ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ОПЕРАЦИОННЫХ ИТ-РИСКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ
https://doi.org/10.21686/2413-2829-2018-2-154-160
Аннотация
В статье автором предложена модель анализа операционных ИТ-рисков, основанная на математическом аппарате байесовских сетей. Данная модель позволяет прогнозировать величину ущерба от ИТ-рисков в зависимости от качества программного обеспечения, квалификации ИТ-специалистов и использования различных методик тестирования. Модель сопровождается практическим примером, в рамках которого решается задача прямого байесовского вывода и проводится анализ чувствительности, что позволяет получить визуальное представление о влиянии отдельных переменных на величину ущерба от ИТ-инцидентов. Решена задача обратного байесовского вывода для анализа и определения причин рисковых событий. Модель реализована с использованием инструментальных средств RStudio и AgenaRisk. Результаты работы могут быть использованы в практической деятельности банков и их технологических подразделений при прогнозировании потерь от ИТ-инцидентов.
Об авторе
Грант Саркисович ПетросянРоссия
аспирант
кафедра информатики
117997, Москва, Стремянный пер., д. 36
Список литературы
1. Ешин С. В. Разработка и внедрение систем менеджмента качества на основе использования байесовских сетей : монография. – Брянск : БГТУ, 2013.
2. Петросян Г. С. Методы анализа операционных рисков при управлении релизами банковских информационных систем // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 11-1. – С. 108–113.
3. Bourque P. Guide to the Software Engineering Body of Knowledge. – USA : IEEE Computer Society Press, 2014.
4. Cruz M. G. Modeling, Measuring and Hedging Operational Risk. – UK : John Wiley & Sons, Inc., 2002.
5. Fenton N. Risk Assessment and Decision Analysis with Bayesian Networks. – USA : CRC Press, 2012.
6. Lewis Nigel Da Costa. Operational Risk with Excel and VBA: Applied Statistical Methods for Risk Management. – USA : John Wiley & Sons, Inc., 2004.
7. Ross Sh. M. Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. – 5th ed. – USA : Associated Press, 2009.
8. Wickham H. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. – Canada : O'Reilly Media, 2016.
Рецензия
Для цитирования:
Петросян Г.С. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ОПЕРАЦИОННЫХ ИТ-РИСКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ. Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2018;(2):154-160. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2018-2-154-160
For citation:
Petrosyan G.S. OPERATIONAL IT RISK FORECASTING AND ANALYSIS BASED ON BAYESIAN BELIEF NETWORKS. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2018;(2):154-160. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2413-2829-2018-2-154-160