" Интернет на нещата" и рисковете Иван П. Попчев internet of things and risks



Дата05.02.2017
Размер163.05 Kb.
Размер163.05 Kb.

Интернет на нещата” и рисковете

Иван П. Попчев

INTERNET OF THINGS AND RISKS
Ivan P. Popchev
Abstract: Considering the Internet of things, attention is paid to the concept of Cloud computing and the risks involved within this technology. In accordance with the criteria for Enterprise Wide Risk Management, the construction is considered of ill-structured net models and decision making algorithms by the risk management body of an organization. It is emphasized that the creation of these models and algorithms under the conditions of the new turbulent normality as well as violating the rules of rational choice according to the Prospect Theory are a topical necessity.
KEYWORDS: Internet of things, Cloud computing, Enterprise Wide Risk Management, Prospect theory.

1. За Интернет на нещата

Свидетели сме на шумна реторика, а дори има и немалко доказателства, че технологичната революция е в началото на post-PC ерата. Нещо повече, като един (но не единствен) краен резултат се посочва Интернет на нещата (Internet of Things, IOT), който като термин е използван още от 1999 г. Образно при Интернет на нещата можем да си представим, че всяко устройство има свой уникален Интернет адрес, може да бъде управлявано от глобалната мрежа, да общува автоматично с други устройства чрез обмен на данни и подходящи сензори, и да извършва услуги със и без намеса на човека. В своята „финална“ фаза Интернет на нещата се предполага, че ще свързва между 50 и 100 трилиона обекта. Прогнозите са, че Интернет на нещата има потенциал да промени света, така както Интернет сега го променя, или даже повече.

Без да се впускаме в тежки дискусии за възможните крайни точки на Интернет на нещата и за промените на света не може да не се приемат като предвестници на тази ера: iPad, смартфони, таблети, лаптопи с Wi-Fi интернет, технологията Cloud Computing и т.н.

„Предвестниците“ на тази ера не само носят, но и генерират нови рискове, които от една страна не са още добре изучени и поради това няма адекватен инструментариум за тяхното управление. Предполага се, а за това има и категорични доказателства, че сега „нещата“ на post-PC ерата убедително мигрират към Интернет услугите, към Cloud Computing.



2. Накратко за „облака

Последните няколко години свидетелстват за широко и относително бързо навли­зане на Cloud Computing („изчисления в облака“), често твърде свободно употребявано като „облачни технологии“. По-нататък в текста Cloud Computing съкратено ще записваме само като „облака“.

Това понятие се твърди, че е споменато от Ерик Шмидт през 2006 г. като един възможен подход към софтуера като услуга. За „облака“ няма точно строго опреде­ление и общоприета дефиниция, а вместо това се слагат акценти върху една или друга негова характеристика. Това обстоятелство не пречи и у нас да се развиват много приложения, като се започне със счетоводни програми, през системи за бизнес интелигентност, комуникации, електронно правителство и т.н.

Най-често в един месечен абонаментен облачен пакет на корпоративен клиент може да се прочете:



  • фирмен сайт;

  • домейн (резервиран) за клиента и хостване на уебсайт на клиента;

  • електронна поща за служителите на фирмата с разширени функционал­ности (например достъп до всички вградени приложения на сървъра);

  • офис пакети (например Microsoft Word, Excel, PowerPoint, Outlook, OneNote, Publisher);

  • административен бизнес софтуер (документооборотна система);

  • счетоводен софтуер и поддръжка;

  • система за управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM);

  • система за управление на работни процеси (ERP) с клас софтуер за бизнес интелигентност;

  • XXX GB дисково пространство на клиента за съхранение на информацията;

  • единствено достъп до информацията, която е криптирана, има собстве­никът на тази информация с негов (уникален) криптографски ключ;

  • ежедневен архив на виртуалната структура (всички системи);

  • наличност на услугата 99.XX % за година;

  • осигурена комуникационна свързаност XX Mbit/s за пакета;

  • мечена такса XXX лв. без ДДС за всеки потребител при 50, 100, 500 и XXX потребители.

Този облачен пакет позволява като ограничена работна дефиниция под Cloud computing най-често да се разбира множество от хардуерни и софтуерни услуги, предоставяни на потребители при поискване (по абонамент) от глобална (External Cloud) или локална (Internet Cloud) инфраструктура.

В практиката много често „облакът” се разделя на три обособени услуги:



  • Infrastructure as a Service (IaaS) – инфраструктура като услуга;

  • Platform as a Service (IaaS) – платформа като услуга;

  • Software as a Service (IaaS) – софтуерът като услуга.

Има доставчици, които изграждат своите платформи чрез използване на Open Source продукти.

Втора популярна класификация на „облака“ е според „мястото“ на софтуера:



  • Global providers – глобални доставчици на софтуерни услуги в „облака“, разположени в центрове за данни по целия свят;

  • Regional providers – регионални доставчици на софтуерни услуги в „облака“, разположени в регионални центрове за данни;

  • Enterprises – големи предприятия (частни „облаци“), доставчици на услуги за свои нужди в собствени центрове за данни.

Могат да съществуват и различни съчетания на няколко „облака“, които образуват хибриден „облак. Водещи институти и компании прогнозират изпреварващо развитие в бизнеса на хибридните облачни платформи.

Основните характеристики на „облака“ могат да се групират без изчерпателност така:



  • мащабируемост;

  • еластичност;

  • споделяне на ресурси;

  • плащане само за използване на ресурси;

  • самообслужване.

Тези характеристики предопределят съществена част от ползите от внедряване на „облака” за всеки клиент. В Интернет пространството има изключително много акту­ална информация, анализи, сравнения, класации и внедрявания. Поради ограничения обем може да се цитира http://www.searchcloudcomputing.com [1].

3. „Облакът“ и рискове

Особено внимание заслужава анализът на рисковете за потребителите, които използват „облака“. Тези рискове зависят от типа на услугата – IaaS, PaaS и SaaS.

При това едни и същи рискове могат да се проявят според типа на услугата в различна степен. Освен това е възможно потребителите на тази услуга да „прехвърлят” част от своите рискове към доставчика на услугата, като се отчита и цената на това прехвърляне. Безспорно не всички рискове могат да бъдат прехвърляни.

Трябва също да се маркира, че поради рисковете някои изследователи проявяват сдържан оптимизъм.

В Cloud Computing използват редица известни стандарти за информационна сигурност като например: серията стандарти ISO/IEC 27000, ISO/IEC Guide 73, ISO/IEC 17799, NIST, ITIL, COBIT (Control Objectives for Information and Related Technology) и т.н. Стандартът ISO 27001 е хармонизиран със стандартите на системите за управление на качеството ISO 9001:2008 и на околната среда ISO 14001:2004. ISO 27001 определя трите основи на информа­ционната сигурност като: конфиденциалност, цялост и достъпност на информацията. Субектите (предимно корпоративни клиенти) с безупречна репутация трябва да бъдат сертифицирани както по ISO 9001:2008, така и по ISO 27001:2005 за пълния обхват дейности и процеси, включително услуги в „облака“.

IEEE предложи два нови стандарта в Cloud Computing: IEEE SA P2301TM, Guide for Cloud Portability and Interoperability Profiles [2] и IEEE SA P2302TM Standard for Intercloud Interoperability and Federation [3].

Според изследователи и разработчици поотделно рисковете за потребителите на „облака” са известни и за удобство могат да се групират така:


  • Първа група – организационни (според някои автори – политически и организационни) рискове.

  • Втора група – технически рискове.

  • Трета група – правни (според някои автори: легални).

Към първата група се включват:

    1. „Заключване“ към доставчика на услуга.

    2. Несъответствие с изискванията на стандарти.

    3. Загуба на управление и контрол.

    4. Загуба на бизнес репутация заради съвместни дейности с други клиенти.

    5. Прекратяване (терминиране) на услугите на доставчика или повреди.

    6. Придобиване на доставчика на услуги от трети лица (според някои изследователи тук се включва и грешка по веригата).

Към втората група се включват:

  1. Изчерпване на ресурсите (невъзможност за предоставяне на допълни­тел­ни ресурси или невъзможност за предоставяне на договорени ресурси).

  2. Проблеми (повреди) в изолацията на ресурсите.

  3. Злонамерени действия от страна на служител или служители на доставчика на „облак“ (злоупотреба с роли с високи привилегии).

  4. Компрометиране на клиентския интерфейс за управление.

  5. Прихващане на трансфер на данни.

  6. Прихващане на данни по време на сесии на клиента.

  7. Несигурно или неефективно изтриване на данни.

