ОЦЕНИВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ. ЧАСТЬ 1. СРЕДНЯЯ ВЕРОЯТНОСТЬ ДОСТИЖЕНИЯ ЦЕЛИ ОПЕРАЦИИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

SYSTEM ANALYSIS OF TECHNOLOGIES OF COMPUTER SYSTEMS AND COMMUNICATION SYSTEMS

S.V. Shaitura, M.A. Zhidelev, D.Yu. Fedorov

The purpose of the article is to analyze the current state of computer systems and communication systems. Network communications are implemented and developed on the basis of the gradual improvement of the computer network. Although the communication system itself is not equivalent to a computer network, there are many integrations and connections in the existing communication system and computer network, which have formed a complementary and mutual development of the situation. With the advent and application of new systems and computer network technologies, such integration and development will be deeper and closer. New opportunities in development lead to new risks in the field of information security. Based on the analysis of the development of computer systems and communication systems, the article concludes that they are integrated into a single technology. The analysis of computer systems and communication systems is carried out from a system standpoint. It is argued that their integration will give a huge synergistic effect in the field of human communication.

Key words: development, trends, functions, systems, communications, computer networks, computers, information.

Shaitura Sergey Vladimirovich, candidate of technical sciences, swshaytura@gmail. com, Bulgaria, Burgas, Rector Humanitary, economic and informatic technology institute, Russia, Korolev, Technological University named after twice Hero of the Soviet Union, pilot-cosmonaut A.A. Leonov,

Zhidelev Maxim Alexandrovich, master, [email protected], Russia, Korolev, Technological University named after twice Hero of the Soviet Union, pilot-cosmonaut A.A. Leonov,

Fedorov Daniel Yurievich, master, Russia, Korolev, Technological University named after twice Hero of the Soviet Union, pilot-cosmonaut A.A. Leonov

УДК № 519.718

DOI: 10.24412/2071-6168-2023-3-296-305

ОЦЕНИВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ. ЧАСТЬ 1. СРЕДНЯЯ ВЕРОЯТНОСТЬ ДОСТИЖЕНИЯ ЦЕЛИ ОПЕРАЦИИ

А.М. Сухов, А.В. Крупенин, М.П. Табункова, А.А. Лукьяненко, Е.А. Ленц, И.А. Долженков

Рассмотрен подход к оцениванию эффективности процесса функционирования системы обеспечения информационной безопасности. Приведены стохастические супериндикаторы для решения задачи оценивания эффективности процесса функционирования рассматриваемой системы. Раскрыт подход, основанный на вычислении средней вероятности достижения цели проводимой системой обеспечения информационной безопасности операции.

Ключевые слова: эффективность, оценивание, система обеспечения информационной безопасности.

В настоящее время существует большое многообразие подходов к оцениванию эффективности систем различных классов [1-8], но и они в свою очередь не лишены недостатков. Качество СОИБ в полной мере проявляется лишь в процессе ее использования по назначению (в процессе ее целевого функционирования). Поэтому наиболее объективным является оценивание качества СОИБ по эффективности ее применения. Таким образом, для обоснованного выбора предпочтительной системы необходимо измерять эффективности целевого функционирования сравниваемых ее вариантов.

В принципе, с этим утверждением никто не спорит, однако в публикациях даются различные определения эффективности (или определения вообще не даются). Более того, часто понятие эффективности связывается с различными по сути объектами (операциями, действиями [1-5], системами [5-7], устройствами [9-10], средствами [10-14], техникой [9-11], решениями [8, 11, 15-19] и т.д. [20-22]), причем подобные разночтения часто фигурируют в одной и той же публикации. Вследствие подобного разнобоя понятие эффективности приобретает множество смыслов, порождаемых как многообразием его определений, так и еще большим многообразием его количественных характеристик - показателей эффективности. При этом последние, как правило, постулируются без обоснования их структуры и анализа основных свойств, обусловливающих правомерность их применения.

Оценивание эффективности ЦнПФ СОИБ заключается в определении показателя эффективности Рдц (Рвз) и его сравнении с требуемым (или оптимальным) значением РдЦ РвЗ) (или

опт/ опт\

Рдц ^Рвз I). Таким образом, первый этап оценивания эффективности - это её измерение, заключающееся в оценивании значения Рдц показателя эффективности. Итак, показатель эффективности будет равен

РДЦ = Р

V

где У3 - показатель качества результатов проводимой операции (в симплексной канонической форме);

Ь НУ<Д> }1, (,)

Тз) / - область допустимых значений показателя у^.

