Models and methods of justification density of boundary forces, providing reliable security state border

封面

如何引用文章

全文:

详细

Based on the methods of management theory and the doctrine of border security, an approach has been formulated to substantiate the density of border forces that ensure reliable protection of state borders. Taking into account the provisions of military science and border statistics data, the required probabilities of detaining violators were assigned for three levels of security (high, medium, minimum). For economically motivated border violators, the justification for the required security density is made using models of border deterrence and the aggregated detention function. Using an example, the methodology for substantiating average security densities is considered. For border violators with non-economic motives (sabotage and terrorist groups), their deterrence is ensured by achieving the required probability of their detention (neutralization). In this case, the required security densities are calculated using the functions of border forces and means, analytical and simulation models. A simplified method for calculating the probabilities of apprehending violators is presented. The numerical values of the model parameters are estimated using a sufficient amount of border statistics data. A promising area of research is the formation of a promising image of border units.

作者简介

Vladislav Shumov

International Research Institute for Advanced Systems

Email: v.v.shumov@yandex.ru
Moscow

参考

  1. ГИРНИК Е.С. Реконструкция пограничной статистики Римской империи // Вопросы безопасности. – 2017. – №5. – С. 33–54.
  2. ГИРНИК Е.С., МАНИЛОВ А.Л., ШУМОВ В.В. Погра-ничная статистика и ее применение для оценки уровня пограничной безопасности на внешних границах госу-дарств – участников СНГ / Под общ. ред. В.В. Шумова. – М.: КЖИ «Граница», 2022. – 232 с.
  3. КОЛОСОВ В.А., СЕБЕНЦОВ А.Б. Глобализация, сувере-нитет и фрагмен¬тация мирового политического про-странства // Социально-экономическая география: тео-рия, методология и практика преподавания. Материалы Всероссийской научно- практической конференции «Пя-тые Максаковские чтения», Москва, 24–25.09.2020. – С. 221–235.
  4. КОРЕПАНОВ В.О., ЧХАРТИШВИЛИ А.Г., ШУМОВ В.В. Базовые модели боевых действий // Управление боль-шими системами. – 2023. – Вып. 103. – С. 40–77.
  5. МАКАРЕНКО А.В., ЧХАРТИШВИЛИ А.Г., ШУ-МОВ В.В. Системный анализ и прогнозирование без-опасности / Под общ. ред. В.В. Шумова. – М.: ЛЕНАНД, 2022. – 216 с.
  6. МАНИЛОВ А.Л., САВЕНКО В.Н., ШУМОВ В.В. Моде-лирование деятельности пограничных ведомств госу-дарств – участников Содружества Независимых Госу-дарств: учебное пособие / Под ред. В.А. Дмитриева. – М.: Граница, 2014. – 608 с.
  7. ШУМЕЙКЕР П. Модель ожидаемой полезности: разно-видности, подходы, результаты и пределы возможно-стей // THESIS. – 1994. – №5. – С. 29–80.
  8. ШУМОВ В.В. Классификация и обзор погранометриче-ских моделей // Труды ИСА РАН. – 2012. – Т. 62.1. – С. 26–39.
  9. ШУМОВ В.В. Модели пограничного сдерживания: моно-графия. – М.: ЛЕНАНД, 2012. – 200 с.
  10. ШУМОВ В.В. Иерархические и матричные модели по-граничной безопасности // Математическое моделирова-ние. – 2014. – Т. 26. – №3. – С. 137–148.
  11. ШУМОВ В.В. Модель социального влияния и ее приме-нение при анализе пограничной безопасности государ-ства // Управление большими системами. – 2014. – Вып. 47. – С. 125–166.
  12. ШУМОВ В.В. Модель обоснования направлений сосре-доточения усилий пограничной охраны на уровне госу-дарства // Компьютерные исследования и моделирова-ние. – 2019. – Т. 11, №1. – С. 187–196.
  13. HADDAL C.C. Border Security: The Role of the U.S. Border Patrol. – Washington D.C.: Library of Congress. Congres-sional Research Service, 2010. – 40 p.
  14. WEIN L. M., LIU Y., MOTSKIN A. Analyzing the Homeland Security of the U. S.-Mexican Border // Risk Analysis. – 2009. – Vol. 29, No 5. – P. 699–713.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».