- •Введение
- •Социальные системы в контексте государственного и муниципального управления
- •Социум и основы социального управления
- •Социум и его основные признаки
- •Специфика социальной организации
- •Классы, виды и формы управления социумом
- •Процесс социального управления
- •Компоненты системы социального управления
- •Механизмы социального (государственного и муниципального) управления
- •Принципы социального управления
- •Государственное и муниципальное управление
- •Сущность государственного управления
- •Прогнозирование, планирование и программирование в государственном управлении
- •Местное самоуправление в рф
- •Принципы местного самоуправления
- •Правовые основы местного самоуправления
- •Организационные основы местного самоуправления Понятие организационных основ местного самоуправления
- •Система и структура органов местного самоуправления
- •Гарантии и ответственность в системе государственного и местного самоуправления
- •Правонарушения и ответственность
- •Ответственность государственных и муниципальных органов, организаций, служащих за правонарушения в сфере государственного и муниципального управления
- •Социотехнические системы как среда реализации информационных операций и атак
- •Анализ подходов к определению понятия «социотехническая система»
- •Общесистемные закономерности в информационном аспекте функционирования социотехнических систем
- •Энтропийная компенсация, динамическое равновесие или баланс
- •Колебательные и циклические принципы функционирования
- •Зависимость потенциала системы от структуры и характера взаимодействия ее элементов
- •Фоновая закономерность
- •Организация, ограничение, опережение, неполное использование, искажение, принудительное отчуждение и обобществление информации
- •Обратимость процессов и явлений
- •Энергоинформационный обмен
- •Нелинейное синергетическое опосредование
- •Идеальность нематериальных предметов
- •Закон двадцати и восьмидесяти процентов
- •Опасности социотехнических систем
- •Опасности в информационно- психологическом пространстве
- •Опасности в информационно- кибернетическом пространстве
- •Вероятности и риски
- •Понятийный аппарат
- •Качественный подход к оценке рисков систем
- •Разделение рисков на приемлемые и неприемлемые
- •Оценка рисков систем экспертными методами
- •Некоторые подходы к определению мер риска для различных распределений вероятности ущерба.
- •Методология оценки риска и защищенности для непрерывного и дискретного видов распределения вероятности ущерба
- •Нормирование и дискретизация ущерба
- •Применение аппарата теории нечетких множеств при оценке риска и защищенности для множества угроз
- •Безопасность социотехнических систем
- •Безопасность систем и информационные операции: понятийный аппарат
- •Управление социотехническими системами в контексте необходимости обеспечения их информационной безопасности
- •Методология исследования информационных операций и атак с учетом особенностей социотехнических систем
- •Специфика реализации информационных операций и атак в социотехнических системах
- •Формализация описания информационных конфликтов социотехнических систем
- •Стратегии и тактики информационных операций и атак, реализуемых в социотехнических системах
- •Стратегии реализации информационных операций и атак
- •Тактики реализации информационных операций и атак
- •Простейшие информационные операции, реализуемые в социотехнических системах
- •Простейшие информационно-кибернетические операции
- •Специфика применения информационного оружия
- •Средства информационного оружия
- •Субъекты применения информационного оружия
- •Объекты назначения информационного оружия
- •Предметы воздействия информационного оружия
- •Типология, виды и сценарии информационных операций и атак
- •1. Операции, направленные против центров управления.
- •2. Операции, направленные на компрометацию, причинение вреда конкурентам.
- •3. Операции, направленные на политическую (экономическую) дестабилизацию.
- •Информационные операции и атаки в сфере государственного и муниципального управления
- •Информационно – кибернетические операции: анализ и противодействие в отношении атак на информационно – телекоммуникационные системы
- •Классификация сетевых угроз для информационно-телекоммуникационных систем
- •Атаки на основе подбора имени и пароля посредством перебора
- •Атаки на основе сканирования портов
- •Атаки на основе анализа сетевого трафика
- •Атаки на основе внедрения ложного доверенного объекта
- •Атаки на основе отказа в обслуживании
- •Оценка рисков и защищенности для атакуемых кибернетических систем
- •Информационно – психологические операции: анализ и противодействие в отношении деструктивных технологий неформальных организаций
- •Простейшие операции информационно-психологического управления
- •Информационные операции, реализуемые неформальными объединениями и деструктивными культами
- •Информационные операции в рамках политических технологий
- •Моделирование информационно- психологических операций
- •Организационно-правовые аспекты обеспечения безопасности социотехнических систем в условиях противодействия информационным операциям и атакам
- •Организационный механизм противодействия
- •Структура и стадии противодействия
- •Управление оборонительными средствами
- •Этапы обеспечения рискового режима безопасности
- •Оценка эффективности противодействия информационным операциям и атакам
- •Региональный аспект противодействия
- •Международный аспект противодействия
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
Моделирование информационно- психологических операций
Масштабные и локальные информационно-психологические операции (ИПО) неизбежно носят стохастический характер, что естественно обуславливает необходимость использования соответствующих математических моделей. Дискретность объектов ИПО очевидно требует применения одномерных дискретных распределений вероятности.