быть заданы законы распределения случайного вектора У/3\и случайной области ) уД I (в общем слу

Из [2, 3, 12, 13] следует, что для вычисления показателя Рдц эффективности операции должны

и случайной области • У,Д

^ I <3>.

чае у п и •|у/Д ). Универсальной формой первого, как известно, является функция распределения

%) Уз У = Р[(^1 - У1Н-У2 - У2 МУз - Уз )], (2)

Применительно к рассматриваемой проблеме чаще более удобной оказывается следующая форма интегрального закона распределения:

ФУ<3) (у3)У = Р(У1 - У1 )п(-у2 - У2)п(У3 - Уз)], (3)

которая и используется в дальнейшем.

Если перейти к рассмотрению отрицательного целевого эффекта (— у ), то соотношения (2) и

(3) поменяются местами. Таким образом, распределения Ту? (У) и Фу? (У), моделирующие показатель

качества результатов операции, отличаются лишь направлением оси (Оу1) в системе координат Оу1у2у3-

Определением закона распределения Фу? (У) вектора У (показателя качества результатов

проводимой СОИБ операции) завершается процедура построения математической модели ЦнПФС в задаче исследования его эффективности. Однако на базе такой модели может быть реализована только разомкнутая схема анализа эффективности операции, основанная лишь на измерении эффектов (результатов операции) без их оценивания.

Для замыкания схемы необходимо знать закон распределения области ^ допустимых значений уД показателя Уф результатов операции, свойства и характеристики которой зависят от

условий применения СОИБ, описываемых параметрами В" „\. С их помощью учитываются условия, со-

V "

здаваемые реализацией множества 3 сценариев деструктивных воздействий различных типов. Закон распределения случайной области может быть задан аналитически лишь в простых случаях, когда

она может быть описана конечным множеством случайных параметров. Например, указанная область может представлять собой куб со случайными координатами вершин и длинами ребер или шар со случайными координатами центра и радиусом и т.п.

Если введенные ограничения на компоненты вектора ^ взаимно независимы, то область

уД | представляет собой параллелепипед (в общем случае и-мерный гиперпараллелепипед) со сторонами, параллельными осям системы координат Оу1у2у3, т.е. прямое (декартово) произведение отрезков У/, У/] ,определяющих области допустимых значений уД результатов у. , \/ = 1,2,3]:

} = [й1, йШ, У2 ][й3, У3 ]=П[й1, Я]

(4)

При К = 2 соотношение (4) иллюстрируется рис. 1. Предположение о независимости ограничений,

налагаемых на различные результаты операции - компоненты вектора у. , как правило, правомерно,

\3/

поскольку они обусловливаются не связанными между собой факторами.

Рис. 1. Геометрическая иллюстрация выражения (4) при взаимно независимых требованиях

До сих пор рассматривался самый общий случай предъявления требований к результатам операции. Применительно к показателям операционных свойств ЦнПФ СОИБ эти требования носят односторонний характер. Так, виртуальный целевой эффект у1 должен быть не менее требуемого (минимально допустимого) - у1 , виртуальные затраты ресурсов должны быть не выше максимально допустимых - уП, называемых предельными, цель операции должна быть достигнута за виртуальное время у>з , не превышающее максимально допустимого - уД, называемого директивным временем [3, 12, 13].

Односторонность требований к характеристикам операционных свойств ЦнПФ СОИБ носит принципиальный характер и обусловлена спецификой этих свойств. В отличие от любых других управляемых параметров СОИБ (включая её ЭТХ) и ее ЦнПФ, которые для обеспечения требуемых качеств СОИБ и ЦнПФС должны находиться в определенных пределах (двусторонних), для операционных свойств ЦнПФ подобных пределов (обусловленных объективной необходимостью) не существует. А если ограничения все-таки есть, то они обусловлены физическими особенностями этих свойств, но не целями проводимой СОИБ операции. Так, если целевой эффект характеризуется позитивным свойством результата операции, то «чем его больше - тем лучше». Верхний его предел (если он существует) будет

обусловлен возможностями СОИБ и ее ЦнПФ, т.е. физическими свойствами показателя у . Расход ресурсов (всех видов) - это негативное свойство результата операции и, следовательно, «чем его меньше -тем лучше». Нижний его предел (в частности, нулевое значение) обусловлен также физическим смыслом

ресурсов у>2 , Уз , а не целями операции. Если же пойти по пути максимального обобщения, то отрицательный расход ресурсов можно трактовать как их прирост. Так, применительно к операционному времени Уз это означало бы, что цель операции достигнута до её начала (т.е. до ¿д = 0). Аналогично, бесконечно большие расходы ресурсов могут быть истолкованы как факт невозможности достижения цели операции.

