Найти

Результаты поиска

• ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ НА ОСНОВЕ СТАНДАРТА МЭК 61499

  Д. М. Елькин , В. В. Вяткин

  2021-01-19

  Аннотация ▼

  Количество транспортных средств на дорогах общего пользования постоянно увеличива-
  ется, а развитие дорожной инфраструктуры происходит низкими темпами, а не качественное
  управление транспортом влечет за собой повышение стоимости перевозок, увеличение аварий-
  ности, уровня шума, а также загрязнение окружающей среды. Вследствие этого, возникает
  необходимость применения передовых алгоритмов и подходов к управлению транспортом,
  чтобы максимально использовать существующую дорожную сеть и увеличить пропускную
  способность дорог. В ходе последних исследований выявлено, что на участках дорожной сети с
  высокой интенсивностью и изменчивостью трафика, наиболее эффективны адаптивные под-
  ходы к управлению дорожным движением. Суть применяемых на сегодняшний день подходов к
  адаптивному управлению заключается в том что,они основаны на анализе транспортной за-
  груженности и изменяют фазы работы светофора в зависимости от полученных данных в
  режиме реального времени.. Адаптивное управление транспортными потоками показывает
  намного более лучшие результаты по сравнению с жестким управлением, существенно умень-
  шает транспортные задержки, время в пути и выбросы вредных веществ в атмосферу, по-
  этому современные исследователи разрабатывают новые и усовершенствуют существующие
  подходы и алгоритмы адаптивного управления транспортом. Например, активно развиваются
  подходы к управлению трафиком, основанные на концепции IoT и использовании облачных вы-
  числений. Так же разрабатываются концепции применения агентного подхода к адаптивному
  управлению. В работе предлагается способ управления транспортными потоками и автома-
  тизации дорожной инфраструктуры с использованием агентного подхода. Предлагаемый под-
  ход включает распределенное управление различными элементами дорожной сети и их прямую
  взаимосвязь друг с другом. Для реализации этой концепции был использован открытый стан-
  дарт распределенных систем управления и автоматизации МЭК 61499, а для проверки воз-
  можности реализации использованы несколько моделей транспортных пересечений, одно из
  которых создано на основе реальных данных и SUMO - пакет микроскопического и непрерывно-
  го моделирования дорожного движения.

• ОСОБЕННОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ЗАШИФРОВАННОГО СЕТЕВОГО ТРАФИКА

  Н.В. Болдырихин , Д. А. Короченцев , Ф.А. Алтунин

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  В настоящее время растет интерес к задачам эффективного управления пакетными
  сетями: качеству обслуживания, обеспечению информационной безопасности, оптимиза-
  ции использования программно-аппаратных ресурсов сети. Все эти задачи во многом опи-
  раются на анализ и классификацию сетевого трафика. Данный трафик неоднороден, как
  правило, имеет пульсирующий характер, трудно поддается прогнозированию, описывается
  математическим аппаратом случайных процессов. В разное время условия прохождения
  пакетов по одному и тому же пути могут значительно отличаться. Вместе с тем появля-
  ется значительное количество приложений, требовательных к задержкам и джиттеру.
  Задача администрирования в данном контексте состоит в правильной настройке узлов
  коммутации и маршрутизации. Классификация трафика позволяет идентифицировать
  пакеты различных приложений и служб и обеспечить их приоретизацию при передаче по
  сети. Например, трафик видеоконференций необходимо передавать в первую очередь, по-
  скольку он очень чувствителен к задержкам и джиттеру, трафик данных можно переда-
  вать в последнюю очередь. Классификация трафика на сегодняшний день задача актуаль-
  ная как с точки зрения администрирования сети, так и с точки зрения обеспечения её
  безопасности. Ввиду того, что большое количество приложений сейчас шифрует переда-
  ваемую информацию и просмотреть ее содержимое очень сложно, особый интерес пред-
  ставляет классификация трафика, которая позволяет по косвенным признакам опреде-
  лить аномалии в работе сети, признаки вторжения. В данной работе рассмотрены осо-
  бенности решения задачи классификации зашифрованного трафика. Целью работы явля-
  ется исследование особенностей классификации зашифрованного трафика с использовани-
  ем корреляционного анализа и алгоритма, основанного на разности интегральных площа-
  дей. Задачи исследования: – разработать алгоритм классификации трафика на основе
  корреляции и известными образцами; – разработать алгоритм, основанный на разности
  интегральных площадей под кривыми интенсивности трафика; – провести практическое
  исследование точности решения задачи классификации. В работе рассмотрена классифи-
  кация трафика по трем группам: аудио, видео, данные. В результате выявлена достаточ-
  ная точность корреляционного алгоритма при определении аудио и трафика данных.
  Для выявления видеотрафика лучше использовать алгоритм, основанный на разности ин-
  тегральных площадей под кривыми интенсивности.

