Ч а с т ь V i молодой ученый


 Виды биометрических методов аутентификации [1]



Pdf көрінісі
бет16/90
Дата18.11.2022
өлшемі6,09 Mb.
#51157
1   ...   12   13   14   15   16   17   18   19   ...   90
Байланысты:
moluch 412 ch6 (1)

 2. Виды биометрических методов аутентификации [1]


“Young Scientist”  # 17 (412)  April 2022
361
Information Technology
Интеллектуализация системы обнаружения и предотвращения сбоев в сети
Кульмамиров Серик Алгожаевич, кандидат технических наук, и. о. доцента, академик МАИН;
Сансызбай Абилгазы Сержанулы, студент магистратуры;
Мажит Данияр Бактиярович, студент магистратуры;
Бахыт Мейиржан Нурболулы, студент магистратуры
Казахский национальный университет имени аль-Фараби (г. Алматы)
В статье обсуждены вопросы разработки программного приложения по обнаружению, предотвращению и предсказанию на-
блюдающихся сбоев в составе локальной сети. Целью создания программного приложения является интеллектуализация его алго-
ритмов, где на основе статистики перехваченных сетевых пакетов принять дальнейшее решение для управления телекоммуника-
ционным оборудованием сети. Представлены схемы обсуждаемых алгоритмов и результаты авторских исследований по выявлению 
уязвимостей современных сетевых протоколов передачи данных. Анализирован состав средств для обнаружения и предотвращения 
сетевых сбоев для самых уязвимых протоколов и самого популярного стандарта управления оборудованием.
Ключевые слова: компьютерная сеть, управление сетью, сбой сети, атаки, протоколы передачи данных, управление оборудова-
нием, SNMP.
С
ейчас цифровая ИТ-индустрия развивается гигантскими 
темпами по времени [1]. Почти каждый день появляются 
мобильные приложения новых сервисов, появляются веб-
сайты и другие востребованные пользователями электронные 
ресурсы [2]. Для функционирования этих ресурсов необхо-
димы телекоммуникационные сети (ТКС) вместе с Интернетом. 
Поддержание функции сети в рабочем состоянии все еще явля-
ется актуальной задачей. Постоянное увеличение типов пере-
даваемой информации и новых протоколов передачи даже не 
упрощает состав ТКС, а наоборот — усложняет задачу исклю-
чения простоя сети.
Авторами проведена исследовательская работа [1] по соз-
данию инструментов (приложений) для накопления и анализа 
статистики, а также для принятия решений по интеллектуаль-
ному управлению сети для предотвращения сбоев.
Перечислим рассмотренные в исследованиях задачи [1]:
1) выявление способов нарушения работы сети;
2) разработка механизма сбора статистики сетевой актив-
ности;
3) анализ полученных данных по трафику сети;
4) анализ состава алгоритма обнаружения аномалий 
в сети;
5) предоставление механизма локализации последствий 
аномалий через интеллектуальное управление работой сети.
Дальнейшее описание начнем с работы механизма сбора 
статистики по трафику сети. На этот узел ложится основная на-
грузка постоянно прослушиваемого трафика, поэтому важно, 
чтобы этот механизм был производительным [2]. Механизм 
сбора статистики данных сети основан на языке программи-
рования С++ как самый производительный язык в процессе 
исполнения кода. Это основание объясняется тем, что все си-
стемные средства и библиотеки взаимодействия с сетью напи-
саны на языке С++.
Отметим наличия возможности оптимизации исполня-
емых кодов под конкретный тип процессора, что позволяет за-
действовать дополнительные аппаратные средства, например, 
криптографический блок AES в процессорах Intel [3]. Архи-
тектура механизма сбора статистики состоит из 3 основных 
компонентов (рисунок 1): Tshark (перехватчик пакетов), базы 
данных и ядро системы.
Рис.


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   12   13   14   15   16   17   18   19   ...   90




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет