The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования и разработки данной работы является интеллектуальная система анализа и прогнозирования вероятностно-временных характеристик инфокоммуникационного трафика, которая позволит обеспечить нормированные показатели качества предоставляемых инфокоммуникационных услуг на сетях телекоммуникации РК, повысить эффективность процесса модернизации и снизить затраты на развитие телекоммуникационной инфраструктуры операторов связи для успешной реализации государственной программы «Цифровой Казахстан».

The object of research, development or design (in Kazakh) : Осы жұмыстың зерттеу және әзірлеу объектісі ҚР телекоммуникация желілерінде ұсынылатын инфокоммуникациялық қызметтер сапасының нормаланған көрсеткіштерін қамтамасыз етуге, жаңғырту процесінің тиімділігін арттыруға және "Цифрлық Қазақстан"мемлекеттік бағдарламасын табысты іске асыру үшін байланыс операторларының телекоммуникациялық инфрақұрылымын дамытуға арналған шығындарды азайтуға мүмкіндік беретін инфокоммуникациялық трафиктің ықтималды-уақыттық сипаттамаларын талдау мен болжаудың зияткерлік жүйесі болып табылады.

Aim of work (in Russian) : Цель работы – исследование и теоретическая проработка базовых аспектов построения интеллектуальной системы анализа и прогнозирования вероятностно-временных характеристик информационно-коммуникационного трафика.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты – ақпараттық-коммуникациялық трафиктің ықтималды-уақыттық сипаттамаларын талдау мен болжаудың интеллектуалды жүйесін құрудың негізгі аспектілерін зерттеу және теориялық пысықтау.

Методы исследования (на русском) : Методы исследования: общие принципы подходов к разработке проекта и к использованию научных методов, состоят в четком разделении общих задач на взаимосвязанные составные части, хорошо структурированные в общем распределении функций и методов. Эффективность решения этих задач позволит создать макеты отдельных узлов разрабатываемой системы, отработать алгоритмы их функционирования, проверить корректность выбранных решений, интегрировать полученные решения в единый комплекс и убедиться в его функциональной полноте и эффективном функционировании.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу әдістері: жобаны әзірлеуге және ғылыми әдістерді қолдануға көзқарастардың жалпы принциптері жалпы міндеттерді функциялар мен әдістердің жалпы бөлінуінде жақсы құрылымдалған өзара байланысты компоненттерге нақты бөлуден тұрады. Бұл мәселелерді шешудің тиімділігі дамыған жүйенің жеке түйіндерінің макеттерін жасауға, олардың жұмыс істеу алгоритмдерін пысықтауға, таңдалған шешімдердің дұрыстығын тексеруге, алынған шешімдерді біртұтас кешенге біріктіруге және оның функционалды толықтығы мен тиімді жұмыс істеуіне көз жеткізуге мүмкіндік береді.

