рассматривать измерения как наблюдения, количественно уменьшающие неопределенность. Простого уменьшения, не обязательно устранения неопределенности для измерений будет достаточно. Даже если некоторые ученые формулируют определение немного иначе, применяемые ими методы доказывают, что для них измерения также являются исключительно вероятностной задачей и твердой уверенности в реальных величинах у них, как правило, нет. Тот факт, что ошибки неизбежны, но их все равно можно считать прогрессом по сравнению с предыдущими данными, является важнейшим в методах проведения экспериментов, опросов и других научных измерений.
Практические различия между этим определением и наиболее популярной трактовкой измерений огромны. Прежде всего, верным измерениям, чтобы считаться таковыми, не нужно быть абсолютно точными. К тому же отсутствие зарегистрированной ошибки (подразумевающее, что число точное) может быть признаком того, что не применялись эмпирические методы, такие как выборка и эксперименты (т. е. на самом деле это вообще не измерения). Измерения, соответствующие основным стандартам научной достоверности, будут сообщать о результатах с некоторой долей неопределенности, например: «Существует 90 %-ная вероятность того, что атака на систему приведет к сбою в ее работе на период от 1 до 8 часов».
Определение измерения
Измерение – количественно выраженное уменьшение неопределенности на основе одного или нескольких наблюдений.
Такая концепция измерения может оказаться новой для многих читателей, но есть веские математические основания и практические причины для подобной трактовки. В конечном счете измерение – это лишь информация, а для информации существуют строгие теоретические рамки. Область знания, получившая название «теория информации», была разработана в 1940-х годах Клодом Шенноном, американским инженером-электриком и математиком. В 1948 году он опубликовал работу под названием A Mathematical Theory of Communication2 («Математическая теория коммуникации»), заложив в ней основы теории информации и, по сути, большей части информационных технологий, с которыми работают специалисты по кибербезопасности.
Шеннон предложил математическое определение информации как степени уменьшения неопределенности в сигнале, которую он рассматривал с точки зрения энтропии, устраняемой сигналом. По Шеннону, адресат информации находится в некотором изначальном состоянии неопределенности, иными словами, ему уже что-то известно, а новая информация просто устраняет хотя бы часть неопределенности (т. е. необязательно полностью). Изначальное состояние знания или неопределенности адресата можно использовать для вычисления, скажем, пределов объема информации, передаваемой сигналом, минимальной интенсивности сигнала с поправкой на шум, а также максимально возможного сжатия данных.
Такая концепция «снижения неопределенности» крайне важна для бизнеса. Продуктивность значимых решений, принимаемых в состоянии неопределенности (например, связанных с утверждением