Введем следующие обозначения:

~Т = ~ -И = ~ йД = ~

й = 2Ъ У2 = Уз = ^

298

Тогда область • у?Д I допустимых значений результатов операции (показателей их качества)

I (3> I

будет представлять собой октант (в общем случае и-мерный гипероктант)

[уД } =\5Ь х (— ^ ¿2] х (— ^ ¿3] (5)

с вершиной в точке =(¿1, ¿2, ¿3). Возможные реализации вектора У^и области I приведены на рис. 2.

У1

Рис. 2. График, иллюстрирующий возможные реализации вектора У/~,\ и области • Уд i при к = 3

v) i <3) i

При К = 2

У{ 2 = ■ что иллюстрируется рис.3.

(2) = (У1 У2), 1 = [гЬ ю)х(—^ ¿21 2) = (z1, ¿2)'

(6)

Рис. 3. График, иллюстрирующий возможные реализации вектора У^ и области

при К = 2

299

С учетом сказанного, критерий пригодности результатов операции примет вид

°ЦР: (% е {7(Д)}) ~ (Щ 7 2(3) ) — [((1 - ¿1) ° (2 - ¿2 ) ^ (У3 - ¿3 )],

Тогда

<

у®=у 3 Щ), в'1

2(3) = ¿(3) (В{/^ '.

(7)

(8)

Теперь вероятностное описание области ] у Д } не представляет трудности, так как оно сво-

{ <3> /

дится к определению закона распределения случайного вектора .

Применительно к рассматриваемой задаче целесообразно использовать две формы интегрального закона распределения следующего вида:

% (<3) * ¿1 * ¿2 )п(^э * ¿3 ) (9)

Ф% (* ¿1 - ¿2* ¿3) (10)

Если законы распределения случайных векторов у^ и известны, то по формуле полной

вероятности (в интегральной форме) вероятность достижения цели операции будет определяться одним из следующих выражений:

РДЦ = Р (7(3) е{7(Д)}

= Р ¥(3) < 2(3) ' =

\з) (3 )= %) 7<3 Ц3>; ё¥(3 = ^^2^;

ад ад ад

(¿0) К (¿0)), (1)

-ад —ад —ад ад ад ад

Ш Ф% (К (>), (12)

—ад —ад —ад

где ^ (7/ 3\ ) =

По структуре выражений (11 и 12) видно, что вероятность Рдц представляет собой математическое ожидание («среднее» значение) одной из случайных величин:

.(3) й л / —<

со1 ' =

7 3)

'О

13 = Ф %) (70)),

(13)

(14)

ш1' = Ф г® 7( 3)

называемых соответственно первым и вторым стохастическими супериндикаторами третьего ранга [12, 13].

Рассматривая соотношения (11 и 12) как формулы полных вероятностей, легко понять, что

случайные величины Со!3 = Ф - (¿м ) представляют собой условные вероятности достижения цели 1 7(3у \3/'

операции относительно событий (¿/3 = Ч

7н\ = Ун\) соответственно,

(% = ч 3) и (73 = 7 3)

= % {¿(3) )=рДЦ (*ь ^ ¿3 );43) = (7(3) )=РДЦ (У1, У2, У3).

Поскольку реализации этих событий предшествует вычисление условных вероятностей, то эти вероятности еще называются апостериорными (послеопытными).

Известно [12, 13], что наиболее информативной исчерпывающей вероятностной характеристикой случайной величины является закон её распределения. Это в полной мере относится и к суперинди-

О О Ф

каторам ' и ш2 . Функция распределения супериндикатора определяется соотношением

^3) (ш) = р[ей < ш) = ^ е ^ Ц Ш} ^ ^)

7 3> I

где

Системный анализ, управление и обработка информации 3) _ 0®ласть значений вектора ^граница которой (ю) = Ф"' (ю)определяется реше-

У 3)

нием уравнения

ФУ/3 (3 )= ю'

У 3

У К = У ?

(16)

Пример 1. Пусть К = 1 и при этом у/К\ = уО) = У1. Тогда согласно выражению (16)

Яу1 (у ) = ю ^ у1(ю) = яг^ю)

(см. рис. 4) и формула (15) дает

ю

(1) (ю) = ТЮ2 (ю) = ^й}

(17)

Ду.С У) А СУ)

0 /1<а>) У

Рис. 4. График, иллюстрирующий выражение (17) Пример 2. Пусть к = 1 и при этом у/К\ = У^2) = у^ . Тогда, согласно (16)

У К= У 3

р% (у) = ю ^ у2 (ю) = (ю)

У2

У2

(см. рис. 5)) и формула (15) дает

Рю1 (ю) = ^ (ю) = рг2 ^ (ю)].

(18)

* УГ2(СЧ)

Рис. 5. График, иллюстрирующий выражение (18)

301

При К > 1 решение задачи усложняется и выражений типа (17) или (18) в общем случае попри К = 2 может слу-

лучить не удается. Однако геометрической интерпретацией области У^^ ) жить рис. 6.

ю

Рис. 6. Поверхность, иллюстрирующая геометрическую интерпретацию области

ы

Если закон распределения (15) известен, то

(3)

Рдц = ю/' = мю/3) = м

ю

(з>-

1

I ю Ур? /3 (ю), [ = 1,2].

(19)

0

Таким образом, как следует из выражения (19) вероятность достижения цели операции пред-

/з\

ставляет собой математическое ожидание его условной вероятности ю/ • В связи с этим вероятность РДц имеет смысл средней условной вероятности достижения цели операции.

Поскольку случайная величина ю

/3), У = 1,2]

юз

— гг» > '

^ неотрицательная, то вероятность Рдц = ю/ численно

равна площади заштрихованной на рис. 7 области.

Поскольку вероятность РДц вычисляется путем рандомизации условной вероятности

Ф

У/

¿33 ) или ФУз У т е. её взвешенного усреднения по всем возможным реализациям условий

[значениям вектора ¿^3 в (") или в (12)], то она от этих условий уже не зависит и поэтому называется безусловной вероятностью, а поскольку она определяется до реализации условий, то она еще называется априорной (доопытной).

Поскольку определение закона распределения р? ((з ) вектора 2/з требуемых результа-

Уз)

:<3>

часто оказывается неизвест-

тов операции является прерогативой суперсистемы и функция р ? )

2(зу \3/;

ной, то в таких случаях предельно допустимые значения ¿/3\ результатов У/3\ операции полагаются

(3)

г(з)

детерминированными и заданными, т.е. = . При этом распределение случайного вектора

оказывается вырожденным следующего вида:

%) (Z<3>)= %) Z2>^3.)= IlF2i ()= Il a(z, -z?)

(20)

Рис. 7. График, иллюстрирующий значение вероятности /Дц =щ

(з>

Тогда dFZ{3) (3)= Vz{3) (z3Ц3 = IPZi (zi)dzi = n4i -zin)izi ' и

3 i=i

формула (ii)

дает

РДЦ = 3 ^ z(3

œ œ œ / \/ \/ \

J J J 0Y3\ (Z' z2' z3,))(z1 - zin Г (z2 - Mz3 - z? )dz1dz2dz:

-œ -œ -œ

Ч 3)

ф ( П П П ) /y1 ( п п п )

:07/3lz1 ' z2 . z3 )= /ДцИ . z2 . z3 /

-ДЦ^1''2''3/ (21)

Таким образом, при детерминированных требованиях к результатам операции достаточно

знать лишь закон распределения ф

(3)

Y 3 ) •

случайного вектора Y3 - показателя качества результатов

операции.

Список литературы

1. Юсупов Р.М.. Мусаев А.А. Особенности оценивания эффективности информационных систем и технологий // Труды СПИИРАН. 2017. Вып. 1(51). С. 5-34.

2. Сухов А.М.. Крупенин А.В.. Якунин В.И. Методы анализа и синтеза исследования эффективности процессов функционирования системы обнаружения предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак // Автоматизация процессов управления. 2021. № 4 (66). С. 4-14.

3. Сухов А.М.. Крупенин А.В.. Якунин В.И. Метод вычисления показателя эффективности процесса функционирования системы обеспечения информационной безопасности // Автоматизация процессов управления. 2022. № 1 (67). С. 33-42.

4. Shelly P.. Straub D.. Liang T. How Information Technology Governance Mechanisms and Strategic Alignment Influence Organizational Performance: Insights from a Matched Survey of Business and IT Managers // MIS Quarterly. 2015. vol. 39. P. 497-518.

5. Mikalef P., Pateli A. Information technology-enabled dynamic capabilities and their indirect effect on competitive performance: Findings from PLS-SEM and fsQCA // Journal of Business Research. 2017. vol. 70. P. 1-16.

6. Сухов А.М. Оценивание эффективности процесса функционирования системы обеспечения информационной безопасности на основе теории стохастической ситуации // Информационно-управляющие системы. 2022. № 3 (118). С. 31-44.

7. Сухов А.М., Горбачев И.Е., Якунин В.И. Методика моделирования процесса функционирования системы обнаружения вторжений в компьютерную сеть в задачах исследования эффективности // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2017. № 2. С. 23-30.

8. Сухов А.М., Крупенин А.В., Якунин В.И. Метод моделирования процесса функционирования автоматизированной системы специального назначения в условиях деструктивных воздействий // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2022. № 2 (50). С. 106-124.

9. Аноприенко А.Я., Койбаш А.А., Приходченко Е.И. Анализ эффективности устройств сенсорной составляющей образовательной системы умного города / Информатика и кибернетика. 2020. № 1 (19). С. 5-11.

10. Устройство для решения задачи оценки экономической эффективности унификации сложной технической системы на этапе проектирования / Н.И. Филатов, Е.С. Иващенко, А.Н. Гнутиков, С.А. Батюшков и др. // Патент на полезную модель № 90231.

11. Основы исследования операций в военной технике. /Под ред. Ю.В. Чуева. М.: Сов. радио, 1965. 591 с.

12. Петухов Г.Б., Якунин В.И. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремленных систем. М. : АСТ, 2006. 504 c.

13. Сухов А.М. Подход к упреждению комплексных компьютерных атак в автоматизированной системе специального назначения // Труды Военно-космической академии имени А.Ф.Можайского. 2017. № 658. С. 62-77.

14. Сухов А.М., Горбачев И.Е., Якунин В.И. Подход к моделированию целенаправленных компьютерных атак на основе построения оперативного Т-процесса реализации возможного сценария деструктивного воздействия // Матер. 26 науч.-техн. конф. «Методы и технические средства обеспечения безопасности информации». СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2017. С. 44-46.

15. Чуев Ю.В. Исследование операций в военном деле. - М.: Воениздат, 1970. 256 с.

16. Сухов А.М., Ступин Д.Д., Ломако А.Г. Модель проактивного обнаружения компьютерных атак // Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Тр. XX Междунар. конф. / под редакцией Е.А. Федосова, Н.А. Кузнецова, С.Ю. Боровика. Самара: Изд-во «Офорт», 2018. С. 509-512.

17. Сухов А.М., Крупенин А.В., Якунин В.И. Методы построения математических моделей показателей качества результатов процесса функционирования системы обеспечения информационной безопасности // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2022. № 1 (49). С. 110120.

18. Петров В.А., Медведев Г.И. Системная оценка эффективности новой техники. Л.: Машиностроение. 1978. 256 с.

19. Математическая модель процесса функционирования подсистемы реагирования системы обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак / А.М. Сухов, С.Ю. Герасимов, М.А. Еремеев, В.И. Якунин // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2019. № 2. С. 56-64.

20. Вероятностные методы в прикладной кибернетике / под ред. Р.М. Юсупова. Л., МО СССР, 1976. 426 с.

21. Иоффе А.Я. Статистическое моделирование. Л., 1964. 146 с.

22. Гуд Г.Х., Макол Р.Э. Системотехника (введение в проектирование больших систем). М.: Сов. радио, 1962. 383 с.

Сухов Александр Максимович, канд. техн. наук, сотрудник, 19am8 [email protected], Россия, Краснодар, Краснодарское высшее военное училище имени С.М. Штеменко,

Крупенин Александр Владимирович, д-р техн. наук, профессор, сотрудник, [email protected], Россия, Краснодар, Краснодарское высшее военное училище имени С.М. Штеменко,

Табункова Марина Павловна, канд. эконом. наук, сотрудник, [email protected], Россия, Краснодар, Краснодарское высшее военное училище им. С.М. Штеменко,

Лукьяненко Андрей Анатольевич, сотрудник, [email protected], Россия, Краснодар, Краснодарское высшее военное училище имени С.М. Штеменко,

Ленц Евгений Альбертович, сотрудник, [email protected], Россия, Краснодар, Краснодарское высшее военное училище имени С.М. Штеменко,

Долженков Илья Александрович, сотрудник, [email protected], Россия, Краснодар, Краснодарское высшее военное училище имени С.М. Штеменко

EVAL UATING THE EFFECTIVENESS OF THE PROCESS FUNCTIONING OF THE SECURITY SYSTEM INFORMATION SECURITY. PART 1. THEAVERAGE PROBABILITY OF ACHIEVING THE GOAL OF THE

OPERATION

A.M. Sukhov, A.V. Krupenin, M.P. Tabunkova, A.A Lukyanenko, E.A. Lenz, I.A. Dolzhenkov

An approach to evaluating the effectiveness of the functioning of the information security system is considered. Stochastic super indicators are presented to solve the problem of evaluating the efficiency of the functioning process of the system under consideration. The approach based on the calculation of the average probability of achieving the goal of the operation carried out by the information security system is disclosed.

Key words: efficiency, evaluation, information security system.

Sukhov Aleksandr Maksimovich, candidate of technical sciences, employee, 19am8 7@mail. ru, Russia, Krasnodar, Krasnodar Higher Military School named after S.M. Shtemenko,

Krypenin Aleksandr Vladimirovich, doctor of technical sciences, professor, employee, [email protected], Russia, Krasnodar, Krasnodar Higher Military School named after S.M. Shtemenko,

Tabunkova Marina Pavlovna, candidate of economic sciences, employee, [email protected], Russia, Krasnodar, Krasnodar Higher Military School named after S.M. Shtemenko,

Lukyanenko Andrey Anatolyevich, employee, [email protected], Russia, Krasnodar, Krasnodar Higher Military School named after S.M. Shtemenko,

Lenz Evgeny Albertovich, employee, [email protected], Russia, Krasnodar, Krasnodar Higher Military School named after S.M. Shtemenko,

Ilya Alexandrovich Dolzhenkov, employee, [email protected], Russia, Krasnodar, Krasnodar Higher Military School named after S.M. Shtemenko

УДК 004

DOI: 10.24412/2071-6168-2023-3-305-310

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СТРОИТЕЛЬСТВА И ПРОЕКТИРОВАНИЯ УНИКАЛЬНЫХ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ СТРОИТЕЛЬСТВА БОЛЬШЕПРОЛЕТНЫХ СТАДИОНОВ

Т.Х. Бидов, А.П. Гришина, А.С. Петрова

В данной статье рассмотрены организационно-технологические решения, а также факторы, оказывающие влияние на результативность возведения большепролетных сооружений на примере стадионов- Установлено отсутствие четко прописанных организационных, технологических, технических и управленческих рекомендаций в нормативно-правовой документации- Выявлена необходимость создания инструмента прогностической оценки принятых решений, способных повысить эффективность возведения большепролетных стадионов- Изучены механизмы оценки качественных и количественных значений организационно-технологических решений и факторов- Сформирована научная база для проведения натурных исследований эффективности реализации научно-технического сопровождения проектирования и строительства-

Ключевые слова: научно-техническое сопровождение, безопасность зданий и сооружений, нейросети, большепролетные зданий и сооружения, научно-техническое сопровождение проектирования, научно-техническое сопровождение строительства-

В связи с тенденцией поддержания физической культуры и спорта в России государственные структуры ставят задачи по строительству спортивных стадионов. Именно это направление в строительной сфере побуждает научное сообщество проявлять большой интерес к методическим и методологическим подходам организации и возведения большепролетных сооружений. Отдельное внимание уделяется понятиям гибкости в проектировании стадионов и послематчевом обслуживании стадионов для поддержания устойчивости городской среды [1]. При проектировании уникальных сооружений возникают проблемы, выходящие за рамки действующих нормативных документов. Развитие в последние десятилетия