OpenCyber AcademyMapa de la lección
Lección 04 publicada. Mapa, ejemplo, EX016.
flowchart TD
N0["Resultados de aprendizaje"]
N1["4.1 Distribuciones en lugar de estimaciones puntuale"]
N2["4.2 Cómo leer la cola"]
N3["4.3 Quién soporta el riesgo"]
N4["4.4 Transparencia frente a exposición"]
N5["Síntesis del capítulo"]
N0 --> N1 --> N2 --> N3 --> N4 --> N5
N5 --> EX["Ejemplo resuelto"]
EX --> Q["Ejercicio EX016"]
Dibujo lógico
flowchart LR
N0["Resultados de aprendizaje"]
N1["4.1 Distribuciones en lugar de estimaciones puntuale"]
N2["4.2 Cómo leer la cola"]
N3["4.3 Quién soporta el riesgo"]
N4["4.4 Transparencia frente a exposición"]
N5["Síntesis del capítulo"]
N0 --> N1 --> N2 --> N3 --> N4 --> N5 --> Q["EX016"]
[Resultados de aprendizaje]
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[4.1 Distribuciones en lugar de estimaciones puntuale]
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[4.2 Cómo leer la cola]
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[4.3 Quién soporta el riesgo]
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[4.4 Transparencia frente a exposición]
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[Síntesis del capítulo]
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[Ejemplo resuelto] --> [Ejercicio EX016]
Resultados de aprendizaje
Usted será capaz de (1) modelar distribuciones de pérdidas en lugar de cifras únicas; (2) leer las pérdidas media, del percentil 95 y del percentil 99 de una simulación con semilla fija; (3) decidir quién soporta el riesgo residual y si ha dado su consentimiento; y (4) gestionar la tensión ética entre transparencia y seguridad en un servicio público.
4.1 Distribuciones en lugar de estimaciones puntuales
La pérdida anual por interrupciones de TO es casi siempre cero y, de vez en cuando, grande. Una simulación de Monte Carlo sortea, muchos miles de veces, si ocurre un incidente y cuánto dura, y produce una distribución cuya cola es lo que interesa a los consejos de administración y a las aseguradoras.
"""Lab 04: Monte Carlo of annual outage loss for BWRP with and without a control (seeded, synthetic)."""
import random, statistics
def year(rnd, p_incident, hours_lo, hours_hi, cost_per_hour=12_000):
if rnd.random() >= p_incident: return 0.0
return rnd.uniform(hours_lo, hours_hi) * cost_per_hour
for label, p, lo, hi in [("baseline", 0.15, 4, 72), ("with segmentation", 0.06, 4, 48)]:
rnd = random.Random(2026)
losses = sorted(year(rnd, p, lo, hi) for _ in range(20_000))
print(f"{label:18} mean={statistics.mean(losses):>8,.0f} p95={losses[int(0.95*len(losses))]:>9,.0f} p99={losses[int(0.99*len(losses))]:>9,.0f} P(loss>0)={sum(l>0 for l in losses)/len(losses):.3f}")
Ejecútelo con python3 lab_mc.py. Salida verificada:
baseline mean= 68,613 p95= 592,662 p99= 814,425 P(loss>0)=0.151
with segmentation mean= 18,590 p95= 129,339 p99= 493,624 P(loss>0)=0.059
La simulación solo necesita unas pocas entradas: la probabilidad de que ocurra un incidente en un año, cuánto dura y cuánto cuesta cada hora. Cada una debe acompañarse de su fuente y de un rango plausible. El laboratorio 4 usa una semilla fija para que el consejo vea los mismos números cuando se repite la ejecución, y para que un cambio en el resultado pueda atribuirse a un cambio en las hipótesis.
4.2 Cómo leer la cola
La segmentación reduce la pérdida media de unos 68.600 a 18.600, y la probabilidad de cualquier pérdida del 15,1 % al 5,9 %. El percentil 99 baja de forma menos marcada (de 814.000 a 494.000) porque, cuando un incidente sí ocurre, todavía puede durar dos días. Si la tolerancia del consejo es «no más de un 1 % de probabilidad de perder más de 600.000 en un año», con estas hipótesis solo el diseño segmentado la cumple. Estas cifras dependen de hipótesis que merecen su propia línea en la diapositiva: las probabilidades de incidente, los rangos de duración y un único coste por hora. Cambiar la duración máxima del diseño segmentado de 48 a 72 horas elevaría su cola. El consejo debería ver qué hipótesis determina el resultado de la tolerancia antes de dar por cumplido el umbral de 600.000.
