Метод управления трафиком на межсетевых узлах локальных вычислительных сетей
Автор: Басыня Евгений Александрович
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Современные наукоемкие инновационные технологии
Статья в выпуске: 4-3 т.16, 2014 года.
Бесплатный доступ
В работе рассматривается оригинальный метод интеллектуально-адаптивного управления трафиком на межсетевых узлах локальных вычислительных сетей с применением модифицированной генетической алгоритмизации и нечеткой логики, позволяющий прогнозировать реакцию хостов на различные виды сетевых воздействий посредством распределенного анализа на модельных объектах.
Интеллектуально-адаптивное управление, трафик, средства защиты, сетевая безопасность, серверные решения, генетическая алгоритмизация, нечеткая логика
Короткий адрес: https://sciup.org/148203237
IDR: 148203237
Список литературы Метод управления трафиком на межсетевых узлах локальных вычислительных сетей
- Вишневский, В.М. Моделирование беспроводных сетей с децентрализованным управлением/В.М. Вишневский, А.И. Ляхов, Б.Н. Терещенко//Автоматика и телемеханика. 1999. № 6. С. 88-99.
- Ивницкий, В.А. О стационарных вероятностях состояний замкнутой звездообразной сети массового обслуживания при зависимости вероятностей перехода от ее состояния//Автоматика и вычислительная техника. 1994. № 6. С. 29-37.
- Вербицкий, С.Н. Численное исследование оптимальных политик управления скоростью обслуживания/С.Н. Вербицкий, В.B. Рыков//Автоматика и телемеханика. 1998. № 11. С. 59-70.
- Ажмухамедов, И.М. Динамическая нечеткая когнитивная модель влияния угроз на информационную безопасность системы//Безопасность информационных технологий. 2010. №2. С. 68-72.
- Селин, Р.Н. Алгоритм распознавания сетевых атак с мониторингом подозрительной активности и ретроспективным анализом//Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. Приложение №1. -Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2006. С. 15-20.
- Гамаюнов, Д.Ю. Обнаружение компьютерных атак как задача распознавания образов/Д.Ю. Гамаюнов, А.И. Качалин//Мат-лы V Всерос. симпозиума по прикладной и промышленной математике. -Кисловодск: Изд-во «ТВП», 2004. C. 91-95.
- Cho, Y.H. Deep content inspection for high speed computer networks: doctoral diss./Y.H. Cho; University of California. -Los Angeles, 2006. 252 p.
- Zhao, H. Network traffic prediction using least mean kurtosis//IEICE Transactions on Communications. 2006.Vol. E89-B, № 5. P. 1672-1674.
- Tao, Y. Modeling and simulation of network performance based on self-similar traffic/Y. Tao et al.//Proc. of SPIE. 2005. Vol. 6022. P. 324-332. (Network Architectures, Management, and Applications, III).
- Басыня, Е.А. Интелектуально-адаптивные методы обеспечения информационной сетевой безопасности/Е.А. Басыня, А.В. Гунько//Автоматика и программная инженерия. 2013. Вып. 3. С. 95-97.
- Басыня, Е.А. Самоорганизующаяся система управления трафиком вычислительной сети/Е.А. Басыня, Г.А. Французова, А.В. Гунько//Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2014. № 1 (31). С. 179-184.
- Французова, Г.А. Самоорганизующаяся система управления трафиком вычислительной сети: метод противодействия сетевым угрозам/Г.А. Французова, А.В. Гунько, Е.А. Басыня//Программная инженерия. 2014. № 3. С. 16-20.
