МЕТОД СИНТЕЗУ ЗАХИЩЕНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ МЕРЕЖ НА ОСНОВІ ВВЕДЕННЯ КОРИГУВАЛЬНИХ ЛІНІЙ ЗВ’ЯЗКУ

Автор(и)

  • Тетяна Лаптєва Державний торговельно-економічний університет / Київський національний торговельно-економічний університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-5223-9078
  • Олександр Лаптєв Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Україна https://orcid.org/0000-0002-4194-402X

DOI:

https://doi.org/10.20998/3083-6298.2025.01.04

Ключові слова:

кібербезпека, самовідновлення, функціональна стійкість, гіпермережа, коригувальні лінії зв’язку, розподілені системи, стійкість мережі, надійність, оптимізація структури

Анотація

Актуальність. Сучасні розподілені програмні системи функціонують у середовищах, що характеризуються постійним розвитком апаратних платформ, неоднорідних обчислювальних ресурсах і динамічних умовах відмов. Забезпечення функціональної стійкості та швидкого самовідновлення в таких умовах є критично важливою задачею, особливо за наявності потенційних відмов програмного забезпечення або апаратних засобів, підвищеного навантаження чи зовнішніх впливів. Мета дослідження. Розробка нового методу синтезу структури гетерогенних інформаційних мереж на основі принципу максимізації показника функціональної стійкості. Пропонований підхід ґрунтується на введенні коригувальних ліній зв’язку, що дає можливість створювати механізми самовідновлення для розподілених програмних систем з урахуванням їхньої гетерогенності та складності. Методи. Для представлення компонентів мережі та їх взаємодії було розроблено математичну модель гіпермережі на основі двох взаємозв’язаних гіперграфів. На базі цієї моделі запропоновано три алгоритми (AI, AII та AIII), які призначені для оптимізації зв’язності мережі, забезпечення вершинної надмірності та динамічної реконфігурації мережі в умовах відмов. Ці алгоритми реалізують автоматичне виявлення несправностей, їхню локалізацію та відновлення шляхом перерозподілу ресурсів. Результати. Результати моделювання продемонстрували, що пропонований метод значно підвищує стійкість системи та скорочує час відновлення. Максимальний ефект оптимізації досягнуто при відносному значенні 0.869698, де різниця значень показника функціональної стійкості становила 0.467232 відносних одиниць, що підтверджує ефективність запропонованого методу. Висновки. Введення коригувальних ліній зв’язку в топологію мережі дозволяє значно підвищити її надійність і завадостійкість. Адаптивні алгоритми, розроблені в рамках моделі гіпермережі, забезпечують автономну реконфігурацію та самовідновлення, що робить їх придатними для наступного покоління інтелектуальних і стійких розподілених систем.

Біографії авторів

Тетяна Лаптєва, Державний торговельно-економічний університет / Київський національний торговельно-економічний університет

Доктор філософії з кібербезпеки

Олександр Лаптєв, Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Доктор технічних наук, старший науковий співробітник, доцент кафедри кібербезпеки та захисту інформації

