Дисертації з теми "Інформація статистична"

Між економічним аналізом і статистикою існує тісний зв’язок, що залежить від використання методології визначення багатьох показників, певних статистичних прийомів та статистичної інформації для аналітичних розрахунків.

Автор характеризує, яким чином можна використовувати офіційні дані правової статистики для оцінки ефективності адміністративної відповідальності.
Автор характеризует, каким образом можно использовать официальные данные правовой статистики для оценки эффективности административной ответственности.
The author describes how to use official legal statistics to assess the efficiency of administrative liability.

Актуальність теми. Проблема надійного забезпечення споживачів електричною енергією є однією з найважливіших при вирішенні задач проектування та експлуатації систем електропостачання (СЕП) міст, промислових підприємств та окремих об’єктів. Вимоги з питань надійного електропостачання визначаються відповідними нормативними документами і мають бути беззаперечно враховані і виконані. І споживачам, і підприємствам електричних мереж завдається істотна шкода внаслідок вимушених перерв живлення. На будь-якому рівні інфраструктури електроенергетики забезпечення надійності електропостачання споживачів завжди було важливою науково-технічною проблемою, дослідженню і вирішенню якої присвячено численні роботи вчених та науководослідних і проектних організацій (КПІ, ТГУ, МЕІ та ін.). Основні напрямки досліджень: отримання, систематизація та опрацювання статистичної інформації, оцінювання її достовірності; розроблення адекватних розрахункових моделей з оцінювання та оптимізації надійності елементів, схем та системи електропостачання вцілому; визначення ефективних системних показників надійності та методів їх розрахунку і прийняття оптимальних рішень; економічні показники втрат споживачів та електропостачальних організацій від недоотримання та недовідпуску електричної енергії. Загальний аналіз роботи електричних мереж на даний момент показує, що технічний їх стан є незадовільним, спостерігається старіння обладнання, що прогресує, та, відповідно, зниження показників надійності елементів та систем електропостачання. Більш того, постійне ускладнення структури та поява нових елементів мереж потребує розвитку теорії вирішення задач оцінювання і підвищення надійності енергозабезпечення. Відповідно, з’являється необхідність розробки методології прийняття рішень на стадіях будівництва, реконструкції та експлуатації розподільних електричних мереж (РЕМ). При оцінюванні надійності систем електрозабезпечення споживачів зазвичай розглядають такі показники, як ймовірність випадкової події перерви в електропостачанні, випадкова величина недовідпуску електричної енергії споживачам (що мала місце за результатами подій, що відбулися, або прогнозована, розрахункова), реальні або прогнозовані збитки споживачів або електропостачальної організації. Проведений аналіз свідчить про те, що показники пошкоджуваності елементів розподільних мереж та значення збитків, що несуть споживачі, практично завжди залежать від конкретних умов. Більш того, навіть для одних і тих же умов експлуатації мають місце коливання інтегрованих за рік показників пошкоджуваності елементів мереж в рази, тобто більш ніж на 100 відсотків. Це свідчить про те, що в умовах кожної системи необхідно проводити аналіз даних аварійної статистики з визначенням реальних факторів впливу на вихідні розрахункові показники (довжин ліній, схемних рішень, кількості вузлів та інші) Так само має розглядатись і враховуватись при визначені збитків (що мали місце або прогнозованих) їх суттєва залежність від сезону, часу доби, а також в значній мірі – від того, скільки часу тривала перерва в живленні споживача. Аналіз статистичної інформації свідчить про суттєву нестабільність, нестаціонарність показників, що використовуються при формуванні розрахункових моделей, оцінюванні надійності схем. Системний підхід до питання розроблення більш ефективних моделей та методів оцінки надійності розподільних мереж є як ніколи актуальним. Мета та завдання дослідження. Метою роботи є формування методології оцінювання достовірності вихідних параметрів надійності РЕМ, що визначаються по обмеженим обсягам даних аварійної статистики, та впливу прийнятих розрахункових моделей на результати обчислення показників надійності мережі. Відповідно до мети, в роботі вирішувались наступні завдання:  аналіз інформації щодо функціонування розподільних електричних мереж;  оцінка достовірності вихідних показників надійності, визначення і урахування впливових факторів, законів розподілу випадкових величин;  вибір та порівняння розрахункових моделей оцінювання надійності розподільних електричних мереж напругою 6-10 кВ на підставі опрацювання отриманих даних аварійної статистики;  послідовність