A Barrier Based Methodology to Assess Site Security Risk
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».