УДОСКОНАЛЕННЯ КВАЛІМЕТРИЧНИХ ПІДХОДІВ ДО ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКІВ ЕНЕРГОПІДПРИЄМСТВ З УРАХУВАННЯМ АСПЕКТІВ КІБЕРБЕЗПЕКИ
Анотація
DOI: https://doi.org/10.26565/2079-1747-2025-36-10
У статті розглянуто можливість застосування кваліметричних підходів до оцінювання ризиків з урахування сучасних аспектів кіберзагроз, що виникають на енергетичних підприємствах. З метою оцінювання і управління ризиками проаналізовано науко-технічну і нормативну базу і запропоновано алгоритм-схему яка враховує кіберкомпонент, який є як окремою загрозою для функціонування енергопідприємства, так і може впливати на інші загрози різного характеру, і як наслідок підвищити рівень загального ризику. У ході проведеного дослідження було розроблено науково-обґрунтовану методику оцінювання рівня безпеки підприємства з урахуванням кіберзагроз. Запропонований підхід поєднує кваліметричні методи та модифіковану систему вагових коефіцієнтів, що дало змогу сформувати інтегральну модель аналізу ризиків, що забезпечує більш комплексне уявлення про стан захищеності об’єкта та дає можливість своєчасно виявляти критичні вразливості як на етапі планування заходів безпеки, так і під час ухвалення управлінських рішень у процесі функціонування. У дослідженні проаналізовано базові загрози для атомної електростанції, що дозволило ідентифікувати приховані загрози, а саме, встановлено, що відмова систем охолодження може бути спричинена не лише фізичними несправностями, а й цілеспрямованим втручанням у програмне забезпечення чи спотворенням сигналів датчиків, що враховано під час оцінки ризиків. В роботі представлено візуалізація оцінювання ризиків у вигляді 3D матриці ризиків з кіберкомпонентом, яка дає краще уявлення та допомагає керівникам енергопідприємств швидко ідентифікувати найбільш критичні ризики, у яких кіберфактор суттєво посилює загрозу. Застосування інтегральної моделі засвідчило, що фактичний рівень ризиків атомної електростанції істотно зростає за рахунок кіберкомпонента. У порівнянні з базовим варіантом оцінювання, інтегральний показник ризику з врахуванням кіберкомпонента підвищується на 10–25 %, що підтверджує необхідність системного включення заходів кіберзахисту до загальної політики безпеки атомної енергетики.
Завантаження
Посилання
Khimicheva, H & Volivach, A 2020, ‘Mathematical model of an educational program quality assessment’, Proceedings of National Aviation University, 84(3), Pp. 71–79. DOI: https://doi.org/10.18372/2306-1472.84.14956
Hrinchenko, HS & Matsko, AM 2024, ‘Intehratsiia kvalimetrychnykh pidkhodiv u suchasni informatsiino-vymiriuvalni tekhnolohii osvity’ [ Integration of qualitative approaches into modern information and measurement technologies in education ], Mashynobuduvannia, Iss. 34, Pp. 39–50, DOI: https://doi.org/10.26565/2079-1747-2024-34-04
Kucheruk, VYu & Hlushko, MV 2022, ‘Pokrashchennia yakosti rekomendatsiinykh system na osnovi kvalimetrychnykh metodiv vymiriuvannia’ [ Improving the quality of recommender systems based on qualimetric measurement methods. ], Vymiriuvalna ta obchysliuvalna tekhnika v tekhnolohichnykh protsesakh, no 2, Pp. 65–72, DOI: https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-70-2-9
Bilovodska, O 2021, ‘Kvalimetrychnyi pidkhid otsiniuvannia stratehichnoi diialnosti upravlinnia dystrybutsieiu innovatsiinykh produktiv u marketynhovii lohistytsi [ Qualimetric approach to evaluating strategic activities of distribution management of innovative products in marketing logistics ], Ekonomichnyi chasopys Volynskoho natsionalnoho universytetu imeni Lesi Ukrainky, no 1(25), Pp. 175–183, DOI: https://doi.org/10.29038/2786-4618-2021-01-175-183
Trishch, R, Nechuiviter, O, Dyadyura, K, Vasilevskyi, O, Tsykhanovska, I & Yakovlev, M 2021, ‘Qualimetric method of assessing risks of low quality products’, MM Science Journal, no (10), Pp. 4769–4774, DOI: https://doi.org/10.17973/MMSJ.2021_10_2021030
Trishch, R, Cherniak, O, Zdenek, D & Petraskevicius, V 2024, ‘Assessment of the occupational health and safety management system by qualimetric methods’, Engineering Management in Production and Services, no 16(2), Pp. 118–127, DOI: https://doi.org/10.2478/emj-2024-0017
Trishch, R, Nechuiviter, O, Hrinchenko, H, Bubela, T, Riabchykov, M & Pandova, I 2023, ‘Assessment of safety risks using qualimetric methods’, MM Science Journal, no (10), P. 6668, DOI: https://doi.org/10.17973/MMSJ.2023_10_2023021
