CC BY
2
выполнения работ, но и начальные практические навыки их реализации с помощью современных технических средств.
Таким образом, хочется подчеркнуть, что эффективное внедрение информационно-коммуникационных технологий в образовательный процесс обеспечивает более качественную подготовку будущих специалистов железнодорожного транспорта.
Капустин И.В., м.н.с.
Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Россия, г. Самара НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ГЕНЕРАТОРА
ПАКЕТОВ
В настоящее время представленные на рынке программного обеспечения генерирующие трафик продукты не способны решить задачи, возникающие при администрировании компьютерных сетей. Большинство программных продуктов разработаны группой энтузиастов для своих конкретных задач, что сужает область применения разработанных ими программ. Подобного рода программы лишены поддержки, сопровождения, самого главного пункта разработки программного продукта, продлевающего актуальность программы. Изначальная концепция написания программы под свои конкретные нужды, как правило, исключает переносимость программного обеспечения на другие платформы, что в современных условиях многообразия операционных систем является невосполнимым минусом. Все это стало предпосылкой к разработке программы, которая была бы лишена всех этих недоработок.
Современный облик общества во многом сформирован благодаря появившимся средствам коммуникации. С созданием средств коммуникаций для компьютеров началась новая эра развития информационных технологий. Вскоре маленькие локальные сети разрослись в большие, глобальные сети, со сложной структурой и собственными правилами построения[1-3]. С ростом размера и сложности таких сетей возникла необходимость в человеке, обязанностью которого являлась бы работоспособность сети, а так же ее перманентный мониторинг с целью предотвращения сбоев.
Рабочий инструмент таких специалистов очень многообразен, но самым главным является инструмент мониторинга сети. Мониторинг сети позволяет в реальном времени отслеживать все происходящие события, предотвращать сбои, оптимизировать работу. Но сбой случись он в сети, можно предусмотреть заранее, внести коррективы в конфигурацию или выбрав другое оборудование, отвечающего требованиям функционирования в определенной сети. Именно для этого применяются программы-генераторы сетевого трафика.
Генерирование рабочего трафика сети позволяет производить мониторинг компьютерной сети под нагрузкой, выявить ее слабые места, проверить пропускную способность каналов и соединений, выявить сетевое оборудование не способное справится с нагрузкой [3,6].
Программный интерфейс сокетов Беркли сформировал стандарт абстракции для сетевых сокетов. Программный интерфейс сокетов описан в стандарте POSIX.1. Интерфейс сокета Беркли - позволяет реализовывать взаимодействие между компьютерами или между процессами на одном компьютере. Данная технология может работать с множеством различных устройств ввода/вывода и драйверов, несмотря на то, что их поддержка зависит от реализации операционной системы. Подобная реализация интерфейса лежит в основе TCP/IP, благодаря чему считается одной из фундаментальных технологий, на которых основывается Интернет [4].
Программисты могут получать доступ к интерфейсу сокетов на трёх различных уровнях, наиболее мощным и фундаментальным из которых является уровень "сырых" сокетов.
Также при разработке программного продукта необходимо придерживаться модульности [5]. Основной частью программы является ядро, выполняющее все основные базовые функции программы-генератора, например взаимодействие с сетью посредством создания сокетов, интерфейс, поддержка основных протоколов. Остальные же функции программы представляют собой дополнения, плагины, расширяющие функциональность программы. Такой подход обеспечит более удобное сопровождение ПО, устаревшие расширения могут быть легко удалены и заменены новыми, актуальными.
Использованные источники:
1. Полукаров Д.Ю. Нечеткая аппроксимация метрики протокола IGRP // Инфокоммуникационные технологии. 2006. Т. 4. № 4. С. 51-54.
2. Кораблин М.А., Полукаров Д.Ю. Маршрутизация на основе нечеткой логики в рамках протокола RIP // Информационные технологии. 2005. № 6. С. 11-15.
3. Сухов А.М., Султанов Т.Г., Полукаров Д.Ю. Определение доступной пропускной способности IP-соединения на основе измерений для пакетов различного размера //Электросвязь. 2012. № 11. С. 39-42.
4. Милюткин М.Г., Полукаров Д.Ю. Анализ современных технологий трансляции и парадигм программирования и их применимости к задаче разработки формального языка описания протоколов маршрутизации // Инфокоммуникационные технологии. 2013. Т. 11. № 2. С. 45-50.
5. Стуликова К.А., Полукаров Д.Ю. Сетевой симулятор для моделирования потоков данных в инфокоммуникационных системах // Дистанционное и виртуальное обучение. 2014. № 8 (86). С. 49-54.
6. Бернацкий Ю.И., Полукаров Д.Ю. Моделирование распределения сетевых задержек в пакете OMNeT++ // Дистанционное и виртуальное обучение. 2013. № 1 (67). С. 48-52.
Котляр В. П. студент 3го курса Антипова Е. А. старший преподаватель кафедра МИАЭП
ФГБОУ ВПО «Орловский государственный университет»
Россия, г. Орёл РАЗРАБОТКА СКОРИНГОВОЙ МОДЕЛИ. МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ ЗАЕМЩИКОВ
Ключевые слова: разработка скоринговой модели; скоринговая карта; корреляционный анализ; проверка значимости характеристик; статистические методы; линейная регрессия; логистическая регрессия; дерево решений; нейронные сети; метод ближайших соседей; BaseGroup Labs; Credit Scorecard Modeler .
В статье рассмотрен процесс построения скоринговой модели «с нуля». Начиная от этапа сбора данных до конечной классификации заемщика с помощью различных методов. Описаны примеры подобных методов, с их подробным описанием. Также приведены варианты решения проблемы реализации скоринговой модели на практике, с приведением конкретной компании разработчика в качестве примера.
Под скоринговой моделью принято понимать математико-статистическую модель, на основе которой по анализируемым характеристикам заемщиков вычисляются вероятности невыполнения ими кредитных обязательств (вероятность дефолта). В результате использования скоринговой модели получают количественную оценку кредитоспособности потенциального заёмщика в виде суммарного скорингового балла или класс кредитоспособности. Скоринг выделяет те характеристики клиента, по которым можно определить, надежен или не надежен клиент. То есть люди какого социального статуса, профессии, семейного положения всегда и исправно возвращали кредиты в срок, с кем возникали проблемы, а кто оказывался мошенником или недобросовестным заемщиком. Скоринговые модели могут применяться для объяснения уже имеющихся прецедентов и для предположений о том, что следующие кредитополучатели поведут себя аналогично.
Моделей скоринга множество, каждая из них использует свой метод, для получения итоговой оценки, которая и позволяет разделять заемщиков на "плохих" и "хороших".
Процесс разработки скоринговой модели, грубо говоря, условно можно разделить на три больших этапа:
