Мавзу: Axborot xavfsizligi riskini "nosozliklar-daraxti" usuli yordamida tahlil. Ishdan maqsad:Mazkur ishda talaba "nosozliklar-daraxti" usulidan foydalangan holda xavf-hatarni baholashni o’rganadi.
Qisqa sharh
Nosozliklar-daraxtining tahlili(ing. Fault tree analysis - FTA) – bu tadqiq qilinayotgan kutilmagan hodisaninng paydo bo‘lishiga yordam beruvchi omillarni aniqlash va tahlil etish usulidir. Tadqiq qilinayotgan omillar ajratish (deduksiya) yordamida aniqlanib, mantiqiy tarzda quriladi hamda ushbu omillar va ularning oxirgi voqea bilan mantiqiy aloqasi diagrammada daraxt ko‘rinishida aks ettiriladi.
Rad etish daraxtida ko‘rsatilgan omillar - kompyuter uskunalari ishlamay qolishi bilan bog‘liq hodisalar, inson xatolari yoki kutulmagan holatga olib kelishi mumkin bo‘lgan boshqa hodisalar bo‘lishi mumkin.
FTA misoli 1-rasmda ko‘rsatilgan.
Qo‘llash sohasi Agar boshlang‘ich hodisalar ehtimolining qiymati ma’lum bo‘lsa, ohirgi hodisani sodir bo‘lish ehtimolini hisoblashda baholash miqdorini, yakuniy hodisaga olib borilishini, rad etish sabablari va yo‘llarini aniqlashda sifatli baholash uchun rad etish daraxti usulidan foydalanish mumkin.
Mazkur usul rad etish sabablarini aniqlash uchun tizimni loyihalash bosqichlarida foydalanish mumkin. Shuningdek loyiha variantlarini tanlashda ham ishlatiladi. Asosiy rad etish turlari va oxirgi hodisaga olib borish yo‘llarining nisbiy ahamiyatini aniqlash uchun loyihani ishlab chiqish bosqichlarida FTA usulidan foydalanish mumkin. Shuningdek rad etish daraxti tadqiq qilinayotgan muvofaqiyatsizlikka olib keluvchi hodisalar kombinatsiyasini tahlil qilish uchun ham ishlatilishi mumkin.
1-rasm. FTA usuliga misol.
Kirish qismi Sifatli tahlil qilish uchun tizimni yaxshi bilish va rad etish sabablarini yaxshi tushunish zarur. Shuningdek yana tizim qanday qilib ishdan chiqishi mumkinligi haqida bilishi lozim. Rad etish daraxtining tizim detallaridan foydalanish ham samarali hisoblanadi.
Miqdoriy tahlilni amalga oshirish uchun rad etish daraxtida ko‘rsatilgan barcha asosiy hodisalarni rad etish ehtimolligi yoki intensivligi haqidagi ma’lumotlar kerak bo‘ladi.