реалізації системного підходу до аналізу статистичної інформації та здійсненню оцінювання надійності електропостачання. Об’єкт дослідження – розподільні мережі систем електропостачання міст. Предмет дослідження - математичні моделі та методи оцінки надійності систем електропостачання, з урахуванням особливості умов експлуатації та обсягів отримуваної вихідної інформації. Методи дослідження. Основу виконаних досліджень склали такі методи: – нелінійне програмування – метод дискретного покоординатного спуску для прийняття рішень з оптимізації точок розмикання мережі; – теорія ймовірності – використовується для оцінки впливу похибок вихідної інформації на точність визначення втрат потужності і значення ймовірного недовідпуску електричної енергії споживачам при розрахунках показників надійності; – математична статистика – для побудови гістограм розподілу згідно даних аварійної статистики, а також визначення законів розподілу та їх параметрів; для опису кривих, що показують залежність можливої похибки розрахунку значень від об’єму статистичних даних що стосуються показників надійності; – метод статистичних випробувань (Монте-Карло) – для визначення впливу похибок вихідної інформації на прийняття рішень за умови мінімізації недовідпуску електричної енергії споживачам. Елементи наукової новизни одержаних результатів. 1. Реалізовано комплексний підхід при вирішенні питань оцінки похибок вихідної інформації та їх впливу на розрахункові моделі, а саме на достовірність. 2. Запропонована методологія оцінювання впливу достовірності вихідної інформації на значення розрахункових показників надійності розподільних мереж при використанні заходів та методів уточнення показників, які визначаються. 3. Проведено згладжування статистичних розподілів даних аварійної статистики та порівняльний аналіз розрахункових моделей, що враховують індивідуальні фактори. 4. Оцінено вплив прийнятих розрахункових моделей на результати оптимізації режимів розподільних мереж виходячи з мінімізації втрат потужності і врахування надійності забезпечення споживачів електричною енергією. Практичне значення одержаних результатів. У магістерській дисертації отримано наукові результати, що мають цінність для підприємств електричних мереж у питаннях збору, систематизації інформації для її подальшої обробки для отримання параметрів розрахункових моделей. Завдяки цьому значно підвищується достовірність вихідної інформації, розрахункових моделей, а також безпосередньо розрахунків показників надійності розподільних мереж.
Actuality of theme. The problem of reliable supply of electricity to consumers is one of the most important in solving the problems of designing and operating power systems (EPS) of cities, industrial enterprises and individual objects. Requirements for reliable electricity supply are defined by the relevant regulatory documents and must be clearly considered and implemented. Both consumers and businesses are seriously harmed by forced power outages. At any level of electricity infrastructure, ensuring the reliability of electricity supply to consumers has always been an important scientific and technical problem, the research and solution of which is devoted to the numerous works of scientists and research and design organizations (KPI, TSU, MEI, etc.). Main directions of research: obtaining, systematization and processing of statistical information, evaluation of its reliability; development of adequate calculation models for evaluation and optimization of reliability of elements, circuits and power supply system as a whole; determination of effective systemic reliability indicators and methods of their calculation and making optimal decisions; economic indicators of losses of consumers and power supply organizations from under-receipt and under-release of electricity. General analysis of the operation of electrical networks at the moment shows that their technical condition is unsatisfactory, there is an aging equipment, progressing, and, consequently, a decrease in the reliability of the elements and power systems. Moreover, the constant complexity of the structure and the emergence of new network elements requires the development of a theory of solving the problems of estimating and improving the reliability of energy supply. Accordingly, there is a need to develop a decision-making methodology at the stages of construction, reconstruction and operation of distribution grids (DG). In assessing the reliability of consumer electricity systems, such indicators as the probability of an accidental event of a power outage, the accidental magnitude of unavailability of electricity to consumers (which occurred as a result of events that have occurred or are predicted, calculated) are usually considered, real or projected losses of consumers or electricity supply organization. The