ISSN: 2157-2526

జర్నల్ ఆఫ్ బయోటెర్రరిజం అండ్ బయోడిఫెన్స్

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • CAS మూల సూచిక (CASSI)
  • ఇండెక్స్ కోపర్నికస్
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • షెర్పా రోమియో
  • J గేట్ తెరవండి
  • జెనామిక్స్ జర్నల్‌సీక్
  • అకడమిక్ కీలు
  • JournalTOCలు
  • పరిశోధన బైబిల్
  • చైనా నేషనల్ నాలెడ్జ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ (CNKI)
  • ఉల్రిచ్ పీరియాడికల్స్ డైరెక్టరీ
  • RefSeek
  • హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
  • EBSCO AZ
  • OCLC- వరల్డ్ క్యాట్
  • SWB ఆన్‌లైన్ కేటలాగ్
  • పబ్లోన్స్
  • జెనీవా ఫౌండేషన్ ఫర్ మెడికల్ ఎడ్యుకేషన్ అండ్ రీసెర్చ్
  • యూరో పబ్
  • ICMJE
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

Quantitative Decision Tools for the Management and Analysis of the Risk from Terrorist Attacks

Edward Melnick

A natural epidemic is a disease that suddenly affects many individuals in a short time period, spreading from person to person in a locality where thedisease is not usually prevalent. The sudden outbreak of an epidemic is usually modeled as a random variable because it cannot be anticipated. Epidemics introduced by bioterrorists are planned events by intelligent adversaries, who might also introduce other terrorists’ activities that dependon the responses of the defenders. Since these events are not random, models maybe helpful for anticipating terrorist attacks. Since defendingagainst such attacks does not fit into the classical modeling paradigmbecause there is a scarcity of data, the defender must respond quickly, the attacker can also adapt new strategies in response to the actions of thedefender, new modeling strategies are required to improve the strategies of the defender. In this article, a Stackelberg model combined with fault trees is proposed for determining sequential optimal defense strategies for thedefender by identifying minimal cut sets of events that would most likely lead to a successful terrorist attack. Further, if the model can be formulated as a sequence of Markovian state changes based on default trees, a dynamic programming problem with the Bellman equation reduces the solution from evaluating a complex model to evaluating a sequence of simple problems