Способ прогнозирования исправности распределенных сетей посредством искусственных нейронных сетей

1. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети, содержащий фазу выявления объектов в указанной распределенной сети, и содержащий этапы:
выявление посредством компьютеризированного устройства обработки данных, функционально соединенного с указанной распределенной сетью, одного или более сайтов в указанной распределенной сети;
выявление, посредством указанного компьютеризированного устройства обработки данных, одного или более ресурсов, принадлежащих каждому из указанных выявленных сайтов;
выявление, посредством указанного компьютеризированного устройства обработки данных, каналов связи между выявленными ресурсами, при этом канал связи определяется пакетом данных, обмен которыми совершается в указанной распределенной сети, содержащей поле протокола, относящееся к ресурсу-отправителю, поле протокола, относящееся к ресурсу-получателю, и поле протокола, которое обеспечивает связь между ресурсом-отправителем и ресурсом-получателем, причем для каждого из указанных каналов связи ресурс-отправитель и ресурс-получатель определяют узлы, а соединения между ресурсом-отправителем и ресурсом-получателем определяют канал связи между указанными узлами с направлением от ресурса-отправителя к ресурсу-получателю;
сохранение в устройстве памяти постоянного типа, функционально связанном с указанным устройством обработки данных, выявленных сайтов, выявленных ресурсов и выявленных каналов связи для указанной распределенной сети;
причем способ прогнозирования состояния исправности дополнительно содержит фазу оценивания при текущей итерации текущего состояния исправности каждого из выявленных ресурсов, содержащую этапы:
оценивание, посредством указанного компьютеризированного устройства обработки данных, текущего показателя состояния исправности каждого из выявленных ресурсов в соответствии с заданным набором значений состояния исправности ресурса в диапазоне от наихудшего состояния исправности ресурса до наилучшего состояния исправности ресурса;
оценивание, посредством указанного компьютеризированного устройства обработки данных, текущего риска заражения каждого из выявленных ресурсов в соответствии с заданным набором значений риска заражения ресурса в диапазоне от максимального риска заражения до отсутствия риска заражения;
вычисление, посредством указанной искусственной нейронной сети, управляемой посредством указанного компьютеризированного устройства обработки данных, текущего коэффициента заражения каждого из выявленных ресурсов в виде вероятности того, что заражение указанного ресурса может распространиться на другие ресурсы в соответствии с выявленными каналами связи;
причем способ прогнозирования состояния исправности дополнительно содержит фазу оценивания при текущей итерации текущего состояния исправности каждого из выявленных сайтов, содержащую этапы:
оценивание, посредством указанного компьютеризированного устройства обработки данных, текущего показателя состояния исправности каждого из выявленных сайтов, как равного минимальному значению текущего состояния исправности ресурсов в указанном сайте;
оценивание, посредством указанного компьютеризированного устройства обработки данных, текущего риска заражения каждого выявленных сайтов, как равного максимальному значению риска заражения указанных ресурсов в указанном сайте;
при этом способ прогнозирования состояния исправности дополнительно содержит фазу прогнозирования, посредством искусственной нейронной сети, управляемой посредством указанного компьютеризированного устройства обработки данных, последующего состояния исправности каждого из выявленных сайтов при последующей итерации в соответствии с функцией предсказания, основанной на наборе прогнозных величин, содержащем указанный текущий показатель состояния исправности ресурса, указанный текущий риск заражения ресурса, указанный текущий коэффициент заражения ресурса, указанный текущий показатель состояния исправности сайта и указанный текущий риск заражения сайта.
2. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети по п. 1, отличающийся тем, что фазу оценивания текущего состояния исправности каждого из выявленных ресурсов и фазу оценивания текущего состояния исправности каждого из выявленных сайтов выполняют для заданного периода обучения, при этом указанный показатель текущего состояния исправности каждого из выявленных ресурсов, текущий риск заражения каждого из выявленных ресурсов, текущий коэффициент заражения каждого из выявленных ресурсов, показатель текущего состояния исправности каждого из выявленных сайтов, и текущий риск заражения каждого из выявленных сайтов сохраняют в устройстве памяти.
3. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети по п. 1, отличающийся тем, что фазу оценивания текущего состояния исправности каждого из выявленных ресурсов и фазу оценивания текущего состояния исправности каждого из выявленных сайтов выполняют для заданного периода обучения, при этом указанный показатель текущего состояния исправности каждого из выявленных ресурсов, текущий риск заражения каждого из выявленных ресурсов, текущий коэффициент заражения каждого из выявленных ресурсов, показатель текущего состояния исправности каждого из выявленных сайтов, и текущий риск заражения каждого из выявленных сайтов образуют множество величин, определяемых в заданные моменты времени в пределах заданного периода обучения.
4. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети по п. 1, отличающийся тем, что фазу оценивания текущего состояния исправности каждого из выявленных ресурсов и фазу оценивания текущего состояния исправности каждого из выявленных сайтов выполняют для заданного периода обучения, при этом указанный показатель текущего состояния исправности каждого из выявленных ресурсов, текущий риск заражения каждого из выявленных ресурсов, текущий коэффициент заражения каждого из выявленных ресурсов, показатель текущего состояния исправности каждого из выявленных сайтов, и текущий риск заражения каждого из выявленных сайтов образуют множество величин, определяемых в моменты изменений на протяжении заданного периода обучения.
5. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети по п. 1, отличающийся тем, что фазу прогнозирования последующего состояния исправности каждого из выявленных сайтов выполняют для заданного периода прогнозирования.
6. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети по п. 1, отличающийся тем, что фазу оценивания текущего состояния исправности каждого из выявленных ресурсов и фазу оценивания текущего состояния исправности каждого из выявленных сайтов выполняют для заданного периода обучения, а фазу прогнозирования последующего состояния исправности каждого из выявленных сайтов выполняют для заданного периода прогнозирования, при этом указанный период прогнозирования равен периоду обучения.
7. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети по п. 1, отличающийся тем, что указанная искусственная нейронная сеть является сетью прямого распространения, обученной с обратным распространением ошибки.
8. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети по п. 1, отличающийся тем, что указанная искусственная нейронная сеть представляет собой сеть с 3-мя скрытыми слоями, с числом нейронов в скрытом слое по меньшей равным числу указанных наборов прогнозных величин, при этом для каждого из выявленных сайтов используют отдельную искусственную нейронную сеть.
9. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети по п. 1, отличающийся тем, что указанный набор прогнозных величин также содержит переменную Aging Frequency для каждого из выявленных ресурсов в выявленных сайтах, при этом переменную AgingFrequency для последующей итерации вычисляют посредством компьютеризированного устройства обработки данных для каждого из указанных ресурсов путем применения заданного коэффициента ослабления к текущему коэффициенту заражения ресурса при текущей итерации.
10. Способ прогнозирования состояния исправности распределенной сети посредством искусственной нейронной сети по п. 1, отличающийся тем, что указанный коэффициент заражения вычисляют для каждого из выявленных ресурсов посредством искусственной нейронной сети, управляемой посредством указанного компьютеризированного устройства обработки данных, как максимальное значение среди текущих показателей уязвимости указанных ресурсов, которые представляют собой вероятность того, что уязвимость нарушит работу указанного ресурса, при этом текущий коэффициент распространения указанного ресурса представляет собой вероятность того, что следующий ресурс атакует указанный выявленный ресурс в соответствии с выявленными каналами связи.