Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов

Рассматривается нейросетевой метод прогнозирования сетевого трафика с целью обнаружения и оценки возможных аномалий в объёмах IP-пакетов. В контексте системы управления сетевым трафиком предлагается нейросетевая модель прямого распространения сигналов, позволяющая экстраполировать сетевой трафик и т...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Математичні машини і системи
Date:2018
Main Author: Гасанов, В.И.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2018
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144935
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов / В.И. Гасанов // Математичні машини і системи. — 2018. — № 2. — С. 40-45. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Рассматривается нейросетевой метод прогнозирования сетевого трафика с целью обнаружения и оценки возможных аномалий в объёмах IP-пакетов. В контексте системы управления сетевым трафиком предлагается нейросетевая модель прямого распространения сигналов, позволяющая экстраполировать сетевой трафик и тем самым прогнозировать значения его объёмов на краткосрочный период действия. Розглядається нейромережевий метод прогнозування мережевого трафіка з метою виявлення і оцінки можливих аномалій в об’ємах IP-пакетів. У контексті системи управління мережевим трафіком пропонується нейромережева модель прямого розповсюдження сигналів, що дозволяє екстраполювати мережевий трафік і тим самим прогнозувати значення його об’ємів на короткостроковий період дії. It is considered a neural network method for predicting of network traffic in order to detect and evaluate possible anomalous into the volumes of IP packets. In the context of the network traffic management system, the feedforward neural network model is proposed, which allows to extrapolate network traffic and, thus, to predict the values of its volumes for a short-term period of validity.
ISSN:1028-9763