Intensional Cyberforensics

This work focuses on the application of intensional logic to cyberforensic analysis and its benefits and difficulties are compared with the finite-state-automata approach. This work extends the use of the intensional programming paradigm to the modeling and implementation of a cyberforensics investigation process with backtracing of event reconstruction, in which evidence is modeled by multidimensional hierarchical contexts, and proofs or disproofs of claims are undertaken in an eductive manner of evaluation. This approach is a practical, context-aware improvement over the finite state automata (FSA) approach we have seen in previous work. As a base implementation language model, we use in this approach a new dialect of the Lucid programming language, called Forensic Lucid, and we focus on defining hierarchical contexts based on intensional logic for the distributed evaluation of cyberforensic expressions. We also augment the work with credibility factors surrounding digital evidence and witness accounts, which have not been previously modeled. The Forensic Lucid programming language, used for this intensional cyberforensic analysis, formally presented through its syntax and operational semantics. In large part, the language is based on its predecessor and codecessor Lucid dialects, such as GIPL, Indexical Lucid, Lucx, Objective Lucid, and JOOIP bound by the underlying intensional programming paradigm.Comment: 412 pages, 94 figures, 18 tables, 19 algorithms and listings; PhD thesis; v2 corrects some typos and refs; also available on Spectrum at http://spectrum.library.concordia.ca/977460

A Belief Rule-Based Environmental Responsibility Assessment for Small and Medium-Sized Enterprises

This paper is an extension of [17]. This research proposes the use of a Belief Rule-Based approach to assess an enterprise’s level commitment to environmental issues. Participating companies will have to complete a structured questionnaire. An automated analysis of their responses will determine their environmental responsibility level. This is followed by a recommendation on how to progress to the next level. The recommended best practices will help promote understanding, increase awareness, and make the organization greener. BRB Expert systems consist of two parts: Knowledge Base and Inference Engine, which are used to derive valid conclusions from rules, established by experts with domain-specific knowledge. The knowledge base in this research is constructed after an in-depth literature review, critical analyses of existing environmental performance assessment models and primarily guided by the EU Draft Background Report for the development of an EMAS Sectoral Reference Document on "Best Environmental Management Practice in the Telecommunications and ICT Services Sector". The reasoning algorithm of a selected Drools JBoss BRB inference engine is forward chaining. However, the forward chaining mechanism is not equipped with uncertainty handling. Therefore, a decision is made to deploy an evidential reasoning and forward chaining with a hybrid knowledge representation inference scheme to accommodate imprecision, ambiguity and fuzzy types of uncertainties. It is believed that such a system generates well balanced, sensible and Green ICT readiness adapted results, to help enterprises focus on making improvements on more sustainable business operations

Exploration and mining evaluation system and price prediction of uranium resources