Допустим для группы из n объектов информационно-управляющего воздействия (ИУВ) успех данного воздействия для каждого объекта наступает с вероятностью p0. Тогда в первом приближении (p0>0,1) вероятность успеха данного ИУВ в k объектах группы будет равна (биномиальный закон распределения)
P=Cknpk0(1-p0)n-k,
а матожидание случайной величины составит np0, т.е. в среднем [np0] объектов группы будут подвержены воздействию, где [.] – целая часть.
Соответственно для нескольких групп ИУВ ni, i=1(1)N мы будем иметь свои элементарные вероятности p0i. Такой разбивкой множества объектов управления мы можем существенно повысить точность описания процесса ИУВ. Матожидание при таком разбиении будет равно сумме
M=
при мощности множества объектов воздействия
N= .
Рис. 5.53. Граф локальной информационной операции селективного(выборочного) негативного информирования аудитории
Рис. 5.54. Граф локальной информационной операции выборочного адресного информирования аудитории
Рис. 5.55. Граф локальной информационной операции выборочного адресного информирования аудитории с управляющей обратной связью
Рис. 5.56. Граф локальной информационной операции селективного контринформирования аудитории
Рис. 5.57. Граф срыва локальной информационной операции селективного негативного информирования аудиторииза счет переадресации респондентов
Рис. 5.58. Граф срыва локальной информационной операции селективного негативного информирования аудитории за счет коррекции критериев селекции
Эффективность ИУВ в этом случае можно оценить следующим отношением
ЭИУВ= ,
которое заведомо меньше единицы.
Нетрудно заметить, что эффективность будет почти пропорционально зависеть от элементарной вероятности p0i, которая, в свою очередь, складывается из интенсивности ИУВ и подверженности объектов ИУВ.
Вышеприведенные выкладки описывают первичный эффект ИУВ. Однако структура пространства ИУВ зачастую носит иерархический характер, когда объекты, в которых достигнут успех ИУВ на первичном уровне, становятся вторичными источниками ИУВ по отношению к вторичным объектам их влияния. В этом случае вышерассмотренную модель следует далее также применить для стохастического анализа процесса ИУВ на вторичном уровне. Если на первичном уровне матожидание составит M1, а для каждого вторичного ИУВ матожидание успеха составит Mj, j=1(1)M1, то суммарное матожидание с учетом вторичного эффекта будет равно
М2 = М1 + .
По аналогии, эффект s-порядка принесет в среднем успех в следующем количестве случаев
Мs = Мs-1 + .
Таким образом, формируется соответствующий ряд, описывающий цепную реакцию ИУВ.
Критерием успеха ИУВ очевидно является рост М и здесь просматриваются, по крайней мере, две стратегии реализации ИУВ.
Первая из них делает ставку на первичный эффект, за счет использования некой мощной информационной инфраструктуры (N весьма велико) и высокой интенсивности воздействия, значительно повышающей p0. Ярким примером тому является политическая борьба за информационное управление общественным мнением. Контроль средств массовой информации (СМИ) становится в ней краеугольным вопросом из-за величины N и существенной внушаемости клиентов СМИ (p0 может превышать значение 0,5). Имея в своих руках такое мощное информационное оружие, вторичному эффекту можно уделять гораздо меньшее внимание.
Вторая стратегия ориентирована на многоуровневую цепную реакцию эффектов высших порядков. Здесь рост М обеспечивается за счет наращивания s. Зачастую такую технологию используют неформальные организации, лишенные доступа к СМИ. В этом случае вербовщики выискивают социально и духовно неудовлетворенные (проблемные) объекты, превращая их с помощью ИУВ в своих адептов – вторично агитаторов декларируемой идеологии. Вероятностно эту ситуацию можно описать гипергеометрическим распределением
P= ,
где рассматривается вероятность выявления k проблемных объектов в выборке объема m, взятой из социума объема n, который содержит l проблемных объектов. Матожидание базы для дальнейшей вербовки составит в данном случае
МБ= .
Для увеличения МБ вербовщик стремится обратиться к группам с высоким l, что соответственно повышает шансы на дальнейшее ИУВ и получение желаемого М1.
