Обеспечение устойчивости функционирования многоагентных систем защиты в условиях воздействия распределенных угроз безопасности

Обеспечение устойчивости функционирования многоагентных систем защиты в условиях воздействия распределенных угроз безопасности

Автор: Степанова, Татьяна Владимировна

Шифр специальности: 05.13.19

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2012

Место защиты: Санкт-Петербург

Количество страниц: 157 с. ил.

Артикул: 6521879

Автор: Степанова, Татьяна Владимировна

Стоимость: 250 руб.

Обеспечение устойчивости функционирования многоагентных систем защиты в условиях воздействия распределенных угроз безопасности  Обеспечение устойчивости функционирования многоагентных систем защиты в условиях воздействия распределенных угроз безопасности 

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ.
1.1 Архитектура и организация современных систем защиты.
1.2 Архитектура и организация современных систем реализации распределенных угроз безопасности.
1.3 Общие свойства многоагентных систем.
1.3.1. Протоколы управления агентами
1.3.2. Топологические свойства многоагентных систем.
1.4 Выводы
2 КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ
2.1 Анализ множества существующих критериев оценки устойчивости МАС.
2.2 Разработка набора критериев оценки устойчивости функционирования МАС.
2.2.1. Управляемость
2.2.2. Отказоустойчивость.
2.2.3. Константность функционирования.
2.2.4. Масштабируемость.
2.3 Вычисление критериев устойчивости функционирования
2.3.1. Свойства различных топологий.
2.3.2. Динамика изменения структуры локальных сетей организаций.
2.4 Выводы
3 КОНЕЧНОАВТОМАТНАЯ МОДЕЛЬ ПОВЕДЕНИЯ АГЕНТА МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ.
3.1 Разработка конечных автоматов.
3.1.1. Состояния агента.
3.1.2. Семантика конечных автоматов.
3.1.3. Верификация транспортного протокола
3.1.4. Анализ достижимости
3.1.5. Анализ тупиков и циклов ..
3.2 Алгоритмы взаимодействия агентов
3.2.1. Алгоритм передачи сообщений
3.2.2. Алгоритм маршрутизации сообщений.
3.2.3. Алгоритм обработки сообщений.
3.2.4. Алгоритм подключения к сети.
3.2.5. Алгоритмы поддержания связности.
3.2.6. Алгоритмы управлением выполнением заданий.
3.3 Свойства результирующего графа агентов.
3.4 Выводы.
4 ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ
4.1 Функциональная модель агента.
4.2 Моделирование МАС с топологией звезда
4.3 Моделирование МАС с топологией случайного регулярного графа
4.4 Выбор оптимальных параметров.
4.5 Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Бот-сети являются многоагентными системами, предназначенными для реализации распределенных угроз безопасности в сети Интернет, а системы защиты рассматриваются как многоагентные системы, противостоящие таким угрозам. Решение задачи одним агентом на основе инженерии знаний представляет собой точку зрения классических теорий искусственного интеллекта (ИИ), согласно которой агент (интеллектуальная система), обладая глобальным видением проблемы, имеет все необходимые способности, знания и ресурсы для ее решения. Напротив, при создании МАС предполагается, что отдельный агент может иметь лишь частичное представление о задаче и способен решить лишь некоторую ее подзадачу. Формализованное определение МАС, без детализации входящих в формулу составляющих, выглядит следующим образом: Д/А5 = (б, Е/УК, ACT. АСТ, включая коммуникативные функции СОМ и эволюционный оператор ЕУ, и множеством ребер-соединений Е. Агрессивная среда ENV формируется системой-противником и учитывается как вероятность удаления вершин или ребер графа агентов [1]. Современные МАС могут быть глобально распределенными взаимосвязанными совокупностями программных и аппаратных систем, содержащими сотни тысяч компонентов, что и определяет возрастающую сложность их разработки, внедрения и эксплуатации. Фундаментальным базисом для формирования агентно-ориентированных представлений, в том числе МАС, послужили труды А. Н. Колмогорова по теории информации и алгоритмической сложности объектов [2], И. Пригожина, И. Стенгерс, Г. Хакена по теории самоорганизации и эволюции открытых систем [3], [4], У. Р. Эшби по моделям гомеостазиса и разнообразию систем [5-6], А. Беркса по клеточным автоматам и моделированию эволюционных систем [7], Дж. Холланда и Д. Гольдберга но генетическим алгоритмам [8-9]. Расширение адаптивности агентов достигается за счет перехода к автоматам переменной структуры. Классические модели коллективного поведения автоматов могут рассматриваться как предельный случай описания реактивных агентов, которые обладают малой автономностью и минимальным целеполаганием. Среда, в которой действуют агенты, классифицируется по следующей схеме (рисунок 1). Открытая . Для замкнутых сред может быть построено конечное исчерпывающее описание, и функционирующие в таких средах агенты могут обладать полным знанием о среде и ее свойствах или получить эту информацию в процессе своего взаимодействия со средой. Трансформируемые среды могут изменять свои характеристики и реакции на действия агентов в зависимости от тех действий, которые агенты совершают в среде. Вид математического аппарата, позволяющего описать поведение агента в соответствующей среде, и является мерой его интеллектуальной сложности (или разумности). Эта классификация представлена в виде таблицы 1. Таблица 1. Классификация мат. Устоявшейся считается традиция выделения трех базовых классов архитектур агентных систем [] и соответствующих им моделей интеллектуальных агентов: делиберативные архитектуры и модели (deliberative architectures); реактивные архитектуры и модели (reactive architectures); гибридные архитектуры и модели (hybrid architecture). Делиберативную архитектуру принято определять как архитектуру агентов, содержащих точную символическую модель мира и принимающих решения на основе логического вывода []. Реактивный подход позволяет эффективно использовать множество простых сценариев поведения агентов в рамках установленных реакций на определенные события окружающей среды, но его ограниченность проявляется в практической невозможности полного ситуативного анализа всех возможных активностей агентов. Поэтому в большинстве проектов и действующих систем используются гибридные архитектуры. Достаточно давно были выделены [] две категории гибридных агентных архитектур. Однородная архитектура использует одну общую репрезентацию и схему управления для реакций и рассуждений, в то время как многослойные архитектуры используют различные представления и алгоритмы (реализованные в отдельных слоях) для выполнения этих функций. Сравнение трех перечисленных классов моделей представлено в таблице 2. Таблица 1. M.J.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.201, запросов: 244