Hrinchenko, HS, Kiporenko, OV, Nehodov, SS, Lysenko, AYa, Mazorchuk, KK & Nos, RS 2024, ‘Rozvytok normatyvnoho pidkhodu do otsiniuvannia ryzykiv enerhopidpryiemstv’ [Development of a regulatory approach to assessing the risks of energy enterprises ], Mashynobuduvannia, Iss. 34, Pp. 17–30, DOI: https://doi.org/10.26565/2079-1747-2024-34-02
Peček, B & Kovačič, A 2019, ‘Methodology of monitoring key risk indicators’, Economic Research-Ekonomska Istraživanja, no 32(1), Pp. 3485–3501, DOI: https://doi.org/10.1080/1331677X.2019.1658529
Budanov, PF, Hrinchenko, HS, Nechuiviter, OP, Boiko, TH & Tsykhanovska, IV 2022, ‘Zastosuvannia metodiv kvalimetrii dlia otsinky kompleksnykh pokaznykiv yakosti bahatoparametrychnykh ob'iektiv’ [ Application of qualimetry methods to assess complex quality indicators of multiparametric lenses ], Mashynobuduvannia, Iss. 30, Pp. 73–84, DOI: https://doi.org/10.32820/2079-1747-2022-30-73-84
Sorokolat, NA & Fatieieva, LYu 2022, ‘Zastosuvannia funktsii pomylok dlia otsiniuvannia yakosti ob’iektiv kvalimetrii’ [Application of the error function to assess the quality of quality objects], Visnyk NTU «KhPI». Seriia: Novi rishennia v suchasnykh tekhnolohiiakh, no 4(14), Pp. 53–58. DOI: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2022.04.08
Ginevičius, R, Trishch, H & Petraškevičius, V 2015, ‘Quantitative assessment of quality management systems’ processes’, Economic Research-Ekonomska Istraživanja, no 28(1), Pp. 1096–1110, DOI: https://doi.org/10.1080/1331677X.2015.1087676
U.S. Department of Energy 2024, Risk assessment essentials guide for state energy security plans. Office of Cybersecurity, Energy Security, and Emergency Response, viewed <https://www.energy.gov/sites/default/files/2024-05/DOE%20CESER-Risk%20Assessment%20Essentials%20Guide%20for%20State%20Energy%20Security%20Plans.pdf>
Urbano, EM, Martinez-Viol, V, Kampouropoulos, K & Romeral, L 2023, ‘Quantitative and qualitative risk-informed energy investment for industrial companies’, Energy Reports, no 9, Pp. 3290–3304, DOI: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.01.131
Pye, S, Li, FGN, Petersen, A, Broad, O, McDowall, W, Price, J & Usher, W 2018, ‘Assessing qualitative and quantitative dimensions of uncertainty in energy modelling for policy support in the United Kingdom’, Energy Research & Social Science, no 46, Pp. 332–344, DOI: https://doi.org/10.1016/j.erss.2018.07.028
Solangi, YA, Tan, Q, Mirjat, NH & Ali, S 2019, ‘Evaluating the strategies for sustainable energy planning in Pakistan: An integrated SWOT-AHP and Fuzzy-TOPSIS approach’, Journal of Cleaner Production, no 236, 117655, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.117655
Cornwell, N, Bilson, C, Gepp, A, Stern, S & Vanstone, BJ 2022, ‘The role of data analytics within operational risk management: A systematic review from the financial services and energy sectors’, Journal of the Operational Research Society, no 74(1), Pp. 374–402, DOI: https://doi.org/10.1080/01605682.2022.2041373
Gorzeń-Mitka, I & Wieczorek-Kosmala, M 2023, ‘Mapping the energy sector from a risk management research perspective: A bibliometric and scientific approach’, Energies, no 16(4), DOI: https://doi.org/10.3390/en16042024
Creamer, GG & Ben-Zvi, T 2021, ‘Volatility and risk in the energy market: A trade network approach’, Sustainability, no 13(18), 10199, DOI: https://doi.org/10.3390/su131810199
Kaka, S, Memon, M & Mari, S 2024, ‘A comprehensive analysis of factors influencing biogas plant location’, Proceedings of the 9th North American Conference on Industrial Engineering and Operations Management, DOI: https://doi.org/10.46254/NA09.20240143
Irfan, M, Zhao, ZY & Rehman, A 2021, ‘Consumers’ intention-based influence factors of renewable energy adoption in Pakistan: A structural equation modeling approach’, Environmental Science and Pollution Research, no 28, Pp. 432–445, DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-020-10504-w
Zhang, Q, Nie, Y, Zhao, W & Du, L 2025, ‘Research on TBM parameter optimization based on failure probability’, Engineering Failure Analysis, no 167(B), 109036, DOI: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2024.109036
Ikwan, F, Sanders, D & Hassan, M 2021, ‘Safety evaluation of leak in a storage tank using fault tree analysis and risk matrix analysis’, Journal of Loss Prevention in the Process Industries, no 73, 104597, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2021.104597
