Севастополь, Республика Крым, Россия
Цель работы: в настоящей работе предлагается подход принятия решений для управления компьютерным узлом в условиях несанкционированных изменений входного трафика. Методы исследования: в работе используются аналитическое моделирование систем массового обслуживания и алгоритмы стохастической аппроксимации. Результаты исследования и новизна: в работе получен подход на основе алгоритмов стохастической аппроксимации для адаптивного принятия решений при априорной неопределенности входных данных. Выводы: полученный подход позволяет увеличить эффективность функционирования компьютерных систем при несанкционированных вторжениях.
аналитическое моделирование, алгоритмы стохастической аппроксимации, системы массового обслуживания, компьютерные узлы
1. Чучаев А.И., Грачева Ю.В., Маликов С.В. Посягательства на информационную систему беспилотника в этиологии дорожно-транспортных происшествий // Всероссийский криминологический журнал. 2021. т. 15. №1, С. 55-67. DOI: https://doi.org/10.17150/2500-4255.2021.15(1).55-67; EDN: https://elibrary.ru/DCVCOK
2. Бердюгин А.А., Ревенков П.В. Оценка риска воздействия кибератак в технологиях электронного банкинга (пример программной реализации) // Финансы: теория и практика, т. 24, №6. 2020. С. 51-60. DOI: https://doi.org/10.26794/2587-5671-2020-24-6-51-60; EDN: https://elibrary.ru/AQWFFG
3. Маликов А.В., Авраменко В.С., Саенко И.Б. Модель и метод диагностирования компьютерных инцидентов в информационно-коммуникационных системах, основанные на глубоком машинном обучении // Информационно-управляющие системы. №6 (103). 2019. С. 32-42. DOI: https://doi.org/10.31799/1684-8853-2019-6-32-42; EDN: https://elibrary.ru/ZTAHIP
4. Токарев В.Л. Формальные модели безопасности // Чебышевский сборник, т. 22. №1 (77). 2021. С. 488-495. DOI: https://doi.org/10.22405/2226-8383-2021-22-1-488-494; EDN: https://elibrary.ru/RIYWXP
5. Назин А.В., Позняк А.С. Адаптивный выбор вариантов: Рекуррентные алгоритмы. М.: Наука, 1986. 288 с.
6. Ткаченко К.С. Программная система для выбора вариантов на основе проекционных и беспроекционных алгоритмов // Системы контроля окружающей среды. 2016. №3(23). С. 59-62. EDN: https://elibrary.ru/VRDBGL
7. Ткаченко К.С. Поддержка принятия решений в распределенных средах и однородных сетях алгоритмами стохастической аппроксимации // Алгоритмы, методы и системы обработки данных. 2014. №3(28). С. 69-73. EDN: https://elibrary.ru/STEMUL
8. Скатков А.В., Ткаченко К.С. Статистические оценки рисков в условиях несанкционированных возмущений узлового трафика // Системы контроля окружающей среды. Севастополь: ИПТС. 2016. Вып. 5 (25). С. 41-46. EDN: https://elibrary.ru/WYYSLZ
9. Ткаченко К.С. Совершенствование средств компьютерной безопасности в организациях путем проведения узловой параметрической корректировки // Вестник Прикамского социального института. 2021. № 2 (89). С. 87-92. EDN: https://elibrary.ru/GLTVEB
10. Ткаченко К.С. Обеспечение гарантоспособного функционирования системы обработки данных при интервальных изменениях поточных характеристик на основе аналитического моделирования // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. 2021. №3-4 (13-14). С. 25-30. DOI: https://doi.org/10.30987/2658-6436-2021-3-4-25-30; EDN: https://elibrary.ru/WSNLIA
11. Ткаченко К.С. Программный комплекс информационного обеспечения принятия решений в распределенных средах // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2021617213, 13.05.2021. Заявка № 2021613477 от 16.03.2021.
