СОКРАЩЕНИЕ ОБЪЕМА ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОДХОДА К ПОСТРОЕНИЮ ПОДСИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

УДК 621.391

Сокращение объема измерительной информации на основе интеллектуального подхода к построению подсистемы мониторинга информационно-телекоммуникационной системы

Будко Н.П.

Аннотация: Постановка задачи: на основе интеллектуального подхода к построению подсистемы мониторинга информационно-телекоммуникационной сети общего пользования обосновать многоуровневую процедуру определения ее функционального состояния на основе модели, реализующей поэтапный принцип идентификации класса технического состояния сетевых элементов. Цель работы: разработка метода распределенного мониторинга информационно-телекоммуникационной сети на основе агентно-ориентированного подхода, реализующего поэтапный принцип выявления аномальных ситуаций. Используемые методы: методы анализа, методы общей теории систем, методы сетеметрии, методы теории надежности, методы теории вероятностей и математической статистики, методы теории классификации, методы теории графов. Новизна исследования состоит в том, что предложен метод построения подсистемы мониторинга, отличающийся от известных использованием на этапе выявления аномальной ситуации интеллектуальных агентов различных уровней и поэтапным принципом принятия решения. Обоснованы и описаны аналитически четыре класса состояния информационно-телекоммуникационной системы с учётом ошибок контроля первого и второго рода. Результат проведенного исследования состоит в том, что достигнута точность идентификации состояний сети не хуже байесовской и получено реальное сокращение объема циркулирующей по сети измерительной информации.

Ключевые слова: информационно-телекоммуникационная сеть; класс функционального состояния сетевого элемента; подсистема мониторинга; ошибки первого и второго рода.

Введение

Проблема обеспечения надежности и функциональной безопасности элементов сетевых инфраструктур на современном этапе развития информационно-телекоммуникационных сетей (ИТКС) и систем относится к числу приоритетных. Одной из мало исследованных и еще нерешенных задач является построение подсистемы мониторинга процессов функционирования территориально-распределенных систем различной сложности. При этом, современные ИТКС как общего пользования (ОП), так и специального назначения (СН) [1] можно всецело отнести к гетерогенным сетям, что также накладывает определенные трудности и особенности построения их подсистем мониторинга (под гетерогенными называют, как правило, сетевые структуры, образующиеся посредством объединения различных ведомственных сетей, имеющих разные принципы построения, сетевые технологии доставки и/или защиты информации, и /или программно-аппаратные средства [2]). Действительно гетерогенность (неоднородность) сети предполагает несовместимость узлов, принадлежащих одной сети, либо к смежным сегментам сети по одному или нескольким логическим признакам: по типу применяемых операционных систем, форматам кадров сети, моделям безопасности, способам защиты информации и пр. Из чего следует, что на гетерогенных ИТКС подсистема мониторинга должна строиться на основе принципов децентрализации и многоуровневости. При том, что ИТКС СН, как правило, имеет строго иерархическую структуру, ее подсистема мониторинга должна позволять осуществлению перераспределения функций центра управления функционированием и периферией в зависимости от текущего состояния системы.

В последние годы объективные процессы государственного управления и динамика принятия решений являются таковыми, что ведомственная обособленность ИТКС становится тормозом развития страны и ее вооруженных сил, поэтому нуждается в коренном изменении.

Одной из специфики гетерогенных сетевых инфраструктур отмечается то, что на сегодня они носят, как правило, межведомственный характер. При этом создание таких межведомственных ИТКС сопряжено с рядом особенностей, отличающих их от традиционных. Первая особенность заключается в географической рассредоточенности сетевых ресурсов, а также источников и получателей информации [3]. Вторая - определяется пульсирующим

характером сетевого трафика [3]. Третья - скрыта в разнородности элементов и применяемых сетевых технологий [3]. Четвертая - состоит в невозможности полного математического описания (построения полноценной математической модели) как мультисервисной ИТКС в целом, так и отдельных телекоммуникационных сетей в ее составе, при несомненной необходимости в этом [4]. Пятая особенность заключается в случайности функционирования ИТКС, которая влечет за собой трудности при проведении анализа ее состояния (мониторинга) и организации управления [4]. Шестая особенность содержится в необъяснимой «нетерпимости» к управлению [5], под которой понимается то, что гетерогенная сеть связи предназначена для сопряжения и передачи информации, а не для управления ею, т. е. функционирует независимо от системы управления. Седьмая особенность вытекает из сложности современных гетерогенных ИТКС и состоит в существенной нестационарности (или дрейфе основных характеристик), что вызывает разную реакцию сети на одну и туже ситуацию или управление в различные моменты времени [4].

