ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ЗАЩИЩЕННОСТИ ОБЪЕКТОВ НА ОХРАНЯЕМЫХ РОСГВАРДИЕЙ КОММУНИКАЦИЯХ

  • Авторы: Старенков И.А1, Мельников А.В2, Ахлюстин С.Б3
  • Учреждения:
    1. Пермский военный институт войск национальной гвардии Российской Федерации
    2. Центральный филиал Российского государственного университета правосудия
    3. Воронежский институт Министерства внутренних дел Российской Федерации
  • Выпуск: № 2 (2022)
  • Страницы: 95-108
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://ered.pstu.ru/index.php/amcs/article/view/3403
  • DOI: https://doi.org/10.15593/2499-9873/2022.2.05
  • Цитировать

Аннотация


В настоящий момент прослеживается увеличение объема задач для подразделений Росгвардии по охране объектов различной степени важности, в частности объектов на коммуникациях. Оценка эффективности состояния защищенности указанных объектов дает возможность осуществить верную стратегию распределения сил и средств, что позволит обеспечить безопасность объекта. В работе предлагается модель расчета показателя оценки состояния защищенности объекта на коммуникациях на основе данных экспертного опроса, которая позволит оценить эффективность построения системы защиты охраняемого объекта. Разработанную модель предполагается усовершенствовать и на основе ее создать методику по оценки эффективности применения подразделений при охране объектов на коммуникациях.

