Вітаю Вас Гость | RSS Середа, 18 Липня 2018, 08:49
Переключить язык на Головна | Анотація - Abstract - Аннотация | Реєстрація | Вхід
Меню сайта
Останній номер

Меню журнала
Пошук
Теги
Опитування
Який критерій при формулюванні вимог до опублікування результатів дисертацій є першочерговим?
Всього відповідей: 231
Корисні посилання

Радівілова Тамара Анатоліївна

Метод розподілу самоподібного навантаження в мережній системі виявлення вторгнень

У роботі розглянута проблема балансування навантаження в мережних системах виявлення вторгнень. Запропоновано метод балансування вхідного мультифрактального трафіку серед кількох компонент мережних систем виявлення вторгнень. За допомогою імітаційного моделювання проведено порівняльний аналіз запропонованого методу балансування навантаження зі стандартним методом балансування, який показав, що запропонований метод покращує якість обслуговування і знижує відсоток пакетів, які не пройшли перевірку на виявлення вторгнень.

Ключові слова: система виявлення вторгнень, балансування навантаження, самоподібний трафік, глибока перевірка пакетів, мультифрактальний трафік


Radivilova Tamara Anatoliivna

The Method of Distribution of Self-Similar Load in the Network Intrusion Detection System

The paper considers the problem of load balancing in network intrusion detection systems. Load balancing method that is multi-components of network intrusion detection and analysis of multifractal properties of incoming traffic is proposed. The proposed method takes into account the degree of multifractality to calculate the time of deep packet inspection based on which the time required to compare the package of signatures is calculated. The load balancing rules are generated using the estimated average time of deep packet inspection and the multifractal parameters of input load. For the analysis of the proposed load balancing method a simulation of the balancing system was conducted in a program written in Python. Numerous studies of the balancing of the network intrusion detection system at various values of the parameters of multifractal traffic have been carried out. Numerous studies of balancing the network intrusion detection system with different values of parameters of multifractal traffic were conducted. A comparative analysis of the proposed load balancing method with a standard balancing method was performed using simulations. It is shown that the proposed method improves the quality of service and reduces the percentage of packets that have not been tested for intrusion detection.

Keywords: Intrusion Detection System, Load Balancing, Self-Similar Traffic, Deep Packet Inspection, Multifractal Traffic


Радивилова Тамара Анатольевна

Метод распределения самоподобной нагрузки в сетевой системе обнаружения вторжений

В работе рассмотрена проблема балансировки нагрузки в сетевых системах обнаружения вторжений. Предложен метод балансировки входящего мультифрактального трафика среди нескольких компонент сетевых систем обнаружения вторжений. С помощью имитационного моделирования проведен сравнительный анализ предлагаемого метода балансировки нагрузки со стандартным методом балансировки, который показал, что предлагаемый метод улучшает качество обслуживания и снижает процент пакетов, которые не прошли проверку на выявление вторжений.

Ключевые слова: система обнаружения вторжений, балансировка нагрузки, самоподобный трафик, глубокая проверка пакетов, мультифрактальный трафик


Повну версію статті викладено  тут.


Приклад посилання на статтю:

Радівілова Т.А. Метод розподілу самоподібного навантаження в мережній системі виявлення вторгнень [Електронний ресурс] / Т.А. Радівілова // Проблеми телекомунікацій. – 2017. – № 2 (21). – С. 42 - 51. – Режим доступу до журн.: http://pt.journal.kh.ua/2017/2/1/172_radivilova_detection.pdf .


Наукометричні бази
Календар
Прийом статей у 22-й номер: до 01.06.2018 р.
--------------------------------
«  Липень 2018  »
ПнВтСрЧтПтСбНд
      1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031
Ми в соц. мережах

Відвідувачі сайту
Час відвідування
Copyright MyCorp © 2018
Яндекс цитирования Page Rank Check
Онлайн всього: 1
Гостей: 1
Користувачів: 0