Отримано 30.05.2018, Доопрацьовано 18.09.2018, Прийнято 24.10.2018
Мета. Розробити математичну модель абстрактного мережевого пакетного фільтра з можливістю класифікації однорангової взаємодії. Методика. Використано математичне моделювання, імітаційне моделювання для методу групового врахування аргументів та методи математичної статистика. В роботі перевіряється ефективність запропонованих моделей та методів шляхом підрахунку метрик роботи класифікатора однорангової взаємодії. Поєднання різних підходів при синтезі правил мережевого фільтра дозволяє абстрагуватись від протоколів транспортного рівня, опис правил проводиться у вигляді бінарного дерева по якому проводиться пошук за приналежністю мережевого пакету до класу однорангової взаємодії. Результати. В роботі запропоновано математичну модель абстрактного мережевого пакетного фільтра, що дозволяє проводити гнучку тарифну політику в мережах загального призначення. Під тарифною політикою мається на увазі можливість створення обмежень для ряду користувачів які створюють найбільші об`єми інформаційних потоків тим самим впливаючи на інших учасників мережевого сегменту. Встановлення ефективної процедури боротьби з таким явищем дозволить підвищити якість наданих послуг та мінімізує можливість перевищення рівня дозволеної смуги пропускання. Використання абстрактного мережевого фільтру може бути поєднано з системою моніторингу процесу роботи мультисервісної мережі, тим самим забезпечуючи системний підхід у виявленні проблем та порушень політики доступу. Наукова новизна. Запропонована модель за рахунок комбінаційного поєднання методів дозволяє виявляти однорангову взаємодію з підвищеною точністю. Особливого значення набуває процес створення правил класифікації, можливе використання зовнішніх інструментів, що надають сигнатури взаємодії прикладних додатків. Практична значимість. Результати теоретичних досліджень були реалізовані у вигляді окремого програмного модуля системи класифікації для автоматичного визначення параметрів взаємодії додатків в одноранговій мережі. Процес навчання класифікаційної мережі проводиться в автоматичному режимі чим досягається повна автономність системи
однорангова мережа, управління мережами, мережеві пакети