Полный текст

Введение Перед Росгвардией ставятся все новые и новые задачи по обеспечению безопасности стратегически важных объектов, в частности, объектов на коммуникациях[1]. Наиболее знаковым событием в последнее время было принятие под охрану транспортного перехода через Керченский пролив, электросетевого энергомоста и магистрального газопровода по маршруту «Краснодарский край - Крым» [1]. Процесс принятия и выполнения управленческих решений, направленных на снижение вероятности возникновения неблагоприятных последствий и минимизацию возможного ущерба при охране объектов, связан с оценкой состояния защищенности данных объектов [2-6]. На сегодняшний день в Росгвардии не существует универсальных инструментов для получения количественной оценки состояния защищенности данных объектов [7-9]. Целью работы является создание модели оценки состояния защищенности объектов на коммуникациях, основанной на полученных данных от группы экспертов, с последующей диагностикой группы и обработкой экспертных оценок. Для достижения поставленной цели необходимо выполнить ряд следующих задач: - получение данных от группы экспертов; - анализ экспертных данных и формирование согласованной группы экспертов [10]; - построение вектора весовых коэффициентов (вектор приоритетов) относительной важности факторов состояния охраняемого объекта [11]; - построение математической модели для оценки показателя состояния защищенности охраняемого объекта. 1. Получение и анализ результатов экспертного опроса Пусть N экспертам предложено ранжировать М факторов состояния охраняемого объекта по уровню значимости по шкале от 1 до М баллов. 1. По результатам опроса экспертов формируем матрицу А размером М×N: где N - общее количество экспертов, M - общее количество факторов состояния охраняемого объекта, aij - оценка j-м экспертом i-го фактора. 2. Выделение среднего значение по i-му фактору для всех j-х экспертов: где - среднее значение по i-му фактору для всех j-х экспертов, - сумма оценок по i-му фактору j-х экспертов, N - общее количество экспертов. 3. Сравнение оценки, выставленной j-м экспертом со средним значением всей совокупности N экспертов при помощи коэффициента корреляции. 4. Исключение несогласованных экспертов с коэффициентом корреляции r < rmin из рассмотрения. На основе матрицы А строится корреляционная матрица. Каждый элемент матрицы корреляции R(rxy) - это коэффициент парной линейной корреляции, который показывает тесноту и направление связи между элементами, находящимися в соответствующих столбцах матрицы А. Элементы главной диагонали корреляционной матрицы равны 1, так как каждый столбец матрицы А полностью коррелирует сам с собой. Для проведения экспертного опроса группы специалистов по безопасности объектов по вопросу значимости факторов состояния охраняемого объекта на коммуникациях был подготовлен опросный лист. В опросный лист были включены следующие факторы: - особенности характеристик охраняемого объекта (район расположения, топологии, состав конструктивных элементов и т.п.) (a1); - особенности технологических процессов, реализуемых на охраняемом объекте, наличие на нем легко воспламеняющихся и взрывоопасных материалов (a2); - особенности климатических и природных условий, рельефа в районе расположения охраняемого объекта и т.п. (a3); - наличие граничной инфраструктуры (в частности, автомобильных и железных дорог) (a4); - величина грузопотока и пассажиропотока на охраняемом объекте (a5); - наличие уязвимых мест и путей проникновения нарушителей на территорию охраняемого объекта (a6); - состояние периметра контролируемой зоны охраняемого объекта (a7); - наличие значительного количества обслуживающего персонала охраняемого объекта (a8); - уровень производственной дисциплины обслуживающего персонала охраняемого объекта (a9); - возможность доступа нарушителей к планам охраняемого объекта (a10). В результате опроса 15 специалистов по охране объектов (m = 15), составлена матрица оценок (1), на основе которых можно получить векторы весовых коэффициентов исследуемых факторов. Число факторов определено n = 10. Результаты экспертного опроса представлены в табл. 1. Таблица 1 Результаты экспертного опроса* Фактор № эксперта 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 a1 4 3 4 1 4 4 2 1 4 1 2 3 4 4 4 a2 7 5 6 5 6 5 5 6 8 7 5 5 5 5 5 a3 8 8 8 7 8 10 6 10 10 9 8 8 7 6 9 a4 6 6 7 8 7 9 10 9 9 8 7 10 8 8 8 a5 5 7 5 6 5 8 9 5 5 5 6 6 6 7 6 a6 2 1 1 3 2 1 1 3 1 2 1 1 2 1 2 a7 3 2 2 2 3 2 3 4 2 3 3 2 3 2 1 a8 10 10 10 