  8. Разпределени атаки за отказ на услуга (DDoS).

  9. Икономически атаки за отказ на услуга (FDoS).

  10. Загуба (разкриване) на криптиращи ключове.

  11. Злонамерени сондажи и сканирания.

  12. Компрометиране на високоспециализираната платформа (слой) – двигател на услугата.

  13. Конфликт между процедури за сигурност на клиента и „облака“.

Към третата група се включват:

  1. Конфискация (изземване) на физически хардуер (някои изследователи го определят като „призовка и откриваемост“).

  2. Рискове от промяна на юрисдикцията (в различни държави).

  3. Рискове за защита на данните.

  4. Лицензиране (споразумения, такси).

  5. Бедствия и кризи от различен характер.

  6. Рискове при съдебно-процесуални действия.

Практиката показва, че I.1., I.2., I.3., II.2., II.3., III.2. и III.3. са с висок риск, като оценката за рисковите равнища е извършена по ISO/IEC 27005:2008.

4. Рискът в новата парадигма

Рискът (risk) най-често се дефинира според ISO / IEC Guide 73:2002 “Risk Management” [4] като 3.1.1 “combination of the probability (3.1.3) of an event (3.1.4) and its consequence (3.1.2). Consequence (3.1.2) – outcome of an event (3.1.4). Probability (3.1.3) – extent to which an event (3.1.4) is likely to occur. Event (3.1.4) – occurrence of a particular set of circumstances”.

Според тази дефиниция рискът се измерва по двуфакторния модел

risk = probability consequence.

В различни системи за измерване на индивидуалния риск се използват числови оценки: вероятност, средно-квадратично (стандартно) отклонение, вариационен коефи­иент, VAR (Value AT Risk), Shortfall и т.н.

В практиката се използват и други измерители на риска. Например,

P = BET,

където P рискът е число, равно на произведението от вероятността (В), експозицията (Е) и тежестта (Т), или



P = ЗB + УП,

където P рискът е число, равно на сумата от две произведения, в които З е заплаха, В е видимост, У е уязвимост и П е последствия.

Най-общо съществуващите модели за измерване на риска могат да се класифи­цират по различни критерии. Например, количествени, качествени, едномерни, много­мерни (многофакторни) и т.н. Тези модели, както се отбеляза, се отнасят до индиви­дуалните рискове.

Всеки потребител в „облака“ е експониран на конкретни различни индивидуални рискове от множеството изброени и следователно има уникален рисков профил. Всеки риск има три измерения:



  • ценност или ценности на потребителя, които са под заплаха (угроза);

  • опасност, която може да предизвика загубата на тази ценност или цен­ности;

  • финансови и/или други последици от загубата.

Промяната, поотделно или съчетано на тези измерения, води до промяна на експозицията на всеки потребител.

Всички индивидуални рискове на разглеждания потребител се включват в неговия общ рисков спектър. Следователно общият рисков спектър е най-пълният списък на всички рискове, с които може да се срещне разглежданият потребител в „облака“.

Когато се определя общият рисков спектър като „списък“, то трябва да се интер­претира този „списък“ като променлива динамична структура, която в съвременните условия задължително включва нови сложни и неподозирани рискове. Всичко това предизвиква определен практически интерес в бизнес турбулентността като непред­видими и бързопро­тичащи изменения във вътрешните и външните условия на организацията, които оказват влияние върху дейността ѝ.

От гледна точка на икономическите субекти, като работна дефиниция, риск мениджмънтът може да се определи като целенасочен, структуриран и последо­вателен процес, който обединява стратегии, дейности, хора, технологии, опит и интуиция за анализ, оценка и управление на всички рискове в общия рисков спектър на икономическия субект в процеса на създаване, защита и нарастване на стойността. Има и кратка дефиниция, според която риск мениджмънтът като финансова категория е процес на формиране на компромис между ползата (изгодата) от намалението или анулирането на риска и необходимите за това изразходвани ресурси.

Новият подход, новата парадигма [5] (начин на мислене) към риск менидж­мънта се определя като комплексен (стратегически, интегриран) риск менидж­мънт на цялата организационна структура – Enterprise Wide Risk Management със следните три общи характеристики:


  • обединен (интегриран) за общия рисков спектър риск мениджмънт;

  • непрекъснат (постоянен), а не епизодичен във времето риск мениджмънт;

  • разширен, задължителен за всички рискове в общия рисков спектър риск мениджмънт.

