MODELS OF MONITORING AND MANAGEMENT OF RISK IN GAUSSIAN STOCHASTIC SYSTEMS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The risk model of multidimensional stochastic systems is described. It is based on the hypothesis that the risk is characterized by probabilistic properties of components of multidimensional stochastic system which are used as risk factors. The case of the Gaussian stochastic systems is investigated. The model of risk monitoring allows to estimate the current risk of system and the contribution of all its components. Models of risk management are optimizing tasks. As the target functions the conditional minimum of risk and achievement of the given level by it can be used at minimum changes of probabilistic characteristics of the system.

Full Text

Исследование безопасности сложных систем опирается на теорию риска. В широком смысле под риском понимают возможную опасность какого-либо неблагоприятного исхода. Реальные системы, как правило, являются многомерными, их функционирование во многом носит стохастический характер, у них часто можно выделить десятки различных факторов риска [1].
×

About the authors

Alexander Nikolaevich Tyrsin

Ural Federal University named after first President of Russia B.N. Yeltsin

Email: at2001@yandex.ru
Doctor of Science in technology, Head of Department of Applied Mathematics 19 Mira St., Yekaterinburg 620002, Russian Federation

Alfiya Adgamovna Surina

South Ural State University (national research university)

Email: dallila87@mail.ru
Post-Graduate Student, Department of Applied Mathematics and Programming 76 Lenin Prospekt, Chelyabinsk 454080, Russian Federation

References

  1. Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г., Махутов Н.А. Управление риском и устойчивое развитие: Человеческое измерение // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2000. Т. 8. № 6. С. 12-26.
  2. Вишняков Я.Д., Радаев Н.Н. Общая теория рисков. М.: Академия, 2008. 368 с.
  3. Тырсин А.Н., Сурина А.А. Моделирование риска в многомерных стохастических системах // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2017. № 2 (39). С. 65-72.
  4. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Эдиториал УРСС, 2005. 448 с.
  5. Пантелеев А.В., Летова Т.А. Методы оптимизации в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 2008. 544 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».