Рассмотрены два различных метода решения децентрализованного частично наблюдаемого процесса принятия решений Маркова (decentralized partially observable Markov decision process, DEC-POMDP) на основе политик. В отличие от традиционных подходов, основанных на политике, итерация политики (policy iteration, PI) не используется в наших методах для поиска оптимальной политики. В частности, предлагаемый алгоритм на основе нелинейного программирования (nonlinear programming, NLP) устанавливает новое направление - внедрение методов решения NLP в оптимизацию средних POMDP. Предложена полностью распределенная схема гибридной безопасности с использованием технологий IDS и Honeypot, которая не полагается на централизованный контроллер, что делает схему общей, гибкой и эффективной. Возможности этих двух средств безопасности позволяют получить баланс между эффективностью безопасности и использованием ресурсов. Показано, как расширить предлагаемый подход POMDP на основе nonlinear programming (NLP) к планированию DEC-POMDP. Основная причина объединения IDS с Honeypot заключается в дополняющем характере двух технологий: IDS пассивно отслеживают трафик сети для подозрительных действий, в то время как Honeypot активно обнаруживают и анализируют интрузии. С другой стороны, то, что у них есть в общем децентрализованном развертывании и неопределенности в наблюдении, объясняет полезность моделирования системы как DEC-POMDP.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Борисова Наталя Володимирівна (технічні науки)
• Борисова Наталія Василівна (педагогічні науки)
• Шабанова-Кушнаренко Любов Володимирівна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"