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Metrics for quantifying interdependencies
No full textThe quantification of interdependencies is a, major challenge when attempting to analyze the behavior of critical infrastructures. This paper presents a taxonomy of interdependency quantification metrics based on their information content, decision support and risk analysis capabilities, and computational costs. The paper also discusses a systematic approach for computing metrics and performance indices that measure the effectiveness of strategies designed to enhance critical infrastructure protection and resilience. A case study is used to illustrate the computation of the metrics and performance indices, and their application to the analysis of critical infrastructure interdependencies
Mercury resistance in Pseudomonads: comparison of two mer operons cloned from a Pseudomonas stutzeri plasmid
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Agent based modeling and simulation for critical and interdependent systems
Full text linkLo studio delle infrastrutture critiche è un campo relativamente nuovo nella ricerca scientifica e che trova solo recentemente una precisa collocazione nelle differenti aree di ricerca, ovvero la cosiddetta “Protezione delle infrastrutture critiche“ (CIP).
Considerando la classificazione di Lewis1, la CIP racchiude sette problematiche ancora da risolvere e che rappresentano le sfide attuali e future per gli scienziati interessati a questa area di ricerca. I problemi considerati riguardano: 1) la vastezza del problema, ovvero la grande dimensione del problema rende impossibile la protezione di tutte le infrastrutture; 2) chi deve prendere le decisioni finali per risolvere una eventuale “catastrofe”; 3) la condivisione dei dati ovvero l’assenza di un modello standard per lo scambio dei dati rende quest’ultimi completamente incompatibili tra di loro; 4) la conoscenza totale del problema, poiché è composto da domini e tecnologie completamente differenti tra di loro; 5) lo studio delle interdipendenze, in quanto ogni infrastruttura ha dipendenze dirette o indirette con le altre; 6) strumenti inadeguati, ovvero l’assenza di un approccio generale che si possa applicare a qualsiasi caso di studio; 7) conflitto asimmetrico, piccoli attacchi o danni possono causare grandi disastri.
Tali problematiche hanno attratto anche noi, in modo specifico nello studio delle interdipendenze umane e fisiche, nella loro valutazione e quantificazione. In particolare, obiettivo di questa tesi è stato quello di fornire un framework per la simulazione e analisi delle interdipendenze fisiche, geografiche, informatiche e temporali. A tale fine è stato definito un nuovo approccio che si basa sulla modellazione e simulazione ad agenti insieme alla teoria e architettura della simulazione distribuita, la quale permette il riutilizzo di simulatori già implementati come pure l’incremento delle performance e il bilancio del carico.
Inoltre abbiamo utilizzato un ulteriore approccio alternativo basato sulla micro-simulazione atto allo studio delle interdipendenze con maggiore dettaglio. Per raggiungere tale scopo, è stato anche implementato un simulatore del traffico cittadino basato sulla simulazione parallela e ad eventi discreti al fine di simulare milioni di utenze e valutare come e quali infrastrutture sono influenzate dalla rete dei trasporti.
In conclusione possiamo dire che i maggiori contributi di questa tesi sono stati i seguenti:
Dopo un attento studio delle metodologie già presenti in letteratura, abbiamo introdotto un nuovo modello per simulare e analizzare le infrastrutture critiche il quale utilizza la modellazione e simulazione ad agenti. Un agente è una entità che ha uno specifico comportamento il quale può interagire con l’ambiente in cui vive e con gli altri agenti al fine di raggiungere un obiettivo comune. La modellazione e simulazione ad agenti è stata utilizzata per definire le interdipendenze fisiche, logiche e geografiche, dirette e/o indirette.
Abbiamo utilizzato le tecniche di simulazione distribuita e parallela al fine di riutilizzare sia i simulatori dei domini specifici già implementati sia per distribuire il carico e incrementare allo stesso tempo le performance. Tali caratteristiche permettono di simulare grandi scenari composto da migliaia e migliaia di componenti e molteplici infrastrutture allo stesso tempo. A tale scopo, abbiamo utilizzato lo standard di simulazione distribuita High Level Architecture così che il framework possa essere flessibile nella introduzione di nuovi simulatori di domini specifici. Con tale framework è stato possibile simulare le interdipendenze informatiche e quelle fisiche.
Abbiamo utilizzato la rappresentazione standard per la geoferenzazione degli oggetti al fine di creare scenari realistici e riutilizzare i dati delle differenti compagnie che offrono i servizi definiti critici.
