Сети связи и мультисервисные услуги. Рубрика в журнале - Инфокоммуникационные технологии
Выявление аномалий трафика в бортовой сети автомобиля с помощью рекуррентной LSTM нейросети
Статья научная
В современных автомобилях высокого уровня применяется множество электронных блоков контроля и управления,повышающих удобство вождения и собирающих большие объемы информации о работе различных узлов. В значительной части такого автотранспорта для обмена сообщениями между электронными блоками применяется сеть контроллеров - надежное и простое решение, которое, однако, не обеспечивает никаких средств защиты передаваемых данных. Проблема уязвимости сети контроллеров все более обостряется по мере того, как возрастает обмен данными между автомобилями, дорожной инфраструктурой и Интернетом. Трафик атак на сеть контроллеров можно рассматривать как аномальный по отношению к легитимным сообщениям, что позволяет использовать для их обнаружения различного рода методы обнаружения аномалий. В данной работе рассматривается способ выявления аномалий трафика на базе рекуррентной нейросети с ячейками долгой краткосрочной памяти, спроектированной по архитектуре энкодер-декодер.
Бесплатно
Использование алгоритмов машинного обучения для обнаружения аномального поведения трафика
Статья научная
В статье рассматривается способ обнаружения аномального поведения трафика с использованием методов машинного обучения. Для этого используется набор данных, содержащий значительный объем трафика, собранный в момент проведения атаки на Web-приложение. Набор содержит три варианта атак: Brute Force, XSS, SQL-инъекция. Отдельно рассмотрен дамп трафика, содержащий атаку Infiltration. Проведен сравнительный анализ моделей машинного обучения с выбором наиболее оптимального. В статье также приводится описание процедуры предобработки данных, которая проводится с целью устранения аномалий и пустот в записях массивов, что может привести к неправильной работе обучаемой модели. Проведено обучение моделей на отобранных данных с целью выявления аномального поведения трафика, указывающего на конкретный тип атаки. Кроме того, проведено исследование на наборе данных, не содержащих сведений об атаках.
Бесплатно
Статья научная
В статье исследуется эффективность методов оценки и компенсации смещения несущей частоты (CFO) для технологии обработки сигналов на основе ортогонального частотного распределения с применением дискретного преобразования Фурье (DFT-s-OFDM) в условиях использования каналов Райса и Рэлея, близких к реальным каналам распространения. Также рассматривается возможность повышения эффективности оценки и компенсации частотного рассогласования при помощи внедрения операции произведения Кронекера в исходные алгоритмы методов обработки сигналов. Подтверждается эффективность использования меньших длин защитных интервалов в условиях зашумленных каналов и высоких уровней частотного рассогласования. Предлагаемые методы предполагаются к использованию в сфере обработки сигналов как актуальных систем на базе 5G (New Radio), так и будущих систем связи, использующих технологию 6G.
Бесплатно
Метод обучения с подкреплением для динамического распределения приоритетов в TSN
Статья научная
В этой статье исследуется возможность использования метода обучения с подкреплением для динамического назначения приоритетов в сетях, чувствительных ко времени. Представленный подход целенаправленно оптимизирует процесс управления временными ограничениями в сети. Используя техники обучения с подкреплением, система самостоятельно корректирует приоритеты в зависимости от требований сетевого трафика. Для достижения этой цели предложены две схемы конфигурации, основанные на стандартах TSN (Time-Sensitive Networking): централизованная и распределенная. Рассмотрев эти схемы, выявим их ограничения, необходимые в удовлетворении требований, близких к реальному времени, и обеспечении строгих гарантий качества обслуживания, учитывая ограничения, применяемые к чувствительной ко времени среде. Также в работе выявляется необходимость использования дополнительного оборудования, централизованного контроллера, для перераспределения приоритетов.
Бесплатно
Разработка и исследование макета сети BAN для мониторинга состояния здоровья человека
Статья научная
В статье описывается разработка реального макета сети BAN (Body Area Network) для мониторинга за состоянием здоровья человека. Cети BAN могут помочь улучшить качество жизни людей, страдающих от различных заболеваний, таких как диабет, сердечно-сосудистые заболевания и другие. Они являются доступными для широкого круга пользователей, включая людей с ограниченными возможностями и пожилых людей. Также могут обеспечить высокий уровень безопасности, так как они используют шифрование данных и аутентификацию пользователей. Данные сети легко настраиваются и адаптируются под нужды конкретного пользователя. В статье представлены результаты проведенных исследований, которые показывают состояние человека при различных условиях. Благодаря разработанному макету сети BAN, можно не только на практике исследовать состояние здоровья людей, но и использовать его для научных исследований в университетах.
Бесплатно
Разработка модели сети 5G в программе AnyLogic
Статья научная
В данной статье были проанализированы существующие программы для моделирования сетей пятого поколения. В выбранной программе AnyLogic была создана модель сети 5G с несколькими базовыми станциями, которые имеют разные характеристики. Проведены исследования этой модели с учетом различных дисциплин очереди, выполнен расчет нагрузки на каждую станцию при различных приоритетах. Доказано, что эту модель можно будет использовать для исследования и оценки эффективности передачи данных в сети 5G, а также для анализа влияния характеристик дополнительных параметров (задержки, нагрузки и приоритетов) на качество обработки пакетов данных. Доказано, что разработанная модель сети 5G может помочь операторам связи оптимизировать работу своих сетей и обеспечить более эффективное использование выделенных ресурсов.
Бесплатно
Статья научная
Целью работы было проведение сравнения гиперэкспоненциальных и групповых пуассоновских потоков заявок в качестве моделей пачечного трафика мультисервисных сетей связи. Рассматриваются различные модели трафика для задачи приближения средней очереди, создаваемой видеотрафиком современных мультисервисных сетей. Рассмотрены пуассоновский и гиперэкспоненциальный потоки, как ординарные, так и групповые. Показано, что для задачи приближения очереди видеотрафика подходят групповые потоки обоих типов. Групповые пуассоновские потоки позволяют получить весьма простые аналитические зависимости средних значений очередей от коэффициента загрузки систем массового обслуживания и поэтому являются наиболее предпочтительными. Показана неадекватность применения ординарных гиперэкспоненциальных моделей для аппроксимации пачечных потоков заявок, поскольку, при малых значениях коэффициента загрузки, зависимости средних значений очередей для гиперэкспоненциальных потоков практически близки к нулю, в то время, как указанные зависимости для пачечных потоков имеют весьма значительный угол наклона. Сделанные выводы подтверждаются результатами имитационного моделирования.
Бесплатно
