Kompüter şəbəkələrinin bircins dərin neyron ansamblı əsasında proaktiv monitorinqi metodu işlənilib

22 May 2023 - 17:05 | Yeni nəşrlər
Kompüter şəbəkələrinin bircins dərin neyron ansamblı əsasında proaktiv monitorinqi metodu işlənilib, Elm və Təhsil Nazirliyi, Elm ve Tehsil Nazirliyi, Azərbaycan Respublikası Elm və Təhsil Nazirliyi, Azerbaycan Respublikasi Elm ve Tehsil Nazirliyi, Elm və Ali Təhsil üzrə Dövlət Agentliyi, Elm və Ali Təhsil, AMEA, Azərbaycan Milli Elmlər Akademiyası, Elmler Akademiyasi, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu, İnformasiya Texnologiyaları, AMEA ITI, AMEA İTİ, İTİ, ITI, ikt.az, ict.az, ict, ikt, www.ict.az, www.ikt.az, Rasim Aliguliyev, Rasim Əliquliyev, RM Əliquliyev, Əliquliyev Rasim, Academician Rasim Aliguliyev

İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun əməkdaşlarının “Kompüter şəbəkələrinin bircins dərin neyron ansamblı əsasında proaktiv monitorinqi” (“Proactive computer network monitoring based on homogeneous deep neural ensemble”, DOI: https://doi.org/10.1016/j.rico.2023.100230) adlı məqaləsi nüfuzlu “Results in Control and Optimization” jurnalında dərc olunmuşdur. Məqalənin müəllifləri institutun baş elmi işçisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Ramiz Şıxəliyev və aparıcı elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Lyudmila Suxostatdır.

Məqalədə qeyd olunur ki, bu gün kompüter şəbəkələri getdikcə mürəkkəbləşir və onlarda baş verən nasazlıqlar mühüm məlumatların itirilməsi, şəbəkə xidmətlərinin və tətbiqlərinin pozulması, həmçinin iqtisadi itki və milli təhlükəsizliyə təhlükə ilə nəticələnə bilər. Bu səbəbdən şəbəkədə baş verən nasazlıqların vaxtında aşkar edilməsi və onların ilkin səbəbinin diaqnoz edilməsi son dərəcə vacibdir ki, bu da kompüter şəbəkələrinin proaktiv monitorinqinin köməyilə mümkündür. Kompüter şəbəkələrinin proaktiv monitorinqi anomaliyaların aşkarlanmasının yeni effektiv üsullarının yaradılmasını tələb edir. Buna görə də, məqalədə kompüter şəbəkələrində anomaliyaların proaktiv aşkarlanması sisteminin konseptual modeli təklif olunmuşdur.

Kompüter şəbəkələrinin proaktiv monitorinqinin əsas məsələlərindən biri proqnozun dəqiq və vaxtında verilməsidir və yüksək proqnoz dəqiqliyinə nail olmaq üçün baza təlim alqoritmindən ibarət bircins ansambldan istifadə edilməsi təklif olunur. Baza təlim alqoritmi kimi LSTM (Long Short-Term Memory) modeli istifadə edilir. LSTM ansamblı üçün baza öyrənmə modelləri yaratmaq məqsədilə Bagging  alqoritmindən  istifadə  olunur. Təklif olunan yanaşmanı qiymətləndirmək üçün CICIDS2017 verilənlər dəstindən istifadə edilmişdir. Eksperimental nəticələr təklif edilmiş metodun kompüter şəbəkələrində anomaliyaların proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyinin effektiv şəkildə artırdığını göstərmişdir.

Qeyd edək ki, “Results in Control and Optimization” jurnalı “Scopus” və “DOAJ” beynəlxalq elmi bazalarında indeksləşir.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.ict.az saytına istinad zəruridir.