Материал: Интеллектуальные информационные системы. труды международной научно-практической конференции. И73
ную проверку. Для того, чтобы добросовестный клиент не попадал на блокировку сразу, в качестве лояльного инструмента предусмотрено использование уровней безопасности.
Основу метода составляет итеративная оценка клиента |
|
, которая изме- |
||||
няется как в большую, так и в меньшую сторону после |
оценки определенного |
|||||
|
|
|
||||
действия : |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(1) |
При этом оценка находится в определенных границах |
|
и не может их |
||||
превышать: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(2) |
Для начального значения |
, |
> |
|
|
|
(3) |
нием диапазона: |
можно воспользоваться усредненным значе- |
|||||
= |
= |
2 |
. |
|
|
(4) |
В качестве уровней безопасности будут выступать конкретные значения границ:
(5)
И после вычисления оценок клиенту будет присвоен один из уровней, который будет влиять на взаимодействия с сервисом:
(6)
Такая простая схема позволяет выводить наглядно оценку клиенту для фрод-оператора, которая поможет ему в дальнейшем принятии решения.
В сфере логистики можно достаточно выделить 3 уровня с диапазоном оценок от 0 до 100 включительно: [0;30] – низкий, (30 70] – средний, (70; 100] – высокий, т.е.:
125
(7)
Каждый из уровней имеет свою цветовую гамму для лучшего визуального восприятия: низкий – красный, средний – серый, и высокий – зеленый. Фродоператор видит не только текущую оценку, но и историю изменений (достаточно 5 предыдущих значений). Если система ошибочно классифицировала транзакцию, есть возможность одобрить ее, но при этом общая оценка в данном случае не изменится.
Использование данной методики оправдано тем, что, впервые попав под подозрение, клиент не сразу блокируется, а лишь попадает на уровень доверия ниже, либо и вовсе остается в рамках одного при незначительных отклонениях от нормы. При этом совершая действия, клиент переходит с уровня на уровень, при этом миграция возможна в обе стороны. Гибкость подхода призвана оперативно оценивать клиента исходя из его последних действий, а также принимать решения в спорных ситуациях [1].
Рассмотрим на примере, как это работает. Для этого введем критерии оценки клиента :
|
Таблица 1 |
Критерии и величины оценок |
|
|
|
Критерий оценки |
Величина |
Оставление отзыва по доставке, пополнение баланса |
+5 |
Успешно доставленная посылка |
+10 |
Заполнение персональных данных |
+20 |
Неуспешный платеж |
-5 |
Вход с нового устройства или незнакомой страны |
-10 |
Транзакция помечена небезопасной |
-30 |
И рассмотрим последние события:
1)12 апреля 2019 года – заведение аккаунта в сервисе (50 по умолч.);
2)12 апреля 2019 года – заполнение персональной информации (+20);
3)17 апреля 2019 года – оплата услуги через платежный сервис (+10);
4)18 апреля 2019 года – попытка возврата средств на карту, транзакция отмечена как небезопасная (-30);
5)1 мая 2019 года – еще одна попытка возврата, транзакция снова отмечена как подозрительная (-30).
Фрод-оператор, зайдя в профиль клиента в антифрод-системе видит его текущую и историю оценок с визуальным восприятием уровней безопасности:
126
Рис. Антифрод-статистика клиента
В данном случае пресечена попытка «отмывания» денег – то есть клиент вносит средства в сервис от одного источника (например, с украденными данными по карте), а пытается вывести на другой (уже свой), при этом представляясь системе другим человеком для возможного обмана при несоответствии имени плательщика. Очевидно, что такой клиент будет заблокирован, о чем и сигнализирует система понижением оценки клиента.
При использовании уровней безопасности может возникнуть необходимость ограничивать список действий, доступных клиенту. К примеру, средний уровень не даст автоматический возврат денежных средств, а низкий – оформление посылок на ранее неиспользованный адрес. В данной ситуации можно использовать методику ACL (Access Control List), которая представляет собой матрицу действий и разрешений для каждого из уровней безопасности.
|
Матрица разрешенных действий |
|
Таблица 2 |
|||
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
Уровень безопасности |
Действие 1 |
Действие 2 |
|
… |
Действие N |
|
Высокий |
+ |
+ |
|
+ |
+ |
|
Средний |
+ |
- |
|
+ |
- |
|
Низкий |
+ |
- |
|
- |
- |
|
В табл. 2 разрешающее действие отмечено как «+», а запрещающее – как «-». Такая адаптивная настройка позволит более качественно подходить к вопросам безопасности, повышая контроль за клиентами уже на ранней стадии, запрещая или одобряя определенные действия.