Purpose. The paper introduces the development of the Uranium Resources Technical and Economic Evaluation Expert System (URTEEES) from the viewpoint of requirement analysis, system design, functional structure and application etc. Methods. The system is based on C/B/S mixed mode and applies ASP.NET technology with .Net Framework being selected as the development platform as well as the uranium resources database providing data support at the bottom layer. The paper also proves the efficiency of the system in the context of certain case studies. Findings. Since the system can performs the functions of scenario analysis, sensitivity analysis, shareholder’s returns analysis, horizontal comparison of different projects, it can improve the ability of project senior decision-makers for rapid response to the rivals and meet the demand of pricing negotiations. Moreover, the system demonstrates its efficiency in the context of case studies as the system incorporates a number of advanced methods, e.g. the Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) Back Propagation (BP) QPSO-BP model which can improve the generalization ability of BP network to predict the uranium price. Originality. Technical and economic evaluation model can be set up by users independently according to the current stage of a project (mainly, these are exploration stage, development stage and production stage) as well as according to the selected mining method (e.g. underground mining, surface mining, or in-situ leaching mining). Then, the technical and economic evaluation parameters can be generated. By means of inputting the value of each parameter in a simple and convenient way, the evaluation results can be calculated directly and shown in the form of diagrams; moreover, feasibility evaluation report can be generated automatically, making the process of technical and economic evaluation accurate and efficient. Practical implications. URTEEES performs the functions of decision-making analysis, metal resources database management, data management, comprehensive query etc. The system is a good basis for further development of other expert systems.Мета. Розробка експертно-аналітичної системи техніко-економічного оцінювання запасів урану з точки зору аналізу вимог, системи проектування, функціональної структури і напрямів застосування. Методика. Проектна система повинна включати два основні блоки. Перший – існуючі дані щодо оцінки ресурсів урану для отримання відповідних параметрів, які можуть бути використані для створення моделей оцінки й забезпечення основи для їх порівняння при оцінці нового проекту. Другий – допоміжна інформація, така як закони і правила, культурна інформація, яка насправді є накопиченням даних проекту і досвіду. Пропонована система заснована на використанні комбінованого режиму C/B/S; при цьому система використовує технологію ASP.NET с Nеt Framework, обрану в якості платформи розробки, а також базу даних по запасах урану, що забезпечує інформаційну підтримку на нижньому рівні. Результати. Розроблена нова система URTEEES виконує функції імовірнісного аналізу, аналізу чутливості, аналізу прибутковості для акціонерів, а також горизонтальне порівняння різних проектів, отже, може поліпшити результативність прийняття рішень керівниками проекту для швидкого реагування на дії конкурентів, крім того, дана система відповідає вимогам процесу ціноутворення. Реалізація проектної системи показує високу ефективність, оскільки включає в себе безліч методів з поліпшеними характеристиками, наприклад, модель QPSO-BP, яка удосконалила узагальнюючі можливості нейронної мережі ВР з метою оптимізації та ефективного прогнозування ціни на уран. Наукова новизна. В системі розроблена модель техніко-економічного оцінювання в залежності від стадійності реалізації проекту (в основному, це стадія геологорозвідувальних робіт, стадія розробки родовища і стадія промислового видобутку), а також способу ведення гірничих робіт (наприклад, підземні гірничі роботи, відкриті гірничі роботи або ж роботи, пов’язані з підземним вилуговуванням), а результати оцінювання можна безпосередньо підрахувати і представити наочно у вигляді діаграм. Крім того, представляється можливим автоматично сформувати техніко-економічне обґрунтування, що дозволяє зробити процес техніко-економічного оцінювання точним і ефективним. Практична значимість. Система URTEEES дозволяє виконувати функції аналізу процесу прийняття рішень, управління базою даних запасів металів, управління даними, універсальної пошукової системи в гірничодобувній промисловості.Цель. Разработка экспертно-аналитической системы технико-экономического оценивания запасов урана с точки зрения анализа требований, системы проектирования, функциональной структуры и применения. Методика. Проектная система должна включать два основных блока. Первый – существующие данные об оценке ресурсов урана для получения соответствующих параметров, которые могут быть использованы для создания моделей оценки и обеспечения основы для их сравнения при оценке нового проекта. Второй – вспомогательная информация, такая как законы и правила, культурная информация, которая на самом деле является накоплением данных проекта и опыта. Предлагаемая система основана на использовании комбинированного режима C/B/S; при этом система использует технологию ASP.NET с Net Framework, выбранную в качестве платформы разработки, а также базу данных по запасам урана, что обеспечивает информационную поддержку на нижнем уровне. Результаты. Разработанная система выполняет функции вероятностного анализа, анализа чувствительности, анализа доходности для акционеров, а также горизонтальное сравнение различных проектов, следовательно, может улучшить результативность принятия решений руководителями проекта для быстрого реагирования на действия конкурентов; кроме того, данная система соответствует требованиям процесса ценообразования. Реализация проектной системы показывает высокую эффективность, поскольку включает в себя множество методов с улучшенными характеристиками, например, модель QPSO-BP, которая усовершенствовала обобщающие возможности нейронной сети BP с целью оптимизации и эффективного прогнозирования цены на уран. Научная новизна. В системе разработана модель технико-экономического оценивания в зависимости от стадийности реализации проекта (в основном, это стадия геологоразведочных работ, стадия разработки месторождения и стадия промышленной добычи), а также способа ведения горных работ (например, подземные горные работы, открытые горные работы или же работы, связанные с подземным выщелачиванием), а результаты оценивания можно непосредственно подсчитать и представить наглядно в виде диаграмм. Кроме того, представляется возможным автоматически сформировать технико-экономическое обоснование, что позволяет сделать процесс технико-экономического оценивания точным и эффективным. Практическая значимость. Система URTEEES позволяет выполнять функции анализа процесса принятия решений, управления базой данных запасов металлов, управления данными, универсальной поисковой системы в горнодобывающей промышленности.This research project is made possible through the financial support from National Natural Science Foundation of China (No.51374242, No.51404305 and No.51504286)

Reacting to Risk with Real Options: Valuation of Managerial Flexibility in IT Projects.

Since flexibility is a critical success factor in relation to the management and design of IT investments, and understanding flexibility is a difficult issue, it is important to explore how firms build flexibility into their IT investment decisions. This dissertation investigates how managerial flexibility, as a response to risks, impacts IT project valuation. The dissertation attempts to answer this question by conducting three separate studies using a real options perspective. Firstly, we explore whether managerial flexibility in IT investment decisions is recognized in practice by conducting exploratory case study research. Secondly, we investigate how managerial flexibility in IT projects can be valued. We develop a theoretical decision-making model which deals with both financial and non-financial IT project valuation criteria and apply the model in a case study. Thirdly, we take a qualitative perspective on the management of managerial flexibility in relation to IT project risk. We empirically test the effects of specific risks on the valuation of real options in IT project decisions in an experimental setting. The primary contribution of this dissertation is to provide evidence that managers differentially assess the relative value of different types of options when controlling IT project risks. The relative value that IT professionals place on various real options is both driven by both the intrinsic real options value and by risk factors associated with an IT project. Their assessment generally follows real options-based risk management reasoning.