Разработка интеллектуальной системы предсказания, обнаружения и предотвращения сбоев работы компьютерной сети

Abstract

Целью данной дипломной работы является разработка интеллектуальной системы предсказания, обнаружения и предотвращения сбоев в компьютерных сетях на большое количество (более 500) пользователей (устройств). Основные элементы дипломной работы: механизм сбора статистики на основе данных сетевого трафика и её классификация, механизм адаптации фильтров классификации, механизм анализа статистических данных и фильтров классификации. Для сбора статистики используется перехват сетевого трафика и дальнейший разбор сетевых пакетов по критериям на разных уровнях модели OSI. В основе адаптации фильтров лежит алгоритм выделения неизвестных типов пакетов из всего потока данных с дальнейшим детальным изучением их.

The purpose of this thesis is the development of an intelligent system for predicting, detecting and preventing failures in computer networks for a large number (more than 500) of users (devices). The main elements of the thesis work: a mechanism for collecting statistics based on network traffic data and its classification, a mechanism for adapting classification filters, a mechanism for analyzing statistical data and classification filters. To collect statistics, we use interception of network traffic and further analysis of network packets according to the criteria at different levels of the OSI model. The adaptation of filters is based on the algorithm for allocating unknown packet types from the entire data stream with further detailed study of them.