analysis shows that the damage rates of the elements of distribution networks and the value of losses borne by consumers almost always depend on the specific conditions. Moreover, even for the same operating conditions, fluctuations in the integrity indicators of network elements are occasionally fluctuated, by more than 100 percent. This indicates that in the conditions of each system it is necessary to analyze the data of the accident statistics with the determination of the real factors of influence on the original design indicators (lengths of lines, circuit decisions, number of nodes, etc.) It should also be considered and taken into account when determining the losses (which occurred or projected) their essential dependence on the season, time of day, and also - to a large extent - on how long the break in the power supply of the consumer. The analysis of statistical information indicates a significant instability, non-stationarity of indicators used in the formation of calculation models, evaluation of the reliability of schemes. The systematic approach to developing more efficient models and methods of assessing the reliability of distribution networks is more relevant than ever. The purpose and tasks of the study. The purpose of the work is to develop a methodology for evaluating the reliability of the original parameters of the reliability of the SEM, which are determined by the limited amount of data of the accident statistics, and the influence of the adopted calculation models on the results of calculating the network reliability indicators. Research objectives:  analysis of information on the functioning of distribution electric networks;  assessment of reliability of baseline reliability indicators, determination and consideration of influential factors, laws of distribution of random variables;  selection and comparison of calculation models of reliability estimation of distribution electric networks with voltage of 6-10 kV on the basis of processing of received data of emergency statistics;  sequence of implementation of the systematic approach to statistical analysis information and assessing the reliability of electricity supply. Object of research - Distribution networks of power supply systems of cities. Subject of research - Mathematical models, methods for assessing the reliability of power supply systems, taking into account the peculiarities of operating conditions and the amount of received information. Research methods. The basis of the performed research was the following methods:  nonlinear programming - a method of discrete coordinate descent for making decisions on the optimization of network breakpoints;  probability theory - is used to estimate the effect of initial information errors on the accuracy of determining power losses and the value of the probable non-release of electricity to consumers when calculating reliability indicators;  mathematical statistics - for plotting distribution histograms according to emergency statistics, as well as determining distribution laws and their parameters; to describe the curves showing the dependence of a possible error in the calculation of values on the volume of statistics relating to reliability indicators;  statistical test method (Monte Carlo) - to determine the impact of errors of initial information on decision making, while minimizing the lack of electricity to consumers. Elements of scientific novelty of the obtained results. 1. A comprehensive approach was implemented in addressing the issues of estimation of source information errors and their impact on the calculation models, namely reliability. 2. A methodology for estimating the impact of the reliability of the source information on the value of the calculated reliability indicators of the distribution networks when using measures and methods of refining the indicators that are determined is proposed. 3. Smoothing of statistical distributions of data of emergency statistics and comparative analysis of calculation models taking into account individual factors is carried out. 4. The influence of the adopted calculation models on the results of the optimization of the modes of distribution networks is estimated, based on the minimization of power losses and taking into account the reliability of providing consumers with electricity. The practical value of the results. In the master's thesis the scientific results are obtained that are of value for the enterprises of electric networks in the issues of collection, systematization of information for its further processing in order to obtain the parameters of the calculation models. This significantly increases the reliability of the source information, the calculation models, as well as directly calculating the reliability of distribution networks.

