Рассматривается проблема конвергенции принципов и количественных критериев теорий знаний, риска и ожидаемой полезности. Конвергенция позволяет использовать критерии приемлемого риска и ожидаемой полезности при статистическом имитационном моделировании (СИМ) по методу Димова — Маслова (МДМ). Целью СИМ по МДМ является исследование и управление сложных систем (СС) организационно-технического типа. Примером СС организационно-технического типа является система обеспечения информационной безопасности (СОИБ) корпорации. С помощью компьютерной технологии метода Монте-Карло решается главная проблема моделирования — уменьшение влияния неопределенности исходных и промежуточных данных на результаты СИМ по МДМ. Показана эффективность уменьшения неопределенности выбора управленческих решений при проектировании СОИБ. Исходные данные для проведения СИМ по МДМ формируются на основе верифицированных и аксиологических знаний об объекте. Для выбора управленческих решений сформулирован критерий оправданного риска, который соответствует функционалу ожидаемой полезности. Представлена схема формирования функционала ожидаемой полезности при проведении СИМ по МДМ. Рассмотрены особенности бизнес-процесса разработки СОИБ корпорации в виде системы активной защиты (САЗ) конфиденциальной информации (КИ) коммерческого назначения. Представлена концептуальная логическая схема бизнес-процесса разработки САЗ КИ. Намечены пути анализа эффективности применения СОИБ корпорации с помощью СИМ по МДМ. Ключевые слова: управление корпорацией, информационная безопасность, статистическое имитационное моделирование, риск, ожидаемая полезность