Сложность и актуальность создания подсистем мониторинга для таких гетерогенных ИТКС сопряжено с рядом особенностей и ограничений, среди которых также можно выделить следующие: наличие разнородных протоколов взаимодействия между узлами и периферийными сетевыми устройствами, сопряжение сегментов маломощных и высокопроизводительных элементами сети, постоянные трансформации сетевых топологи и структур сети, широкое применение маломощных носимых (мобильных) станций и устройств (низкое энергопотребление, слабые вычислительные мощности, малые объемы памяти). Все эти перечисленные особенности позволяют вести речь о несовершенстве существующих систем контроля, ориентированных на использование в гомогенных сетевых структурах и необходимости поиска новых технологий и подходов к построению подсистем распределенного мониторинга функционального состояния элементов современных гетерогенных ИТКС, в том числе и на основе методов интеллектуального мониторинга их технического состояния (ТС).

Цель статьи: разработка метода распределенного мониторинга ИТКС на основе агентно-ориентированного подхода, реализующего поэтапный принцип выявления аномальных ситуаций.

Информационно-телекоммуникационная сеть как объект мониторинга

Информационно-телекоммуникационные сети справедливо относят к системам непрерывного режима функционирования с высокой степенью доступности, при которой должна быть обеспечена безотказность работы узлов системы и их сервисов 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году. Таким образом каждая минута простоя для телеком-оператора и их клиентов влечет существенные финансовые и репутационные издержки. Это выводит на первый план для отрасли телекоммуникаций задачу обеспечения надежности функционирования сетевых элементов и устройств на каждом из иерархических уровней ИТКС. В связи с чем в последние годы немало внимания уделяют вопросу построения автоматизированных систем мониторинга с наблюдением в режиме реального времени за функциональным состоянием сетевых элементов с целью оперативного выявления критических аномальных ситуаций и сокращения времени их устранения. Так, из доклада ЛС¥Е [6] следует, что организации, применяющие в повседневной деятельности инструменты мониторинга и прогноза в информационно-телекоммуникационных (ИТ) системах снижают свои потери на 60 % по сравнению с организациями, их игнорирующими.

При этом мониторинг функционального состояния сетевых элементов предполагает: сбор данных с различного рода датчиков о состоянии контролируемых объектов, а также анализ неструктурированной информации с целью извлечения знаний (фактов);

автоматическая (ручная - оператором) постановка объектов мониторинга на контроль; отображение объектов мониторинга по шкале технического (функционального) состояния по критериям (интегральным показателям) соотношения текущего (или прогнозируемого значения) индикатора (метрик) с пороговым значением, обеспечивающим классификацию состояния («нормальное», «аварийное», «предаварийное» или тому подобные).

В ходе разработки подсистем сетевого мониторинга на ИТКС исследуемые характеристики отклонения эксплуатационных параметров (метрик) от пороговой нормы возможно получить как в результате процедур пассивного мониторинга, применяя систему встроенного контроля сетевого элемента с трансляцией результатов на диспетчерский уровень ИТКС (сервер мониторинга), так и дистанционно путём активного опроса периферии с помощью агентного подхода, когда в качестве интеллектуальных агентов (ИА) применяют управляющие пакеты сервера мониторинга, реализующие управление техническим состоянием сетевых узлов и устройств, приводя их в нормальный режим функционирования или переключая на резерв. При этом встроенная система контроля (мониторинга) функционирует на локальном уровне ИТКС, и в интересах периферийного сетевого элемента определяет «аномальное» («аварийное» или «предаврийное») техническое состояние относительно «нормального» на основе статистических данных его характеристик (параметров). А сервер мониторинга, просматривая систему широким оперативным полем способен решать проблемы функциональной безопасности всей ИТКС, не допуская ее блокировки или снижения уровня надежности и деградации.

Представим гетерогенную ИТКС в виде иерархической территориально-распределенной системы, позволяющей осуществлять перераспределение функций мониторинга (сервера мониторинга) в зависимости от текущего на данный момент времени состояния системы, рис. 1.

Рис. 1. Уровни разукрупнения информационно-телекоммуникационной сети

Такое видение ИТКС позволяет уйти от строгой централизации управления ею к децентрализованному управлению, а следовательно и мониторингу. При этом, управление такой глобальной системой не может быть строго централизованным в силу изменений текущего состояния сети, возникающих задержек, а также огромного потока управляющей информации. Так, из опыта ввода в эксплуатацию сети ARPA в 1968-1969 гг. в США сеть приходила в состояние блокировки лишь за счет большого объема управляющей информации. И хотя для современных ИТКС ОП, построенных на базе широкополосных и высоконадежных волоконно-оптических и космических каналах связи, это не является проблемой, однако для гетерогенных ИТКС (особенно для ИТКС СН), функционирующих на основе низкоскоростных сетей с высоким коэффициентом ошибок (радиосети и сети беспроводного радиодоступа) сокращение объема управляющей и измерительной информации (ИИ) в подсистемах мониторинга и управления функционированием, является актуальной задачей. Это связано с тем, что в алгоритмах работы таких ИТКС производительность систем зависит от принимаемых решений, которые принимаются с учетом текущего состояния сети, её деградации и дестабилизирующих воздействий внешней среды.

Представление процесса мониторинга информационно-телекоммуникационной сети на основе поэтапного принципа с использованием мультиагентного подхода

Такое представление ИТКС позволяет реализовать поэтапный процесс мониторинга, когда на первом этапе по локальной ИИ о состоянии периферии определяется наличие

нарушения режима работы, а на втором и последующих этапах уточняется степень и тип нарушения. При этом каждый из этапов связан с соответствующим уровнем иерархии ИТКС. При обнаружении аномалии в изменениях значений контролируемых параметров сетевых элементов и каналов связи осуществляется рассылка интеллектуальных агентов, имеющих нумерацию по уровням ИТКС (рис. 2). Аномалией на сетевой структуре при этом понимается такое состояние сетевого элемента, когда наблюдается отклонение подконтрольного параметра за пределы допуска (порога).

В таких условиях мониторинг не может быть строго централизованным при сколь угодной широкополосности системы вследствие возникающих задержек в ходе сбора ИИ и передаче управляющих воздействий, из-за конечности скорости распространения в протяженных каналах.

Важность реализации распределенной обработки информации в ИТКС ставит вопрос разработки новых методов управления информационными ресурсами, на основе мониторинга состояния сетевых элементов, которые позволяют повысить оперативность обмена данными, а также существенно сократить объемы циркулирующей по сети ИИ и управляющей информации, не снижая качество функционирования системы в целом. Организация управления ресурсами ИТКС сегодня включает следующие мероприятия: сбор ИИ о состоянии сетевых элементов, анализ качественных характеристик работы коммуникационного оборудования, применение решения о состоянии сети и выработке управляющих воздействий. Реализация же задач системы мониторинга сетевых элементов достигается путем выполнения следующего функционала: сбор оперативных и статистических данных о качестве работы ИТКС; сбор данных о нагрузках сетевого оборудования и каналов связи; динамический контроль сетевых вычислительных и телекоммуникационных процессов, вероятностно-временные характеристики доставки информации, а также выработка решений по поддержанию их в заданных пределах; распределение по сегментам сети ИИ об изменениях структуры и о ее функциональном состоянии.

Р\ = 1-Р2 — Ап риорная вероятность отсутствия аварийной ситуации

Р2 — Априорная

вероятность появления аварийной ситуации

а — Ложный отказ

(ошибка первого рода)

в — Необнаруженный отказ (ошибка второго рода) N — Нормальная работа А — Авария (отказ)

О — Этап обнаружения отказа

Р — Этап распознавания отказа

к=\ ,2,... ,К—Уровни упр-я Классы технического состояния ИТКС

1=РЙД ...в 2=Ра0ар...ак 3=РДД ...вк 4=Р1а0ар...Ок 5=Рво 6=Р ао_

е*=РвА

6*=Раоар

Рис. 2. Вероятностный граф выявления аномальной ситуации на ИТКС

При этом на первом этапе мониторинга по локальной информации, содержащейся в сетевом элементе (узле коммутации), определяется наличие нарушения режима работы, а на втором и последующих этапах уточняется степень и тип нарушения. Фактически реализуется интеллектуальная система мониторинга, получившая название в телевидении системы с переменной апертурой, когда при нормальном функционировании ИТКС распределенная

структура просматривается широким оперативным полем всех подсистем встроенного контроля с малой разрешающей способностью, достаточной лишь для обнаружения на локальном уровне нарушения функционирования сетевого элемента (выход из строя узла коммутации, линии связи, переполнение буфера памяти, блокировка сети и пр.) и отправки интеллектуального агента на вышестоящий уровень (в сервер мониторинга) о нарушении, а в последующем происходит сужение оперативного поля в окрестности нарушения, путем отправки сервером мониторинга интеллектуального агента с запросом на проведение процедуры выявления характера нарушения с помощью более тонкого анализа (распознавания).

Классификация функционального состояния ИТКС на основе критерия Байеса

Перечисленные функции подсистемы мониторинга, получившие название сетеметрии, позволяют сформулировать задачу управления сетевыми ресурсами с позиции математической статистики, входящей в круг задач идентификации состояния сети и представляющей собой задачу различения гипотез. Из анализа функций управления текущее состояние ИТКС описывают вектором £ = £ (х1, Х2, ..., хП) в п-мерном пространстве признаков, формируемом из пространства исходного описания. При этом теория статистических решений позволяет найти метод, основанный на результатах анализа, дающих с минимальной вероятностью ошибки ответ на вопрос, к какому из двух множеств N или N относится это состояние ИТКС и соответствующий ему вектор £, где N е Л - нормальное или Nел - аномальное состояние.

В процессе определения класса технического состояния имеют место ошибки: первого рода а, когда гипотеза и, (£ = N отклоняется, хотя она справедлива; и второго рода в, когда принимается гипотеза и2(£ = ^, но оказывается справедливой гипотеза и, (£ = N.

В качестве основного решающего правила системы мониторинга выбран критерий Байеса, обеспечивающий наивысшую точность решения двуальтернативных задач идентификации. При этом важно минимизировать средний риск Ж, или среднюю стоимость принятия решения о наличии ошибок первого и второго рода: ^ = за ■ а + 5Ьр , где Ъа - вес ошибки первого рода, а 8Ь - вес ошибки второго рода. Запишем данное решающее правило:

„ 1Г Р(х,,...,х„ /N 5аР(М) • 0 — Р(х,,...,х„ /N ЬРШ) „

5 е N, если ————-> ' = 6 ; 5 е N если 4 '' ' "-<< /Л^ = 9 '

Р(хь...,х„/Щ ^ьр(м) Р(х,..., хп/Ю ЬьК-Ю

где Р(х / щ и Р(Хр...Хп / N - условные плотности вероятности нормального и аварийного состояния ИТКС соответственно, p(N) = р(щ - априорная вероятность возникновения аварии. Это правило минимизирует средний риск и сравнивает отношение вероятностей с порогом 6, который является постоянной величиной для значений весов 8а и 8Ь. Его называют критерием Байеса, а

отношение их ^) = Р(х^,...,хп/^ - отношением правдоподобия.

^ Р(х1,..,х„ / N

Условные плотности вероятности Р(х/Щ и р(х/^ формируются в процессе обучения системы мониторинга, при этом следует допустить, что они оказываются близкими к истинным, поскольку критерий Байеса обеспечивает наивысшую точность решения двуальтернативных задач распознавания (идентификации).

Поскольку на к-м этапе подсистема мониторинга может совершать ошибки первого а(хок) и второго рода Р(хок), то необходимо решение задачи выбора порогов хЛ на К этапах. Тогда с учетом принятых обозначений запишем выражения для определения вероятности ложн°й тревоги (лт) о^) = | ^ / ^ и пропуска отказа (пр), р^) = У/(хк / N аХк.

х„к

Исходя из приведенного на рис. 2 вероятностного графа выявления аномалий получим

суммарные ошибки пропуска отказа

Рпр = Р

К

1-П Кхък)

к=1

и ложной тревоги Рлт=Рх ■ П ф^

для всей системы, где Р1 = 1 - Р2 - априорная вероятность появления аварии, Р2 - априорная вероятность ее отсутствия. В соответствии с критерием Неймана-Пирсона зафиксируем

вероятность Рлт на заданном уровне и минимизируем Pmm. Минимизация Рпр, в которой переменные хок связаны функциональной зависимостью Рлт, является задачей условной

оптимизации с функционалом: ф= р

1 -П ßfe)

-AP П ), где X - неопределенный множитель

Лагранжа. Найдя частные производные 8Ф/8 % , получим систему K уравнений, что совместно с

уравнениями для Рпр и Рлт позволит найти множитель X и K переменных xok. Продифференцировав результат в полученных уравнениях искомыми будут оптимальные пороги классификации на каждом этапе (х*,х*2,...д*к,...д*К), минимизирующие вероятность пропуска отказа P^"1, связанную с наименьшей вероятностью ошибки возникновения аварии.

Это решение позволяет однозначно определить вероятность применения правильного решения об отсутствии отказа в работе подсистем ИТКС: р^ = i _ рmm. На последующих этапах

анализу подвергается информация о принятии верного решения j\ = 1 _ ßk, т. е. о нормальном

функционировании ИТКС. Поскольку решение о нормальном функционировании системы на первом этапе может быть принято на основе локальной информации о состоянии сетевого узла, например, загрузка процессора, объем буферной памяти и др.), то нет необходимости обмена информацией с другими узлами сети. На втором и последнем этапах наряду с рщ = 1 _ р^ анализу

подвергается та часть информации, которая обусловливает появление вероятностей ложной тревоги: рл,p1aia2,, ,и которая должна подвергаться дальнейшему анализу.

Поэтапный принцип мониторинга при выявлении аномалии на ИТКС обеспечивает точность не хуже байесовой, т. к. использует на каждом из этапов независимые признаки распознавания аномальных ситуаций в каждом из сетевых элементов и сегментов сети. При этом степень сокращения объема ИИ зависит от величины ошибок первого рода (ложного отказа), возникающих на каждом из этапов функционирования подсистемы мониторинга. На последнем k-м этапе работы интеллектуального агента подсистемы мониторинга выделены финальные вероятности состояния ИТКС, по которым определяют класс её технического состояния: «1» - ИТКС заблокирована, отказ обнаружен и распознан; «2» - ИТКС работоспособна, ложное обнаружение и распознание (ложная тревога); «3» - ИТКС заблокирована, отказ обнаружен, но не распознан (пропуск отказа); «4» - ИТКС работоспособна, ложное обнаружение и правильное распознавание; «5» - ИТКС заблокирована, отказ не обнаружен; «6» - ИТКС работоспособна, признана таковой.

Этапы реализации процедуры мониторинга функционального состояния ИТКС

Представленный на рис. 2 вероятностный граф выявления аномальной ситуации на ИТКС лег в основу метода распределенного мониторинга многоуровневой системы, способного работать в трех режимах: обнаружения отказа; оценки ошибок контроля и режиме обучения [7].

