ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Статья посвящена актуальной тематике распространения в рамках квантового полумарковского системного анализа, как одного из возможных перспективных направлений системного анализа, методов конечных полумарковских процессов на случай сложных квантовых систем с интерферирующими нецелевыми состояниями. Исследование таких систем с позиций системного анализа означает исследование, прежде всего, информационных аспектов системы: целей, сигналов, информационных потоков. Тогда полумарковские процессы и состояния рассматриваются в расширенном смысле, в котором стохастичность понимается в контексте не только вероятностей, но и амплитуд вероятностей. Предложен комплекс взаимосвязанных аксиологического и каузального представлений стохастической модели динамики сложной квантовой системы. Эта динамика описывается с точки зрения фейнмановской формулировки квантовой механики. На основе предложенного комплекса представлений удобно проводить квантовый полумарковский системный анализ при обработке информации в процессе моделирования динамики системы, как случайного в расширенном смысле процесса переходов между конечным числом интерферирующих нецелевых и несовместимых целевых состояний согласно заданным пропагаторам. Этот анализ позволяет оценивать достижимость цели и своевременность ее достижения сложной квантовой системой. Под целью системы здесь понимается достижение любого состояния, принадлежащего подходящим образом определенному целевому подмножеству (подпространству) конечного множества (пространства) всех состояний. Исходными данными анализа являются физические характеристики динамики системы в фазовом пространстве с целевым подпространством физических состояний стохастической модели системы: начальная волновая функция системы и ее пропагаторы для заданных фазового пространства с целевым подпространством. Через эти исходные данные выражены характеристики каузального представления, а уже через них - аксиологического. Каузальное представление построено, исходя из формализации динамики сложной квантовой системы процессами марковского восстановления в расширенном смысле. Такая формализация позволяет использовать в расширенном смысле теорию конечных полумарковских процессов для построения характеристик аксиологического представления.

В статье рассматривается процесс формирования моделей для оценки показателя качества с использованием метода анализа иерархий, в предметных областях, которые характеризуются связанными признаками. Применение классического метода анализа иерархий не позволяет формировать модели со связанными признаками. Целью работы является разработка и верификация численного метода, который позволит модифицировать модели, сформированные с использованием метода анализа иерархий и увеличить их точность благодаря учету связи признаков. Верификация разработанного метода выполнена на примере формирования моделей оценки опасности деструктивных программных воздействий вредоносных программ класса вредоносные утилиты на автоматизированные системы специального назначения органов внутренних дел. На основе метода анализа иерархий, исходя из результатов опроса специалистов в области обеспечения информационной безопасности, сформирована исходная модель. Выявлены связанные поведенческие паттерны вредоносных утилит, совместная реализация которых, приводит к повышению значения показателя опасности исследуемой альтернативы. Для исследования связанных признаков сформирована искусственная нейронная сеть прямого распространения. Гиперпараметры искусственной нейронной сети определены таким образом, чтобы получить достаточную точность при верификации. Разработан численный метод, позволяющий учитывать связанные признаки в моделях, разработанных с использованием метода анализа иерархий. С использованием численного метода выполнена модификация и верификация исходной модели. Для верификации модели использовался тестовый набор данных, сформированный в ходе опроса экспертов. Верификация численного метода показала непротиворечивость полученных результатов. Результаты исследования могут быть использованы специалистами для формирования моделей оценки показателя качества, при связанных признаках.