Компьютерные преступления в АС, связанные с неправомерным доступом к компьютерной информации: оценка и регулирование рисков
Дипломная работа - Юриспруденция, право, государство
Другие дипломы по предмету Юриспруденция, право, государство
ража времени Нанесение ущерба, мошенничество.Отказ в обслуживанииНедостаточная анти-автоматизацияБизнесКонкурентыКража времени, нанесение ущерба.SQL-инъекцияНедостаточная проверка входных данныхСпортПерсонал вычислительных системФишингРаскрытие важных данныхУтечка информацииТуризмПерсонал вычислительных системМошенничествоРаскрытие важных данныхУтечка информацииТранспортПоставщики оборудования и ПОМошенничествоРаскрытие важных данныхУтечка информацииПроизводители кредитных картНезависимые хакерыМошенничество, кража реквизитов кредитных карт.Раскрытие важных данныхУтечка информации. Некорректное восстановление паролей
2. Статистическое моделирование компьютерных преступлений в АС, связанных с неправомерным доступом к компьютерной информации
.1 Основные параметры риска, используемые при статистическом моделировании
Как уже было отмечено выше, в настоящее время существует множество способов осуществления неправомерного доступа к компьютерной информации АС, каждый из которых может нанести тот или иной ущерб системе. В связи с этим уместно утверждать, что ущерб от подобных воздействий является величиной случайной. Для описания ущерба как случайной величины используется аппарат теории вероятностей и математической статистики, практикующий подход с использованием различных функций и законов распределения вероятности случайной величины. Так как величина ущерба может принимать значения в диапазоне [0;+), уместно использовать законы распределения, определенные на данной области и удовлетворяющие физическому смыслу ущерба: экспоненциальный и логнормальный законы; гамма-распределение; распределения Эрланга, Вейбула и Релея.
Функция распределения является основой для исследования непрерывных случайных величин. Непрерывная случайная величина - случайная величина, значения которой образуют несчетные множества. Значение функции распределения непрерывной случайной величины в точке определяет вероятность того, что случайная величина примет значение, меньше заданного.
Плотность или закон распределения вероятностей случайной величины имеет смысл первой производной функции распределения. Соответственно интегральная функция распределения плотности вероятности имеет вид
. (2.1)
Так как ущерб - величина положительная, то интегральная функция распределения представляет собой определенный интеграл от плотности распределения в пределах от 0 до +.
(2.2)
автоматизированный компьютерный преступление неправомерный
Основными характеристиками ущерба как случайной величины являются:
математическое ожидание (имеет смысл среднего значения ущерба, начальный момент первого порядка);
дисперсия (характеризует разброс значений ущерба относительно математического ожидания, центральный момент второго порядка);
центральные моменты третьего и четвертого порядков (определяются математическим ожиданием разности между текущим значением и начальным моментом первого порядка, возведенной в соответствующую степень).
Важнейшей характеристикой при оценке ущерба является математическое ожидание, характеризующее его среднее значение. Формула для расчета математического ожидания имеет следующий вид:
. (2.3)
для непрерывного распределения вероятностей ущерба.
Дисперсия также является весьма важной характеристикой ущерба как случайной величины. Дисперсия показывает разброс случайной величины относительно ее математического ожидания. Дисперсия ущерба определяется по формуле 2.4:
.(2.4)
Среднеквадратическое отклонение (первый центральный момент) ущерба имеет вид .
Следует также отметить, что крайне важное значение имеют начальные и центральные моменты.
Начальным моментом k-го порядка случайно распределенной величины ущерба в общем виде является математическое ожидание k-й степени его величины (формулы 2.5, 2.6).
. (2.5)
. (2.6)
Центральным моментом порядка k случайной величины ущерба называется математическое ожидание k-й степени соответствующей центрированной случайной величины:
.(2.7)
(2.8)
Следует отметить, что первый начальный момент - нечто иное как математическое ожидание (), а второй центральный момент - это дисперсия случайной величины ущерба ().
С использованием этих величин вводится коэффициент асимметрии распределения значений ущерба в системе:
.(2.9)
Коэффициент асимметрии показывает, насколько распределен ущерб относительно своего среднего значения, и не имеется ли в распределении асимметрии. Используя коэффициент асимметрии, можно узнать о направленности асимметрии. Если As>0, то распределение имеет правостороннюю асимметрию, а если As<0 - асимметрия левосторонняя.
Четвертый центральный момент является характеристикой островершинности распределения ущерба. Для того, чтобы описать это свойство, в теории вероятностей с помощью него вводится эксцесс случайной величины.
.(2.10)
Коэффициент эксцесса ущерба показывает, является ли распределение ущерба более островершинными, нежели нормальное (нормальное распределение имеет ). При значении () распределение более островершинно, а при - менее.
Мода - значение случайной величины, имеющее наибольшую вероятность.
U0 - мода, соответствующая максимальному значению.
Риск - вероятность возникновения ущер?/p>