4.3 Quién soporta el riesgo
En una planta de regeneración de aguas, el riesgo residual no lo soporta solo la empresa de servicios. Los residentes cercanos a los puntos de vertido y el ecosistema de la bahía soportan el riesgo de calidad del vertido; los abonados soportan el riesgo de costes. Desde el punto de vista ético, un líder debería identificar a estas partes, preguntar si el regulador o el órgano electo ha aceptado el riesgo en su nombre y evitar aceptar en nombre de otros lo que la organización no tiene mandato para aceptar.
En BWRP, el acta del consejo lo hizo explícito al dejar constancia de que el riesgo de calidad del vertido para los residentes se rige por las condiciones de la autorización del regulador. El papel de Daniel es hacer visibles a las partes afectadas en el registro de riesgos e indicar quién ha aceptado el riesgo en su nombre. Cuando nadie tiene ese mandato, el riesgo se escala en lugar de aceptarse en silencio.
4.4 Transparencia frente a exposición
Publicar una evaluación de seguridad detallada genera confianza pública, pero puede dar un mapa a los atacantes. Una práctica defendible es la divulgación por capas: publicar la gobernanza, las decisiones de aceptación de riesgos y las métricas de avance; compartir el detalle técnico con los reguladores y los organismos sectoriales de intercambio de información bajo confidencialidad; y divulgar los incidentes según el deber legal y con prontitud a las personas afectadas. Para BWRP, eso podría significar publicar la decisión de adoptar sesiones de proveedor intermediadas y las cifras de avance de la segmentación, mientras que el diseño de la red de las estaciones de bombeo se comparte solo con el regulador y con el grupo sectorial de intercambio. La decisión sobre qué va a cada sitio debe registrarse y revisarse, para que las solicitudes posteriores de periodistas o residentes reciban una respuesta coherente.
Ejemplo resuelto (BWRP sintética)
Daniel presenta la simulación con sus hipótesis en una sola diapositiva: probabilidad anual de incidente de referencia del 15 % (de organizaciones del sector, rango 8–25 %), duración uniforme de 4–72 horas, coste de 12.000 por hora, semilla 2026. El consejo acepta la segmentación y hace constar en el acta que el riesgo de calidad del vertido para los residentes está cubierto por las condiciones de la autorización del regulador, y no solo por el apetito de riesgo del consejo.
Caso sintético — Bayside Water Reclamation Plant. Todos los parámetros de la simulación son inventados.
Errores y límites
Las duraciones uniformes son una simplificación; las distribuciones de cola pesada elevarían el percentil 99. Una simulación con semilla fija es reproducible, no correcta.
Ejercicios — capítulo 4
- EX016 — Interpretar el cambio de p99. Explique por qué, con la segmentación, p99 baja proporcionalmente menos que la media.
Mostrar criterios de evaluación
Rúbrica: 3 = la segmentación reduce sobre todo la probabilidad de incidente; la cola condicional de la duración sigue siendo larga; 2 = parcial; 1 = vago; 0 = nada. - EX017 — Comprobar una tolerancia. ¿Cumple la situación de referencia «P(pérdida > 600.000) ≤ 1 %»? Use la salida.
Mostrar criterios de evaluación
Rúbrica: 3 = no, p99 = 814.425 > 600.000, así que más del 1 % la supera; 2 = solo la conclusión; 1 = sí; 0 = nada. - EX018 — Nombrar a las partes afectadas. Enumere tres partes, además de la empresa de servicios, que soportan el riesgo residual de TO de BWRP.
Mostrar criterios de evaluación
Rúbrica: 3 = tres partes pertinentes; 2 = dos; 1 = una; 0 = nada. - EX019 — Un plan de divulgación por capas. Asigne cada elemento a público, solo regulador o interno: (a) declaración de apetito de riesgo, (b) conjunto de reglas del cortafuegos, (c) recuento anual de incidentes de TO.
Mostrar criterios de evaluación
Rúbrica: 3 = público, interno (o regulador), público; 2 = dos; 1 = uno; 0 = nada. - EX020 — Sensibilidad al modelo de duración. Prediga cómo cambian la media y p99 al sustituir la duración uniforme de 4–72 h por una distribución de cola más pesada.
Mostrar criterios de evaluación
Rúbrica: 3 = p99 sube más que la media; determinado por la cola; 2 = solo la dirección; 1 = sin cambio; 0 = nada.
Síntesis del capítulo
El trabajo avanzado de riesgos informa de distribuciones y colas, nombra a quién soporta el riesgo residual y equilibra de forma deliberada la transparencia y la exposición.
Siga estudiando — capítulo 04 de 12
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