Евгений Алексеевич Воронин, доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН (Россия, г. Москва, пр-т 60-летия Октября, 9) E-mail: e.voronin1@gmail.com

Аннотация

Актуальность и цели. Учет внешних угроз и воздействий при оценке надежности технических и информационных систем является критически важным для обеспечения их устойчивости и безопасности. Внешние угрозы могут быть разнообразными: от природных катастроф (землетрясения, пожары, наводнения) до действий злоумышленников (кибератаки, саботаж, вандализм). Учет этих угроз позволяет разработать системы с повышенной устойчивостью к внешним факторам, минимизируя риск сбоев и потерь. Актуальность оценки надежности технических систем в условиях безопасности в последние годы значительно возросла из-за увеличения сложности систем и повышенных требований к их устойчивости перед внешними угрозами и неисправностями. Цель работы – выбрать, разработать и обосновать методы и информационные технологии оценки безопасности сложных систем с учетом их безопасности эксплуатации. Материалы и методы. В работе изучены и представлены основные направления исследований в этой области: моделирование надежности, интеграция безопасности и надежности, методы анализа рисков, а также статистические методы и машинное обучение. Рассмотрены основные подходы к решению этой задачи. Показано, что оценка надежности технических систем, учитывающая риски внешних воздействий, требует комплексного подхода, который включает не только анализ собственных свойств системы, но и оценку влияния внешних факторов, нарушающих ее работоспособность. На основании изучения и анализа математических методов решения этой задачи разработаны и представлены математический метод «наивного» Байеса и метод машинного обучения сложной Байесовской сети для оценки вероятности безотказной работы сложных систем с учетом их безопасности. Результаты и выводы. Учет внешних угроз и воздействий при оценке надежности технических и информационных систем является критически важным для обеспечения их устойчивости и безопасности. Интеграция машинного обучения Байесовских сетей значительно повышает точность и оперативность оценки их надежности с учетом безопасности.

Ключевые слова

оценка, методы, обеспечение, надежность, достоверность, отказы, вероятность, безотказность, риски, алгоритмы, угрозы, безопасность, искусственный интеллект, машинное обучение, Байесовские сети доверия, ациклические графы

 Скачать статью в формате PDF

Для цитирования:

Воронин Е. А. Применение технологий машинного обучения в задачах оценки и обеспечении надежности технических систем с учетом безопасности их работы // Надежность и качество сложных систем. 2024. № 4. С. 75–84. doi: 10.21685/2307-4205-2024-4-8