Как при первой, так для второй стратегии интерес представляет успешность ИУВ, которое зачастую представляет собой последовательность элементарных (единичных) информационных ИУВ. Здесь вероятность успеха после k-ой атаки будет равна
P=p0(1-p0)k,
а матожидание (1-p0)/p0 естественно определяется элементарной вероятностью успеха от единичного ИУВ p0. При этом вероятность появления k успешных ИУВ после n элементарных ИУВ на объект может быть оценена следующим образом
P = Ck-1n+k-1pk0(1-p0)k.
Матожидание k(1-p0)/p0 также зависит от p0.
Задачу возможно детализировать далее, имея ввиду, что объекты располагают ограниченными коммуникационными возможностями. Допустим, что в пространстве из N объектов каждый из них имеет возможность передавать ИУВ в среднем к N0 иным объектам данного пространства. Вброс ИУВ на первой итерации даст матожидание успеха в следующем количестве объектов
M1=pBN0
или с учетом частичной нейтрализации успеха
M1=pBN0 (1-pH),
где: pB – вероятность восприятия ИУВ единичным объектом пространства;
pH – вероятность нейтрализации успеха ИУВ в единичном объекте пространства.
Вторая итерация, когда объекты М1 выступают вторичными источниками распространения ИУВ, очевидно даст матожидание
M2=M1[pBN0(1-pH)](1-pH)
или с учетом того факта, что коммуникации могут быть как с уже подверженными ИУВ объектами, так и с пока ободными от него, имеем
M2=M12 (1-pH)(1- )
с поправкой на вероятность первичных контактов с ИУВ.
Рассмотрим вторую стратегию в приложении к информационным технологиям неформальных организаций – вербовка адептов. Число адептов первичного уровня воздействия (первая итерация) равно
,
где - количество адептов, утративших влияние ИУВ в результате нейтрализации мер (противодействия) и некой естественной убыли.
При этом только N12 из них способны выполнять роль проводников ИУВ (вторичных источников ИУВ) на вторичном уровне (вторая итерация)
N12 = k12N1,
где k12 – некий коэффициент активности адептов множества N1. Вероятность успеха их воздействия p02 зачастую бывает ниже, чем у первичного источника p01, где M1=p01N.
Вторичный эффект дает нам матожидание
M2=p02(N-N1)N12.
В результате имеем
N2=N1+p02(N-N1)N12
или
,
где - результат противодействия на вторичном уровне.
Очевидно, что в данном случае мы имеем уже уравнение второго порядка относительно N – базовой численности социума, подверженного ИУВ, т.е.
Полагая = =0 (без учета потерь в результатах ИУВ), получаем несколько упрощенную модель
N2=p01N+p01p02k12N2.
Рассмотрим социум с учетом ИУВ и мер его нейтрализации, для чего введем следующие обозначения:
pB – вероятность успеха ИУВ на единичный объект социума;
pН – вероятность успешного противодействия (нейтрализации) ИУВ в единичном объекте социума;
N – численность социума, подверженного ИУВ и соответствующим мерам противодействия.
Отсюда количество адептов на первом уровне будет равно
N1=pBN–pH(pBN)=pBN(1-pH)
на втором уровне имеем
N2=[N1+N1pB(N-N1)](1-pH)=(N1+pBN1N-pBN12)(1-pH)=NpB(1-pH)2(1+NpBpH).
По аналогии на уровне (k+1)
Nk+1= [Nk+NkpB(N-Nk)](1-pH),
где Nk – количество адептов, полученных в результате ИУВ на уровне k.
По аналогии для k-ой итерации можно записать следующее выражение матожидания
,
где Mk-1 – матожидание (k-1)-ой итерации. Пользуясь вышеприведенными рекурсивными выражениями, можно найти матожидание успеха ИУВ на любом этапе его распространения.
В связи с вышеизложенным уместно сделать следующие выводы:
При жесткой иерархии пространства и передаче ИУВ от вышестоящего объекта к нижеситоящему (отсутствии перекрестных ИУВ) поправочный коэффициент может быть исключен из рассмотрения.
Устанавливая соотношения между Mk и N, скажем, Mk=mN, задавая тем самым степень их близости и успеха ИУВ в пространстве N, можно получить уравнения, которые уместно разрешить из относительно pB или pHпри заданных остальных параметрах. Параметры m и k фактически определяют эффективность ИУВ, которая может управляться через pB и pH.
Развивая средства ИУВ и меры противодействия, мы фактически наращиваем pB и pH, а рост коммуникабельности пространства (увеличение N0) открывает перспективу для успеха ИУВ.