Одним із основних елементів будь-якої інформаційної системи є база даних. Збереження інформації таким способом дозволяє забезпечити її структурованість та підвищити оперативність обробки даних. Усі функції по роботі з базою даних виконує спеціальна програма, яка називається система управління базою даних (СУБД). Таким чином задача розробки зручного і зрозумілого інтерфейсу СУБД є актуальною, так як саме від цього залежить кількість спеціалістів та рівень їх підготовки по обслуговуванню бази даних. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/10358
Керівник: Неня В.Г.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – Комп'ютерні системи та компоненти (123 – Комп'ютерна інженерія). – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Міністерство освіти і науки України, Харків, 2019. Дисертацію присвячено підвищенню оперативності та достовірності ідентифікації стану комп'ютерних систем критичного застосування шляхом розробки та удосконалення методів та засобів розпізнавання аномалій та зловживань. Проведено аналіз науково-технічної проблеми ідентифікації стану КСКЗ для захисту даних. Виконано аналіз основних загроз і факторів, що впливають на стан захисту інформації в комп'ютерних системах критичного застосування. Розглянуто вимоги щодо оперативності та достовірності ідентифікації стану КСКЗ, безпеки даних в умовах зовнішніх впливів, функціональні критерії захисту інформації. Визначено, що система ідентифікації стану КСКЗ є одним з багаторівневих інструментів захисту інформації і включає два класи методів: методи ідентифікації аномалій і методи ідентифікації зловживань. Отримано, що основними недоліками методів ідентифікації аномалій і зловживань є нехтування факторами нечітких даних і низька адаптація до динамічних змін структур вихідних даних та зовнішніх впливів, що в свою чергу призводить до зниження достовірності і оперативності ідентифікації КСКЗ. Зроблено висновок про перспективність напрямку розробки та дослідження комплексних методів ідентифікації стану КСКЗ. Розроблено схему ідентифікації стану КСКЗ, яка включає підсистему ідентифікації аномалій та зловживань. Основою функціонування підсистеми ідентифікації зловживань є комплексне використання інтелектуальних методів класифікації, що включає нейронну мережу АРТ-1, вдосконалені моделі нечіткого виведення та ймовірнісного автомату. В основі функціонування підсистеми ідентифікації аномалій лежить комплексне використання статистичних методів класифікації та систем прийняття рішень на основі дискримінантного, кластерного класифікаторів та класифікатора Байєса, які адаптовані до оцінки показників функціонування КСКЗ з ознаками нечіткості. Для двухальтернативної класифікації в роботі виконано модернізацію методу дискримінантного аналізу за умови нечітких вихідних даних, яка базується на отримані аналогів теоретико-ймовірнісних характеристик нечітких величин, а саме математичного сподівання, дисперсії та коефіцієнтів кореляції, які в подальшому використані для стандартної схеми розрахунку шляхом вирішення системи лінійних рівнянь і класифікації стану об'єкта. Для багатоальтернативного діагностування в роботі виконано модернізацію методу кластерного аналізу за умови, коли координати точок (результати вимірювання показників, які контролюються), а також центри групування кластерів задані нечітко своїми функціями приналежності. Запропоновано процедуру порівняння нечітких відстаней між об'єктами кластеризації і центрами групування, що базується на порівнянні нечіткої функції різниці відстаней з нулем. Розроблено правила трактування результату порівняння нечіткого числа з нулем. Знайдено критерій оцінки інформативності показників функціонування КСКЗ в умовах нечітких вихідних даних, значення якого належить кінцевому інтервалу, не залежить від типу функції приналежності показників і від правила входження функцій в формулу для розрахунку. Отримано міру інформативності для нечітких показників, які контролюються та задані гаусовою та експоненціальною функціями приналежності. Розроблено критерій інформативності нечітких параметрів, який базується на оцінці площі ділянок, які виникають при перетині функцій приналежності станів. Для ідентифікації стану КСКЗ з необмеженим числом контрольованих показників розроблено експертну систему з непродукційним механізмом логічного висновку, яка базується на модифікованому класифікаторі Байєса. Розроблено експрес-метод ідентифікації стану КСКЗ на основі комплексного використання статистичних методів класифікації, що включає BDS-тестування, оцінку показників Херста та контрольних карт Шухарта, CUSUM та EWMA. Синтезовано новий показник нормального функціонування КСКЗ, який базується на значенні джитера системи та розроблено шаблон нормальної поведінки КСКЗ на основі BDS-тестування та показника Херста. Побудовано шаблони нормального стану КСКЗ на основі контрольних карт Шухарта, CUSUM, EWMA. Розроблено метод класифікації стану КСКЗ на основі нейронної мережі АРТ-1, що включає комплексне використання блоків АРТ-1. Для імітації вторгнень в КСКЗ розроблено програмну модель, що дозволило проаналізувати прототипи шкідливого програмного забезпечення, виділити найбільш інформативні ознаки та використати їх в якості масок для отримання двійкових сигнатур шкідливого програмного забезпечення. На прикладі отриманих двійкових векторів виконано навчання системи та знайдено коефіцієнти подібності. Отримано, що використання розробленого методу дозволило підвищити оперативність ідентифікації стану КСКЗ. Розроблено метод ідентифікації стану КСКЗ на основі системи нечіткого виведення, який відрізняється від відомих використанням процедури мінімізації кількості правил, що зв'язують вхідні і вихідні нечіткі змінні, що дозволило підвищити оперативність ідентифікації стану КСКЗ. Розроблено метод ідентифікації стану КСКЗ на основі ймовірнісного автомата. Основними складовими методу є модель генерації структури автомата і процедура його модифікації. Відмінною особливістю методу є адаптація процедури генерації структури автомата до ситуацій виявлення однотипних сценаріїв шляхом перебудови структури автомата при виявленні збігів і перерахунку ймовірності переходів зі стану в стан. Удосконалений метод дозволяє прискорити процес виявлення аномальної поведінки КСКЗ, а також виявляти зловживання комп'ютерної системи, сигнатури сценаріїв яких лише частково збігаються з екземплярами, які були використані при генерації структури автомата. На основі ROC-аналізу виконано порівняльне дослідження та оцінка достовірності та оперативності розроблених методів та засобів ідентифікації аномалій та зловживань в КСКЗ. Розроблено практичні рекомендації щодо застосування методів та засобів ідентифікації аномалій та зловживань КСКЗ, вироблено відповідні рекомендації щодо управління рівнем чутливості та специфічності класифікатора з метою регулювання рівня хибно-позитивної та хибно-негативної ідентифікації.
