+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Нечёткие модели и программный комплекс оценки характеристик сетевых структур : на примере вычислительной сети

Нечёткие модели и программный комплекс оценки характеристик сетевых структур : на примере вычислительной сети
  • Автор:

    Макарук, Роман Валерьевич

  • Шифр специальности:

    05.13.18

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2014

  • Место защиты:

    Санкт-Петербург

  • Количество страниц:

    185 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
ГЛАВА 1 ОБЗОР МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК СЕТЕВЫХ СТРУКТУР 
1.1 Обзор характеристик сетевых структур



ОГЛАВЛЕНИЕ

Условные обозначения


ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ОБЗОР МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК СЕТЕВЫХ СТРУКТУР

1.1 Обзор характеристик сетевых структур

1.2 Анализ критериев оценки характеристик сетевых структур


1.3 Обзор проблем и задач обеспечения безопасности сетевых структур (на примере вычислительной сети)
1.4 Обзор средств обеспечения безопасности сетевых структур (на примере вычислительной сети)
1.5 Обзор методов и программных средств анализа характеристик сетевых структур (на примере вычислительной сети)
1.6 Инструментальные средства реализации программного комплекса для оценки характеристик сетевых структур (на примере вычислительной сети)
1.7 Выводы и результаты
ГЛАВА 2 ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК СЕТЕВЫХ СТРУКТУР
2.1 Постановка задачи оценки характеристик сетевых структур (на примере вычислительной сети)
2.2 Исследование подсистемы оценки производительности вычислительной сети
2.2 Исследование подсистемы оценки надёжности вычислительной сети
2.2 Исследование подсистемы оценки безопасности вычислительной сети..
2.5 Исследование подсистемы выбора компонент информационной защиты
2.6 Разработка структуры программного комплекса оценки характеристик вычислительной сети
2.7 Выводы и результаты
ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК СЕТЕВЫХ СТРУКТУР
3.1 Общая последовательность действий при оценке характеристик вычислительной сети
3.2 Разработка моделей оценки безопасности вычислительной сети
3.3 Разработка моделей оценки производительности и надёжности вычислительной сети

3.4 Разработка алгоритма оценки безопасности вычислительной сети
3.5 Разработка алгоритма выбора комплекса средств защиты
3.6 Разработка алгоритмов оценки производительности и надёжности локальной вычислительной сети
3.7 Выводы и результаты
ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА И ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК СЕТЕВЫХ СТРУКТУР
4.1 Верификация разработанных нечётких моделей
4.2 Разработка модели данных системы оценки характеристик вычислительной сети
4.3 Разработка прецедентов использования программного комплекса оценки характеристик вычислительной сети
4.4 Разработка программного обеспечения оценки характеристик вычислительной сети
4.5 Тестирование программного комплекса оценки характеристик вычислительной сети
4.6 Выводы и результаты
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Список литературы
ПРИЛОЖЕНИЕ А Руководство пользователю
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Акт о внедрении в опытную эксплуатацию
ПРИЛОЖЕНИЕ В Свидетельство о государственной регистрации программы для

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Анкета экспертной оценки безопасности
ПРИЛОЖЕНИЕ Д Результаты анкетирования
ПРИЛОЖЕНИЕ Е Примеры сформированных правил

Условные обозначения
At — ответы пользователя системы.
Р - наименование лингвистической переменной.
Et - оценка производительности вычислительной сети.
F, - оценка безопасности вычислительной сети.
Fa, - оценка безопасности вычислительной сети по результатам опроса.
Fsi — оценка безопасности вычислительной сети по результату сканирования.
G - синтаксическая процедура (грамматика), позволяющая генерировать новые осмысленные термы на основе базового Т.
Я-данные сканирования вычислительной сети.
М - семантическая процедура, позволяющая превратить каждое новое значение лингвистической переменной, образуемое процедурой G, в нечёткую переменную.
Мл - метрика доступности узла.
Мп~ метрика отказоустойчивости.
ML — метрика доли потерянных пакетов.
Mowd - метрика односторонней задержки пакета.
Msir — метрика средней скорости работы сети.
Мт - метрика времени реакции сети.
О tv- относительное количество устройств, работающих под управлением ОС MS Windows.
Оц — относительное количество устройств, работающих под управлением ОС UNIX-like.
00 — относительное количество устройств, работающих под управлением ОС отличных от MS Windows и UNIX-like.
Pso - относительное количество веб-сервисов.
Р443 - относительное количество веб-сервисов, работающих по протоколу HTTPS.

Метод относительного ранжирования существенным образом упрощает консолидацию суждений экспертов благодаря возможности сравнения в отдельности взятой угрозы с оставшимися. Важное преимущество метода относительного ранжирования риска состоит в том, что нет потребности в принятии единого решения, то есть эксперт группы может отдать голос за одну из двух угроз или разделить его, например, на равнозначные части [8].
Программные средства оценки уровня безопасности. В работе [71] проводится обзор инструментальных программных средств оценки безопасности ВС на основании предварительно собранной информации. Эти средства анализируют угрозы, уязвимые места, применяемые средства защиты информации, организационные мероприятия и т.п. с целью определения потенциальных потерь. Измерение потерь основано на методах последовательных приближений, нечёткой логики, а также использования дерева событий и ошибок.
Программные продукты @RISK, ALRAM, BDSS, LRAM для оценки риска применяют традиционные количественные методы, которые используют для определения ожидаемого ущерба. Поиск осуществляется путём проведения оценки частоты событий нарушения характеристики безопасности для всех компонент ВС [71].
Инструментальные средства анализа степени риска, такие как BUDDY SYSTEM, CONTROL-IT, CRAMM основываются на качественном подходе и эффективно применяются в случае, когда риск нельзя выразить в денежном эквиваленте. При таком подходе результаты оценки риска выражаются в лингвистической форме, например: «нет риска», «средний риск», «высокий риск».
Эксперты, использующие в своей работе количественный подход, анализируя степень риска, придерживаются позиции, что эффективность средств защиты относительно потерь нельзя оценить, если нет количественных показателей степени риска. А эксперты, использующие качественный подход, утверждают, что количественные методы требуют выполнения точных оценок, даже в том случае, когда информация неполная, размытая или не целиком достоверная [8,71].

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.106, запросов: 967