Описано метод моніторингу стану безпеки локальних корпоративних мереж, який об'єднує процеси синтезу та аналізу моделей поведінки вхідних даних, прогнозування їх значень і моделювання процесів кібератак. Створено моделі-класифікатори кіберзагроз. Характеристики потоків даних надходять у мережу за допомогою датчиків, встановлених у заздалегідь запланованих точках-пастках комп'ютерної мережі. Відбувається класифікація векторів із показників, що характеризують ці кібератаки. Отримані результати представлені у вигляді кількісних і якісних оцінок відповідно до основних положень теорії складних систем. Для підвищення ефективності захисту мережі запропоновано централізувати обчислювальний процес із використанням грід-інфраструктури та хмарної платформи. Проведено попереднє порівняння грід і хмарної технологій. Трудомістка і обчислювально складна процедура переноситься з локальних обчислювальних мереж у високопродуктивні середовища. За допомогою імітаційних моделей проведено дослідження змін станів схеми обробки запитів, виходячи з вибірки атак, що надійшли до комп'ютерних систем. Модель, при надходженні вхідних потоків даних, враховує їх вид, а також інтенсивність, запобігаючи використання однотипних атак для здійснення задуманої зловмисником схеми, таким чином нейтралізуючи їх вплив, дозволяючи аналізувати більш складні види кібератак. Крім кібербезпеки, прискорення завдання множинного розпізнавання є актуальним і для багатьох інших важливих додатків, таких як інтелектуальний аналіз даних, прискорена обробка XML-запитів, управління технологією QoS, фільтрація в IP-телефонії, оптимізація кешування тощо.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"