Разработка моделей и алгоритмов сбора и обработки информации при классификации состояний информационно-телекоммуникационных систем

Диссертационное исследование направлено на совершенствование моделей и алгоритмов определения состояний информационно-телекоммуникационных систем (ИТС) путем анализа сетевого трафика на основе использования искусственных нейронных сетей (ИНС) адаптивно-резонансной теории (АРТ-2). В результате проведенного исследования была разработана концептуальная модель управления ИТС, основанная на интеллектуальных методах обработки информации программными агентами. На основе разработанной концептуальной модели реализован программный прототип распределенной системы контроля и управления ИТС, ядром которой является классификатор состояний ИТС на основе модифицированной ИНС АРТ-2 с иерархической структурой памяти. Разработаны алгоритмы классификации состояний ИТС, учитывающие иерархическую структуру памяти АРТ-2 в последовательном и параллельном режимах работы, которые позволили снизить время классификации в среднем на 60%. Экспериментальные исследования выполнены как на открытых выборках KDD’99 и NSL-KDD, так и на данных, полученных в реальных условиях при функционировании программного компонента информационного комплекса «Системы управления энергетическими ресурсами Белгородской области».