Рассматривается многокритериальный выбор программных продуктов на основе лучевых диаграмм. При этом решается задача экспертной оценки и выбора антивирусных средств на основе взвешенной оценки таких показателей антивирусных средств офисных приложений, как быстродействие, эргономичность, полнота вирусной базы, самозащита, мониторинг и др. Выполнено сравнение следующих антивирусных средств: Panda Cloud Antivirus, Kaspersky Internet Security, Norton Internet Security и Avira Free Antivirus. Рассмотрено представление комплексных показателей качества в виде многоугольников областей, что заметно увеличивает наглядность многоаспектного сопоставления сравниваемых антивирусных средств.
многокритериальный выбор программных средств, антивирусные средства, лучевые диаграммы, принятие решений
1. Микони С.В. Многокритериальный выбор на конечном множестве альтернатив / С.В. Микони. – СПб.: Лань, 2009. – 270 с.
2.
3. Saaty Th.L. The Hierarchon: A Dictionary of Hier-archies / Th.L. Saaty. — Pittsburgh, Pennsylvania: RWS Publ., 1992. — 496 p.
4.
5. Takagi T. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Trans. Syst. Man Cybern. – 1985. – Vol. 15, no. 1. – P. 116-132.
6.
7. Ma J. Decider: A fuzzy multi-criteria group decision support system / J. Ma, J. Lu, GQ. Zhang // Int. J. Uncertainty Fuzziness Knowledge Based Syst. – 2010. – No. 23. – P. 23-31.
8.
9. Подиновский В.В. Теория важности критериев: современное состояние и направления дальнейшего развития / В.В. Подиновский, М.А. Потапов, А.П. Нелюбин, О.В. Подиновский // Тр. ХII Всерос. совещания по проблемам управления ВСПУ-14. – М., 2014. – С. 7697-7702.
10.
11. Брякалов Г.А. Основы современных компьютерных технологий: учебник / Г.А. Брякалов, С.В. Войцеховский, Е.Г. Воробьев и др.; под ред. А.Д. Хомоненко. – СПб.: КОРОНА принт, 2005. – 672 с.
12.
13. Рыжиков Ю.И. Флотские проблемы и лучевые диаграммы / Ю.И. Рыжиков, А.В. Алексеев, В.А. Лохвицкий // Сб. тр. III междунар. науч.-практич. конф. «Имитационное и комплексное моделирование морской техники и морских транспортных систем» – «ИКМ МТМТС 2015». – СПб., 2015. – С. 121-125.
14.
15. Горшков А.В. Метод выбора программного обеспечения систем управления версиями / А.В. Горшков, А.Д. Хомоненко // Анализ и прогнозирование систем управления в промышленности и на транспорте: тр. XVI междунар. конф. молодых ученых, студентов и аспирантов, СПб., 21-23 апр. 2015 г. – СПб.: ФГБОУ ВПО ПГУПС, 2016. – С. 125-132.
16.
17. Ахаев А.В. Методика, модели и алгоритмы выбора программных продуктов на основе онтологии и нечеткой меры: автореф. … канд. техн. наук / А.В. Ахаев. – Томск, 2014. – 19 с.
18.
19. Azadeh A. A robust decision-making methodology for evaluation and selection of simulation software package / A. Azadeh, S.N. Shirkouhi, K. Rezaie // Int. J. Adv. Manuf. Technol. – 2010. – Vol. 47. – P. 381-393.
20.
21. Karaarslan N. An application for modular capability-based ERP software selection using AHP method / N. Karaarslan, E. Gundogar // Int. J. Adv. Manuf. Technol. – 2009. – Vol. 42. – P. 1025-1033.
22.
23. Smirlis Y.G. Data envelopment analysis models to support the selection of vehicle routing software for city logis-tics operations / Y.G. Smirlis, V. Zeimpekis, G. Kaimakamis // Oper. Res. – 2012. – Vol. 12. – P. 399-420.
24.
25. Уткин Л.В. Обобщение метода анализа иерархий для принятия решения при неточных сравнениях с использованием теории Демпстера – Шейфера / Л.В. Уткин, Н.В. Симанова // Изв. ОрелГТУ. Серия «Информационные системы и технологии». – 2007. – № 4/268 (535). – С. 223-227.
26.
27. Dempster A.P. Upper and Lower Probabilities Induced by a Multi-Valued Mapping / A.P. Dempster // Ann. Math. Stat. – 1967. – No. 38. – P. 325-339.
28.
29. Титов А.И. Выбор программного обеспечения с помощью алгоритма Такаги – Сугено на примере систем управления проектами / А.И. Титов, А.Д. Хомоненко // Науч.-техн. ведомости Санкт-Петербург. гос. политех. ун-та. Информатика. Телекоммуникации. Управление. – 2016. – № 1 (236). – С. 41-52.
30.
31. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците / Н.В. Хованов. – СПб.: Изд-во Санкт-Петербург. ун-та, 1996. – 196 с.
32.
33. Корниенко А.А. Информационная безопасность и защита информации на железнодорожном транспорте. Ч. 2. Программно-аппаратные средства обеспечения информационной безопасности на железнодорожном транспорте: учеб. пособие / А.А. Корниенко, М.А. Еремеев, В.Н. Кустов и др. – М.: УМЦ по образованию на ж.-д. транспорте, 2014. – 448 с. (Сер. Высшее профессиональное образование.)
34.
35. Гиндин С.И. Модель оценивания оперативности распределенной обработки данных с учетом затрат на обеспечение информационной безопасности / С.И. Гиндин, А.Д. Хомоненко, В.В. Яковлев, С.В. Матвеев // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. – 2013. – № 4. – С. 59-67.
36.
37. Kornienko A.A. Methodology of Conflict Detection and Resolution in Cyber Attacks Protection Software on Railway Transport / A.A. Kornienko, M.A. Polyanichko // Интеллектуальные технологии на транспорте. – 2015. – № 1. – C. 18-21.
38.
39. Марков А.С. Модели оценки и планирования испытаний программных средств по требованиям безопасности информации // Вестн. Москов. гос. тех. ун-та им. Н.Э. Баумана. – 2011. – SPEC. – С. 90-103. (Сер. Приборостроение.)
40.
41. Баранова Е.К. Сравнительный анализ программного инструментария для анализа и оценки рисков информационной безопасности / Е.К. Баранова, М.В. Чернова // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. – 2014. – № 4. – С. 160-168.
