Общая характеристика математических методов оценки и обоснования требований к СЗИ

Системы защиты информации, с одной стороны, являются составной частью информационной системы, с другой стороны сами по себе представляют сложную техническую систему. Решение задач анализа и синтеза СЗИ усложняется рядом их особенностей, основными из которых являются:

· сложная опосредствованная взаимосвязь показателей качества СЗИ с показателями качества информационной системы;

· необходимость учета большого числа показателей (требований) СЗИ при оценке и выборе их рационального варианта;

· преимущественно качественный характер показателей (требований), учитываемых при анализе и синтезе СЗИ;

· существенная взаимосвязь и взаимозависимость этих показателей (требований), имеющих противоречивый характер;

· трудность получения исходных данных, необходимых для решения задач анализа и синтеза СЗИ, в особенности на ранних этапах их проектирования.

Указанные особенности делают практически невозможным применение традиционных математических методов, в том числе методов математической статистики и теории вероятностей, а также классических методов оптимизации для решения прикладных задач анализа и синтеза СЗИ.

Сложность процесса принятия решений, отсутствие математического аппарата приводят к тому, что при оценке и выборе альтернатив возможно, (а зачастую просто необходимо) использовать и обрабатывать качественную экспертную информацию. Перспективным направлением разработки методов принятия решений при экспертной исходной информации является лингвистический подход на базе теории нечетких множеств и лингвистической переменной.

Теория нечетких множеств в очередной раз подтвердила одну, известную всем исследователям истину: применяемый формальный аппарат по своим потенциальным возможностям и точности должен быть адекватен смысловому содержанию и точности исходных данных. Математическая статистика и теория вероятностей используют экспериментальные данные, обладающие строго определенной точностью и достоверностью. Теория нечетких множеств имеет дело с “человеческими знаниями”, которые принято называть экспертной информацией.