10 9 6 8 8 6 6 9 7 9 9 7 a9 9 9 9 9 10 7 7 7 7 10 10 9 10 10 10 a10 1 4 3 4 1 3 4 2 3 4 4 4 1 3 3 На основе данных опроса экспертов составляется сводная матрица рангов (табл. 2), где Таблица 2 Матрица рангов* Факторы / эксперты 1 2 3 … … … 14 15 Сумма рангов d d2 a1 4 3 4 … … … 4 4 45 -37,5 1406,25 a2 7 5 6 … … … 5 5 85 2,5 6,25 a3 8 8 8 … … … 6 9 122 39,5 1560,25 a4 6 6 7 … … … 8 8 120 37,5 1406,25 a5 5 7 5 … … … 7 6 91 8,5 72,25 a6 2 1 1 … … … 1 2 24 -58,5 3422,25 a7 3 2 2 … … … 2 1 37 -45,5 2070,25 a8 10 10 10 … … … 9 7 124 41,5 1722,25 a9 9 9 9 … … … 10 10 133 50,5 2550,25 a10 1 4 3 … … … 3 3 44 -38,5 1482,25 ∑ 55 55 55 … … … 55 55 825 - 15698,5 Проводится проверка правильности составления матрицы на основе исчисления контрольной суммы: Суммы по столбцам матрицы равны между собой и контрольной сумме, значит матрица составлена правильно. Из данного расчета видно, что факторы по значимости распределились следующим образом (табл. 3). Таблица 3 Расположение факторов по значимости* Значимость 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Факторы a6 a7 a10 a1 a2 a5 a4 a3 a8 a9 Сумма рангов 24 37 44 45 85 91 120 122 124 133 Из этого следует, что наиболее значимым фактором состояния охраняемого объекта является наличие уязвимых мест и путей проникновения нарушителей на территорию охраняемого объекта. 2. Оценка степени согласованности мнений экспертов Для дальнейшей работы с данными, полученными при экспертном опросе, необходимо провести оценку степени согласованности мнений всех экспертов при помощи расчета коэффициента конкордации [12-14]: где n - количество экспертов (10), m - количество факторов (15), S - сумма квадратов фактически встречающихся отклонений суммы рангов по j-му направлению исследований от среднего арифметического сумм рангов по n направлениям исследований (15698,5). Величина W может быть выбрана с учетом следующей интерпретации: - W < 0,5 - низкая степень согласованности группы экспертов; - 0,5 ≤ W < 0,7 - средняя степень согласованности группы экспертов; - W ≥ 0,7 - высокая степень согласованности группы экспертов. W = 0,846, что говорит о наличии высокой степени согласованности мнений экспертов. Далее полученный результат оценивается по степени значимости. Для этой цели вычислим критерий согласованности Пирсона: Вычисленный x2 сравним с табличным значением для числа степеней k = n - 1 = 10 - 1 = 9 и при заданном уровне значимости α = 0,05. Так как x2 расчетный 114,17 ≥ табличного (16,91898), то W = 0,846 - величина неслучайная, и поэтому полученные результаты имеют значимость и могут использоваться в дальнейших исследованиях [15]. 3. Построение математической модели для оценки показателя состояния защищенности охраняемого объекта На основе полученной суммы рангов (табл. 4) можно вычислить показатели весомости рассмотренных факторов. Матрицу опроса преобразуем в матрицу преобразованных рангов по формуле: Таблица 4 Матрица преобразованных рангов* Значимость 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Факторы a6 a7 a10 a1 a2 a5 a4 a3 a8 a9 Сумма рангов 24 37 44 45 85 91 120 122 124 133 Для формирования вектора приоритетов при сравнительном анализе множества объектов, целей, признаков, об оценке которых можно иметь лишь качественные суждения, используется метод парных сравнений [16]. Матрица парных сравнений имеет вид: После нахождения первого собственного вектора матрицы A и нормирования его элементов получим вектор весовых коэффициентов относительной важности факторов состояния охраняемого объекта: Результаты применения численного метода построения вектора приоритетов факторов состояния охраняемого объекта представлены в табл. 5. Таблица 5 Оценка относительной важности факторов состояния охраняемого объекта* Фактор состояния, ai Весовой коэффициент фактора a1 3 0,808 0,355 a2 5,7 0,438 0,109 Окончание табл. 5 Фактор состояния, ai Весовой коэффициент фактора a3 8,1 0,110 0,037 a4 8 0,123 0,053 a5 6,1 0,384 0,109 a6 1,6 1,000 0,685 a7 2,5 0,877 0,498 a8 8,3 0,082 0,037 a9 8,9 0,000 0,037 a10 2,9 0,822 0,355 С учетом рассчитанных весовых коэффициентов значимости факторов модель, позволяющая получить численное значение показателя состояния защищенности охраняемого объекта, будет иметь вид: Заключение Таким образом, предлагаемая модель показателя состояния защищенности охраняемого объекта на коммуникациях позволит принимать решения по построению системы защиты обеспечивающей безопасность объекта. В работе были представлены предварительные результаты исследования.