The thesis for the academic degree of Doctor of technical sciences on the speciality 05.13.05 – computer systems and components (123 – Computer engineering). – National technical university "Kharkiv polytechnic institute", The Ministry of science and education of Ukraine, Kharkiv, 2019. The thesis is dedicated to the enhancement of efficiency and reliability of the identification of the computer systems of critical application state by means of development and improvement of methods and means of recognition of anomalies and abuses. The analysis of the scientific and technical problem of the indication of CSCA for data protection was carried out. The examination of main dangers and factors affecting the state of the information protection in the computer systems of critical application was done. The requirements of efficiency and reliability of the identification of the CSCA state, data safety under external influence, functional criteria of information protection were studied. It was shown that the system of indication of the CSCA state was one of the multilevel tools for information protection and consist of two classes of methods: the anomaly identification methods and the abuse identification methods. It was found that the main disadvantages of the anomaly and abuse identification methods were a neglect of fuzzy set factors and low adaptation to dynamic changes of the initial dataset structures and external effects that leads to the decrease of efficiency and reliability of the CSCA identification. The conclusion of perspective of the direction of development and investigation of complex methods of the identification of the CSCA state was drawn. A scheme of the identification of the CSCA state that includes the subsystem of the anomaly and abuse identification was proposed. The basis of performance of the abuse identification subsystem is complex use of intelligent classification methods that includes the neural network ART-1, the improved models of fuzzy output and the probabilistic automaton. Complex use of the statistical methods of classification and the decision support systems based on discriminant, cluster, Bayes classifiers adapted for the evaluation of performance parameters of the CSCA with fuzzy signs serves as a basis for performance of the anomaly identification subsystem. Enhancement of the discriminant analysis method under the condition of fuzzy input data was performed for the two-alternative classification. It was based on the analogies of theoretic and probabilistic characteristics of fuzzy numbers, particularly, the expected value, the dispersion of correlation coefficients, used for the standard calculation scheme by means of the solution of the linear equation system and the classification of the object state. In the present work the enhancement of the cluster analysis under condition of fuzzy specification of the point coordinates (the results of measurements of controlled parameters) and the centers of cluster groups, defined by membership functions, was done for the multi-alternative diagnostic. The procedure of the comparison of fuzzy distances between the objects of clustering and the group centers, based on the comparison of fuzzy function of distance difference with zero was proposed. The rules for the result treatment of the comparison of fuzzy number with zero were developed. A criterium of self-descriptiveness estimation of the performance parameters of CSCA under fuzzy input data, the value of which belongs to the final range, does not depend on the parameter membership function type and on the rules of inclusion of the function into evaluation expression, was found. The self-descriptiveness rate of the controlled fuzzy parameters, described by gaussian and exponential function of membership, was obtained. The criterium of self-descriptiveness of fuzzy parameters based on the surface evaluation of the area of intersection of the state membership functions was developed. An expert system with non-productional mechanism of logic inference based on modified Bayes classifier was created for identification of the CSCA state with infinite numbers of controlled parameters. An express method of identification of the CSCA state relied on complex use of statistic methods of classification including BDS test, the evaluation of Hurst exponent and Shewhart charts, CUSUM and EWMA, as components of the subsystem on anomaly recognition, was worked out. A new parameter of normal performance of CSCA based on the jitter value of the system was synthesized and a template of normal behavior of CSC A arising from BDS test and Hurst exponent values was proposed. The templates of the normal system state of CSCA relying on Shewhart charts, CUSUM and EWMA were built. A classification method of CSCA state based on the neuron network ART-1 that included complex use of ART-1 blocks was developed. A program model developed to imitate intrusions into CSCA allowed to analyze the prototypes of malware, to distinguish the most informative descriptors and to use them as masks to obtain binary signatures of malware. The obtained binary vectors were used as examples in system training and in similarity measure search. The use of the proposed method improved the efficiency of identification of the CSCA state. A method of identification of the CSCA state relying on the system of fuzzy output, which differs from the well-known by the use of minimization procedure of number of rules linking input and output fuzzy variables, was suggested. It allowed to improve efficiency of the identification of CSCA state. An identification method of computer system of critical application state was proposed on the basis of the probabilistic automaton. The method consists of the model of generation of an automaton structure and the procedure of its modification. The main feature of the method is an adaptation of the generation procedure of the automaton structure to the situation of recognition of identical scripts by means of the automaton structure rebuilding upon coincidence detection and recalculation of the probability of transfer between states. The improved method allows to accelerate the process of revelation of anomaly behavior of the CSCA as well as to detect the abuse of computer system, signature scenarios of which only partially match the examples used for the generation of the automaton structure. On the basis of ROC-analysis a comparative study and an estimation of reliability and efficiency of developed methods and means of anomaly and abuse identification in CSCA was performed. Practical recommendations on the use of the methods and means of the anomaly and abuse identification of the CSCA were proposed and corresponding recommendations on operation of sensitivity level and classifier specification to regulate the level of false-positive and false-negative identification were suggested.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – комп'ютерні системи та компоненти. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2019. Дисертацію присвячено підвищенню оперативності та достовірності ідентифікації стану комп'ютерних систем критичного застосування шляхом розробки та удосконалення методів та засобів розпізнавання аномалій та зловживань. Проведено аналіз науково-технічної проблеми ідентифікації стану КСКЗ для захисту даних. Виконано порівняльні дослідження існуючих методів та відомих комп'ютеризованих систем ідентифікації стану, виявлено ряд обмежень їх використання. Зроблено висновок про перспективність напрямку розробки та дослідження комплексних методів ідентифікації стану КСКЗ. Розроблено схему ідентифікації стану КСКЗ, яка включає підсистему ідентифікації аномалій та зловживань. Синтезовано критерії оцінки інформативності показників функціонування КСКЗ. Виконано модернізацію методу дискримінантного і кластерного аналізу за умови нечітких вихідних даних. Розроблено експертну систему з непродукційним механізмом логічного виведення, що дозволило виконати ідентифікацію стану КСКЗ з необмеженим числом контрольованих показників. Розроблено експрес-метод ідентифікації стану КСКЗ на основі комплексного використання статистичних методів класифікації, що включає BDS-тестування, оцінку показників Херста та контрольних карт Шухарта, CUSUM та EWMA, що дозволило збільшити достовірність ідентифікації вторгнень в КСКЗ. Синтезовано новий показник нормального функціонування КСКЗ, на основі BDS-статистики, який відрізняється від відомих використанням синтезованого показника джиттера параметрів системи. Удосконалено метод ідентифікації стану КСКЗ на основі комплексного використання інтелектуальних методів ідентифікації, що включає нейронну мережу АРТ-1, систему нечіткого виведення Мамдані та ймовірнісний автомат, що підвищило оперативність ідентифікації вторгнень в КСКЗ. Виконано порівняльне дослідження та оцінку достовірності та оперативності розроблених методів та засобів ідентифікації аномалій та зловживань в КСКЗ, надано практичні рекомендації.
