On the Problem of Control the Reliability of an Information System under Conditions of Interval Uncertainty

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In the course of the study, aspects of the power supply of information systems are considered in the case of uncertainty described by interval-type data, and the main types of errors that arise during their operation are studied.

The aim of the study is to find effective approaches to ensuring reliable operation of information systems subject to the presence of uncertainty in the values ​​of parameters specified by interval data.     

      Materials and methods. This article presents an approach to solving the problem of control the reliability of a complex information system in the presence of an uncertainty factor in the values ​​of parameters that can be described using interval type data and the corresponding mathematical methods for working with them       

      The scientific novelty of the described approach lies in the ability to most accurately take into account the error factor that occurs when an information system operates under conditions of uncertainty and determine the optimal options for correcting the values ​​of its parameters, without allowing their changes to go beyond the permissible intervals.

      Conclusion. The approach proposed in the article is supposed to be used when solving the problem of ensuring reliable operation of an information system in the presence of uncertainty, which can be described using the apparatus of interval data. The developed method makes it possible to find the optimal control effect on the system parameters at a given time, at which the probability of failures will be minimized.

About the authors

Pavel V. Kalashnikov

Institute for Automation and Control processes, Far Eastern Branch of 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. Ostreikovsky V. A. Theory of technogenic risk: mathematical methods and models: monograph. Surgut: KC Surgu, 2015, 320 p.
  2. Ostreikovsky V. A. Quantitative risk assessment in the theory of technogenic safety of complex dynamic systems. Results of Science. Vol. 1. Selected Works of the International Symposium on Fundamental and Applied Problems of Science. Moscow: RAS, 2013, part 2, pp. 12-31.
  3. Muravyev I. I. Time factor estimation models in the theory of technogenic risk of dynamic systems / I. I. Muravyev, V. A. Ostreikovsky, E. N. Shevchenko. Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality, 2015, vol. 1, pp. 24-27.
  4. Korolev V.Yu. Mathematical bases of risk theory: textbook. M.: FIZMATLIT, 2007, 544 p.
  5. Ostreikovsky V.A. About some classes of risk models in the theory of technogenic safety. Reliability and quality. Proceedings of the International Symposium: in 2 vol. / edited by N.K. Yurkov. Penza: PSU Publ., 2013. 1 vol., pp. 46-49.
  6. Kalashnikov P.V. Mathematical model of risk management arising in the operation of complex technical systems of responsible purpose in conditions of uncertainty of information about the values of parameters and phase state. International Journal of Advanced Studies, 2022, vol. 12, no. 3, pp. 22-39. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2022-12-3-22-39.
  7. Kalashnikov P.V. Application of scenario approach to the analysis and risk management in the functioning of complex dynamic systems under interval uncertainty. International Journal of Advanced Studies, 2023, vol. 13, no. 3, pp. 224-236. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-3-224-236
  8. Naumov Yu. E. Interference immunity of devices on integrated logic circuits / Yu. E. Naumov, N. A. Avaev, M. A. Bedrekovsky. Moscow: Soviet Radio, 1975, 216 p.
  9. Kovalenko O. В. Probabilistic safety analysis of complex man-machine systems / O.V. Kovalenko, S.V. Petrik. Sarovo: RFNC-VNIIEF, 2010, 114 p.
  10. Wang Y., Shi W. Budget-Driven Scheduling Algorithms for Batches of MapReduce Jobs in Heterogeneous Clouds. IEEE Transactions on Cloud Computing, 2014, vol. 2, no. 3, pp. 306-319. https://doi.org/10.1109/TCC.2014.2316812
  11. Berkhin P. Survey of Clustering Data Mining Techniques / P. Berkhin J. Kogan, C. Nicholas, M. Teboulle. Crouping Multidime nsional Data: Recent Advances n Clustering. Berlin: Springer, 2006, pp. 25-71. https://doi.org/10.1007/3-540-28349-8_2
  12. Hoehle H. Three decades of research on consumer adoption and utilization of electronic banking channels: A literature analysis / H. Hoehle, E. Scornavacca, S. Huff. Decision Support Systems, 2012, vol. 54, no. 1, pp. 122–132. https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.04.010
  13. Hutchinson D., Warren M. Security for internet banking: A framework. Logistics Information Management, 2003, vol. 16, no. 1, pp. 64-73. https://doi.org/10.1108/09576050310453750
  14. Jain A. K. Data Clustering: A Review / A. K Jain, M. N. Murty, P. J. Flynn. ACM Computing Surveys, 1999, vol. 31, no. 3, pp. 264-323. https://doi.org/10.1145/331499.331504
  15. Sharyi S.P. Finite-dimensional interval analysis. Novosibirsk: XYZ, 2018, 623 p.
  16. Dobrovets B.S. Interval mathematics. Krasnoyarsk: Krasnoyarsk State University Publ., 2004, 219 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 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».