Показать сокращенную информацию
dc.contributor.author | Сеилов, Ш.Ж. | |
dc.contributor.author | Боранбаев, С.Н. | |
dc.contributor.author | Касенова, М.Н. | |
dc.contributor.author | Сейлов, А.А. | |
dc.contributor.author | Шингисов, Д.С. | |
dc.date.accessioned | 2023-06-01T04:37:13Z | |
dc.date.available | 2023-06-01T04:37:13Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.issn | 2616-7263 | |
dc.identifier.uri | http://rep.enu.kz/handle/enu/1266 | |
dc.description.abstract | На сегодняшний день, исследование и оценка информационнокоммуникационного трафика является актуальной задачей. Корректность оценки трафика позволяет достичь экономии инвестиций на построение мультисервисных сетей порядка 20%. Интеллектуальная система анализа информационно-коммуникационного трафика включает генератор трафика, модель исследуемой сети и анализатор трафика. Известные аналоги не нацелены на всестороннее исследование информационно-коммуникационного трафика (обычно отсутствуют средства создания и/или выявления свойств фрактальности, полноценного анализа характеристик качества обслуживания, возможность тестирования сети в экстремальных ситуациях и т.п.). Кроме того, существующие аналоги не имеют в своем составе средств получения прогностических оценок на основе анализа накопленной статистической информации. Генератор трафика позволяет формировать потоки заявок с различными законами распределения вероятностей, анализатор трафика включает нейронную сеть и совокупность алгоритмов, направленных на применение аналитических методов исследования. | ru |
dc.language.iso | other | ru |
dc.publisher | ЕНУ им. Л.Н. Гумилева | ru |
dc.subject | трафик | ru |
dc.subject | пакеты | ru |
dc.subject | потоки | ru |
dc.subject | сессия | ru |
dc.subject | сети | ru |
dc.subject | нейронные сети | ru |
dc.title | Интеллектуальный анализ информационно-коммуникационного трафика | ru |
dc.type | Article | ru |