The thesis for the academic degree of Doctor of technical sciences on the speciality 05.13.05 – computer systems and components. – National technical university "Kharkiv polytechnic institute", Kharkiv, 2019. The thesis is dedicated to the enhancement of efficiency and reliability of the identification of the computer systems of critical application state by means of development and improvement of methods and means of recognition of anomalies and abuses. The analysis of the scientific and technical problem of the indication of CSCA for data protection was carried out. It was shown that the system of indication of the CSCA state consist of two classes of methods: the anomaly identification methods and the abuse identification methods. It was found that the main disadvantages of the anomaly and abuse identification methods were a neglect of fuzzy set factors and low adaptation to dynamic changes of the initial dataset structures and external effects that leads to the decrease of efficiency and reliability of the CSCA identification. The conclusion of perspective of the direction of development and investigation of complex methods of the identification of the CSCA state was drawn. A scheme of the identification of the CSCA state that includes the subsystem of the anomaly and abuse identification was proposed. The basis of performance of the abuse identification subsystem is complex use of intelligent classification methods that includes the neural network ART-1, the improved models of fuzzy output and the probabilistic automaton. Complex use of the statistical methods of classification and the decision support systems based on discriminant, cluster and Bayes classifiers. Enhancement of the discriminant analysis method under the condition of fuzzy input data was performed for the two-alternative classification. It was based on the analogies of theoretic and probabilistic characteristics of fuzzy numbers, particularly, the expected value, the dispersion of correlation coefficients, used for the standard calculation scheme by means of the solution of the linear equation system and the classification of the object state. In the present work the enhancement of the cluster analysis under condition of fuzzy specification of the point coordinates (the results of measurements of controlled parameters) and the centers of cluster groups, defined by membership functions, was done for the multi-alternative diagnostic. The procedure of the comparison of fuzzy distances between the objects of clustering and the group centers, based on the comparison of fuzzy function of distance difference with zero was proposed. The rules for the result treatment of the comparison of fuzzy number with zero were developed. A criterium of self-descriptiveness estimation of the performance parameters of CSCA under fuzzy input data, the value of which belongs to the final range, does not depend on the parameter membership function type and on the rules of inclusion of the function into evaluation expression, was found. The self-descriptiveness rate of the controlled fuzzy parameters, described by gaussian, exponential functions of membership and the criterium based on the surface evaluation of the area of intersection of the state membership functions was developed. An expert system with non-productional mechanism of logic inference based on modified Bayes classifier was created for identification of the CSCA state with infinite numbers of controlled parameters. An express method of identification of the CSCA state relied on complex use of statistic methods of classification including BDS test, the evaluation of Hurst exponent and Shewhart charts, CUSUM and EWMA, as components of the subsystem on anomaly recognition, was worked out. A new parameter of normal performance of CSCA based on the jitter value of the system was synthesized and a template of normal behavior of CSCA arising from BDS test and Hurst exponent values was proposed. The templates of the normal system state of CSCA relying on Shewhart charts, CUSUM and EWMA were built. A classification method of CSCA state based on the neuron network ART-1 that included complex use of ART-1 blocks was developed. The use of the proposed method improved the efficiency of identification of the CSCA state. A method of identification of the CSCA state relying on the system of fuzzy output, which differs from the well-known by the use of minimization procedure of number of rules linking input and output fuzzy variables, was suggested. It allowed to improve efficiency of the identification of CSCA state. An identification method of computer system of critical application state was proposed on the basis of the probabilistic automaton. The main feature of the method is an adaptation of the generation procedure of the automaton structure to the situation of recognition of identical scripts by means of the automaton structure rebuilding upon coincidence detection and recalculation of the probability of transfer between states. The improved method allows to accelerate the process of revelation of anomaly behavior of the CSCA as well as to detect the abuse of computer system, signature scenarios of which only partially match the examples used for the generation of the automaton structure. On the basis of ROC-analysis a comparative study and an estimation of reliability and efficiency of developed methods and means of anomaly and abuse identification in CSCA was performed. Practical recommendations on the use of the methods and means of the anomaly and abuse identification of the CSCA were proposed.

У тезах описано використання інформаційно-комунікаційних технологій і візуалізації навчального матеріалу для зацікавлення майбутніх вчителів задачами математичної статистики.
The thesis discusses the use of information and communication technologies and visualization of educational material for the interest of future teachers in the problems of mathematical statistics.