Сбъдването на определен риск в „облака“, независимо от коя група е, като правило води до реализиране на множество от рискове- Това верижно реализиране на рискове може да се представи като мрежа не винаги с традиционна и повтаряема структура.

Все пак трябва да се маркира, че на софтуерния пазар се предлагат, без да се специфицират към рискове в „облака“, немалко програмни продукти за оценка и управление на индивидуални или групови рискове. Един неизчепателен списък включва: CORA, CRAMM, RiskPAC, COBRA, Risk Check, Mehari, MITRE, OCTAVE.

Новата парадигма към риск мениджмънта на потребителя в „облака” изисква нов инструментариум за анализ, оценка и управление на общия рисков спектър. Безусловно „инструментариум“ има за някои известни традиционни индивидуални рискове в инфор­мационните и комуникационните технологии. За цялата съвкупност, включена в разширя­ващия се „списък“ на общия рисков спектър няма адекватен разширяващ се инструмента­риум. Тази тавтология „разширяващ се списък – разширяващ се инструментариум” не може еднкратно и завинаги да бъде създадена. В най-общ план, както бе вече отбелязано, това са слабоструктурирани мрежови модели и алгоритми за вземане на решения с определящо място в тях на лицето, вземащо решения.

Най-елементарният подход е да се прехвърлят и да се използват или приспосо­бяват модели и алгоритми, създадени в други научни направления като например в невроико­номиката, в икономиката на поведение, в теорията на хаоса, в геометрията на фракталите, в софткомпютинга и многокритериалните модели и т.н., изброяването не е крайно.



5. Модели за риск мениджмънта в новата нормалност

Конструирането според новата парадигма на слабоструктурирани мрежови мо­дели и алгоритми за вземане на решения от риск мениджмънта на цялата органи­зация трябва да е в условията на новата турбулентна нормалност [6] и наруше­нията на правилата на рационалния избор [7].

Известен е афоризмът, че cloud computing е мощен катализатор на растящата турбулентност“ [6]. Всеизвестно е, че новата нормалност в момента се определя като криза [8]. Тази криза има различни характеристики като:


  • триумф на алчността над разума;

  • големият американски обир;

  • един обсипан с пари свят;

  • съзнателното разрушаване е норма;

  • свят, обзет от анархия;

  • глобална пандемия;

  • всемогъщото ренминби / китайски юан а SDR.

Списъкът на тези характеристики е много дълъг и дори с твърдението „капита­лизъм без фалити е като християнство без ада“ [8] не може да приключи успешно. Това, с което кратко може да се приключи успешно засега: няма бързо и лесно радикално лечение на кризата. Нищо повече, счита се, че ще излезем от кризата с много по-дълбоко и тежко дългово наследство, с по-малко конкурентоспособна, по-слабо ефективна и по-уязвима за нови кризи икономика – икономика, по-малко подготвена да посрещне предизвикателствата на това столетие. А в това няма нищо вдъхновяващо.

При конструирането на слабоструктурираните мрежови модели и алгоритми да риск мениджмънт трябва да се отчитат характеристиките на новата нормалност. Засега няма убедителни положителни отговори за такива модели. Това от една страна.

Накратко за историята към рационалния избор.

Вземането на решения при риск исторически можед са проследи назад до есето на швейцарския застраховател и математик Даниел Бернули, племеник на Якоб Бернули, от 1738 г., в което той се опитва да обясни защо хората са несклонни към риск и защо отвращението от риска намалява с увеличение на богатството. Предпочитанието към сигурна печалба е пример за отвращение от риска. Д. Бернули предполага, че хората не оценяват перспективите по очакването за техните парични резултати, а по-скоро по очакването за субективната стойност на тези резултати. За да обясни отвращението от риска, Д. Бернули предполага, че субективната стойност, или полезността, е вдлъбната функция на парите.

Съвременната теория на вземането на решения започва с Ф. Нойман и О. Морген­щерн (1944 г.), които формулират аксиомите за рационалния избор. Тези аксиоми определят предпочитанията на всеки един рационален човек.

