ТРИАДНАЯ КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА УПРАВЛЕНИЯ ЖИЗНЕСПОСОБНОСТЬЮ КРИТИЧЕСКИХ ИНФРАСТРУКТУР

Обложка
  • Авторы: Маслобоев А.В.1
  • Учреждения:
    1. Институт информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Федерального исследовательского центра «Кольский научный центр Российской академии наук»
  • Выпуск: № 3 (2025)
  • Страницы: 119-134
  • Раздел: БЕЗОПАСНОСТЬ В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2307-4205/article/view/353838
  • DOI: https://doi.org/10.21685/2307-4205-2025-3-12
  • ID: 353838

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Рассматриваются актуальные вопросы анализа и моделирования жизненного цикла жизнеспособности критических инфраструктур с целью разработки автоматизированных средств информационной поддержки управления устойчивым функционированием этих сложных многокомпонентных систем в условиях возникновения инициирующих событий различной природы и масштаба. Материалы и методы. Совместное применение процессного подхода, формального аппарата тернарных отношений и технологии концептуального моделирования обеспечивает методологическую основу системного решения задач анализа жизненного цикла жизнеспособности критических инфраструктур и синтеза эффективных организационно-технических систем ситуационного управления их устойчивым функционированием. Результаты и выводы. Предложена триадная иерархическая модель типового U-образного жизненного цикла жизнеспособности критических инфраструктур, основанная на концептуальном описании объектов и тернарных отношений между ними в виде совокупности триад и моделирующая процесс обеспечения жизнеспособности системы на различных этапах ситуационного управления. Разработанная модель обеспечивает возможность наглядного системного представления знаний об этапах процесса управления жизнеспособностью критических инфраструктур за счет построения цепочек взаимосвязанных триад, анализ которых позволяет выявить новые свойства и закономерности функционирования системы в условиях критических ситуаций, а также определить адекватные меры и средства обеспечения жизнеспособности для повышения эффективности ситуационного управления. Полученные результаты могут найти применение в сфере автоматизации синтеза онтологических и имитационных моделей жизнеспособности критических инфраструктур, предназначенных для последующего использования при разработке интеллектуальных информационных технологий управления критически важными объектами и системами.

Об авторах

Андрей Владимирович Маслобоев

Институт информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Федерального исследовательского центра «Кольский научный центр Российской академии наук»

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.masloboev@ksc.ru

доктор технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник

(Россия, г. Апатиты, ул. Ферсмана, 14)