В режиме обнаружения отказа на ИТКС (первый этап мониторинга) производят измерение обобщенного показателя системы x , и измеренное значение преобразуется в соответствии с выражением Л(х\ ^fCxN), где Л(х) - отношение правдоподобия. Далее

f(xfN)

происходит сравнение величины Л(х) с пороговым значением хо. Если Л(х) > хо, т. е. нарушение режима функционирования ИТКС не обнаружено, то фиксируется нормальное (N) работоспособное состояние системы. В противном случае (если Л(х)<хо), фиксируется аномальное (N ) состояние системы и производится более достоверная оценка ее состояния путем исследования набора признаков уг-, ..., у. , поступающих с подсистем встроенного контроля сетевых элементов контуров управления различных уровней иерархии системы, где i=1,M. Значения измеренных признаков k-го контура управления, где k = 1, 2,., К переводят в

K

k =1

k =1

признаки «параметры», по которым формируют величины от л(у,) = in и т. д., до

a(y )=in WN-

f(y [n) , в дальнейшем суммируемые по уровням управления для сравнения

полученных сумм с порогами уо ... уо. В случае, когда £л(у )>y, формируется сигнал о

'=1 '

работоспособности системы, а если ^А(у)<у , то формируется сигнал, фиксирующий

,=1 '

экстремальную ситуацию, который поступает в сервер мониторинга для регистрации и в интересах СППР. Аналогично происходит выявление нарушения работоспособности системы и на последующих контурах мониторинга ИТКС. Порядок реализации метода приведен в [7].

В режиме идентификации ошибок контроля ИТКС (второй этап мониторинга) используется генератор искусственного трафика, который моделирует нормальное N и аномальное N состояние многоуровневой телекоммуникационной системы в соответствии с априорными вероятностями Pi = P(N) и Р2 = 1 - Pi = Р( N). В зависимости от величины порогового значения хо, и реализацией случайной величины Л(х), принимают решения о состоянии системы. При этом фиксируются состояния «ложной тревоги» и суммарного, обусловленного обнаружителем (о) и распознавателем (р) «пропуска отказа» при достаточно

большом числе испытаний: Рлт = Pi аоар; Рпр = Р2 (1- ßoßp ). Аналогично происходит фиксация «пропуска отказа» и «ложной тревоги» и на последующих по иерархии уровнях мониторинга ИТКС.

В режиме обучения подсистемы мониторинга в связи с многоэтапным принципом работы предусматривается распознавание функционального состояния по сигналу с обнаружителя, когда происходит уменьшение Рлт за счет увеличения Рпр. При оптимизации суммарной величины Р^ = ХРлт + Рпр, где 0 < X < 1 - неопределенный множитель Лагранжа, уменьшение второго слагаемого может быть достигнуто за счет оптимального выбора порогов x*,y*,-..., у*. При этом уменьшение значений хо, уо, ..., уо производится за т испытаний путем уточнения (m-1) испытания хо(т-1), уо(т-1), ..., уо(т-1) за счет

Л (т) а (т) а (т) ».»

Л*о ' АУо '■■■'АУо известными методами, например, методом стохастической аппроксимации. Реализации алгоритмов (этапов) метода распределенного мониторинга ИТКС показан в

[8].

Оптимизация порогов классификации вида функционального состояния ИТКС

В том случае, когда обнаружитель и распознаватель состояния ИТКС соответственно на первом и втором этапах - допускают ошибки первого (ао, ар) и второго фо, ßр) рода, становится актуальным вопрос выбора порогов при классификации состояния системы на наличие (А) и отсутствие (А) аномалий. Рассчитаем оптимальные значения порогов классификации, обеспечивающих минимальную ошибку идентификации состояния для двухуровневой ИТКС.

Поскольку а = 1-а; а =1 - а; ß =1 - ß; ß =1 - ßp из графа, поясняющего работу подсистемы

мониторинга ИТКС (рис. 2), как показано выше, получим выражения для вероятности Рлт и Рпр при двухэтапной процедуре контроля состояния системы. В соответствии с критерием Неймана-Пирсона потребуем минимума Рпр при условии Рлт = const = c:

min Р2 (1-ßOßP). (1)

С учетом приведенных на рис. 3 кривых плотностей распределения признака х при нормальном состоянии ИТКС fx/N) = f1(x) и f(x/ N )= f2(x) - при её аномальном состоянии, имеем:

1 1 1 1 1

/U/л-)/ \ i уш

1 -^i / VV V ,

Рис. 3. Законы распределения

признаков

(2)

ао = | /Д х)йх;

Х0 Х0

Р0 = | /2(х)ёх.

Вид плотностей вероятностей распределения признаков х и у для двухэтапной процедуры контроля показан на рис. 4 а) и б), из чего следует:

а р = !/1( у)АУ ;

в р = "¡Ж У )4у Тогда условия (1) с учетом (2) и (3) представим в следующем виде:

(4)

Pm= min \P2

P J fx(x)dx | fi(y)dy = с ;

Уо

M M

-J f2( X) dx J f2( У) dy

(5)

В том случае, когда на втором этапе распознавание осуществляется по нескольким произвольно распределенным признакам у = [у,у,.."], для нахождения результирующей

ошибки распознавания можно воспользоваться известными методами. Так как в данном случае пороги классификации на первом и втором этапах связаны функциональной зависимостью [х=ф(уо)], то в результате дифференцирования по нижнему пределу, получим условие: которое позволяет найти оптимальное значение порогов классификации, обеспечивающих минимальную ошибку идентификации состояния телекоммуникационной системы.