Рационалният избор приема два принципа: доминантност и инвариантност. Например според инвариантността редът на предпочитанията между перспективите не зависи от начина, по който описват те. Два варианта на една задача за решение, които се разпознават като еквивалентни, когато се показват поотделно, би трябвало да водят до едно и също предпочитание, дори когато се показват поотделно. В теорията на перспетивите на Д. Канеман и А. Тверски (1979 г.) [7] се доказва, че изискването на инвариантността не може да бъде удовлетворено. Двамата автори привеждат следните примери за двойки от задачи.

„Общият брой респонденти при всяка задача се обозначава с N, а процентът хора, които избират всяка опция, е указан в скобите.

Задача 1 (N = 152): представете си, че Съединените щати се подготвят за избухването на необичайна азиатска болест, която според очакванията ще убие 600 души. Предложени са две алтернативни програми за борба с болестта. Да допуснем, че точните научни преценки за последиците от програмите са следните:

ако се приеме програма А, ще се спасят 200 души (72%);

ако се приеме програма Б, има една трета вероятност 600 души да бъдат спасени и две трети вероятност никакви хора да не бъдат спасени (28%).

Коя от двете програми бихте предпочели?

Формулировката на задача 1 имплицитно приема за референтна точка едно състояние на нещата, при което на болестта се позволява да вземе 600 жертви. Резултатите от програмите включват референтното състояние и две възможни печалби, измерени по броя спасен живот. Както се очаква, предпочитанията са несклонни към риск: едно ясно мнозинство от респондентите предпочита сигурното спасяване на 200 живота пред риск, който предлага една трета шанс за спасяване на 600 живота. Сега разгледайте друга задача, в която след същата основна история се дава различно описание на перспективите, свързани с двете програми:

Задача 2 (N = 155):

ако се приеме програма В, 400 души се умрат (22%);

ако се приеме програма Г, има една трета вероятност никой да не умре и две трети вероятност 600 души да умрат (78%).

Лесно е да потвърдим, че опции В и Г в задача 2 са неразличими в реални понятия от опции А и Б в задача 1 респективно. Втората версия обаче допуска референтно състояние, в което никой не умира от болестта. Най-добрият резултат е запазването на това състояние и алтернативите са загуби, измерени по броя хора, които ще умрат от болестта. От хората, които оценяват опциите в тези понятия, се очаква да показват по-силно търсещо риск предпочитание във втората версия на задачата, отколкото в първата, където има отвращение от риска.

Провалът на инвариантността е както дълбок, така и много силен. Както сред опитни, така и сред наивни респонденти той се среща често и не се отстранява дори когато същите респонденти отговарят на двата въпроса в рамките на няколко минути. Когато бъдат запознати с противоречащите си отговори, респондентите са типично объркани. Дори след като прочетат повторно задачите, те продължават да искат да бъдат несклонни към риск във версията „спасен живот“; искат да са търсещи риска във версията „изгубен живот“; и освен това искат да се подчинят на инвариантността и дават последователни отговори в двете версии. В своята упорита притегателна сила ефектите на рамкирането приличат повече на перцептивни илюзии, отколкото на грешки в изчисляването.

Следната двойка задачи разкрива предпочитания, които нарушават условието на доминантността, характерно за рационалния избор.

Задача 3 (N = 86): изберете между:

Д: 25% шанс да спечелите 240 долара и 75% шанс да загубите 760 долара (0%).

Е: 25% шанс да спечелите 250 долара и 75% шанс да загубите 750 долара (100%).

Лесно е да се види, че Е доминира над Д. Действително всички респонденти избират съответно тази опция.

Задача 4 (ЛГ = 150): представете си, че сте изправени пред след¬ната двойка равностойни решения. Първо прегледайте двете решения, после посочете опцията, която предпочитате.

Решение (I) Изберете между:

A. сигурна печалба на 240 долара (84%).

Б. 25% шанс да спечелите 1000 долара и 75% шанс да не спече¬лите нищо (16%).

Решение (II) Изберете между:

B. сигурна загуба на 750 долара (13%).

Г. 75% шанс да загубите 1000 долара и 25% шанс да не загубите нищо (87%).

Както се очакваше от предишния анализ, почти всички правеха несклонен към риск избор на сигурното нещо пред положителния облог в първото решение и дори още по-голямо мнозинство субекти правеше търсещия риск избор в полза на облога пред сигурната загуба във второто решение. Фактически 73% от респондентите избраха А и Г и само 3% избраха Б и В. Същият модел на резултатите бе наблюдаван в модифицирана версия на задачата, при намалени залози, при която студентите избираха между облози, за които наистина биха платили.