Abbiamo anche considerato il workload generato dalle persone durante le loro regolari attività giornaliere sulla rete delle infrastrutture. La creazione del workload durante eventi catastrofici è ancora un problema aperto.
Abbiamo sviluppato un micro-simulatore parallelo e scalabile per la rete dei trasporti che utilizza un modello basato sulla rete di code ad eventi discreti, il quale utilizza il workload generato dal simulatore delle attività giornaliere.
Abbiamo definito alcune nuove metriche per misurare le interdipendenze dirette e indirette applicandole ai dati collezionati dai simulatori sviluppati. Tali metriche possono essere di grandi aiuto per coloro che devono gestire e prendere importanti decisioni al fine di prevenire catastrofi, ridurre il rischio di minacce e limitare i danni nel minor tempo possibile.The research community has been just recently attracted
by the study of critical infrastructure. All related topics can
be grouped in the so called "critical infrastructure protection" (CIP).
Lewis1 defines the study of CIP as "the study of challenges to be met
and solutions to be found". He also divides the challenges of CIP in
seven possible categories, which are:
1. Vastness: related to the vastness of problem, which renders
impractical to protect all infrastructures;
2. Command: associated to the problem to define who takes the
last decision;
3. Information Sharing: the absence of a clear way to share and
distribute information among different infrastructures made data completely incompatible;
4. Knowledge: every infrastructure has its own domain and technology, so it is very hard to have a whole knowledge of a so vast complex system;
5. Interdependencies: every infrastructure depends on many other ones directly or indirectly. Dependencies are caused by human
organizational structures as well as physical linkage between
components;
6. Inadequate Tools: there is not yet a general approach or tool
to study critical infrastructure;
7. Asymmetric Conflict: small attack can produce big damages. Such scenario has also attracted us specifically in the study of human and physical interdependencies, their own valuation and quantification.
In particular, the goal of this thesis has been to provide a framework for the simulation and analysis of physical, geographical, informational and temporal interdependencies using the agent based
modeling and simulation approach with the theory and architecture of distributed simulation in order to allow the reuse of already implemented simulators as well as to increase performances and to scale
the problem.
We have also used the micro-simulation as an alternative approach to the study of critical infrastructure. For such aim,
we have implemented a simulator of road-traffic using the parallel
and discrete events approach in order to simulate daily traffic in big
cities and to evaluate how other infrastructures and individuals depend
on transportation system. The major contributions are as in
the following:
- We introduce a new model to simulate and analyze critical infrastructures
and their interdependencies using the agent based
modeling and simulation. An agent is an entity which has a specific
behavior that can be influenced by the environment, the
memory and experience of the agent, can interact with the environment
and other agents (heterogeneous and homogenous) to
reach the same goal, has a specific geographical position. The
agent based modeling and simulation has been used to simulate
and to define physical and geographical interdependencies.
- We have used the parallel and distributed simulation to reuse
already implemented and well-tested specific sector simulators
as well as to distribute the load and increase both performances
and scalability. Such characteristics allow to simulate a big scenario
composed of thousands and thousands of components and multiple infrastructures at the same time. Moreover we have
used a standard as the High Level Architecture so that the
framework can be easily extended with new sector simulators.
Information interdependency as well as physical one is simulated
directly by the sector simulators.
- We have used the standard representation to geo-reference objects
in order to create realistic scenario and reuse real stakeholders
data.
- We have also considered the workload generated by the people
on the infrastructure networks during their regular activities
while is still a big challenge to provide the workload during
catastrophic events.
- We have developed a parallel and scalable micro-simulator for
transportation network which uses the discrete-event queue
model which uses the workload generated by the daily activities
simulator.
- We have introduced some new metrics to measure direct and
indirect interdependencies using collected data from sector simulators.
Such metrics are really helpful for managers who have
to take important decisions to prevent catastrophic events and
to reduce the risk of threats
Comparing the Growth Effects of Marginal and Average Tax Pressure and of Tax progressivity
No full textThe paper compares the appropriateness and explanatory power of marginal tax rates, average tax
rates and tax progressivity as measures of the impact of taxation on growth. Data are organized as a
panel of 25 industrialized countries from 1970 to 1998. Contrary to previous empirical research, but
consistently with theory, we find that marginal effective tax rates and tax progressivity have a
negative influence on economic growth. This negative correlation turns out to be robust after
controlling for state and policy variables. Average tax rates, on the other hand, seem not to affect
output dynamics
- …
