ТЕХНОЛОГІЯ МОНІТОРИНГУ СТАНУ ФУНКЦІОНУВАННЯ РОЗПОДІЛЕНИХ КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМ
Ключові слова:
IPS, IDS, мережі, моніторинг, розподілені комп'ютерні системи, багатоагентна система
Анотація
В статті представлена актуальна науково-практична задача покращення показників виявлення аномалій функціонування розподілених комп’ютерних систем в умовах кібернетичних впливів зовнішнього та внутрішнього середовища. Представлена структура та архітектура системи моніторингу з використанням автономних прогрмних агентів. Архітектура системи моніторингу призначена для вирішення завдань збору та зберігання параметрів отриманих від датчиків, що характеризуються не тільки їх цільовими функціями, але і функціонал ьними можливостями. Розроблено технологію процесу функціонування мультиагентної системи моніторингу аномалій при функціонуванні компонентів розподілених комп’ютерних систем, що базуються на методології IDEF1, що деталізують процес моніторингу стану розподілених комп’ютерних систем и дозволяють інтегрувати систему моніторингу з іншими компонентами системи захисту інформації. Представлено результати роботи програмного комплексу системи моніторингу аномалій функціонування розподілених комп’ютерних систем. Ефективність розробленої системи моніторингу підтверджена методом імітаційного моделювання атак на сегмент мережі розподілених комп’ютерних систем. Прототип забезпечує ймовірність прийняття вірного рішення про наявність аномального трафіку склало 91%, помилки першого роду - 5% і помилки другого роду - 4%. Подальші дослідження доцільно спрямувати на вдосконалення та покращення методу оцінки стану обчислювального вузла та стану запущених завдань в комп’ютерній системі.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Mukhin, V., Kuchuk, N., Kosenko, N., Kuchuk, H. and Kosenko, V. Decomposition Method for Synthesizing the Computer System Architecture, Advances in Intelligent Systems and Computing”, AISC, vol. 938, pp 289-300, DOI: 10.1007/978-3-030-16621-2_27
2. Kuchuk, N., Mozhaiev, O., Mozhaiev, M., Kuchuk, H. Method for calculating of R-learning traffic peakedness 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2017 – Proceedings, pp. 359-362, DOI: 10.1109/INFOCOMMST.2017.8246416
3. I. Ruban, V. Martovytskyi and N Lukova-Chuiko, Approach to Classifying the State of a Network Based on Statistical Parameters for Detecting Anomalies in the Information Structure of a Computing System, Cybernetics and Systems Analysis, vol.54, no. 2, pp. 302-309, 2018.
4. I. Ruban, V. Martovytskyi and N. Lukova-Chuiko, Designing a monitoring model for cluster super-computer, Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 6, no. 84, pp. 32-37, 2016
5. Tkachov, Vitalii, et al. Overlay Network Infrastructure for Remote Control of Radio Astronomy Observatory, 2019 IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT). IEEE, 2019
6. G. Kuchuk, A. Kovalenko, I.E. Komari, A. Svyrydov, V. Kharchenko Improving big data centers energy efficiency: Traffic based model and method. Studies in Systems, Decision and Control, vol 171. Kharchenko, V., Kondratenko, Y., Kacprzyk, J. (Eds.). Springer Nature Switzerland AG, 2019. Pp. 161-183. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
7. V. Martovytskyi, K. Smelyakov, D. Pribylnov, A. Chupryna Investigation of network infrastructure control parameters for effective intellectual analysis IEEE 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), 20-24 Feb. 2018. – Pp. 983-986. DOI: 10.1109/TCSET.2018.8336359
8. Liashenko, O., Barkovska, O., Al-Atroshi, C., Datsok, O., Liashenko, S. Model of the work of the neurocontroller to control fuzzy data from the sensors of the climate control subsystem “smart house” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 8(1), Pp. 70-74
9. Kovalenko A., Shamraev А., Shamraeva Е., Dovbnya А., Ilyunin О. Green Microcontrollers in Control Systems for Magnetic Elements of Linear Electron Accelerators. Green IT Engineering: Concepts, Models, Complex Systems Architectures. Studies in Systems, Decision and Control series. Springer International Publishing Switzerland, 2017. Pp. 283-305. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319- 44162-7_15
2. Kuchuk, N., Mozhaiev, O., Mozhaiev, M., Kuchuk, H. Method for calculating of R-learning traffic peakedness 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2017 – Proceedings, pp. 359-362, DOI: 10.1109/INFOCOMMST.2017.8246416
3. I. Ruban, V. Martovytskyi and N Lukova-Chuiko, Approach to Classifying the State of a Network Based on Statistical Parameters for Detecting Anomalies in the Information Structure of a Computing System, Cybernetics and Systems Analysis, vol.54, no. 2, pp. 302-309, 2018.
4. I. Ruban, V. Martovytskyi and N. Lukova-Chuiko, Designing a monitoring model for cluster super-computer, Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 6, no. 84, pp. 32-37, 2016
5. Tkachov, Vitalii, et al. Overlay Network Infrastructure for Remote Control of Radio Astronomy Observatory, 2019 IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT). IEEE, 2019
6. G. Kuchuk, A. Kovalenko, I.E. Komari, A. Svyrydov, V. Kharchenko Improving big data centers energy efficiency: Traffic based model and method. Studies in Systems, Decision and Control, vol 171. Kharchenko, V., Kondratenko, Y., Kacprzyk, J. (Eds.). Springer Nature Switzerland AG, 2019. Pp. 161-183. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
7. V. Martovytskyi, K. Smelyakov, D. Pribylnov, A. Chupryna Investigation of network infrastructure control parameters for effective intellectual analysis IEEE 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), 20-24 Feb. 2018. – Pp. 983-986. DOI: 10.1109/TCSET.2018.8336359
8. Liashenko, O., Barkovska, O., Al-Atroshi, C., Datsok, O., Liashenko, S. Model of the work of the neurocontroller to control fuzzy data from the sensors of the climate control subsystem “smart house” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 8(1), Pp. 70-74
9. Kovalenko A., Shamraev А., Shamraeva Е., Dovbnya А., Ilyunin О. Green Microcontrollers in Control Systems for Magnetic Elements of Linear Electron Accelerators. Green IT Engineering: Concepts, Models, Complex Systems Architectures. Studies in Systems, Decision and Control series. Springer International Publishing Switzerland, 2017. Pp. 283-305. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319- 44162-7_15
Опубліковано
2022-04-01
Як цитувати
Martovytskyi V. Технологія моніторингу стану функціонування розподілених комп’ютерних систем / V. Martovytskyi, Y. Koltun, D. Holubnychyi, V. Sukhoteplyi // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2022. – Т. 1 (67). – С. 75-80. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.1.075.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
