Как правило, модели позволяют определять текущие и прогнозировать будущие значения всех показателей уязвимости информации для любых компонентов автоматизированной системы обработки данных, любой их комбинации и для любых условий жизнедеятельности автоматизированной системы обработки данных. Некоторые замечания по использованию.

1. Практически все модели строятся в предположении независимости тех случайных событий, совокупности которых образуют сложные процессы защиты информации в современных автоматизированных системах обработки данных.
2. Для обеспечения работы моделей необходимы большие объемы таких исходных данных, подавляющее большинство которых в настоящее время отсутствует, а формирование сопряжено с большими трудностями.

Определим замечание первое - допущение независимости случайных событий, происходящих в системах защиты информации. Основными событиями, имитируемыми в моделях определения показателей уязвимости, являются: проявление дестабилизирующих факторов, воздействие проявившихся дестабилизирующих факторов на защищаемую информацию и воздействие используемых средств защиты на дестабилизирующие факторы. При этом обычно делаются следующие допущения.

1. Потенциальные возможности проявления каждого дестабилизирующего фактора не зависят от проявления других.
2. Каждый из злоумышленников действует независимо от других, т. е. не учитываются возможности формирования коалиции злоумышленников.
3. Негативное воздействие на информацию каждого из проявившихся дестабилизирующих факторов не зависит от такого же воздействия других проявившихся факторов.
4. Негативное воздействие дестабилизирующих факторов на информацию в одном каком-либо компоненте автоматизированной системы обработки данных может привести лишь к поступлению на входы связанных с ним компонентов информации с нарушенной защищенностью и не оказывает влияния на такое же воздействие на информацию в самих этих компонентах.
5. Каждое из используемых средств защиты оказывает нейтрализующее воздействие на дестабилизирующие факторы и восстанавливающее воздействие на информацию независимо от такого же воздействия других.
6. Благоприятное воздействие средств защиты в одном компоненте автоматизированной системы обработки данных лишь снижает вероятность поступления на входы связанных с ним компонентов информации с нарушенной защищенностью и не влияет на уровень защищенности информации в самих этих компонентах.

В действительности же события, перечисленные выше являются зависимыми, хотя степень зависимости различна: от незначительной, которой вполне можно пренебречь, до существенной, которую следует учитывать. Однако для решения данной задачи в настоящее время нет необходимых предпосылок, поэтому остаются лишь методы экспертных оценок.

Второе замечание касается обеспечения моделей необходимыми исходными данными. Ранее уже неоднократно отмечалось, что для практического использования моделей определения показателей уязвимости необходимы большие объемы разнообразных данных, причем подавляющее большинство из них в настоящее время отсутствует.

Сформулируем теперь рекомендации по использованию моделей, разработанных в рамках рассмотренных ранее допущений, имея в виду, что это использование, обеспечивая решение задач анализа, синтеза и управления в системах защиты информации, не должно приводить к существенным погрешностям.

Первая и основная рекомендация сводится к тому, что моделями должны пользоваться квалифицированные специалисты-профессионалы в области защиты информации, которые могли бы в каждой конкретной ситуации выбрать наиболее эффективную модель и критически оценить степень адекватности получаемых решении.

Вторая рекомендация заключается в том, что модели надо использовать не просто для получения конкретных значений показателей уязвимости, а для оценки поведения этих значений при варьировании существенно значимыми исходными данными в возможных диапазонах их изменений. В этом плане модели определения значений показателей уязвимости могут служить весьма ценным инструментом при проведении деловых игр по защите информации.