Предлагаемый метод распределенного мониторинга ИТКС на основе поэтапной процедуры принятия решения по сравнению с известными техническими решениями позволяет обосновать выбор пороговых значений хо, уо, решая данную задачу оптимальным образом в смысле минимума ошибок классификации аномальных состояний системы. В ИТКС предпочтительнее иметь ошибку первого рода ао (ложную тревогу), чем ошибку второго рода во, (пропуск отказа). В связи с чем, предпочтительными на рис. 2 будут состояния системы «6» и «1».

Ошибки контроля предлагаемого метода могут быть снижены за счет обучения системы управления путем анализа текущей информации, накапливаемой в процессе функционирования системы, методами статистической теории распознавания образов.

Когда вид функций /[(х), /2(х), /[(у), /2(у) позволяет проводить оптимизацию аналитическими методами, задача значительно упрощается, например, при релеевских законах.

Pf(x) Pf(x)

Pifi(x) Pf(x) Pifi(y) P/(y)

/Шж. \

а хо х b уо у

а) б)

Рис. 4. Законы распределения признаков х и у для двухэтапной процедуры контроля

d m M f

dXxL f2(Xo) J f2(y) dy + f2(y0) J f2(x) dx = 0, (6)

У 0 Уо Xo

2 ! <2 2 ! u<2

x ( x—a) y ( y—b)

Пусть № = xe-2; f2(x) = (x—a)e f(y) = ye—f2(y) = (y—b). В этом случае уравнения (4), (6) приводятся к виду:

х^ + у02 = 21п—;

с

Иг

^(х - а) + (Л - Ь) = 0 •

(7)

(8)

Продифференцировав (7) по уо и подставив результат в (8) получим их совместное решение

21п р/

1

1 + (Ь/

21п Ус

Ш

(9)

Используя (9) из уравнения (5), получим значения минимальной вероятности «пропуска отказа» (необнаруживаемого нарушения режима нормального функционирования) ИТКС

Р™ " = Р^-- ехр

12(а2 + Ь 2)1п

Р/-1

2

(а2 + Ь2)

(10)

Сокращение объема измерительной информации за счет поэтапного мониторинга

Сравнение двух и одноэтапной процедур выявления аномальных состояний ИТКС через отношение соответствующих мощностей решения [9] к = , при одной и той же вероятности «ложного» решения с, позволяет сделать вывод, что выигрыш в отношении уменьшения вероятности р™ существенно возрастает с уменьшением величины Рж и степени

пересечения классов при обнаружении и распознавании (величин а и Ь):

кс = ехр1п Р/с [V2(а2 + Ь2) - а42]-Ь%|

Кривые зависимости кс= _/(с) (при а = 1 и различных значениях Ь), иллюстрирующие величину выигрыша, представлены на рис. 5.

Поскольку решение о нормальном функционировании ИТКС на первом этапе может быть принято на основе локальной информации о состоянии узла (например, объем буферной памяти, состояние каналов связи и др.), то нет необходимости обмена информацией с другими узлами сети.

На втором и последующих этапах анализу подвергается та часть информации, которая обусловливает появление вероятностей ложной тревоги р, раа, •••, Раа ,•••, а •

кс

131211109-

а(х)

а(х,2)

а&З.).....

а(х,4) а(х,5) а(х,10)

0,01 0,02 0,03 0,04

Рис. 5. Сравнительная оценка многоэтапных процедур контроля

Рис. 6. Сокращение объема ИИ в системе мониторинга ИТКС за счет увеличения числа (2, 3, 4, 5 ,10) его этапов

Значение рт = ра(1+О; + аа + ■■■ + аОз—ак) определяет ту часть потока измерительной информации, принятой за 1, которая подлежит анализу на втором и последующих этапах. Фактически она определяет степень сокращения п объема информации, которая должна передаваться между узлами сети для уточнения типа нарушения: п = 1Р1а1(1+а, + аа3 +...+аа-а) •

Уо

с

Заключение

Таким образом, степень сокращения объема циркулирующей в системе мониторинга ИИ зависит от величины ошибок первого рода, возникающих на каждом из этапов, и составляет величину от 1,1 до 3 раз (рис. 6). При этом поэтапная процедура мониторинга ИТКС обеспечивает наивысшую точность выявления аномальных ситуаций в системе, поскольку использует на каждом этапе независимые признаки распознавания и, следовательно, оказывается не хуже байесовой. При поэтапном мониторинге применение решения о состоянии ИТКС осуществляется с привлечением дополнительных признаков по мере необходимости. Число включений этапов уменьшается по мере роста номера этапа в Хг раз. Контроль заканчивается в том случае, если принято решение о нормальном функционировании системы. Последние этапы используются достаточно редко, при этом суммарное количество ИИ в пределе достигает максимальной величины, практически используя всю доступную измерению информацию, поставляемую системой сетеметрии, для принятия решения о состоянии многоуровневой ИТКС.