Таким образом, использование уровней безопасности позволит более мягко подходить к вопросу ограничения клиента при подозрительных действиях, а также заранее определять их набор. Описанные методики могут подходить также и для смежных предметных областей, оказывать положительный эффект в вопросах управления и контроля клиентов.
127
Литература
1.Романов Д.В., Рындин А.А., Скворцов Ю.С. Методика управления ан- тифрод-системой в логистической отрасли на основе байесовского классификатора // Вестник ВГТУ. 2020. Т. 16. № 1. С. 23-32.
2.Кудряшова О.А., Ильина А.В. Аналитическая система антифрод как комплекс мер для оценки риска финансовых транзакций // Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований: мат. VII международ. науч.-практ. конф. УГАТУ. 2018. С. 193-196.
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»
УДК 681.5.011
Е. А. Сердечная
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ СТАБИЛИЗАЦИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
Применение методов математического программирования значительно расширяет возможности известных приёмов синтеза систем автоматического регулирования. В практических задачах проектирования систем управления достаточно часто приходится сталкиваться с необходимостью стабилизации неустойчивых объектов, при этом параметры объектов могут быть нестационарными. Для обеспечения требуемых характеристик систем управления в этих условиях применяют методы адаптации [1,2]. Вместе с тем, в последние годы приобретают популярность методы робастного управления, не требующие громоздких алгоритмов адаптации [3,4]. Дальнейшее развитие этих методов можно ожидать от их использования совместно с методами математического программирования. Настоящая работа раскрывает способы и приёмы такого подхода к проектированию на примере задачи стабилизации системы управления структурно неустойчивым объектом.
Теоретическую возможность обеспечения устойчивости методами модального управления продемонстрируем на примере неустойчивого объекта
y(n) +...a y(3) |
+a |
2 |
y(2) |
+a y(1) |
= k u |
с характеристической матрицей, представ- |
3 |
|
|
1 |
|
|
ленной в форме Фробениуса:
128
0 |
1 |
0 |
|
0 |
|
|
|
|
0 |
0 |
1 |
|
0 |
|
|
|
|
(1) |
|||||
B = |
0 |
0 |
0 |
|
1 |
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
−a |
−a |
|
−a |
|
|
|
|
1 |
2 |
|
n−1 |
|
|
где u – управляющее воздействие, y – регулируемая величина, a1, a2, a3 – |
||||||||||||
параметры объекта. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
После введения в систему модального регулятора R с коэффициентами |
||||||||||||
R =[r1 r2 r3 r4] характеристическая матрица примет вид: |
|
|
||||||||||
|
|
0 |
|
1 |
|
0 |
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
0 |
|
1 |
|
|
|
0 |
|
|
B− N |
|
|
|
|
|
|
(2) |
|||||
R = |
0 |
|
0 |
|
0 |
|
|
|
1 |
. |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
−k r |
−a |
−k r |
−a |
−k r |
|
−a |
n−1 |
−k r |
|
|
|
|
1 |
1 |
2 |
2 |
3 |
|
|
n |
|
||
Анализ матрицы (2) показывает, что подобрав коэффициенты регулятора таким образом, чтобы выполнялось условие: k·ri+1>>ai, можно обеспечить робастность системы к изменению параметров: a1, a2, a3.
Изложенные теоретические предпосылки указывают лишь на принципиальную возможность обеспечения робастности системы, но не указывают на способ обеспечения этой робастности, который не является очевидным. Действительно, определение n коэффициентов регулятора осуществляется в результате приравнивания n коэффициентов характеристического полинома |s·E- B+N·R| к n коэффициентам желаемого полинома. Таким образом можно избавиться он нулевого корня, обеспечив устойчивость системы. Однако решение этой системы уравнений является единственным. Таким образом, в общем случае, обеспечить условие робастности невозможно из-за отсутствия свободных переменных.
Для преодоления этого противоречия воспользуемся тем обстоятельством, что показатели качества системы обеспечиваются небольшим количеством доминирующих корней, и нет необходимости формировать точное расположение всех n корней характеристического полинома объекта. То есть можно за-
даться желаемым расположением только части корней: S1*,S2*,S3* Sm* ,(m < n), а
расположение оставшихся n-m корней будет определяться мерой их удалённости b от желаемых корней в виде неравенства: Sj ≤ b S*p,(p =1,m; j = m+1,n). Тогда
полная система условий реализации робастного модального регулятора примет вид:
ci |
= di ,i = |
|
|
|
|
|
|
|
1,n; |
|
|||||||
|
* |
|
|
|
|
|
|
(3) |
|
|
|
|
|
|
|||
Sj |
< b Sk |
,k =1,m; j = m+1,n; |
||||||
k ri > q ai −1 , |
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
129