При вирішенні задач аналізу та оцінювання ризиків інформаційної безпеки найчастіше необхідно виконувати обробку даних в нечітких умовах. Для реалізації такого процесу використовують систему, в якій оцінювання здійснюється на основі лінгвістичних змінних, які базуються на еталонних параметричних трапецієподібних нечітких числах із заданою кількістю термів. Еталони визначаються експертами на етапі ініціалізації базових величин в процесі налаштування системи. Ефективність її використання підвищиться, якщо буде передбачена можливість корекції еталонів без залучення необхідних експертів. Для вирішення такого завдання пропонується метод n-кратного інкрементування числа термів з використанням експертних оцінок, зроблених на етапі налаштування системи. Це спростить процедуру коригування еталонів, за рахунок реалізації процесу n-кратного інкрементування числа термів для трапецієподібних нечітких чисел.
При решении задач анализа и оценивания рисков информационной безопасности чаще всего необходимо выполнять обработку данных в нечетких условиях. Для реализации такого процесса используют систему, в которой оценивание осуществляется на основе лингвистических переменных, которые базируются на эталонных параметрических трапециевидных нечетких числах с заданным количеством термов. Эталоны определяются экспертами на этапе инициализации базовых величин в процессе настройки системы. Эффективность ее использования повысится, если будет предусмотрена возможность коррекции эталонов без привлечения необходимых экспертов. Для решения такой задачи предлагается метод n-кратного инкрементирования числа термов с использованием экспертных оценок, сделанных на этапе настройки системы. Это упростит процедуру корректировки эталонов, за счет реализации процесса n-кратного инкрементирования числа термов для трапециевидных нечетких чисел.
For solving problems of information security assessment risk often need to perform data processing in fuzzy conditions. To implement such a process, uses a system, in which the estimation is based on the linguistic variables, that are based on standard parametric trapezoidal fuzzy numbers of a predetermined number of terms. Etalons are defined by experts on the step of basic units initialization during system settings. The efficiency of its use will increase if the correction of etalons will beprovided without the involvement of appropriate experts. To solve this problem we propose a method of n-fold incrementation the number of terms using expert estimates made at the stage of system settings. This will simplify the procedure for adjustment of etalons, due to the implementation of the n-fold increment the number of terms for the trapezoidal fuzzy numbers.
