Comments 2
Спасибо, полезная статья. Чтобы корректно отображались графики - скачивайте файл в эксель
Шеннон предложил математическое определение информации как степени уменьшения неопределенности в сигнале, которую он рассматривал с точки зрения энтропии, устраняемой сигналом.
Математическое определение информации по Шеннону, мягко говоря, не совсем точное.
Хаос - совокупность разнородной информации, суперпозиция которой не отличается от шума, т.е. 100% неопределенности, т.е. бесконечный набор всевозможных сигналов.
Отдельная тема, взятая из Хаоса - сигнал, но неопределенность Хаоса она не уменьшает, Хаос остается 100%-й неопределенностью, поскольку сигнал является не сигналом извне, проходящим через Хаос, а частью Хаоса, и свойства этой части отличается от свойств объекта, в состав которого она входит.
Неопределенность сигнала в данном случае тоже не уменьшается, поскольку отдельный сигнал Хаоса уже не является Хаосом, но в то же время зависит от Хаоса. Убрав составляющую Хаоса, Хаос остается Хаосом, но с немного измененными свойствами. Т.е. изучение отдельной темы - изучение сигнала Хаоса по одной-единственной компоненте его Фурье-преобразования.
Т.о. "Хаос - Порядка отец" (с) является краткой формой математического определения процесса дистилляции сигнала из неопределенности.
Т.е. сигнал (Порядок) не упорядочивает Хаос, а является его частью, множество Порядков образуют Хаос, один порядок не образует ничего (как и идеальный сигнал в идеальной системе передачи информации не может породить помех, которые сам затем и уменьшает).
Если Вы полностью упорядочили Хаос (изучили все бесконечное множество тем), т.е. превратили его в чистый Порядок (сигнал), значит что-то Вы упустили, и либо это был не Хаос, либо Ваш упорядоченный Хаос является Комплексным Порядком (составной частью) более сложного Хаоса высшего порядка, который Вы не можете осознать в силу ограниченности Вашего восприятия и понимания.
Порядок не первичен, как и законы физики и математики не первичны для природы, они не упорядочивают Хаос природы - это закономерности, выявленные в природе, но неопределенность "сколько же еще законов физики остаются неоткрытыми?" не уменьшается, поскольку мы не можем оценить объем всех возможных процессов в природе (может быть описано 99% закономерностей, а может всего 1/1e∞).
Измерения (наблюдения) Хаоса не уменьшают количественно его неопределенность.
С какой долей неопределенности измерения, соответствующие основным стандартам научной достоверности, будут сообщать о результатах измерения Хаоса?
Применим ли в данном случае метод Монте-Карло?
Сколько нужно измерений (уточняющих вопросов), чтобы уточнить Хаос?
Как снизить риски при изучении физики?
Как оценить риск того, что в ближайшие 12 месяцев может быть открыт новый закон природы, который повлечет за собой непредсказуемые последствия?
Если уровень безопасности повышается, то некоторые риски должны понижаться.
Если, например, создать полностью закрытую систему, без доступа к внешним источникам информации, то уровень безопасности будет максимальным, все будет предсказуемым, и рисков не будет вообще, не так ли?
Неопределенность – отсутствие полной уверенности, т.е. существование более чем одной возможности. Истинные итог/состояние/результат/значение не известны.
Во многих случаях, наличие всего лишь одной возможности не является гарантией полной уверенности, поскольку итог с одной стороны известен, а с другой - нет. Например, пистолет с одним патроном у вас на столе.
Если ответы некоторых экспертов сильно отличаются от остальных, выясните, не интерпретируют ли они иначе проблему.
...
Однако, если эксперты понимают вопрос одинаково, просто усредните их ответы. То есть вычислите среднее арифметическое значение всех вероятностей наступления события, чтобы получить одно значение вероятности, а затем вычислите среднее арифметическое всех наименьших значений вероятностей для получения одного нижнего предела и наибольших значений для получения одного верхнего предела.
В данном случае, да, измерение неопределенности и риска зависит от точки зрения считающего - у Вас может получиться один результат, у другого эксперта - другой, что в свою очередь ведет к нарастанию неопределенности. Но и среднее арифметическое роли играть не будет.
Риск – состояние неопределенности, когда некоторые из возможностей связаны с убытками, катастрофой или другими нежелательными последствиями.
Например, неправильной оценкой риска и катастрофическими последствиями по его уменьшению на предыдущем шаге. До какого уровня можно оценить и спланировать каскад рисков?
После определенного момента все возможные варианты развития событий просто не будут поддаваться оценке, и в целом может случиться так, что путь с несколькими стадиями 99% риска, после которых следует долговременный период, где риск будет 0.0001%, принесет больше (или меньше...) пользы/выгоды и будет более предсказуемым, чем путь с несколькими стадиями в 0.0001%, и долговременным периодом 99% риска.
«Существует вероятность 10 %, что утечка данных из системы X произойдет в ближайшие 12 месяцев»
Хорошо, если утечки не произойдет - ОК, риск учтен. Если произойдет, то необходимо будет устранять причину. После этого, какой будет риск утечки данных из приложения X в последующие 12 месяцев и т.д.? Такой же? Почему не включить этот каскадный риск в оценку рисков на ближайшие 12 месяцев вплоть до момента, который дает полное отсутствие рисков, т.е. отсутствие неопределенности?
среднее значение этих убытков станет меньше
Откуда такая иррациональная уверенность? А если оно станет, неожиданно, больше, вопреки оценкам рисков - тогда что, весь метод Папы-Карло под хвост?
В любой проблеме измерения важной отправной точкой является фиксирование текущего состояния неопределенности.
Зафиксируем состояние Хаоса. Но Хаос в принципе не имеет состояния...
Метод Монте-Карло для оценки рисков в кибербезе