Calculation of reliability indicators of an information system under conditions of interval uncertainty

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The presented study covers key issues related to the assessment of the values of the parameters of functional reliability of an information system under conditions of uncertainty and incomplete information.

The aim of the study is to develop effective methods for assessing the values of the parameters of functional reliability of an information system under conditions of interval uncertainty, ensuring its stable operation.

Materials and methods. The calculation of the values of the reliability parameters of the information system is carried out on the basis of interval analysis methods and basic data processing tools in the case of the type of uncertainty under consideration.

Scientific novelty. In the conducted study, the main approaches to calculating the parameters of functional reliability of an information system are considered in the context of uncertainty described on the basis of interval data, which allows for more accurate assessments and taking into account errors that occur in practice.

Results. The approach proposed in the article has great theoretical and practical significance and serves as a basic tool for calculating the parameters of functional reliability of an information system under conditions of interval uncertainty, allowing one to take into account error factors and determine the permissible intervals of deviation of parameters from the calculated nominal values.

About the authors

Pavel V. Kalashnikov

Institute of Automation and Control Processes of the Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences; Vladivostok State University

Author for correspondence.
Email: kalashnikovpv@iacp.dvo.ru

Junior Researcher

 

Russian Federation, 5, Radio Str., Vladivostok, 690041, Russian Federation; 41, Gogol Str., Vladivostok, 690014, Russian Federation

References

  1. Ostreykovsky, V. A. (2015). Theory of technogenic risk: Mathematical methods and models [Monograph]. Surgut: Publishing Center of Surgut State University.
  2. Ostreykovsky, V. A. (2013). Quantitative assessment of risk in the theory of technogenic safety of complex dynamic systems. In Results of Science. Vol. 1. Selected works of the International Symposium on Fundamental and Applied Problems of Science (Ch. 2, pp. 12–31). Moscow: Russian Academy of Sciences.
  3. Muravyov, I. I., Ostreykovsky, V. A., & Shevchenko, E. N. (2015). Models for assessing the time factor in the theory of technogenic risk of dynamic systems. Proceedings of the International Symposium “Reliability and Quality”, 1, 24–27. EDN: https://elibrary.ru/UCGXTJ
  4. Korolev, V. Yu. (2007). Mathematical foundations of risk theory [Textbook]. Moscow: FIZMATLIT.
  5. Ostreykovsky, V. A. (2013). On some classes of risk models in the theory of technogenic safety. In N. K. Yurkov (Ed.), Reliability and Quality. Proceedings of the International Symposium (Vol. 1, pp. 46–49). Penza: Penza State University Publishing House. EDN: https://elibrary.ru/RXEVLD
  6. Kalashnikov, P. V. (2022). Mathematical model for managing risks arising during the operation of complex technical systems for critical applications under conditions of uncertainty about parameter values and phase state. Transportation and Information Technologies in Russia, 12(3), 22–39. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2022-12-3-22-39. EDN: https://elibrary.ru/QZGLRA
  7. Kalashnikov, P. V. (2023). Applying a scenario-based approach to risk analysis and management during the operation of complex dynamic systems under interval uncertainty. Transportation and Information Technologies in Russia, 13(3), 224–236. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-3-224-236. EDN: https://elibrary.ru/FEVMQD
  8. Kalashnikov, P. V. (2024). On the problem of managing information system reliability under interval uncertainty. Transportation and Information Technologies in Russia, 14(3), 62–76. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2024-14-3-304. EDN: https://elibrary.ru/IKHVJI
  9. Naumov, Yu. E., Avaev, N. A., & Bedrekovsky, M. A. (1975). Noise immunity of devices based on integrated logic circuits. Moscow: Sovetskoye Radio.
  10. Kovalenko, O. V., & Petrik, S. V. (2010). Probabilistic safety analysis of complex “human-machine” systems. Sarov: Russian Federal Nuclear Center — All-Russian Research Institute of Experimental Physics (RFNC-VNIIEF).
  11. Wang, Y. (2014). Budget driven scheduling algorithms for batches of MapReduce jobs in heterogeneous clouds. Transactions on Cloud Computing, 2(3), 306–319.
  12. Berkhin, P., Kogan, J., Nicholas, C., & Teboulle, M. (2006). Survey of clustering data mining techniques. In Grouping Multidimensional Data: Recent Advances in Clustering (pp. 25–71). Berlin: Springer.
  13. Hoehle, H., Scornavacca, E., & Huff, S. (2012). Three decades of research on consumer adoption and utilization of electronic banking channels: A literature analysis. Decision Support Systems, 54(1), 122–132.
  14. Hutchinson, D., & Warren, M. (2003). Security for internet banking: A framework. Logistics Information Management, 16(1), 64–73. https://doi.org/10.1108/09576050310453750. EDN: https://elibrary.ru/EARZXX
  15. Jain, A. K., Murty, M. N., & Flynn, P. J. (1999). Data clustering: A review. ACM Computing Surveys, 31(3), 264–323.
  16. Shary, S. P. (2018). Finite-dimensional interval analysis. Novosibirsk: XYZ. 623 pp.
  17. Dobrovets, B. S. (2004). Interval mathematics. Krasnoyarsk: Publishing Center of Krasnoyarsk State University. 219 pp.
  18. Shary, S. P. (2024). Processing and analysis of interval data. Moscow; Izhevsk: Institute of Computer Research. 356 pp.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Kalashnikov P.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».