Анализ результатов моделирования (рис. 6) показывает, что выигрыш в сокращении объема ИИ по сравнению с известными подходами [10] зависит от информативности признаков распознавания на втором и последующих этапах, поскольку она на первом этапе оказывается фиксированной, и определяется объемом свободного буферного пространства, величина которого может строго контролироваться по локальной информации от узлов ИТКС.

Однако увеличение информативности признаков на последующих этапах связано с измерениями в системе, объем которых определяет качество принятия решения при поэтапном контроле. Эти измерения для повышения информативности связаны с необходимостью привлечения дополнительных измерительных ресурсов и увеличением времени анализа.

Построение многоуровневой ИТКС на основе многоэтапной процедуры мониторинга по сравнению с другими известными техническими решениями позволяет обосновать выбор пороговых значений хо, уо, ..., уо, решая данную задачу оптимальным образом в смысле минимума ошибок классификации аномальных состояний системы.

Ошибки контроля предлагаемого метода могут быть снижены за счет обучения подсистемы мониторинга путем анализа текущей информации, накапливаемой в процессе функционирования ИТКС, методами статистической теории распознавания образов.

Таким образом, при реализации предлагаемого метода распределенного мониторинга многоуровневой гетерогенной ИТКС сеть разбивается на некоторые множества связанных между собой подсетей, объединяющих близко расположенные узлы. В каждой подсети существует местный центр мониторинга (сервер мониторинга), получающий информацию о состоянии данной подсети и вырабатывающий для них директивы. Все местные центры мониторинга (серверы мониторинга) соединены между собой широкополосными каналами и обмениваются информацией, используя управляющие пакеты с высоким приоритетом. Это дает возможность серверам мониторинга учитывать не только локальную картину состояния ИТКС, но и глобальную.

Используя подобный принцип, создается адаптивная система управления. При нормальном функционировании распределенная структура просматривается широким оперативным полем с малой разрешающей способностью, достаточной для обнаружения локального нарушения режима. В дальнейшем происходит сужение оперативного поля в окрестности нарушения, которое просматривается более детально, и путем более тонкого анализа производится выявление характера (распознавание).

Литература

1. Федеральный закон от 07.07.2003 № 126-ФЗ (ред. от 09.03.2021) «О связи».

2. Инфокоммуникационные сети: энциклопедия. Кн. 4. Гетерогенные сети связи: принципы построения, методы синтеза, эффективность, цена, качество / П. А. Будко, И. А. Кулешов, В. И. Курносов, В.И. Мирошников; под ред. Проф. В. И. Мирошникова. - М.: Наука, 2020. - 683 с.

3. Будко П.А. Управление ресурсами информационно-телекоммуникационных систем. Методы оптимизации: Монография. - СПб.: ВАС, 2012. - 512 с.

4. Легков К.Е., Бабошин В.А., Нестеренко О.Е. Модели и методы управления современными мультисервисными сетями связи // Техника средств связи. 2018. № 2 (142). С. 181-182.

5. Легков К.Е. Процедуры и временные характеристики оперативного управления трафиком в транспортной сети специального назначения пакетной коммутации // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2012. Т. 6. С. 42-46.

6. Report to the Nations on Occupational Fraud and Abuse. [Электронный ресурс] // Association of Certified Fraud Examiners (ACFE). 2014. URL: https://www.acfe.com/rttn/docs/ 2014-report-to-nations.pdf (Дата обращения: 06.12.2017).

7. Будко Н.П., Будко П.А., Винограденко А.М. и др. Способ распределенного контроля и адаптивного управления многоуровневой системой и устройство для его осуществления. Патент на изобретение RU 2450335 С1 опубл. 10.05.2012 Бюл. № 13.

8. Будко П.А, Дорошенко Г.П., Ершов Г.А., Мухин А.В., Будко Н.П. Реализация метода распределенного контроля и адаптивного управления многоуровневой системой // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2012. Т.10. № 3. С. 65-73.

9. Фомин Л. А., Черноскутов А. И. Оптимизация ошибок при двухэтапной процедуре контроля // Автоматика и вычислительная техника. 1975. № 3. С. 34-37.

10. Стеклов В.К., Беркман Л.Н. Оценка объема управляющей информации в информационных сетях // Электросвязь. 2000. № 6. С. 34-36.

References

1. The Federal Law of the Russian Federation of July 07, 2003 no. 126-FZ "About communication". (in Russian).

2. Budko P.A., Kuleshov I.A., Kurnosov V.I., Miroshnikov V.I. Infokommunikatsionnyye seti/ Entsiklopediya. Kniga 4. Geterogennyye seti svyazi. Printsipy postroyeniya. Metody sinteza. Effektivnost. Tsena. Kachestvo. Monografija [Infocommunication networks: an encyclopedia. Book 4. Heterogeneous communication networks. Principles of construction. Methods of synthesis. Efficiency. Price. Quality. Monography]. Moscow, Nauka Publ., 2020. 683 p. (in Russian).

