Search academic texts

Information × Registration Number 2125U004508, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title MODELS AND METHODS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR DATA PROCESSING IN COMPUTER NETWORKS popup.author Slobodianyk OlegZykov IgorGrynov DenysSlobodianyk OlegZykov IgorGrynov Denys popup.publication 02-12-2025 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/4117 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description У статті розглядаються сучасні моделі та методи штучного інтелекту для ефективної обробки даних в комп'ютерних мережах. Проаналізовано основні підходи до застосування машинного навчання, глибокого навчання та нейронних мереж для оптимізації мережевого трафіку, виявлення аномалій та підвищення безпеки мережевих систем. Досліджено алгоритми класифікації мережевого трафіку, методи передбачення навантаження та системи автоматичного виявлення вторгнень на основі ШІ. Мета роботи полягає у розробці та дослідженні інтелектуальних методів обробки даних у комп’ютерних мережах, що забезпечують масштабованість, адаптивність і енергоефективність. Для цього передбачається створення моделей класифікації трафіку, алгоритмів балансування навантаження та систем виявлення кіберзагроз на основі технологій машинного і глибокого навчання. Результати: У роботі запропоновано гібридну модель класифікації мережевого трафіку, алгоритм адаптивного балансування навантаження на основі підкріплюючого навчання та систему виявлення кіберзагроз у реальному часі. Експериментальні дослідження підтвердили ефективність методів: точність класифікації перевищує 94%, а продуктивність мережі зросла більш ніж на 20%. Висновки: Застосування методів машинного та глибокого навчання значно підвищує ефективність управління комп’ютерними мережами. Отримані результати мають практичне значення для побудови масштабованих, енергоефективних і безпечних мережевих систем нового покоління. popup.nrat_date 2026-04-19 Close