Технології самовідновлення для розподілених систем на базі штучного інтелекту

Фокін, Олександр Владиславович

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Стьопочкіна, Ірина Валеріївна	-
dc.contributor.author	Фокін, Олександр Владиславович	-
dc.date.accessioned	2020-02-14T12:02:32Z	-
dc.date.available	2020-02-14T12:02:32Z	-
dc.date.issued	2019-12	-
dc.identifier.citation	Фокін, О. В. Технології самовідновлення для розподілених систем на базі штучного інтелекту : магістерська дис. : 125 Кібербезпека / Фокін Олександр Владиславович. – Київ, 2019. – 105 с.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31604	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.subject	система самовідновлення	uk
dc.subject	система моніторингу	uk
dc.subject	відновлення системи	uk
dc.subject	розподілена система	uk
dc.subject	штучний інтелект	uk
dc.subject	машинне навчання	uk
dc.subject	детерміновані правила	uk
dc.subject	обслуговування клієнтів	uk
dc.subject	self-healing system	uk
dc.subject	monitoring system	uk
dc.subject	system restoration	uk
dc.subject	distributed system	uk
dc.subject	artificial intelligence	uk
dc.subject	machine learning	uk
dc.subject	determination of rolling	uk
dc.title	Технології самовідновлення для розподілених систем на базі штучного інтелекту	uk
dc.type	Master Thesis	uk
dc.format.page	105 с.	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.subject.udc	004.056	uk
dc.description.abstractuk	Обсяг роботи 102 сторінок, 39 ілюстрацій, 36 джерел літератури. Об’єктом дослідження є технології самовідновлення компонентів системи. Предметом дослідження є методи моніторингу та відновлення компонентів системи, та завдання забезпечення доступності, в яких вони беруть участь. Методи дослідження - поєднання що існує методів і технологій моніторингу та відновлення разом з власними детермінованими правилами, і штучним інтелектом. Наукова новизна обґрунтована тим, що існує системи обслуговування клієнтів є небездоганними і не можуть забезпечувати нормативні вимоги безпеки в повній мірі або відновлюють систему з втратою частини функціоналу. Дана робота пропонує архітектуру розподіленої системи з властивістю самовідновлення, що має кращі показники в порівнянні з що існує системами, завдяки поєднанню наявних методів відновлення зі штучним інтелектом. Результати роботи викладені у третьому розділі, в якому реалізована розподілена система обслуговування клієнтів з властивістю самовідновлення, використовуючи алгоритм машинного навчання Decision Tree, а також механізм Docker health check у поєднанні з детермінованими правилами. Результати роботи можуть бути використані для побудови розподіленої системи, яка повинна задовольняти НД ТЗІ 2.5-004-99, а також для підвищення безпеки системи.	uk
dc.description.abstracten	Graduate work consists of 102 pages, 39 illustrations, 36 literature sources. The object of the study is self-healing technologies for system components. The subject of the study is the methods of monitoring and restoring the components of the system, and the task of ensuring the accessibility in which they participate. Research Methods is a combination of existing monitoring, recovery methods and technologies together with our own determined rules and artificial intelligence. Scientific novelty is justified by the fact that the existing systems of customer service are faulty and cannot fully the regulatory requirements of cyber security in full or restore the system with the loss of some functionality. This work proposes a distributed system architecture with a self-healing property that performs better than existing systems by combining current recovery methods with artificial intelligence. The results of the work are presented in the third section, which implements a distributed customer service system is implemented with the property of self-healing using the Decision Tree machine learning algorithm, as well as the Docker health check mechanism in combination with the determined rules. The results of the work can be used to build a distributed system that should satisfy the “НД ТЗІ 2.5-004-99”, as well as to improve the security of the system.	uk
dc.publisher	КПІ ім. Ігоря Сікорського	uk
Appears in Collections:	Магістерські роботи Магістерські роботи (ІБ)