SECURITY OF COMPUTER NETWORK FUNCTIONING BASED ON A NEURON MODEL OF OVERLOAD CONTROL
БЕЗПЕКА ФУНКЦІОНУВАННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МОДЕЛІ КОНТРОЛЮ ПЕРЕВАНТАЖЕННЯ
Сторінки: 188-194. Номер: №3, 2023 (321) 
Автори:
TOROSHANKO OLEKSANDR
Taras Shevchenko Kyiv National University, Kyiv
https://orcid.org/0000-0002-2354-0187
e-mail: toroshanko@gmail.com
AFANASIEV PAVLO
State University of Telecommunications, Kyiv
E-mail: Afanasievpv@ukr.net
ISHCHUK IHOR
State University of Telecommunications, Kyiv
e-mail: Petrovka@i.ua
TOROSHANKO YAROSLAV
State University of Telecommunications, Kyiv
https://orcid.org/0000-0002-9053-7156
e-mail: toroshanko@ukr.net
ТОРОШАНКО Олександр
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ
АФАНАСЬЄВ Павло, ІЩУК Ігор, ТОРОШАНКО Ярослав
Державний університет телекомунікацій, Київ
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2023-321-3-188-194
Анотація мовою оригіналу
The method of ensuring the operation security of computer network based on the proposed overload prediction and detection scheme is considered. Congestion management is performed by adjusting the incoming data flow and analyzing the network performance sensitivity function. The gradient of the sensitivity function characterizes the rate of change of this function and provides the optimal direction for adjusting the speed of the data source.
The results of a comparative analysis of congestion control methods based on the analysis of the queue length and the sensitivity indicator with 1- and 3-step horizons by predicting the state of the network are presented.
Key words: telecommunication network, safety of operation congestion prediction, sensitivity function, gradient, neural system, queue management, prediction horizon
Розширена анотація англійською мовою
Запропонований спосіб забезпечення безпеки функціонування комп’ютерної мережі на основі схеми прогнозування і виявлення перевантажень. Керування перевантаженням здійснюється шляхом регулювання вхідного потоку даних і аналізу функції чутливості продуктивності мережі. Градієнт функції чутливості характеризує швидкість зміни даної функції і надає оптимальний напрям для налаштування швидкості джерела даних. Для визначення функції чутливості запропоновано використання простої нейронної мережної моделі динамічної системи. Визначення градієнту за поточним значенням знаку функції чутливості показника продуктивності здійснюється на основі алгоритму адитивного збільшення / множинного зменшення. Даний алгоритм є альтернативою системи прогнозування перевантаження і керування потоком, заснованої на контролі поточного значення величини вхідної черги у порівнянні з заданим порогом. Розглянута нейронна модель для багатокрокового передбачення стану черги на стороні приймача телекомунікаційної мережі.
Представлені результати порівняльного аналізу способів контролю перевантаження на основі аналізу довжини черги і на основі аналізу показника чутливості з 1-кроковим та 3-кроковим горизонтами передбаченням стану мережі. Дослідження проведене для синусоїдальної та випадкової функцій вузького місця черги. Показано, що ключові показники ефективності мережі для схеми на основі функції чутливості кращі, ніж для схеми на основі аналізу довжини вхідної черги. Для систем на основі аналізу функції чутливості схема з трикроковим горизонтом передбаченням стану забезпечує кращу продуктивність і меншу величину черги на обслуговування ніж схема з однокроковим горизонтом.
Ключові слова: комп’ютерна мережа, безпека функціонування, прогнозування перевантаження, функція чутливості, градієнт, нейронна система, управління чергою, горизонт передбачення.