Paltrinieri, N, Landucci, G, Nelson, WR & Hauge, S 2016, ‘Proactive approaches of dynamic risk assessment based on indicators’, In N. Paltrinieri & F. Khan (Eds.), Dynamic risk analysis in the chemical and petroleum industry, Butterworth-Heinemann, Pp. 63-73, DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-803765-2.00006-8
Gorzeń-Mitka, I & Wieczorek-Kosmala, M 2023, ‘Mapping the energy sector from a risk management research perspective: A bibliometric and scientific approach’, Energies, no 16(4), DOI: https://doi.org/10.3390/en16042024
Zhu, X, Meng, X & Zhang, M 2021, ‘Application of multiple criteria decision making methods in construction: A systematic literature review’, Journal of Civil Engineering and Management, no 27(6), Pp. 372–403. DOI: https://doi.org/10.3846/jcem.2021.15260
Haes Alhelou, H, Hamedani-Golshan, ME, Njenda, TC & Siano, P 2019, ‘A survey on power system blackout and cascading events: Research motivations and challenges’, Energies, no 12(4), P. 682. DOI: https://doi.org/10.3390/en12040682
Le Coq, C & Paltseva, E 2009, ‘Measuring the security of external energy supply in the European Union’, Energy Policy, no 37(11), Pp. 4474–4481, DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.05.069
International Organization for Standardization 2018, ISO 31000:2018 Risk management – Guidelines (2nd ed.), viewed <https://www.iso.org/standard/31000>
International Organization for Standardization 2022, ISO/IEC 27001:2022 Information security, cybersecurity and privacy protection – Information security management systems – Requirements (3rd ed.), viewed <https://www.iso.org/standard/27001>
Stouffer, K, Lightman, S, Pillitteri, V, Abrams, M & Hahn, A 2015, Guide to industrial control systems (ICS) security (NIST Special Publication 800-82 Rev. 2), DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-82r2
Hussain, MA, Samrouth, K & Bakir, N 2025, ‘A survey on malware attacks in industrial air-gap systems’, International Journal of Information Security, no 24, P. 146, DOI: https://doi.org/10.1007/s10207-025-01044-w
Cao, Z, Liu, B, Gao, D, Zhou, D, Han, X & Cao, J 2025, ‘A dynamic spatiotemporal deep learning solution for cloud–edge collaborative industrial control system distributed denial of service attack detection’, Electronics, no 14, P. 1843. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics14091843
National Institute of Standards and Technology 2014, NIST roadmap for improving critical infrastructure cybersecurity, viewed <http://www.nist.gov/cyberframework/upload/roadmap-021214.pdf>
European Commission 2006, Communication from the Commission on a European Programme for Critical Infrastructure Protection (COM(2006) 786 final), Brussels, viewed <https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52006DC0786>
European Commission 2015, Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee, the Committee of the Regions and the European Investment Bank: A framework strategy for a resilient energy union with a forward-looking climate change policy (COM(2015) 80 final), Brussels, viewed <https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52015DC0080>
Torregosa, RF & Hu, W 2013, ‘Probabilistic risk analysis of fracture of aircraft structures using a Bayesian approach to update the distribution of the equivalent initial flaw sizes’, Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures, no 36, Pp. 1092–1101. DOI: https://doi.org/10.1111/ffe.12103
Saiz, M, Calvet, L, Juan, A. A & Lopez-Lopez, D 2024, ‘A simheuristic for project portfolio optimization combining individual project risk, scheduling effects, interruptions, and project risk correlations’, Computers & Industrial Engineering, no 198, 110694. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2024.110694
Chu, C, Yang, W & Chen, Y 2024, ‘Dynamic fault tree generation and quantitative analysis of system reliability for embedded systems based on SysML models’, Sensors, no 24, 6021. DOI: https://doi.org/10.3390/s24186021
Markulik, Š, Šolc, M & Blaško, P 2024, ‘Use of risk management to support business sustainability in the automotive industry’, Sustainability, no 16, 4308. DOI: https://doi.org/10.3390/su16104308
Karanikas, N & Zerguine, H 2025, ‘Redefining health, risk, and safety for occupational settings: A mixed-methods study’, Safety Science, no 181, 106698. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2024.106698
