CC BY
41DOI 10.47576/2949-1886_2023_2_120 УДК 004
Гачаев Ахмед Магомедович,
кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой высшей и прикладной математики, Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М. Д. Миллионщикова; Академия наук Чеченской Республи ки, г. Грозный, Россия, e-mail: Gachaev-chr@mail.ru
Магомадова Зарина Саидбековна,
старший преподаватель кафедры прикладной информатики, Чеченский государственный педагогический университет, г. Грозный, Россия, e-mail: Mrs-70@mail.ru
Абубакаров Магамед Саид-Селимович,
ассистент кафедры программирования и инфо-коммуникационных технологий, Чеченский государственный университет имени А. А. Кадырова, г. Грозный, Россия, e-mail: Kudusova96@bk.ru
АНАЛИЗ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УСЛОВИЯХ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
В статье рассматриваются концепции и преимущества искусственного интеллекта, его применение в компьютерных сетевых технологиях, в управлении безопасностью компьютерных сетей, а также в управлении компьютерными сетями. Отмечается, что в связи с быстрым развитием информационных технологий компьютерные технологии больше не ограничиваются расчетом и обработкой различных данных, а начали выходить на более высокий уровень, такой как решение проблем и обработка знаний.
Ключевые слова: искусственный интеллект; технология компьютерных сетей; сетевая информация; интеллектуальное отслеживание; информационная безопасность.
UDC 004
Gachaev Ahmed Magomedovich,
Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Higher and Applied Mathematics, Grozny State Oil Technical University named after Academician M. D. Millionshchikov; Academy of Sciences of the Chechen Republic, Grozny, Russia, e-mail: Gachaev-chr@mail.ru
Magomadova Zarina Saidbekovna,
Senior Lecturer, Department of Applied Informatics, Chechen State Pedagogical University, Grozny, Russia, e-mail: Mrs-70@mail.ru
Abubakarov Magamed Said-Selimovich,
Assistant of the Department of Programming and Infocommunication Technologies, Chechen State University named after A. A. Kadyrov, Grozny, Russia, e-mail: Kudusova96@bk.ru
ANALYSIS OF COMPUTER NETWORK TECHNOLOGIES IN THE CONTEXT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
The article discusses the concepts and advantages of artificial intelligence, Changes in computer networking technologies, computer network security management, and computer network management. It is noted that due to the rapid development of information technology, computer technology is no longer limited to the calculation and processing of various data, but has begun to reach a higher level, such as problem solving and knowledge processing.
Keywords: artificial intelligence; computer network technology; network information; intelligent tracking; Information Security.
В условиях информационного века люди выдвинули множество новых требований к обработке информации, в результате чего компьютерные технологии, являющиеся основной силой обработки информации, также достигли прорывного развития и постепенно перешли к интеллектуальным и гуманизированным сетям технологии.
Применение искусственного интеллекта к компьютерным сетевым технологиям может реализовать интеллектуальное отслеживание сетевой информации, что имеет положительное значение для повышения уровня управления сетевой информационной безопасностью.
Искусственный интеллект относится к новой технической области, которая представляет собой науку, изучающую соответствующие теории и методы моделирования, расширения человеческого интеллекта, и относится к отрасли компьютерных наук.
Основная идея и цель дисциплины искусственного интеллекта состоит в построении соответствующей системы искусственного интеллекта путем изучения закономерностей деятельности человеческого интеллекта, и использовании компьютеров для выполнения задач, изначально требующих человеческого интеллекта.
Развитие искусственного интеллекта и технологии компьютерных сетей тесно связаны, могут влиять друг на друга, а применение искусственного интеллекта к технологии компьютерных сетей имеет весьма значительные преимущества:
- во-первых, эффективная обработка неопределенной информации помогает людям лучше понимать локальное и общее состояние системных ресурсов, своевременно реагировать на изменения в системных ресурсах и обеспечивать пользователей надежной информационной поддержкой;
- во-вторых, искусственный интеллект обладает лучшими возможностями интеграции ресурсов и может достичь высокой степени
совместного использования сетевых ресурсов, собственные возможности совместной работы и управления сетью могут эффективно повысить эффективность и уровень управления компьютерной сетью; когда искусственный интеллект обладает лучшими способностями к обучению и рассуждениям, и его можно применять для управления компьютерной сетью [1].
Это может повысить точность и эффективность обработки информации в сочетании с функцией памяти, может создать соответствующую информационную базу для завершения сбора, интеграции и обработки информации, а также объединить для получения расширенной информации для дальнейшего повышения уровня управления сетью.
Благодаря информационным технологиям компьютерные сети получили широкое распространение и играют все более важную роль в повседневной жизни людей.
В то же время сетевая информационная безопасность стала серьезной проблемой для всех слоев общества. Появление больших данных не только заставляет объем данных в компьютерной сети демонстрировать тенденцию к геометрическому увеличению, но и еще больше увеличивает неравномерность и неопределенность данных.
Просто полагаясь на ранний компьютерный логический анализ, нельзя определить точность данных. В этом случае очень сложно обеспечить безопасность информации компьютерной сети и по-настоящему реализовать управление безопасностью компьютерных сетей.
Применение технологии искусственного интеллекта может создать полную интеллектуальную систему управления, завершить автоматический сбор, сортировку и анализ данных, а также своевременно диагностировать неисправности, существующие в работе компьютерной сети, и реализовать восстановление сети посредством автоматической
обработки. Поэтому необходимо применять искусственный интеллект к компьютерным сетевым технологиям [2].
В управлении безопасностью компьютерных сетей широко используется искусственный интеллект, в основном в следующих трех аспектах:
1. Интеллектуальная система брандмауэра.
Интеллектуальный брандмауэр - это брандмауэр, созданный с использованием технологии искусственного интеллекта, поэтому он имеет структурные отличия от обычных брандмауэров, на основе интеллектуальной технологии идентификации, такой как статистика, память, принятие решений, вероятность и другие методы, для интеллектуальной идентификации и обработки информации о данных в сети, что не только эффективно сокращает использование памяти компьютера для работы по проверке соответствия данных, более того, он может лучше обнаруживать вредоносное поведение в сети, перехватывать вредоносную информацию и устанавливать соответствующие ограничения доступа.
По сравнению с традиционным программным обеспечением защиты интеллектуальная система брандмауэра имеет очевидные преимущества с точки зрения функциональности, безопасности и эффективности: она может эффективно решать проблемы полного отказа в обслуживании при работе традиционного программного обеспечения защиты и предотвращать распространение компьютерных вирусов, вторжения хакеров и т. д.
2. Система защиты от спама.
Интеллектуальная система защиты от
спама в основном представляет технологию искусственного интеллекта на основе традиционной системы защиты от спама. Он не просто удаляет спам в системе, но использует функцию обучения и памяти.
Технология искусственного интеллекта, не влияющая на работу пользователя и информационную безопасность пользователя, отслеживает все электронные письма, отправляемые в почтовую систему, в режиме реального времени, классифицирует спам и напоминает пользователям о необходимости своевременно удалить его. Эффективно предотвращает проблемы безопасности, вызванные спамом [3].
3. Система обнаружения вторжений.
Обнаружение вторжений является дополнением к брандмауэру, которое может обнаруживать и перехватывать информацию о вторжении, когда брандмауэр не может полностью отфильтровать вредоносную информацию [6].
В то же время технология обнаружения вторжений может обобщать перехваченные методы вторжений и типы вирусов и создавать соответствующую базу данных, чтобы компьютер мог быстро реагировать при обнаружении вторжений того же типа.
Нормальная работа системы обнаружения вторжений в компьютерную сеть напрямую влияет на целостность, надежность и безопасность ресурсов компьютерной сети.
Основной принцип системы обнаружения вторжений заключается в том, чтобы интеллектуально идентифицировать и обнаруживать сбор, расположение, классификацию и сводку информации о данных, формировать полный отчет и отражать статус безопасности информации о компьютерной сети для пользователей.
Применение искусственного интеллекта в системе обнаружения вторжений в основном сконцентрировано в искусственной нейронной сети, экспертной системе и системе нечеткого распознавания.
Применение искусственного интеллекта в управлении компьютерными сетями и оценке сетевых систем необходимо сочетать с информационными технологиями, чтобы обеспечить хороший эффект управления. Например, комплексное управление компьютерными сетями может быть выполнено с использованием технологии решения проблем или экспертной базы знаний в искусственных функциональных технологиях.
При управлении компьютерными сетями переходные и динамические характеристики самой сети усложняют работу по управлению и требуют своевременного управления. При этом в традиционных методах управления вскрылись многие проблемы, и управление компьютерными сетями начало развиваться в направлении интеллекта.
В качестве примера можно привести экспертные методы принятия решений и поддержки, которые производятся и развиваются на основе искусственного интеллекта,
и он был применен и популяризирован в управлении компьютерными сетями [5].
Экспертная система относится к интеллектуальной компьютерной программе, которая в основном организует теоретические знания и опыт как можно большего числа специалистов и ученых в определенной профессиональной области, а после их обобщения формирует соответствующие информационные ресурсы и хранит их в системе, что позволяет системе использовать знания и опыт для анализа и решения соответствующих профессиональных задач, достигая эффекта, аналогичного экспертному анализу.
Следовательно, в процессе управления компьютерной сетью и оценки системы можно использовать соответствующую экспертную систему для достижения повышения эффективности и уровня работы, а также в значительной степени сократить расходы на управление [4].
Таким образом, с быстрым развитием информационных технологий компьютерные сети популяризируются во всем большем количестве отраслей и областей, а также перед ними возникает множество новых требований: они должны иметь возможность предоставлять людям более интеллектуальные и гуманизированные сетевые услуги.
В связи с этим соответствующий технический персонал должен не только ускорить разработку и исследование технологии компьютерных сетей, но также должен обратить внимание на улучшение технологии искусственного интеллекта и применить ее для управления безопасностью и системной оценки компьютерных сетей для интеллектуального развития компьютерных сетей.
Список литературы
1. Гончаренко Ю. Ю., Нестеренко В. Р. Использование случайных биометрических образов для генерации криптостойких последовательностей с применением генеративносостязательных нейронных сетей // Научный результат. Информационные технологии. 2019. Т. 4. № 2. С. 69-74.
2. Катханова Ю. Ф., Аветисян Д. Д., Кирилов Д. Ю. «Облачный» портал в электронной образовательной
среде // Научные исследования: от теории к практике: материалы IX Международной научно-практической конференции / ред. О.Н. Широков и др. Чебоксары, 2016. С. 98-102.
3. Кисселев Б. Н. Результаты интеллектуальной де -ятельности, созданный искусственным интеллектом, и результат интеллектуальной деятельности, созданный при помощи искусственного интеллекта // Актуальные проблемы науки и практики: гатчинские чте-ния-2019 : сборник научных трудов по материалам VI Международной научно-практической конференции, 2019. С. 133-126.
4. Никишова М. И. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в корпоративном управлении в условиях перехода к цифровой экономи -ке // Управленческие науки в современном мире. 2018. Т. 1. № 1. С. 233-237.
5. Новиков Ф. А. Символический искусственный интеллект: математические основы представления знаний : учебное пособие для вузов. М. : Юрайт, 2020. 279 с.
6. Рязанов С. И. Искусственный интеллект как множество классификация искусственных интеллектов // Сборник материалов 54-й научно-технической конференции : в 3 ч. Ульяновск : УлГТУ, 2020. С. 72-75.
References
1. Goncharenko Yu. Yu., Nesterenko V. R. The use of random biometric images to generate cryptographic sequences using generative-possessive neural networks. Scientific result. Information technology. 2019. Vol. 4. No. 2. Pp. 69-74.
2. Katkhanova Yu. F., Avetisyan D. D., Kirilov D. Yu. "Cloud" portal in the electronic educational environment. Scientific research: from theory to practice: materials of the IX International Scientific and Practical Conference / ed. O.N. Shirokov et al. Cheboksary, 2016. Pp. 98-102.
3. Kisselev B. N. The results of intellectual activity created by artificial intelligence, and the result of intellectual activity created with the help of artificial intelligence. Actual problems of science and practice: Gatchina readings-2019: collection of scientific papers based on the materials of the VI International Scientific and Practical Conference, 2019. Pp. 133-126.
4. Nikishova M. I. Prospects for the use of artificial intelligence technologies in corporate governance in the transition to the digital economy. Managerial Sciences in the modern world. 2018. Vol. 1. No. 1. Pp. 233-237.
5. Novikov F. A. Symbolic artificial intelligence: mathematical foundations of knowledge representation : textbook for universities. Moscow: Yurayt, 2020. 279 p.
6. Ryazanov S. I. Artificial intelligence as a set classification of artificial intelligences. Collection of materials of the 54th scientific and technical conference : at 3 p. Ulyanovsk: UlSTU, 2020. Pp. 72-75.