Obtained results and novelty (in Russian) : В рамках проведенных исследований было установлено, что т.к. возникающая при анализе трафика неопределенность, обусловленная наблюдаемой и поступающей от экспертных подсистем информацией, не носит характера «незнания», а определяется степенью вероятности – то целесообразно в этих системах использовать статистические вероятностные методы обработки информации. Для обеспечения формирования эффективных решений в процессе анализа трафика, при разработке структуры системы анализа трафика целесообразно использовать такие подсистемы искусственного интеллекта, как экспертные системы и нейронные сети. Также, следует отметить, что экспертные системы, используемые в системах анализа трафика, как правило, имеют значительное ветвление и небольшую глубину пространства состояний, что позволяет эффективно использовать стратегию поиска по критерию цены пути.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттеулер аясында трафикті талдау кезінде пайда болатын және сараптамалық ішкі жүйелерден алынған ақпаратқа байланысты белгісіздік "білмеу" сипатында емес, ықтималдық дәрежесімен анықталатындығы анықталды – бұл жүйелерде ақпаратты өңдеудің статистикалық ықтималдық әдістерін қолданған жөн. Трафикті талдау процесінде тиімді шешімдердің қалыптасуын қамтамасыз ету үшін трафикті талдау жүйесінің құрылымын жасау кезінде жасанды интеллекттің сараптамалық жүйелер мен нейрондық желілер сияқты ішкі жүйелерін қолданған дұрыс. Сондай-ақ, трафикті талдау жүйелерінде қолданылатын сараптамалық жүйелер, әдетте, жол бағасының критерийі бойынша іздеу стратегиясын тиімді пайдалануға мүмкіндік беретін күйлер кеңістіктің едәуір тармақталуы мен таяз тереңдігіне ие екенін атап өткен жөн.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Проведенное исследование показало целесообразность использования нейронных сетей в работах по анализу инфокоммуникационного трафика. Для обеспечения формирования эффективных решений в процессе анализа трафика, при разработке структуры системы анализа трафика необходимо использовать такие подсистемы искусственного интеллекта, как экспертные системы и нейронные сети.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жүргізілген зерттеу инфокоммуникациялық трафикті талдау бойынша жұмыстарда нейрондық желілерді пайдаланудың орындылығын көрсетті. Трафикті талдау процесінде тиімді шешімдердің қалыптасуын қамтамасыз ету үшін трафикті талдау жүйесінің құрылымын жасау кезінде сараптамалық жүйелер мен нейрондық желілер сияқты жасанды интеллект ішкі жүйелерін пайдалану қажет.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : Методология построения специализированной подсистемы искусственного интеллекта, выполненной на базе аппарата нейронных сетей обеспечивает создание эффективного, адаптивного, интеллектуального механизма анализа реакции тестируемого объекта на отобранные входные воздействия. Решения с использованием искусственного интеллекта найдут свое применение в системах прогнозирования и аналитики, управления сетевой инфраструктурой, на основе интеллектуального анализа потоков трафика, обеспечения кибербезопасности. Среди других областей применения искусственного интеллекта указываются: внедрение виртуальных ассистентов в отделах клиентского обслуживания и маркетинга, создание интеллектуальных систем по управлению взаимоотношениями с заказчиками, прогностическое техническое обслуживание и т.д. Разработанный макет предназначен для исследования свойств трафика, циркулирующего внутри мультисервисных сетей связи, может использоваться, как на реальных сетях связи, так и на моделях сети, сформированных в соответствие с заданной структурой и параметрами. НСТ «Трафик» способен формировать модель произвольной топологии с заданными характеристиками, которые могут меняться в процессе тестирования, что важно для изучения влияния потенциальных изменений показателей надежности и живучести используемых технических средств на параметры трафика.

Field of application (in Kazakh) : Нейрондық желілер аппараты негізінде жасалған мамандандырылған жасанды интеллект ішкі жүйесін құру әдістемесі тестіленетін объектінің таңдалған кіріс әсерлеріне реакциясын талдаудың тиімді, бейімделгіш, интеллектуалды механизмін құруды қамтамасыз етеді. Жасанды интеллектті қолданатын шешімдер болжау және талдау, желілік инфрақұрылымды басқару, трафик ағындарын интеллектуалды талдау, киберқауіпсіздікті қамтамасыз ету жүйелерінде қолданылады. Жасанды интеллектті қолданудың басқа салалары: клиенттерге қызмет көрсету және маркетинг бөлімдерінде виртуалды ассистенттерді енгізу, тапсырыс берушілермен қарым-қатынасты басқарудың зияткерлік жүйелерін құру, болжамды техникалық қызмет көрсету және т. б. Әзірленген макет мультисервистік байланыс желілері ішінде жүретін трафиктің қасиеттерін зерттеуге арналған, нақты байланыс желілерінде де, берілген құрылым мен параметрлерге сәйкес құрылған желілік модельдерде де қолдануға болады. ЖЖТ "Трафик" тестілеу барысында өзгеруі мүмкін сипаттамалары бар еркін топология моделін құра алады, бұл пайдаланылатын техникалық құралдардың сенімділік пен өміршеңдік көрсеткіштерінің ықтимал өзгерістерінің трафик параметрлеріне әсерін зерттеу үшін маңызды.