Список литературы

  1. Путилов В. А., Маслобоев А. В., Быстров В. В. Моделирование процессов управления региональной безопасностью // Труды Кольского научного центра РАН. 2017. Т. 8, № 3-8. С. 9–27.
  2. Маслобоев А. В., Путилов В. А. Информационное измерение региональной безопасности в Арктике. Апатиты : КНЦ РАН, 2016. 222 с.
  3. Masloboev A. V. An index-based method for integral estimation of regional critical infrastructure resilience using fuzzy calculations. Part 2. Resilience capacity models and backbone capabilities // Reliability and quality of complex systems. 2024. № 3. P. 130–156.
  4. Северцев Н. А., Юрков Н. К. Безопасность динамических систем на этапах жизненного цикла. Пенза : Изд- во ПГУ, 2023. 568 с.
  5. Ямалов И. У. Моделирование процессов управления и принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. 288 с.
  6. Васильев В. И., Ильясов Б. Г., Иванова Т. А. Методология обеспечения безопасности в сложных организационных системах на основе триадного подхода // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2014. № 2. С. 7–16.
  7. Шульц В. Л., Кульба В. В., Шелков А. Б., Чернов И. В. Сценарный анализ в управлении геополитическим информационным противоборством. М. : Наука, 2015. 542 с.
  8. Holling C. S. Resilience and stability of ecological systems // Annual Review of Ecology and Systematics. 1973. № 4. P. 1–23.
  9. De Marco A., Berardi D., Galuppi M., Lombardi M. Quantitative resilience assessment on critical infrastructures – A systematic literature review of the last decade (2014–2024) // Journal of Safety Science and Resilience. 2025. Vol. 6, iss. 3. Р. 100201.
  10. Pursiainen C. The Crisis Management Cycle. UK, London : Routledge, 2017. 194 p.
  11. Цыгичко В. Н., Черешкин Д. С., Смолян Г. Л. Безопасность критических инфраструктур. М. : УРСС, 2019. 200 с.
  12. Klimek P., Varga J., Jovanovic A. S., Székely Z. Quantitative resilience assessment in emergency response reveals how organizations trade efficiency for redundancy // Safety Science. 2019. Vol. 113. P. 404–414.
  13. Nan C., Sansavini G., Kröger W., Heinimann H. R. A Quantitative Method for Assessing the Resilience of Infrastructure Systems // Proceedings of the Probabilistic Safety Assessment and Management Conference (PSAM12). Honolulu, HI, USA, 2014. Vol. 10. P. 359–370.
  14. Rehak D., Senovsky P., Slivkova S. Resilience of critical infrastructure elements and its main factors // Systems. 2018. Vol. 6, № 2. Р. 21.
  15. Jovanović A. [et al.]. Assessing resilience of healthcare infrastructure exposed to COVID-19: emerging risks, resilience indicators, interdependencies and international standards // Environment Systems and Decisions. 2020. Vol. 40, № 2. P. 252–286.
  16. Braun M., Hachmann C., Haack J. Blackouts, restoration, and islanding: A system resilience perspective // IEEE Power Energy Magazine. 2020. Vol. 18, № 4. P. 54–63.
  17. Häring I. [et al.]. Towards a generic resilience management, quantification and development process: General definitions, requirements, methods, techniques and measures, and case studies // NATO Science for Peace and Security Series C: Environmental Security. Springer Netherlands, 2017. P. 21–80.
  18. Fischer K., Hiermaier S., Riedel W., Häring I. Morphology dependent assessment of resilience for urban areas // Sustainability. 2018. Vol. 10, № 6. Р. 1800.
  19. Taleb-Berrouane M., Khan F. Dynamic resilience modelling of process systems // Chemical Engineering Transactions. 2019. Vol. 77. P. 313–318.
  20. Mishra D. K., Ghadi M. J., Azizivahed A. [et al.]. A review on resilience studies in active distribution systems // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2021. Vol. 135. Р. 110201.
  21. Oboudi M. H., Mohammadi M., Rastegar M. Resilience-oriented intentional islanding of reconfigurable distribution power systems // Modern Power Systems and Clean Energy. 2019. Vol. 7, iss. 4. P. 741–752.
  22. Mottahedi A., Sereshki F., Ataei M. [et al.]. The Resilience of Critical Infrastructure Systems: A Systematic Literature Review // Energies. 2021. Vol. 14, № 6. Р. 1571.
  23. Hossain N. U. I., Jaradat R., Hosseini S. [et al.]. A framework for modeling and assessing system resilience using a Bayesian network: a case study of an interdependent electrical infrastructure system // International Journal of Critical Infrastructure Protection. 2019. Vol. 25. P. 62–83.
  24. Panteli M., Mancarella P. Modeling and evaluating the resilience of critical electrical power infrastructure to extreme weather events // IEEE Systems Journal. 2015. Vol. 11, № 3. P. 1733–1742.
  25. Rød B., Pursiainen C., Reitan N. K. [et al.]. Evaluation of resilience assessment methodologies // Safety and Reliability – Theory and Applications : proceedings of the 27th European Safety and Reliability Conference (ESREL, June 18–22, 2017, Portoroz, Slovenia) / ed. by M. Cepin, R. Bris. London, UK : Taylor & Francis Group, 2018. P. 1039–1052.
  26. Yang Zh. [et al.]. Indicator-based resilience assessment for critical infrastructures – A review // Safety Science. 2023. Vol. 160. P. 106049.
  27. Theocharidou M. [et al.]. Final lexicon of definitions related to critical infrastructure resilience // IMPROVER Project Report: Deliverable 1.3. 2016. 38 p.
  28. Mentges A., Halekotte L., Schneider M. [et al.]. A resilience glossary shaped by context: Reviewing resiliencerelated terms for critical infrastructures // Disaster Risk Reduction. 2023. Vol. 96. P. 103893.
  29. Report of criteria for evaluating resilience // IMPROVER Project Report: Deliverable 2.2. 2016. 37 p.
  30. Rehak D., Hromada M. Failures in a critical infrastructure system // System of system failures / ed. by T. Nakamura. IntechOpen, 2018. P. 75–93.
  31. Good Governance for Critical Infrastructure Resilience. OECD Reviews of Risk Management Policies. Paris : OECD Publishing, 2019. 118 p.
  32. Urlainis A., Ornai D., Levy R. [et al.]. Loss and damage assessment in critical infrastructures due to extreme events // Safety Science. 2022. Vol. 147. P. 105587.
  33. Alderson D. L., Darken R. P., Eisenberg D. A. [et al.]. Surprise is inevitable: how do we train and prepare to make our critical infrastructure more resilient? // Disaster Risk Reduction. 2022. Vol. 72. P.102800.
  34. Park J., Seager T. P., Rao P. S. C. [et al.]. Integrating risk and resilience approaches to catastrophe management in engineering systems // Risk Analysis. 2013. Vol. 33, iss. 3. P. 356–367.
  35. Калянов Г. Н. Теория бизнес-процессов. М. : Горячая линия. Телеком, 2023. 296 с.
  36. Юдицкий С. А., Владиславлев П. Н., Точ Д. С. Триадный подход к моделированию систем сетецентриче- ского управления // Управление большими системами. 2010. № 28. С. 24–39.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».