CC BY
8ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ ЛОКАЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ Воронин И.В.1, Газин А.И.2, Золотарева Т.А.3, Селищев О.В.4, Скуднев Д.М.5
1Воронин Илья Васильевич - старший преподаватель;
2Газин Алексей Иванович - кандидат технических наук, доцент;
3Золотарева Татьяна Александровна - старший преподаватель;
4Селищев Олег Владимирович - преподаватель;
5Скуднев Дмитрий Михайлович - кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой,
кафедра информатики, информационных технологий и защиты информации, Липецкий государственный педагогический университет им. П.П. Семенова-Тян-Шанского,
г. Липецк
Аннотация: в данной статье рассмотрена программная реализация интеллектуальной системы поддержки принятия решений для идентификации состояния локальных вычислительных сетей. Также в работе указана экономическая выгода от внедрения СППР.
Ключевые слова: интеллектуальная система поддержки принятия решений; идентификация состояния локальных вычислительных сетей; анализаторы трафика.
В ходе программной реализации системы поддержки принятия решений для идентификации состояния локальных вычислительных сетей (ЛВС) система рассматривалась как симбиоз трех главных компонент [1]:
• статического анализатора;
• сигнатурного анализатора;
• нейросетевого анализатора.
Посредством дополнительного введения в полученный симбиоз нечетко-логических отношений следует ожидать довольно тщательной и достаточно гибкой идентификации состояния ЛВС. Представим более подробно фактическую структуру и действительную функциональность разрабатываемого программного продукта.
Основой нечеткой логики введенных в трехкомпонентную структуру СППР является модифицируемая система определенных правил. Варианты предлагаемых правил представлены в виде таблицы 1 (в качестве базовых для программы выбраны первый, второй и пятый варианты правил).
Таблица 1. Варианты правил нечеткой логики
Номер варианта Вид правила
1 IF (у = 1) AND (у = 1) AND (у = 1) OR (у = 0,9) AND (у = 0,9) AND (у = 0,9) THEN z = 1 ELSE z = 0
2 IF (у = 1) AND (у = 1) AND (у = 1) OR (у = 0,8) AND (у = 0,8) AND (у = 0,8) THEN z = 1 ELSE IF (у = 0,5) AND (у = 0,5) AND(у = 0,5) OR (у = 0,4) AND (у = 0,4) AND (у = 0,4) THEN z = 0,5 ELSE z = 0
3 IF (y = 1) AND (y2 = 1) AND (y = 1) OR (y = 0,8) AND (y2 = 0,8) AND(y3 = 0,8) THEN z = 1 ELSE IF (y = 0,5) AND (y2 = 0,5) AND(y3 = 0,5) OR (y = 0,4) AND (y2 = 0,4) AND(y3 = 0,4) THEN z = 0,5 ELSE IF (y = 0,2) AND (y2 = 0,2) AND(y3 = 0,2) OR (y = 0,1) AND (y2 = 0,1) AND (y3 = 0,1) THEN z = 0,2 ELSE z = 0
4 IF (y = 1) AND (y2 = 1) AND (y = 1) OR (y = 0,9) AND (y2 = 0,9) AND(y = 0,9) OR (y = 0,8) AND (y2 = 0,8) AND (y = 0,8) THEN z = 0,8 ELSE IF (y = 0,5) AND (y2 = 0,5) AND(y = 0,5) OR (y = 0,4) AND (y2 = 0,4) AND(y = 0,4) OR (y = 0,3) AND (y2 = 0,3) AND(y = 0,3) THEN z = 0,3 ELSE IF (y = 0,2) AND (y2 = 0,2) AND (y = 0,2) OR (y = 0,1) AND (y2 = 0,1) AND (y = 0,1) THEN z = 0,1 ELSE z = 0
5 IF (y = 1) AND (y2 = 1) AND (y = 1) OR (y > 0,8) AND (y2 > 0,8) AND(y3 > 0,8) THEN z = 0,8 ELSE IF (y = 0,5) AND (y2 = 0,5) AND(y3 = 0,5) OR (y > 0,4) AND (y2 > 0,4) AND(y3 > 0,4) THEN z = 0,4 ELSE IF (y = 0,2) AND (y2 = 0,2) AND(y3 = 0,2) OR (y > 0,1) AND (y2 > 0,1) AND (y3 > 0,1) THEN z = 0,1 ELSE z = 0
Для наглядности представим структуру программного продукта в следующем виде (рис. 1).
Гибридный анализатор
Рис. 1. Структура интеллектуальной СППР
Интеллектуальная система поддержки принятия решений (СППР) была разработана с применением Embarcadero Delphi. Это полнофункциональная интегрированная среда разработки предназначена для создания приложений для iOS, Android, Windows и macOS с использованием единой базы кода Delphi. Среда разработки была выбрана для обеспечения стабильной работы программного комплекса, как на новых, так и под управлением старых операционных систем [2].
