности на ранних этапах их проектирования.

---

Онлайн-калькулятор поможет рассчитать стоимость выполнения чертежей в Красноярске для вашей студенческой работы.

---

. Указанные особенности делают практически невозможным применение традиционных математических методов, в том числе методов математической статистики и теории вероятностей, а также классических методов оптимизации для решения прикладных задач анализа и синтеза СЗИ. Сложность процесса принятия решений, отсутствие математического аппарата приводят к тому, что при оценке и выборе альтернатив возможно, (а зачастую просто необходимо) использовать и обрабатывать качественную экспертную информацию. Перспективным направлением разработки методов принятия решений при экспертной исходной информации является лингвистический подход на базе теории нечетких множеств и лингвистической переменной. Цель работы. Целью данной работы является углубленный анализ лингвистического подхода на базе теории нечетких множеств и лингвистической переменной с точки зрения применения данного метода в выборе оптимальных технических средств защиты информации. Задачи исследования. Задачами данного исследования являются: -рассмотреть основные понятия теории нечетких множеств; - проанализировать обоснование показателя качества СЗИ; - рассмотреть основные методы выбора рационального варианта средств защиты информации; -проанализировать основные недостатки и преимущества лингвистического подхода; - провести анализ использованной литературы. Теоретико-методологической базой исследования являются работы Кофмана А. «Введение в теорию нечетких множеств», Поспелоав Д.А. « Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта», Борисова А.Н., Алексеев А.В., Меркурьев Г.В. и др. «Обработка нечеткой информации в системах принятия решений», Павлова А. Н., Соколова Б. В. «Принятие решений в условиях нечеткой информации», Ротштейна А.П. «Нечеткая надежность алгоритмических процессов», Заде Л. «Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений» и др.

В результате проделанной работы были выполнены ранее поставленные задачи: -рассмотрены основные понятия теории нечетких множеств; - проанализировано обоснование показателя качества СЗИ; - рассмотрены основные методы выбора рационального варианта средств защиты информации; -проанализированы основные недостатки и преимущества лингвистического подхода; - проведен анализ использованной литературы. Термин “нечеткая логика” используется обычно в двух различных смыслах. В узком смысле, нечеткая логика это логическое исчисление, являющееся расширением многозначной логики. В ее широком смысле, который сегодня является преобладающим в использовании, нечеткая логика равнозначна теории нечетких множеств. С этой точки зрения нечеткая логика в ее узком смысле является разделом нечеткой логики в ее широком смысле. Концепция лингвистической переменной (лингвистический подход) играет важную роль в приложениях нечеткой логики и отличает ее от других методологий, применяемых при решении задач в условиях нечеткости, неопределенности. Теория нечетких множеств в очередной раз подтвердила одну, известную всем исследователям истину: применяемый формальный аппарат по своим потенциальным возможностям и точности должен быть адекватен смысловому содержанию и точности исходных данных. Математическая статистика и теория вероятностей используют экспериментальные данные, обладающие строго определенной точностью и достоверностью. Теория нечетких множеств имеет дело с “человеческими знаниями”, которые принято называть экспертной информацией. Сложность процесса принятия решений, отсутствие математического аппарата приводят к тому, что при оценке и выборе альтернатив возможно, (а зачастую просто необходимо) использовать и обрабатывать качественную экспертную информацию. Перспективным направлением разработки методов принятия решений при экспертной исходной информации является лингвистический подход на базе теории нечетких множеств и лингвистической переменной.

1. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики иих обобщения. – Казань: Отечество, 2001. – 100 с., ил. 2. Беллман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р. Беллман,Л. Заде. – М. : Мир, 1976. – 215 с. 3. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьев Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений-М: Радио и связь, 1989-304с. 4. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решения на основе нечетких моделей: примеры использования; Рига ”Знание”, 1990, 184 с. 5. Гермеер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций М.; Наука, 1971, 324с. 6. Гуткин Л.С. Оптимизация радиоэлектронных устройств по совокупности показателей качества; М.; Радио, 1975-367с. 7. Демидович Б.Л. Марон И.А. Основы вычислительной математики М; Наука, 1970-663с. 8. Домарев, В.А. Энциклопедия безопасности информационных технологий. Методология создания систем защиты информации / В.А. Домарев. – Киев :ООО «ТИД «ДС», 2001. – 688 с. 9. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений-М; МИР, 1976-165с. 10. Кини Р.Л. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения, М; Радио и связь, 1981, 342с. 11. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств М.: Радио и связь, 1982- 432с. 12. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа; М.; Радио и связь, 1982-184с. 13. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: аксиомы и модели- М; Мир , 1991-463с. 14. Павлов, А. Н., Соколов, Б. В.Принятие решений в условиях нечеткой информации: учеб. пособие/ А. Н. Павлов, Б. В. Соколов; ГУАП - СПб.. 2006, 72 с. 15. Поспелов Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. -М. :Наука, 1986-312с. 16. Пономарев А.С. Нечеткие множества в задачах автоматизированного управления и принятия решений 17. Ротштейн А.П. Нечеткая надежность алгоритмических процессов; Винница “Универсум-Винница”, 1999-320с. 18. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование, Организация систем М.; Радио и связь, 1991-224с. 19. Ухоботов В.И. Введение в теорию нечетких подмножеств и ее приложения Челябинск.: УрСЭИ АТ и СО. -2005. - 133 с. 20. Ягер Р.Р. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения