Интеллектуальные модели и оценка устойчивости системы безопасности агропромышленных предприятий

Аннотация

Обоснование. В условиях цифровизации обеспечение устойчивости систем безопасности предприятий агропромышленного комплекса приобретает особое значение. В данной работе рассматриваются подходы к разработке интеллектуальных моделей, направленных на оценку и прогнозирование устойчивости организационно-технических систем на основе анализа взаимосвязанных факторов риска. Когнитивные и нечеткие модели используются в качестве методического инструмента для формализации экспертных знаний и поддержки принятия управленческих решений. Предложена методика построения интегрального показателя устойчивости, учитывающего как внешнюю, так и внутреннюю динамику. Сценарный анализ демонстрирует потенциал интеллектуальных алгоритмов при моделировании критических ситуаций и выборе оптимальных мер реагирования. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования разработанных моделей для совершенствования стратегий защиты инфраструктуры, повышения информационной и физической безопасности, обеспечения устойчивой работы предприятий в условиях неопределенности.

Цель исследования заключается в разработке и верификации модели на основе нечетких когнитивных карт (НКК) для математической оценки устойчивости системы безопасности аграрных предприятий. Работа направлена
на интеграцию экспертных знаний, сценарное моделирование и динамическую визуализацию поведения системы при изменении внешних и внутренних факторов.

Материалы и методы. Методологическую основу исследования составляют методы когнитивного и нечеткого моделирования, имитационное моделирование и машинное обучение. В качестве инструментария применены НКК, позволяющие учитывать неопределенность, субъективность экспертных оценок и нелинейные взаимосвязи факторов. Для вычислительных экспериментов использованы алгоритмы Logistic Regression, Random Forest и XGBoost, реализованные на Python. Анализ проводился с использованием пакета ИГЛА для построения когнитивных моделей и оценки сценариев воздействия.

Результаты. Разработана интеллектуальная модель устойчивости системы безопасности, включающая пять ключевых концептов: финансовая устойчивость, кадровый потенциал, технологическая надежность, информационная безопасность и организационные процессы. Проведено сценарное моделирование, выявившее влияние различных стратегий управления на интегральный показатель устойчивости. Установлено, что при комплексном подходе устойчивость повышается на 15–20 % по сравнению с частичными мерами усиления безопасности.

Результаты машинного обучения показали высокую точность классификации (до 0,98) для всех моделей, при этом логистическая регрессия продемонстрировала наилучший баланс точности и полноты.

Заключение. Интеллектуальные модели на основе нечетких когнитивных карт и методов машинного обучения обеспечивают эффективную оценку устойчивости систем безопасности агропромышленных предприятий. Предложенный подход позволяет учитывать неопределенность, моделировать сценарии угроз и повышать адаптивность систем защиты. Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанных моделей для совершенствования стратегий защиты инфраструктуры, повышения уровня информационной и физической безопасности и обеспечения стабильного функционирования предприятий в условиях неопределенности.

EDN: LNXZMQ