Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. Випуск_10. Частина 2. - 2024
Permanent URI for this collectionhttps://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/16156
Browse
Item Математична модель виявлення аномальних зв’язків між компонентами складної комп’ютерної системи(ЦНТУ, 2024) Мелешко, Є. В.; Якименко, М. С.; Міхав, В. В.; Шуліка, Я. П.; Meleshko, Yе.; Yakymenko, М.; Mikhav, V.; Shulika, Ya.Об’єктом дослідження є процес виявлення аномалій у високонавантажених складних комп’ютерних системах (ВНСКС). Сфера практичного використання включає ВНСКС, такі як сервери банківських транзакцій, хмарні платформи, де необхідно забезпечити стабільну роботу в умовах великої кількості запитів. Проблема, що вирішується в дослідженні, полягає у відсутності моделей виявлення аномалій у ВНСКС у реальному часі з заданою точністю в умовах обмежених ресурсів. Створено та досліджено математичну модель виявлення аномальних зв’язків між компонентами складної комп’ютерної системи (ВАЗККС). Результати тестування моделі показали наступні показники ефективності: точність – 84%, точність позитивних прогнозів – 87%, повнота – 74%, зважена середня точність (ЗСТ) – 78%. Позитивні результати дослідження пояснюються наступними передумовами, модель ВАЗККС використовує ортогональні векторні функції та проекційні матриці для аналізу аномалій у складній комп’ютерній системі. Що дозволяє будувати просторові розклади, за допомогою яких можна виявляти складні взаємозв’язки між компонентами складної комп’ютерної системи, використовуючи тільки власні вектори та значення. Таким чином, модель може застосовуватися для оперативного аналізу даних та виявлення аномалій в умовах обмежених ресурсів. The object of the research is the process of detecting anomalies in high-load complex computer systems (HLCSS). The practical application area includes HLCSS such as banking transaction servers and cloud platforms, where stable operation must be ensured under heavy request loads. The problem addressed in the research is the lack of real-time anomaly detection models in HLCSS with a specified accuracy under resource constraints. Anomalies may signal system malfunctions, process mismatches, or potential cyberattacks. Highload systems are particularly sensitive to even minor disruptions, as they can cause significant delays or complete service unavailability for many users simultaneously, leading to financial losses and loss of customer trust.