Об авторах

И. А Старенков

Пермский военный институт войск национальной гвардии Российской Федерации

А. В Мельников

Центральный филиал Российского государственного университета правосудия

С. Б Ахлюстин

Воронежский институт Министерства внутренних дел Российской Федерации

Список литературы

  1. Росгвардия показала работу особой морской бригады, которая занимается охраной моста через Керченский пролив [Электронный ресурс]. - URL: https://rosguard.gov.ru/ru/page/index/rosgvardiya-pokazala-rabotu-osoboj-morskoj-brigady-kotoraya-zanimaetsya-oxranoj-mosta-cherez-ker ch enskij-proliv (дата обращения: 10.10.2021).
  2. Оленин Ю.А. Основы систем безопасности объектов: учебное пособие. Часть 1. Введение в системы охранной безопасности. - Пенза: Инф.-изд. Центр ПГУ, 2002. - 155 с.
  3. Garsia M. Design and Evaluation of Physical Protection Systems. - 2nd edition. - Butterworth - Heinemann, 2007. - 370 p.
  4. Рогожин А.А., Дурденко В.А. Логико-вероятностное моделирование оценки уровня защищенности охраняемых объектов путем анализа безопасности и надежности интегрированных систем безопасности // Математические методы и информационно-технические средства: труды VIII Всероссийской научно-практической конференции, Краснодар, 22-23 июня 2012 г. / Министерство внутренних дел Российской Федерации, Краснодарский университет; редакционная коллегия: Н.Н. Фролов, Е.В. Михайленко, И.Н. Старостенко. - Краснодар: ФГКОУВПО «Краснодарский университет МВД РФ», 2012. - С. 188-193.
  5. Рычаго М.Е. Универсальная модель оценки эффективности системы охраны периметра исправительного учреждения // Вестник Воронежского института ФСИН России. - 2020. - № 1. - С. 119-127.
  6. Царькова Е.Г. Применение методов математического моделирования при анализе эффективности системы защиты объекта // Вестник ФКУ НИИИТ ФСИН России. Тверь: ФКУ НИИИТ ФСИН России, 2018. - С. 228-238.
  7. Старенков И.А. Анализ проблем оценки и управления рисками при охране объектов особой важности // Национальная безопасность России: актуальные аспекты: сборник статей всероссийской научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 30 июля 2019 года. - СПб.: ЧНОУДПО ГНИИ «НАЦРАЗВИТИЕ», 2019. - С. 158-162.
  8. Старенков И.А. Моделирование рисков при охране особо важных объектов подразделениями Росгвардии // Академический вестник войск национальной гвардии Российской Федерации. - 2020. - № 3. - С. 50-53.
  9. Бондаренко Ю.А., Шипулин А.В. Участие сотрудников вневедомственной охраны Росгвардии в обеспечении антитеррористической защищенности объектов различных категорий и возникающие при этом проблемные вопросы // Актуальные проблемы борьбы с преступлениями и иными правонарушениями. - 2020. - № 20 - 1. - С. 199-201.
  10. Мельников А.В. Кластерно-иерархические методы экспертизы технических и экономических объектов: специальность 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»: автореф. дис. … д-ра техн. наук. - Воронеж, 2014. - 32 с.
  11. Жилин Р.А., Мельников А.В., Щербакова И.В. Численный метод предварительной экспертизы альтернатив нарушителей охраны объектов общекриминальной направленности // Вестник Воронежского института МВД России. - 2019. - № 3. - С. 46-54.
  12. Кабанов В.А., Комарова Е.С. Использование метода конкордации в оценке уровня согласованности экспертных мнений // Реакция региональной экономики на внешние вызовы: материалы межвузовской научно-практической конференции, Владимир, 18 ноября 2016 года. - Владимир: Владимирский филиал ФГБОУВО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации», 2016. - С. 39-42.
  13. Чегодаев А.И. Математические методы анализа экспертных оценок // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2010. - № 2(64). - С. 130-135.
  14. Широков И.В., Седина М.С. Математическое моделирование и сравнительный анализ методов обработки экспертных оценок // Modern Science. - 2020. - № 5 - 1. - С. 421-425.
  15. Данилова О.Ю., Меньших В.В., Синегубов С.В. Правовая статистика: методы и модели: учебное пособие. - Воронеж: Воронежский институт МВД России, 2018. - 302 с.
  16. Ламбин А.И. Моделирование неструктурированных задач в бурении // Науки о Земле и недропользование. - 2019. - Т. 42, № 4(69). - С. 502-510. - doi: 10.21285/2686-9993-2019-42-4-502-510.

Статистика

Просмотры

Аннотация - 109

PDF (Russian) - 73

Ссылки

  • Ссылки не определены.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах