Метод моделі виявлення ризику при фільтрації пакетів
DOI:
https://doi.org/10.32626/2308-5916.2021-22.58-66Анотація
У цій статті описані діаграми мережі Петрі для нечітких знань і міркувань. Сформована математична модель нечітких мереж Петрі для виявлення ризиків в правилах за допомогою фільтрації пакетів. Представлена модель дворівневої системи нечіткої фільтрації пакетів, що забезпечує ефективність фільтрації пакетів. Ця модель використовує нечітку мережу Петрі в якості графічного методу для опису нечіткого логічного управління рухом пакетів через міжмережевий екран і дозволяє їй визначати рівень загрози, вбудованої в пакети з Інтернету, і змінювати порядок списків ACL шляхом визначення рейтингу. прийому і відхилення пакетів. У запропонованій моделі пакет представлений токеном замість нечітких мереж Петрі, а робота пакету ілюструється переходом нечіткої мережі Петрі, яка відповідає за переміщення пакета з одного місця в інше
Завантаження
Посилання
Thong W. J., Ameedeen M. A. A Survey of Petri Net Tools Advanced Computer and Communication Engineering Technology. Lecture Notes in Electrical Engineering / ed H. Sulaiman, M. Othman, M. Othman, Y. Rahim, N. Pee. 2015. Vol. 315. P. 537-551.
Zaitsev D. A. Toward the Minimal Universal Petri Net. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: System. 2013. P. 47-58.
Gulomov Sh., Ganiev A., Vaade V. Formalization of the business process security. International conference on information science and communications technologies applications, trends and opportunities (ICISCT). 4-6 November, 2019, Tashkent Uzbekistan.
Mirzaeva M. B., Suleymanov A. A. Communication network reliability evaluation using the simulation approach. Technical Science and Innovation. Tashkent State Technical University named after Islam Karimov. 2020. № 4 (06).
Karimov M. M., Gulomov Sh. R. IP-Traffic classification model based on machine learning ways. Chemical Technology, Control and Management. 2020. Vol. 2020. Is. 5 Special issue 5-6. P. 123-128.
Yusupov S. Y., Gulomov Sh. R. Improvement the schemes and models of detecting network traffic anomalies on computer systems. 2020 IEEE 14th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). Tashkent, Uzbekistan, 2020. P. 1-5.
Gulomov Sh. R., Yusupov S. Y. Improvement the schemes and models of detecting network traffic anomalies on computer systems. 2020 IEEE 14th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). Tashkent, Uzbekistan, 2020. P. 1-5.
Kodirov Z. Z., Karimov M. M., Tashev K. A., Gulomov Sh. R., Islomova M. X. Q. Artificial Intelligence, Ensuring Information Security in Virtual Robots And Extensive Use Of Smart Systems. The American Journal of Engineering and Technology. 2020 Vol. 02. Is. 08-04. P. 28-38.
Voronkov L. H., Iwaya L. A., Martucci S. Lindskog. Systematic Literature Review on Usability of Firewall Configuration. ACM Computing Survey. 2018. Vol. 50. № 6.
Gulomov Sh. R., Yusupov B. K., Kamilov Sh. Sh. ugli. Models and algorithms for solving problems associated with large amounts of data in the military sphere. International Conference on Information Science and Communications Technologies, ICISCT 2020. Tashkent; Uzbekistan.
Chao S., Yang S. J.-H. Towards a Usable Anomaly Diagnosis System among Internet Firewalls’ Rules. Journal of Internet Technology. 2019. Vol. 20. № 3. P. 789-799.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації роботи, одночасно ліцензованої за ліцензією Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим поширювати роботу з посиланням на авторство роботи та її першу публікацію в цьому журналі.
Автори можуть укладати окремі додаткові договірні угоди щодо неексклюзивного розповсюдження опублікованої в журналі версії роботи (наприклад, розміщувати її в інституційному репозиторії або публікувати в книзі) з посиланням на її першу публікацію в цьому журналі.
Авторам дозволяється та заохочується публікувати свої роботи онлайн (наприклад, в інституційних репозиторіях або на своєму вебсайті) до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до більш раннього та більшого цитування опублікованих робіт (див. The Effect of Open Access).
