НЕЙРО-НЕЧІТКЕ ПРОГНОЗУВАННЯ САМОПОДІБНОГО ТРАФІКУ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ АТАК
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-161-2025-01Ключові слова:
виявлення атак, інформаційно-комунікаційна мережа, прогнозування, самоподібний трафік, адаптивна мережа нечіткого висновку, глобальна оптимізаціяАнотація
Запропоновано для прогнозування самоподібного трафіку інформаційно-комунікаційних мереж використовувати адаптивні фільтри-апроксиматори у вигляді адаптивних систем нечіткого висновку на основі алгоритмів Сугено-Такагі, Такагі-Сугено-Канга та Ванга-Менделя. Шляхом моделювання на основі експериментальних даних показана ефективність розв’язання задачі прогнозування мережевого трафіка із використанням глобальних методів оптимізації та нейро-нечітких фільтрів. Підтверджена адекватність отриманих результатів.
Посилання
Toliupa, S., Lukova-Chuiko, N., & Shestak, Ya. (2021). Zasoby vyiavlennia kibernetych-nykh atak na informatsiini systemy [Means of detecting cyber attacks on information sys-tems]. Infokomunikatsiini tekhnolohii ta elektronna inzheneriia, 2(2), 19–31 [in Ukrainian].
Lukova-Chuiko, N., Nakonechnyi, V., Toliupa, S., & Ziubina, R. (2020). Problemy za-chystu krytychno vazhlyvych ob`iektiv infrastruktury [Problems of protection of critical infra-structure facilities]. Bezpeka informatsiinykh system i tekhnolohii, 1(2), 31-39 [in Ukrainian].
Toliupa, S., & Kulko, A. (2025). Neiro-nechitka systema vyiavlennia vtorhnen u informa-tsiinu merezhu krytychnoi infrastruktury [Neuro-fuzzy system for detecting intrusions into the information network of critical infrastructure]. Kiberbezpeka: osvita, nauka, tekhnika, 3(27), 233-247 [in Ukrainian].
Nosenko, K.M., Pivtorak, О.I., & Lichouzova, Т.А. (2014). Ohliad system vyiavlennia atak v merezhevomu trafiku [Overview of network traffic attack detection systems]. Adaptyvni systemy avtomatychnoho upravlinnia, 1(24), 67-75 [in Ukrainian].
Dovbeshko, S.V., Toliupa, S.V., & Shestak, Ya.V. (2019). Zastosuvannia metodiv intel-ektualnoho analizu danykh dlia pobudovy system vyiavlennia atak [Application of data min-ing methods to build attack detection systems]. Suchasnyi zakhyst informatsii, 1(37), 6-15 [in Ukrainian].
Lazarenko, S.V. (2015). Osoblyvosti funktsionuvannia system vyiavlennia atak na avtomatyzovani systemy [Features of functioning of systems of detection of attacks on auto-mated systems]. Suchasnyi zakhyst informatsii, 1, 33-40 [in Ukrainian].
Hulak, H.M., Semko, V.V., & Skladannyi, P.M. (2015). Model systemy vyiavlennia vtorhnen z vykorystanniam dvostupenevoho kryteriiu vyiavlennia merezhevykh anomalii [Model of the system for detecting intrusion based on the two-stage criterion for detecting fencing anomalies]. Suchasnyi zakhyst informatsii, 4, 81-85 [in Ukrainian].
Lukova-Chuiko, N.V., Toliupa, S.V., & Parkhomenko, I.I. (2021). Metody vyiavlennia vtorhnen u suchasnykh systemakh IDS [Intrusion detection methods in modern IDS systems]. Bezpeka informatsiinykh system i tekhnolohii, 1(5), 19-26 [in Ukrainian].
Korniienko, V.I., Husiev, O.Yu., & Herasina, O.V. (2020). Intelektualne modeliuvannia neliniinykh dynamichnykh protsesiv u systemakh keruvannia, kiberbezpeky, telekomunikatsii: pidruchnyk [Intelligent modeling of nonlinear dynamic processes in control systems, cybersecurity, telecommunications: a textbook]. Dnipro: NTU «DP», 536 [in Ukrainian].
Crovella, M.E., & Bestravos, A. (1997). Self-Similarity in World Wide Web Traffic: Evi-dence and Possible Causes. IEEE Transactions on Networking, 5(6), 835-846 [in English].
Herasina, O.V. (2018). Metodyka intelektualnoi identyfikatsii ta prohnozuvannia trafiku v informatsiinykh telekomunikatsiinykh merezhakh [Methodology of intelligent identification and traffic forecasting in information telecommunication networks]. Systemy obrobky infor-matsii, 1(152), 94-99 [in Ukrainian].
Terenchuk, S., Pashko, A., Yeremenko, B., Kartavykh, S., & Ershovа, N. (2018). Model-ling Intelligent System for the Estimation of Technical State of Construction Structures. East-ern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(2 (93)), 47-53 [in English].
Kondratenko, N.R., & Kuzemko, S.M. (2006). Osnovy neironnykh merezh. Teoriia ta praktyka [Fundamentals of Neural Networks. Theory and Practice]. Vinnytsia: VNTU, 104 [in Ukrainian].
Vladov, S., Shmelov, Y., & Petchenko, M. (2021). A neuro-fuzzy expert system for the control and diagnostics of helicopters aircraft engines technical state. ICT in Education, Re-search and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer: Pro-ceedings of the 17th International Conference, 40-52 [in English].
Wang, L.X., & Mendel, J.M. (1992). Generating fuzzy rules by learning from examples. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics, 22 (6), 1414-1427 [in English].
Ivakhnenko, A.G., & Madala, H.R. (1994). Inductive learning algorithms for complex systems modeling. London, Tokyo: CRC Press, 384 [in English].
Traffic Archive. [Electronic resource] – Access mode: http://ita.ee.lbl.gov.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Системні технології
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