Данная программа была зарегистрирована как программа для ЭВМ (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Научная обработка отчетов анализаторов сетевых трафиков» №2021610934 от 19.01.2021 г.).
j¡¡
Файп Настройки Справка
Анализаторы:
^Сигнатурный;| Статистический | Нейросетевой | Гибридный j
График потока сетевых пакетов
\
0 1 2 3 4 7 1 1 12 1 14 15 16 1
Рис. 2. Главное окно программы для ЭВМ «Научная обработка отчетов анализаторов сетевых трафиков»
С помощью менеджера анализаторов рядовой эксперт может управлять слаженной работой нескольких анализаторов в анализирующем программном модуле (АПМ). Благодаря чему он получает возможность существенно оптимизировать время своей непростой работы.
После написания программы была проведена оценка реальной эффективности работы программы по определенным критериям. Оценка осуществлялась по трем главным функциональным критериям [3, 4]:
• коэффициент ошибок (в зависимости от типа сниффера);
• коэффициент производительности (в зависимости от объема информации);
• коэффициент ошибок (в зависимости от типа ЛВС).
Первая функциональная зависимость показывает, как отношение числа ошибочно определенных пакетов к общему числу пакетов зависит от выбора типа сниффера (тип импортируемого файла-отчета).
Вторая функциональная зависимость показывает, как величина, обратная времени работы анализирующего программного модуля (АПМ), зависит от объема информации (число записей в журналах и пр.).
Третья функциональная зависимость показывает, как отношение числа ошибочно определенных пакетов к общему числу пакетов зависит от выбора типа ЛВС (тип оборудования, топология и т.д.).
Очевидно, что наиболее адекватно судить об эффективности работы СППР следует по первому критерию, так как третий критерий во время экспериментов изменялся незначительно, а значимость второго существенно снижается за счет применения современных высокопроизводительных ЭВМ.
Экономическая выгода от внедрения СППР зависит от стоимости её разработки, стоимости эксплуатации и экономической прибыли, которую может обеспечить система, своевременно предупреждая нарушения работоспособности ЛВС.
Итоговые затраты на разработку и эксплуатацию интеллектуальной СППР составят примерно 994800 руб. в первый год. За каждый последующий год эксплуатации придется затратить 454800 руб. [1, 7].
Расчеты экономической выгоды от внедрения системы проводились на примере предотвращения выхода из строя одного сегмента ЛВС. Расчёты проводились для самого критического случая, когда выход из строя узла ЛВС приводит к очень длительному простою узла из-за значительного времени на обнаружение, идентификацию неисправности и последующее восстановление.
Оценка эффективности функционирования работы анализирующего программного модуля СППР для идентификации состояния ЛВС показывает свою значимость в работе фирмы средних размеров. Были предложены как программно-технические критерии, так и экономические критерии для наиболее развернутого исследования особенностей АПМ СППР. Также были выявлены приоритеты в практическом применении подобного программного комплекса.
Работа выполнена в рамках гранта № 19-47-480002.
Список литературы
1. Воронин И.В. Оценка эффективности работы интеллектуальной системы поддержки принятия решений для идентификации состояния локальных вычислительных сетей / И.В. Воронин, А.И. Газин, Т.А. Золотарева, Д.М. Скуднев, О.В. Селищев, Текст: непосредственный // Современная наука: Актуальные проблемы теории и практики, 2021. № 7. С. 55-60.
2. Бакнелл Дж. Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi. Текст: непосредственный / Дж. Бакнелл. СПб.: Изд-во Питер, 2006. 560 стр.
3. Семенцов Н.С. Методика оценки программного и информационного обеспечения Текст: непосредственный // Имущественные отношения в Российской Федерации, 2020. № 3(222). С. 43-58.
4. Воронин И.В. Роль систем поддержки принятия решений в управленческой деятельности организации / И.В. Воронин, А.И. Газин, В.С. Зияутдинов, Т.А. Золотарева, О.В. Селищев, Д.М. Скуднев. Текст: непосредственный // Актуальные вопросы современной науки, 2019. № 4 (24). С. 23-27.
5. Мальков А. Оценка экономической эффективности внедрения автоматизированной системы [Электронный ресурс] / NTR Lab. М., 2003. Режим доступа: http://www.ntrlab.ru/ (дата обращения:07.10.2021).
6. Руденко А.С. Внедрение на предприятии системы поддержки принятия решений / А.С. Руденко, А.С. Кравченко, Д.В. Гудков. Текст: непосредственный // Молодой ученый, 2020. № 25 (315). С. 125128.
7. Обоснование экономической эффективности внедрения системы поддержки принятия решения [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://studbooks.net/2164012/informatika/obosnovanie_ekonomicheskoy_effektivnosti_vnedreniya_sistemy _podderzhki_prinyatiya_resheniya_podboru_tovarov/ (дата обращения:07.10.2021).
