Засоби штучного інтелекту для виявлення та запобігання збоїв у телекомунікаційних мережах

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2025

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

У сучасних програмних системах обсяги даних зростають у геометричній прогресії, що робить ручний аналіз практично неможливим і підвищує ризики пропуску критичних збоїв. Значна частина таких даних є неструктурованою та не має попередньої розмітки, тому традиційні методи моніторингу та діагностики вже не забезпечують потрібного рівня ефективності. Це створює потребу у впровадженні автоматизованих підходів, здатних виявляти аномалії без участі експертів. Застосування машинного навчання, зокрема методу некерованих алгоритмів, створює можливість своєчасно знаходити нетипові події, підвищувати надійність системи та скорочувати час реагування на потенційні відмови. З огляду на зростання складності інфраструктур і вимоги до безперервної роботи сервісів, дослідження моделей для автоматичного виявлення аномалій у системних журналах є актуальним та важливим завданням. Мета роботи: Метою роботи є підвищення ефективності виявлення аномалій у сигналах багатовимірних часових рядів (RAN) радіомереж доступу за рахунок використання методів машинного навчання.

Опис

Ключові слова

Бібліографічний опис

Дикий, М. І. Засоби штучного інтелекту для виявлення та запобігання збоїв у телекомунікаційних мережах : магістерська дис. : 172 Електронні комунікації та радіотехніка / Дикий Микола Ігорович. – Київ, 2025. – 72 с.

ORCID

DOI