• ОБНАРУЖЕНИЕ КИБЕРВТОРЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ СЕТЕВОГО ТРАФИКА И ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАТАСЕТА UNSW-NB15

  В. А. Частикова , К.В. Козачёк , Е.С. Коробская , В. П. Кравцов

  229-243

  2025-11-10

  Аннотация ▼

  В статье основное внимание уделяется исследованию поведения пользователей и созданию поведенческих моделей. Это помогает улучшить точность определения аномалий и оперативно выявлять нестандартную активность в сети. Целью данного исследования является сравнительный анализ эффективности двух моделей машинного обучения – многослойного персептрона (MLP) и алгоритма Random Forest – для обнаружения кибервторжений на основе анализа сетевого трафика и поведения пользователей. Поведенческие модели позволяют выявлять отклонения от нормальной активности пользователей и сетевых взаимодействий, что значительно повышает полноту обнаружения кибервторжений. При проведении исследования использовался набор данных UNSW-NB15, который включает актуальные типы атак и характеристики как сетевого трафика, так и пользовательской активности. Перед реализацией моделей была проведена предварительная обработка данных, выбор признаков, нормализация и кодирование категориальных признаков. Оценка моделей осуществлялась с использованием различных метрик, таких как точность (accuracy), полнота (recall), AUC-ROC, precision, F1-score и другие. Результаты исследования показали, что алгоритм Random Forest обеспечивает высокую точность классификации (95%), а многослойный персептрон (MLP), в свою очередь, достиг выдающихся результатов по AUC (0.9830) и точности (precision, 0.9869). В работе представлен анализ и характеристика методов анализа поведения пользователей и классификации сетевого трафика, показано сравнение наборов данных для систем обнаружения вторжений (IDS), а также даны практические рекомендации по выбору моделей в зависимости от условий эксплуатации. Результаты исследования могут быть полезны при разработке адаптивных систем защиты, которые сочетают высокую точность и скорость работы

• МУЛЬТИАГЕНТНАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ В ИНФРАСТРУКТУРЕ ГОРОДА

  И. А. Пшенокова, К.Ч. Бжихатлов , М.А. Канокова

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  В условиях растущего числа автомобилей и ограниченного пространства многие города
  осознают важность внедрения интеллектуальных парковочных систем для улучшения городской
  мобильности и удобства для водителей. Уровень внедрения интеллектуальных парковок на основе
  различных технологический решений растет, однако для достижения максимальной эффективности необходимо продолжать развивать технологии, интегрировать их с другими системами и
  учитывать потребности пользователей. Цель исследования – разработать мультиагентную ин-
  теллектуальную систему контроля и управления бронированием парковочных мест в сети парко-
  вок города. Разработана архитектура мультиагентной интеллектуальной системы управления
  парковочными местами, которая обеспечивает автоматическое управление доступа к парковоч-
  ным местам с учетом пожеланий владельцев парковок, заказов водителей, дорожной ситуации в
  городе и требований безопасности. Основным элементов разрабатываемой системы является
  парковка, которая представлена набором парковочных мест, оборудованных автоматизирован-
  ными системами управления парковочным местом (парковщики), системой связи и средствами
  сбора данных (камера наблюдения и метеостанции). Управление парковочными местами и пар-
  ковщиками осуществляется интеллектуальной системой управления на основе мультиагентных
  нейрокогнитивных архитектур. Разработан прототип программно-аппаратного комплекса
  мультиагентной интеллектуальной системы управления парковочными местами в виде клиент-
  серверной архитектуры. Сервер отвечает за сбор, обработку, хранение данных и управление ав-
  томатизированными парковщиками. К серверу подключается два вида клиентов – мобильное при-
  ложение администратора и водителя. Администратор имеет возможность управления парков-
  кой (установка фиксированных цен или использование рекомендаций сервера, бронирование парко-
  вочных мест для сотрудников) и просмотра статистики (текущая загрузка, статистика по пар-
  ковке, данные о принятых оплатах, прогноз работы парковки, рекомендации). У водителя реали-
  зована возможность просмотра состояния парковок в интересующей области (количество сво-
  бодных мест, время ожидания свободного места, стоимость, рекомендации по наиболее удобной
  парковке) и бронирования парковочного места с возможностью онлайн оплаты

• МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ ТРАФИКА НА ДОРОГАХ

  Аламир Хайдер Сагбан Хуссейн, Е.В. Заргарян, Ю. А. Заргарян

  124-132

  2021-08-11

  Аннотация ▼

  В связи с индустриализацией современного общества, ростом транспортных систем нашей страны, увеличения определенных необходимых для развития потребностей граждан нашей страны количество транспортных средств разных видов и типов с каждым годом продолжает увеличиваться с большой скоростью, вызывая огромные пробки на транспортных дорогах, особенно в больших городах и мегаполисах. Таким образом, прогнозирование транспортных потоков является важным и необходимым компонентом оптимального управления трафиком в современных условиях развития транспортной сети. В качестве решения этой проблемы данная статья нацелена на анализ и описание приме-нения методов искусственного интеллекта, в частности нейронных сетей, что представляет современный подход к моделированию в сложных и нелинейных ситуациях, возникаю-щих при прогнозировании модели транспортного потока. Показанный метод точности основан на разработке нейронной сети для прогнозирования дневного потока трафика. Затем ожидаемый транспортный поток сравнивается с реальным набором данных, записанным на участке дороги и предоставленным менеджером инфраструктуры. Фактически, нейронные сети способны извлекать уроки из прошлых возникших ситуаций и предсказывать будущие ситуации на транспортной сети. В этом исследовании были изучены раз-личные структуры нейронной сети, и результаты моделирования показали, что лучшие прогнозы были получены с использованием многослойной архитектуры персептрон, кото-рая имеет хорошую систему обобщения со средней общей квадратичной ошибкой 0,00927 при текущем наборе транспортных средств. Первая часть статьи посвящена определению различных концепций, относящихся к текущей области исследований, включая обзор литературы по прогнозированию трафика и нейронным сетям. Вторая часть посвящена описанию проблемы перегрузки трафика с помощью задач прогнозирования и представлению предлагаемого метода решения с акцентом на искусственные нейронные сети, как средство прогнозирования спроса и его различных структур. Затем численные эксперименты проиллюстрированы анализом результатов прогноза после формирования и тестирования различных архитектур нейронных сетей.

• АНАЛИЗ ЗАШИФРОВАННОГО СЕТЕВОГО ТРАФИКА НА ОСНОВЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ ЭНТРОПИИ И ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ

  В.А. Буковшин , П. А. Чуб , Д.А. Короченцев , Л.В. Черкесова , Н. В. Болдырихин , О.А. Сафарьян

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  Анализ сетевого трафика позволяет решить множество задач, таких как: определе-
  ние закономерности передачи данных по сети, сбор статистики об использовании веб–
  приложений, мониторинг и дальнейшее исследование сетевой нагрузки, определение потен-
  циальных вредоносных программных средств и сетевых атак и т.д. На данный момент до
  40% Интернет–траффика принадлежит неизвестным приложениям. Это говорит о том,
  что для области анализа сетевого трафика задача классификации приложений приобрела
  особую важность. Совершенствование программного обеспечения в области сетевых тех-
  нологий способствовало обнаружению серьёзных уязвимостей в реализации некоторых
  сетевых протоколов, а именно: TCP и HTTP. С помощью анализаторов сетевого трафика
  злоумышленник получал доступ к содержимому пакетов данных, передающихся по сети.
  Однако с повышением квалификации информационного сообщества в области компьютер-
  ной безопасности, а также с развитием стандартов сетевых технологий, анализ сетевого
  трафика заметно усложнился. Возросшее применение математических методов защиты
  информации, таких как симметричные и ассиметричные криптографические протоколы,
  привела к тому, что большинство подходов к анализу сетевого трафика потеряли значение и
  перестали применяться. Поэтому актуален поиск новых решений задачи классификации
  сетевого трафика с учетом возможности его шифрования. Статья посвящена описанию
  нового смешанного подхода к анализу сетевого трафика, основанного на совокупном ис-
  пользовании теории информации и алгоритмов машинного обучения. Также приводится
  сравнительный анализ предложенного метода с уже существующими подходами, основан-
  ными как на теории информации, так и на машинном обучении. Целью исследований явля-
  ется разработка алгоритма, основанного на интеллектуальном подходе к анализу сетево-
  го трафика. Предлагаемый алгоритм базируется на вычислении энтропии и применении
  нейросетевых классификаторов. Задачи исследований включают: проведение теоретиче-
  ского обоснования предложенного подхода в области теории информации, а также алго-
  ритмов машинного обучения; проведение структурного описания реализованных алгоритмов
  вычисления энтропии и классификации приложений, генерирующих зашифрованный траф-
  фик; сравнительный анализ предложенного алгоритма с уже существующими подходами к
  анализу зашифрованного сетевого трафика. Результатом исследований является новый
  алгоритм, позволяющий с высокой степенью достоверности классифицировать различные
  виды зашифрованного трафика.