Посилання

  1. Mani Kiran, C.V.N.S., Jagadeesh Babu, B. and Singh, M.K. (2023), “Study of Different Types of Smart Sensors for IoT Application Sensors”, Smart Innovation, Systems and Technologies, vol. 290, pp. 101–107, doi: https://doi.org/10.1007/978-981-19-0108-9_11
  2. Kuchuk, N., Kashkevich, S., Radchenko, V., Andrusenko, Y. and Kuchuk, H. (2024), “Applying edge computing in the execution IoT operative transactions”, Advanced Information Systems, vol. 8, no. 4, pp. 49–59, doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.4.07
  3. Schneider, C., Barker, A., & Dobson, S. (2015), “A survey of self‐ healing systems frameworks”. Software: Practice and Experience, 45(10), pp. 1375-1398.
  4. Manzoor A., Rajput U, Phulpoto N, Abbas F, Rajput M. (2018), “Self-healing in Operating Systems”, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, Vol.18 No.5, pp.92-98.
  5. Wang, Z., & Wang, J. (2015), “Self-healing resilient distribution systems based on sectionalization into microgrids”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 30(6), pp.3139-3149.
  6. Duarte, DP., Guaraldo, JC., Kagan, H., Nakata, BH., Pranskevicius, PC., Suematsu, AK., & Hoshina, MS. (2016), “Substation-based self-healing system with advanced features for control and monitoring of distribution systems. In Harmonics and Quality of Power (ICHQP)”, 17th International Conference on 2016, October, IEEE, pp. 301-305.
  7. Ansari, B., Simoes, MG., Soroudi, A., & Keane A. (2016), “Restoration strategy in a self-healing distribution network with DG and flexible loads. In Environment and Electrical Engineering (EEEIC)”, IEEE 16th International Conference 2016, June, IEEE, pp. 1-5.
  8. Barabash O., Sobchuk V., Lukova-Chuiko N. and Musienko A. (2018), “Application of Petri Networks for Support of Functional Stability of Information Systems”, IEEE First International Conference on System Analysis & Intelligent Computing (SAIC). 08-12 October, Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Kyiv, Ukraine, pp. 36 – 39.
  9. Bielievtsov, S., Ruban, I., Smelyakov, K., Sumtsov, D. (2018), “Network technology for transmission of visual information”, Selected Papers of the XVIII International Scientific and Practical Conference on Information Technologies and Security, CEUR Workshop Processing, Kyiv, Ukraine, pp. 160-175.
  10. Filimonchuk T., Volk M., Ruban I., Tkachov V. (2016), “Development of information technology of tasks distribution for grid-systems using the GRASS simulation environment”, Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. Information and controlling system, Vol. 3/9 (81), pp. 45–53.
  11. Li, G., Liu, Y., Wu, J., Lin, D. and Zhao, Sh. (2019), “Methods of Resource Scheduling Based on Optimized Fuzzy Clustering in Fog Computing”, Sensors, vol. 19(9), doi: https://doi.org/10.3390/s19092122.
  12. Deng, R., Lu, R., Lai, C., Luan, T. H. and Liang, H. (2016), “Optimal workload allocation in fog-cloud computing toward balanced delay and power consumption”, IEEE Internet Things, Vol. 3, no. 6, pp. 1171–1181, doi: https://doi.org/10.1109/JIOT.2016.2565516.
  13. Sobchuk V., Breslavsky V., Laptiev S., Laptieva T., Zahynei A., Kovalenko O. (2021), “Development of routing algoritm for self-organizing information networks”, German International Journal of Modern Science, №7, Vol. 2, рр. 32–35.
  14. Sobchuk V., Zamrii I., Sobchuk A., Laptiev S., Laptievа T., Samosyuk V. (2021), “Method of Data Processing in Information Systems Using Solutions of Differential Equations with Impulse Effect”, International Journal of Science and Engineering Investigations, Denmark, Vol. 10, Issue 11. рр. 1–6.
  15. Laptiev S., Laptieva T., Hrebennikov A., Kitura O., Marchenko V., Lutsenko M. (2021), “Advanced model of the protection system of insider informations”, Journal of science, Lyon, Vol.1. №20, рр.39–44.
  16. Sobchuk V., Laptiev S., Laptievа T., Barabash O., Drobyk O., Sobchuk A. (2024), “А modified method of spectral analysis of radio signals using the operator approach for the fourier transform”, IT, Automation, Measurements in Economy and Environmental Protection, Vol. 14, No 2, рр.56–61, https://doi.org/10.35784/iapgos.5783.
  17. Milevskyi S., Korol O., Hryschuk O., Laptieva T., Yevseiev S. (2024), “Crypto-code constructions on LDPC codes properties assessment”, Ukrainian Scientific Journal of Information Security, vol. 30, issue 2, pp. 313-323, https://doi.org/: 10.18372/2225-5036.30.19244.
  18. Svynchuk О., Barabash A., Laptiev S. and Laptieva T. (2021), “Modification of query processing methods in distributed databases using fractal trees”, 1 International Scientific аnd Practical Conference “Information Security And Information Technologies”: Conference Proceedings, Kharkiv – Odesa, Ukraine. рр.32–37.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-08-08

Номер

Том 1 № 1 (2025): Територія безпеки

Розділ

Статті