V2 Softwarový nástroj pro identifikaci, kvantifikace a evaluaci rizik heterogenní vzájemně propojené (kritické) infrastruktury

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F24%3A10256027" target="_blank" >RIV/61989100:27240/24:10256027 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/24:10256027

Výsledek na webu

<a href="https://code.it4i.cz/ADAS-Private/distributionnetworks/TimeUnavailabilityApp" target="_blank" >https://code.it4i.cz/ADAS-Private/distributionnetworks/TimeUnavailabilityApp</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

V2 Softwarový nástroj pro identifikaci, kvantifikace a evaluaci rizik heterogenní vzájemně propojené (kritické) infrastruktury

Popis výsledku v původním jazyce

Software umožňuje modelování propojeného systému, výpočet nepohotovosti (pravděpodobnosti výpadku funkcionality) systému, kvantifikaci vlivu jednotlivých komponent na spolehlivost systému a identifikaci rizik a jejich řazení dle závažnosti. Model systému popisuje závislost stavu systému (resp. kritické funkcionality) na stavu jednotlivých komponent.Podstatou výsledku je software (interaktivní aplikace s webovým rozhraním a knihovna výpočetních a vizualizačních funkcí v jazyce Python) pro identifikaci a ohodnocení rizikových komponent na základě matematického modelu propojené kritické infrastruktury.Software, na základě logického modelu závislostí v síti (stromu poruch) a parametrů poruchovosti jednotlivých systémových komponent (střední doby poruch a oprav) umožní simulovat časový vývoj nedostupnosti systémových funkcionalit a kvantifikovat vliv poruch komponent systému a tím identifikovat významné rizikové prvky.Vliv poruch v systému je kvantifikován pomocí rizikových a citlivostních indexů kombinací lokálního-kombinatorického (Birnbaumovy indexy důležitosti) a globálního-Monte Carlo přístupu (LASSO regresní metoda se sekvenční volbou znaků). Software umožňuje zadávat strukturu systému a parametry komponent skrze uživatelsky přívětivé vstupní soubory.Pro provádění analýz je možné využít jednotlivé Python moduly nebo připojenou interaktivní aplikaci vytvořenou pomocí knihovny Shiny, která poskytuje grafické uživatelské rozhraní pro spouštění výpočtů a prohlížení jejich výsledků. Software ve výsledku identifikuje kritické prvky systému jako kandidáty pro alokaci zdrojů s cílem posílení jejich spolehlivosti nebo zefektivnění jejich údržby.

Název v anglickém jazyce

Software tool for identification, quantifications and evaluation of risks in heterogeneous interconnected (critical) infrastructure

Popis výsledku anglicky

The software allows modelling of interconnected systems, evaluation of system unavailability (probability of loss of functionality), quantification of influence of individual components on the system&apos;s unavailability and identification of risks and their sorting according to severity. System model describes the dependency of the system state (or its critical functionalities) on the states of its individual components. The core of the result is a software (interactive application with web interface and a library of computational and visualization methods in Python programming language) for identification and evaluation of critical components based on a mathematical model of interconnected critical infrastructure. From a logical model of interdependencies in the system (Fault tree) and parameters describing stochastic model of component failures (mean time to failure and mean time to repair), the software allows for simulation of time dependent evolution of unavailability of system functionality and quantification of the influence of failure of individual system components and therefore identification of significant risk factors. Influence of component failures is quantified using risk and sensitivity indices combining local-combinatoric (Birmbaum importance index) and global-Monte Carlo (LASSO regression with sequential feature selection) approaches. The software allows loading the system structure and component parameters via user friendly input files. To run the analyses, it is possible to use individual Python modules or the included interactive application programmed using the Shiny package, which provides a graphical user interface for running computations and exploring their results. At last, the software identifies critical system components as candidates for resources allocation via increasing their reliability or improving their maintenance strategies.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/VK01030109" target="_blank" >VK01030109: Výzkum holistického modelu propojené kritické elektroenergetické a komunikační infrastruktury</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Interní identifikační kód produktu

018/11-12-2024_SW

Technické parametry

Výsledkem je převážně soubor zdrojových kódů v programovacím jazyce Python (ver. 3.10), které obsahují jak výpočetní knihovnu pro analýzu rizik, tak skript pro sestavení interaktivního webového uživatelského rozhraní využitím knihovny Shiny for Python, spolu s dokumentací popisující jejich strukturu a využití. Knihovna umožňuje načítání vstupních dat a export výsledků, interní logickou reprezentaci systému a jeho závislostí, výpočet časově závislé nepohotovosti systému a jeho komponent, kombinatorický výpočet Birnbaumových indexů důležitosti komponent v systému a globální identifikaci významných komponent metodou sekvenční regularizované regrese užitím kvazi Monte-Carlo metody. Pro manipulaci s interní logickou strukturou systému a výpočet nepohotovosti a indexů důležitosti byla vytvořena vlastní efektivní implementace jednotlivých metod v jazyce Python využívající také nově vyvinuté (a peer-review publikované) přístupy. Software interně využívá otevřené knihovny třetích stran. Python: numpy, pandas, plotly, numba, SAlib, sklearn; R-project: ftaproxim, FaultTree; pro jejich propojení Rpy2; a Shiny for Python pro tvorbu interaktivního webového rozhraní. Dotazy ohledně možností přístupu k výsledku a licence lze posílat na e-mail: pavel.praks@vsb.cz, v kopii fujdiak@vut.cz, toman@vut.cz.

Ekonomické parametry

Software vznikl v rámci projektové výzvy MVČR OPSEC za účelem zvýšení resilience kritických infrastruktur (elektrická, komunikační) a tedy snížení socio-ekonomických dopadů způsobených výpadky dostupnosti jejich služeb. Vývoj probíhal mj. v součinnosti s aplikačním garantem - městem Brno. Dále bude nabízen formou hospodářské činnosti a smluvního výzkumu.

IČO vlastníka výsledku

61989100

Název vlastníka

VŠB - Technická univerzita Ostrava