Тъй като участващите обмисляха двете решения в задача 4 едновременно, в резултат те изразяваха предпочитание към А и Г пред Б и В. Отхвърлената конюнкция обаче всъщност доминира над предпочетената. Прибавянето на сигурната печалба на 240 щ.д. (опция А) към опция Г дава 25% шанс за спечелване на 240 щ.д. и 75% шанс за загубване на 760 щ.д. Това е точно опция Д в задача 3. По подобен начин и прибавянето на сигурната загуба на 750 щ.д. (опция В) към опция Б дава 25% шанс за спечелване на 250 щ.д. и 75% шанс за загубване на 750 щ.д. Това е точно опция Е в задача 3. Следователно податливостта към рамкирането и S-образната функция на стойността произвеждат нарушение на доминантността в набор от равностойни решения.“

С тези анализи Д. Канеман и А. Тверски поставиха под съмнение двете общо­валидни идеи относно човешката природа. Първото, хората са по принцип рационални и тяхното мислене е правилно в нормалния случай. Второ, случаите, в които хората се отклоняват от рационалността, се обясняват с емоции като например страх, обич и омраза. Според Д. Канеман „Ние документирахме системни грешки в мисленето на нормални хора и откривахме, че тези грешки се дължат на устройството на механизма на познава­телната способност, а не на изопачаването на мисълта от емоция. […] Наблюдавахме системни деформации в собствените ни решения, интуитивни предпочитания, които непрекъснато нарушаваха правилата на рационалния избор“ [7].

Тези изследвания и резултати по преценката и вземането на решения са една причина Д. Канеман да получи през 2002 г. Наградата на Шведската банка за икономически науки в памет на Алфред Нобел. А. Тверски бе починал през 1996 г.

Теорията на перспективата получи изключително продуктивни приложения в меди­цинската диагностика, юридическата преценка, анализ на интелигентността, фило­

софията, финансите, статистиката и военната стратегия.

Има и изследователи, които критикуват тази теория, тъй като с деформациите внушавал несправедливо негативно виждане за човешкия ум. Много изследователи обаче доразвиха теорията, други предложиха приемливи алтернативи.



Категоричното заключение, че нашите умове са податливи на системни грешки, днес е общоприето.

Няма литературни данни за конструирани и практически използвани модели и алго­ритми да вземане на решения от риск мениджмънта в съгласие с теорията на перспективите. Теорията, а и практиката на „облака“, очакват инструментариум хармо­низиран със систем­ните грешки на рационалния избор.



Заключение

Internet of things и Cloud computing формират съществени индивидуални рискове като общ рисков спектър. Новата парадигма към риск мениджмънта определя ком­плексен риск мениджмънт на цялата организационна структура, което предполага конструирането на слабоструктурирани мрежови модели и алгоритми за вземане на решения. В условията на новата нормалност създаването на такива модели и алгоритми е актуална необходимост и очаква своите изследователи.



Литература

  1. SearchCloudComputing, http://www.searchcloudcomputing.com

  2. P2301 - Guide for Cloud Portability and Interoperability Profiles (CPIP), http://standards.ieee.org/develop/project/2301.html

  3. P2302 - Standard for Intercloud Interoperability and Federation (SIIF), http://standards.ieee.org/develop/project/2302.html

  4. ISO/IEC Guide 73:2002, http://www.iso.org/iso/catalogue_detail?csnumber=34998

  5. Попчев, И. Рискът в новата парадигма. Мениджмънт и лидерство (под редакцията на доц. д-р Д. Панайотов), Издателство на Нов български университет, София, 2008, 115-135, ISBN: 978-954-535-499-1.

  6. Попчев, И. Турбулентност, решения и афоризми. Списание на Българската академия на науките, кн. 6/2010, 85-89, ISSN 0007-3989.

  7. Канеман, Д. Мисленето. ИК „Изток-Запад”, София, 2012, ISBN: 978-619-152-055-8.

  8. Рубини, Н., М. Стивън. Кризисна икономика. Основен курс за бъдещето на финансите (превод от англ. език). Издателство „Сиела Норма” АД, София, 2011, ISBN 978-954-28-0939-5.


Сподели с приятели:


©zdrasti.info 2017
отнасят до администрацията

    Начална страница