Methodology for Calculating Availability as a Function of the Safety Monitor of a Dynamic Technical System

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper considers the classification of safety functions of dynamic technical systems (DTS) according to various criteria and shows the connection with the main tasks of a safety monitor. It presents accessibility as a critical property of DTS safety and proposes a risk-based methodology for calculating accessibility as a function of DTS safety in an intelligent transport environment.

About the authors

Elena Ph. Jharko

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: zharko@ipu.ru

кандидат технических наук, старший научный сотрудник

Russian Federation, Moscow

Ekaterina A. Abdulova

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences

Email: zharko@ipu.ru

научный сотрудник

Russian Federation, Moscow

Vitaly G. Promyslov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences

Email: vp@ipu.ru

кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник

Russian Federation, Moscow

Kirill V. Semenkov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences

Email: semenkov@ipu.ru

кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник

Russian Federation, Moscow

References

  1. Gaidar S.M., et al. Mathematical Method for Optimising the Transport and Logistics Industry // 2022 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, Moscow, Russian Federation. 2022. P. 1–5.
  2. Jharko E., et al. Some Safety Issues in an Intelligent Transport Environment // 2023 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, Russian Federation. 2023. P. 453–459.
  3. Blanchard, B.S., Fabrycky W. Systems Engineering and Analysis (5th Edition). Prentice-Hall International Series in Industrial and Systems Engineering. 2013. 846 p.
  4. Mynuddin M., et al. Automatic Network Intrusion Detection System Using Machine Learning and Deep Learning // 2024 IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Mechatronics Systems (AIMS), Bandung, Indonesia. 2024. P. 1–9.
  5. Smith R.E. A Contemporary Look at Saltzer and Schroeder’s 1975 Design Principles // IEEE Security & Privacy. 2012; 10(6):20–25.
  6. Maconachy W.V., et al. A Model for Information Assurance: An Integrated Approach // 2001 IEEE Workshop on Information Assurance and Security, United States Military Academy, West Point, NY. 2001. P. 306–310.
  7. GOSR R 27.102-2021. Dependability in technics. Dependability of item. Terms and definitions. Moscow: Rossiyskiy institut standartizatsii. 2021. 40 p.
  8. GOST R 56205-2014. Industrial communication networks. Network and system security. Part 1-1. Terminology, concepts and models. . Moscow: Standardinform. 2014. 77 p.
  9. Kalashnikov A.O., Anikina A.V. Information risk management models of complex systems // Informatsiya i bezopasnost'. 2020; 23(2(4)):191-202 (In Russ).
  10. Le Boudec J.-Y., Thiran P. Network Calculus: A Theory of Deterministic Queuing Systems for the Internet // Lecture Notes in Computer Science. 2001; 2050. 274 p.
  11. Vishnevskiy V.M. Theoretical foundations of computer network design. Moscow: Tekhnosfera. 2003. 512 p.
  12. Промыслов В.Г., Семенков К.В. Применение метода Network Calculus для расчета временных характеристик систем управления с циклическим алгоритмом работы // Проблемы управления. 2021. N4. С. 50-65.
  13. GOST R 59346-2021. System engineering. Protection of information in system requirements definition process. Moscow: Standardinform. 2021. 66 p.
  14. Cruz R.L. A calculus for network delay. II. Network analysis // IEEE Transactions on Information Theory. 1991; 37(1):132-141.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».