Infokommunikacionnye tehnologiiInfokommunikacionnye tehnologii2073-3909Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics5645610.18469/ikt.2019.17.4.11Research ArticleProbabilistic modeling of controlled chaosMaslovO. Nmaslov@psati.ruPovolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics1512201917443344421122020Copyright © 2019, Maslov O.N.2019Chaos from the standpoint of complex systems theory and system analysis is considered as an object corresponding to the area of functioning of non-reflector complex system. The relevance of its study is explained by the entry into the triad «Managed Chaos - Hybrid War - Color Revolution». According to N.N. Moiseev, the sign of non-reflector complex system is the presence of a «human factor» in the form of decision-makers. Non-reflective complex systems are characterized by non-linear dynamics and unstable behavior, effects of self-organization in combination with chaotic phenomena and polyfurcations. Uncertainty in the knowledge of decision-makers about the properties of non-reflector complex system significantly complicates their management. For modeling chaotic processes in complex system, it is proposed to use the achievements of the probability theory: the objective probability theory of Laplace-Kolmogorov and the subjective probability theory of Bernoulli-Savage. Correspondence of the chaotic process to axioms of control is discussed.; the ontological model of the situation is presented, formed based on verified and axiological knowledge of the decisionmakers about the parameters and characteristics of complex system. The importance of structuring and formalizing the tasks associated with the study of chaotic processes in specific complex system is shown. The principles of modeling chaos with the use of analytical models of objective probability theory and heuristic models of subjective probability theory are described. The prospects of application of new information technologies for analysis and management of chaotic processes in non-reflector complex systems are noted.controlled chaosanalysis and simulationmanagement theorynon-reflex systemshuman factoruncertainty of knowledge of decision makersobjective and subjective probability theoryfractals and attractorsholons and actorsnew information technologiesуправляемый хаосанализ и моделированиетеория управлениянерефлекторные системычеловеческий факторнеопределенность знаний лицобъективная и субъективная теории вероятностейфракталы и аттракторыхолоны и акторыновые информационные технологии[Панарин И.Н. Гибридная война против России, 1816-2016. М.: Горячая линия - Телеком, 2016. 221 с.][Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение / пер. с англ. М.: Наука, 1970. 708 с.][Комлева Н.А. Гибридная война: сущность и специфика // Известия Уральского Федерального университета. Серия 3. Общественные науки. 2017. Т. 12. № 3 (167). С. 128-137.][Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. 528 с.][Основы теории управления в системах специального назначения / Ю.В. Бородакий [и др.]. М.: Изд. УДП РФ, 2008. 400 с.][Виттих В.А. Организация сложных систем. Самара: СНЦ РАН, 2010. 66 с.][Димов Э.М., Маслов О.Н., Скворцов А.Б. Новые информационные технологии: подготовка кадров и обучение персонала. Ч. 1. Реинжиниринг и управление бизнес-процессами в инфокоммуникациях. М.: ИРИАС, 2006. 386 с.][Новые информационные технологии: подготовка кадров и обучение персонала. Ч. 2. Имитационное моделирование и управление бизнес-процессами в инфокоммуникациях / Э.М. Димов [и др.]. Самара: СНЦ РАН, 2008. 350 с.][Новые информационные технологии: подготовка кадров и обучение персонала. Ч. 3. Интеллектуальные информационные системы и управление бизнес-процессами в инфокоммуникациях / Э.М. Димов [и др.]. Самара: СНЦ РАН, 2017. 440 с.][Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы / пер. с англ. М.: Институт компьютерных исследований, 2002. 656 с.][Хакен Г. Синергетика: иерархия неустойчивостей в самоорганизующихся системах / пер. с англ. М.: Мир, 1985. 423 с.][Потапов А.А. Фракталы в радиофизике и радиолокации. М.: Логос, 2002. 664 с.][Антипов О.И., Неганов В.А., Потапов А.А. Детерминированный хаос и фракталы в дискретно-нелинейных системах. М.: Радиотехника, 2009. 235 с.][Маслов О.Н. Моделирование неопределенностей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 9. С. 79-84.][Гнеденко Б.В., Колмогоров А.Н. Предельные распределения для сумм независимых случайных величин. М.; Л.: Гостехиздат, 1949. 264 с.][Королев В.Ю., Бенинг В.Е., Шоргин С.Я. Математические основы теории риска. М.: Физматлит, 2007. 544 с.][Savage L.J. The Foundations of Statistics. New York: Wiley, 1954. 310 p.][Маслов О.Н. Устойчивые распределения и их применение в радиотехнике. М.: Радио и связь, 1994. 152 с.][Ярочкин В.И., Бузанова Я.В. Корпоративная разведка. 2-е изд. М.: Ось-89, 2005. 304 с.][Маслов О.Н. Безопасность корпорации: моделирование и прогнозирование внутренних угроз методом риска. Самара: ПГУТИ; Аэропринт, 2013. 170 с.][Димов Э.М., Маслов О.Н., Раков А.С. Управление информационной безопасностью корпорации с применением критериев риска и ожидаемой полезности // Информационные технологии. 2016. Т. 22. № 8. С. 620-627.][Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн. 1. М.: Сов. радио, 1969. 752 с.][Шумейкер П. Модель ожидаемой полезности: разновидности, подходы, результаты и пределы возможностей / пер. с англ. // THESIS. 1994. Вып. 5. С. 29-80.][Винер Н. Кибернетика и общество / пер. с англ. М.: Изд-во ИЛ, 1958. 196 с.][Маслов О.Н. Случайные антенны: теория и практика. Самара: ПГУТИ; ОФОРТ, 2013. 480 с.]