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Enregistrement W2051280702 · doi:10.2118/173561-ms

A Barrier Based Methodology to Assess Site Security Risk

2015· article· en· W2051280702 sur OpenAlexaff
Mark van Staalduinen, Faisal Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault tree analysisBayesian networkComputer scienceRisk managementRisk analysis (engineering)Computer securityMindsetEvent tree analysisEvent treeEvent (particle physics)Probabilistic logicOperations researchReliability engineeringEngineeringArtificial intelligenceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recent attacks on petroleum plants in various countries such as Algeria, Nigeria, and Iraq have greatly changed the risk mindset of the chemical industry (Johnson and Gilbert, 2013; Nordland and Al-Sahy, 2014). Risk assessments and management traditionally are conducted on unintended (safety related) incidents and not on intentional acts. These intentional acts could either be from an internal or external source. This paper extends the probabilistic risk assessment methodology (generally focus on safety unintended) to the security facet (focusing on intended incidents) of a processing facility. The methodology is based on the barrier approach. Five security barriers are proposed throughout the facility to help deter an attack. These security barriers are external, internal, interior, critical, and the fail-safe barrier, which are implemented at various stages of a plant with varying objectives. For example, the fail-safe barrier aims to bring the plant to safe shutdown mode, once it observes breach of the barrier. Breach of each barrier is modeled using fault tree approach. A number of monitoring parameters are proposed to track the effectiveness of the barrier, which are modeled as basic events in the fault tree. The occurrence of each basic event is modeled using two failure modes: i) natural, and ii) forced failure. Conditional probability with soft computing theory is used to model occurrence probability. The proposed methodology also takes into account effectiveness of the management, and political parameters in an impeding attack. In addition, the fault trees modeled are mapped into respective Bayesian Networks. Bayesian networks allow for manipulation of the conditional probability table. There are three relaxation assumptions that manipulate the conditional probability table that is explored in this paper. In order to eliminate uncertainty developed in the data, an updating mechanism is used along with a predictive component to make the model dynamic. This is significant as the model can be become dynamic to reflect any changes that may have occurred. Finally, a case study of a typical processing facility is presented to demonstrate the effectiveness of the model and to indicate areas of further improvement. This paper aspires to bring awareness to security risk assessments and the need to create a database for security related failures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,469
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,021 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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