3. Budko P.A. Upravleniye resursami informatsionno-telekommunikatsionnykh sistem. Metody optimizatsii [Resource management of information and telecommunications systems. Optimization methods] St. Petersburg, Military Academy of Communications Publ., 2012. 512 p. (in Russian).

4. Legkov K.E., Baboshin V.A., Nesterenko O.E. Modeli i metody upravleniya sovremennymi multiservisnymi setyami svyazi. Models and methods of management of the modern multiservice networks. Means of Communication Equipment. 2018, no. 2 (142), pp. 181-182. (in Russian).

5. Legkov K.E. Protsedury i vremennyye kharakteristiki operativnogo upravleniya trafikom v transportnoy seti spetsialnogo naznacheniya paketnoy kommutatsii. Procedures and temporal characteristics of the operational management of traffic in the transport network of the special purpose packet switching. T-Comm -Telecommunications and Transport. 2012, vol. 6, pp. 42-46. (in Russian).

6. Report to the Nations on Occupational Fraud and Abuse. [Electronic resource]. Association of Certified Fraud Examiners (ACFE). 2014. URL: https://www.acfe.com/rttn/docs/ 2014-report-to-nations. pdf (Accessed: 06.12.2017).

7. Budko N.P., Budko P.A., Vinogradenko A.M., etc. Sposob raspredelennogo kontrolya i adaptivnogo upravleniya mnogourovnevoy sistemoy i ustroystvo dlya ego osushchestvleniya [A method of distributed control and adaptive management of a multi-level system and a device for its implementation]. Patent Russia, no 2450335 C1 publ. 10.05.2012 Byul., no. 13. (in Russian).

8. Budko P.A., Doroshenko G.P., Ershov G.A., Mukhin A.V., Budko N.P. Realizatsiya metoda raspredelennogo kontrolya i adaptivnogo upravleniya mnogourovnevoy sistemoy. Implementation of the method of distributed control and adaptive control of a multi-level system. Journal Information-measuring and Control Systemy. 2012, vol. 10, no. 3, pp. 65-73. (in Russion).

9. Fomin L.A., Chernoskutov A.I. Optimizatsiya oshibok pri dvukhetapnoy protsedure kontrolya. Optimization of errors in a two-stage control procedure. Automatic Control and Computer Sciences. 1975, no. 3, pp. 34-37. (in Russion).

10. Steklov V.K., Berkman L.N. Otsenka obyema upravlyayushchey informatsii v informatsionnykh setyakh. Evaluation of the volume of control information in information networks. Elektrosvyaz. 2000, no. 6, pp. 34-36. (in Russion).

Статья поступила 11 мая 2021 года

Информация об авторе

Будко Никита Павлович - Соискатель ученой степени кандидата технических наук. Независимый специалист. E-mail: budko62@mail.ru. Адрес: 194064, г. Санкт-Петербург, ул. Бутлерова, 9, корп. 1, кв. 252.

Reducing the amount of measurement information based on an intelligent approach to build a monitoring subsystem for an information and telecommunication system

N.P. Budko

Abstract: Problem statement: on the basis of an intelligent approach to the construction of a subsystem for monitoring a public information and telecommunications network, to justify a multi-level procedure for determining its functional state based on a model that implements the step-by-step principle of identifying the class of technical condition of network elements. Objective: to develop a method for distributed monitoring of an information and telecommunications network based on an agent-based approach that implements the step-by-step principle of detecting abnormal situations. Methods used: methods of analysis, methods of general systems theory, methods of network geometry, methods of reliability theory, methods of probability theory and mathematical statistics, methods of classification theory, methods ofgraph theory. The novelty of the study is that the method of constructing a monitoring subsystem is proposed, which differs from the known ones by using intelligent agents of various levels at the stage of detecting an abnormal situation and a step-by-step decision-making principle. Four classes of the state of the information and telecommunications system are justified and described analytically, taking into account control errors of the first and second kind. The result of the study is that the accuracy of identifying network states is no worse than Bayesian and a real reduction in the volume of measurement information circulating through the network is obtained.

Keywords: information and telecommunications network; monitoring subsystem; class of the functional state of the network element; errors of the first and second kind.

Information about Authors

Budko Nikita Pavlovich - Doctoral Student. Independent Expert. E-mail: budko62@mail.ru. Address: 194064, Russia, St. Petersburg, Butlerova str., build. 9/3, sq. 252.

Для цитирования: Будко Н.П. Сокращение объема измерительной информации на основе интеллектуального подхода к построению подсистемы мониторинга информационно-телекоммуникационной системы // Техника средств связи. 2021. № 1 (153). С. 86-97.

For citation: Budko N.P. Reducing the amount of measurement information based on an intelligent approach to build a monitoring subsystem for an information and telecommunication system. Means of Communication Equipment. 2021. No. 1 (153). Pp. 86-97 (in Russian).