Risk indicators of cascading failures in interconnected network structures

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The behavior of real systems is often stochastic, and the connections between their elements can be adequately described as correlations. In recent years, there have been trends of increasing and complicating modern networks with the growth of their dependence on each other. We observe how several networks are combined into one interdependent network structure. This leads to an increase in the risks that the failure of nodes in one network may lead to the failure of dependent nodes in other networks. As a result of such failures, catastrophic cascade failures can occur in such interconnected network structures. Given the scale of such structures, which are often critical infrastructures, this problem becomes very relevant. The article introduces a scalar measure of the relationship between several arbitrarily distributed continuous random vectors. It allows you to assess the closeness of the relationship between different subsystems (networks) in network structures. Applied to Gaussian model network structures, the influence of the closeness of the relationship between subsystems on the risk of cascading failures has been studied. The probability of such failures was used as the risk value. As an indicator of the risk of cascading failures in the network structure, it is proposed to use the coefficient of correlation between its subsystems. And to reduce the risk of cascading failures in the network structure, it is necessary to reduce the tightness of correlation between the most interconnected elements of subsystems.

About the authors

Alexander Nikolaevich Tyrsin

Science and Engineering Center “Reliability and Resource of Large Systems and Machines”, Ural Branch of RAS, Yekaterinburg, Institute of Economics

Email: at2001@yandex.ru
Ural Branch of RAS

Stanislav Evgen'evich Kashcheev

South-Ural State University

Email: kashcheevs@susu.ru
Chelyabinsk

References

  1. 1. АЛЕКСЕЕВ В.В., СОЛОЖЕНЦЕВ Е.Д. Логико-вероятностный подход к управлению риском и эффек-тивностью в структурно-сложных системах // Инфор-мационно-управляющие системы. – 2009. – №6(43). – С. 67–71.
  2. 2. АШНИНА Ю.А. БОРИСОВ А.В., БОРИСОВА Н.И. Раз-витие инфраструктуры современного города: социаль-ные и экономические аспекты // NovaInfo. – 2015. – №39. – С. 177–183.
  3. 3. БУЛАТОВ В.В. Введение в математические методы моделирования сложных систем. – М.: ОнтоПринт, 2018. – 338 с.
  4. 4. МИХАЙЛОВ Г.А., ВОЙТИШЕК А.В. Численное стати-стическое моделирование. Методы Монте-Карло. – М.: Издательский центр «Академия», 2006. – 368 с.
  5. 5. НОВИКОВ Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. – М.: ИПУ РАН, 2003. – 102 с.
  6. 6. Современный философский словарь: 2-е изд. / Под общ. ред. В.Е. Кемерова. – М.: ПАНПРИНТ, 1998. – 1064 с.
  7. 7. ТЫРСИН А.Н. Мера совместной корреляционной зави-симости многомерных случайных величин // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. – 2014. – Т. 80, №1. – С. 76–80.
  8. 8. ТЫРСИН А.Н. Скалярная мера взаимосвязи между не-сколькими случайными векторами // Заводская лабора-тория. Диагностика материалов. – 2022. – Т. 88, №3. – С. 73–80.
  9. 9. ФИХТЕНГОЛЬЦ Г.М. Курс дифференциального и инте-грального исчисления. В 3 т. Т.1. – 8-е изд. – М.: ФИЗ-МАТЛИТ, 2003. – 680 с.
  10. 10. ХАРДЛЕ В. Прикладная непараметрическая регрессия: Пер. с англ. – М.: Мир, 1993. – 349 с.
  11. 11. BEHRENSDORF J., BROGGI M., BEER M. Reliability Analysis of Networks Interconnected with Copulas // ASCE-ASME. Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Sys-tems, Part B Mechanical Engineering. – 2019. – Vol.5. – P. 041006-9.
  12. 12. BULDYREV S.V., PARSHANI R., PAUL G., STAN-LEY H.E., HAVLIN SH. Catastrophic cascade of failures in interdependent networks // Nature. – 2010. – Vol. 464. – P. 1025–1028.
  13. 13. CHERUBINI U., LUCIANO E., VECCHIATO W. Copula Methods in Finance. – Wiley, Chichester, UK, 2004.
  14. 14. ENGLE R.F. Anticipating Correlations. A New Paradigm for Risk Management. – Princeton University Press, 2009.
  15. 15. GOODWIN B.K., HUNGERFORD A. Copula-Based Models of Systemic Risk in us Agriculture: Implications for Crop In-surance and Reinsurance Contracts // American Journal of Agricultural Economics. – 2014. – Vol. 97, No 3. – P. 879–896.
  16. 16. GORBAN A.N., TYUKINA T.A., POKIDYSHEVA L.I., SMIRNOVA E.V. Dynamic and thermodynamic models of adaptation // Physics of Life Reviews. – 2021. – Vol. 37. – P.17–64.
  17. 17. JOE H. Dependence Modeling with Copulas. – Chapman and Hall/CRC, New York, 2014.
  18. 18. LAPRIE J.C., KANOUN K., KANICHE M. Modeling inter-dependencies between the electricity and information infra-structures // SAFECOMP-2007. – 2007. – Vol. 4680. – P. 54–67.
  19. 19. PENA D., RODRIGUEZ J. Descriptive Measures of Multi-variate Scatter and Linear Dependence // Journal of Multi-variate Analysis. – 2003. – Vol. 85, No 2. – P. 361–374.
  20. 20. RAM M., SINGH S.B. Analysis of Reliability Characteristics of a Complex Engineering System under Copula // Journal of Reliability and Statistical Studies. – 2009. – Vol. 2, No 1. – P. 91–102.
  21. 21. RINALDI S., PEERENBOOM J., KELLY T. Identifying, un-derstanding, and analyzing critical infrastructure interde-pendencies // IEEE Control Systems Magazine. – 2001. – Vol. 21. – P. 11–25.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».