КИБЕРКОРГООНУН МААЛЫМАТТЫК-ӨЛЧӨӨ СИСТЕМАЛАРЫНЫН КОМПОНЕНТИ КАТАРЫ ТАРМАКТАР АРАЛЫК ЭКРАНДАРДЫН АППАРАТТЫК БУЛУТУ
##semicolon##
аппараттык булут##common.commaListSeparator## маалыматты коргоо системалары##common.commaListSeparator## тармактар аралык экран (МЭ)##common.commaListSeparator## файрволл##common.commaListSeparator## функциялык кеңейтүү##common.commaListSeparator## маалыматтык коопсуздук##common.commaListSeparator## коопсуздук архитектурасы##common.commaListSeparator## модулдуулук##common.commaListSeparator## каталарга туруктуулук##common.commaListSeparator## корголгон аткаруудагы реалдуу убакыттагы автоматташтырылган маалыматтык системалар (АИСРВ ЗИ)##common.commaListSeparator## аппараттык булут системалары (АОС)Аннотация
Заманбап автоматташтырылган маалыматтык системалар эсептөө жүктөмдөрүнүн өсүшү жана киберкоркунучтардын татаалдашы менен мүнөздөлөт, бул маалыматтык коопсуздуктун аппараттык-программалык каражаттарын өнүктүрүүнү талап кылат. Маалыматты коргоо каражаттарынын өндүрүмдүүлүгүн, масштабдуулугун жана туруктуулугун жогорулатуу үчүн аппараттык багыттагы ыкмаларды жана булут архитектураларын колдонуу өзгөчө кызыкчылык жаратат. Максаты: маалыматты коргоо системаларында аппараттык булутту уюштуруунун принциптерин иштеп чыгуу жана автоматташтырылган маалыматтык системаларды киберкоркунучтардан адаптивдүү коргоону камсыз кылган тармактар аралык экрандардын булут системасынын архитектурасын түзүү. Натыйжалар: автоматташтырылган маалыматтык системалардын маалыматтык коопсуздугун аппараттык-программалык камсыздоо ыкмалары жана микроэлектрондук системалардын функционалдык элементтеринин негизинде аппараттык булутту уюштуруу принциптери каралды. Аппараттык багытталган тармактын алкагында иштеген тармактар аралык экрандардын/брандмауэрлердин булут системасынын прототиби көрсөтүлдү. Нейрондук тармактын башкаруусу астында аппараттык булутка бириктирилген тармактар аралык экрандардын функционалдык мүмкүнчүлүктөрүнүн конфигурациясын түзүү ыкмасы сунушталды. Аппараттык багытталган тармактардын принциптерин ишке ашырган аппараттык тармактар аралык экрандын архитектурасы жана иштөө алгоритми иштелип чыкты. Аппараттык булут тармагы жана аппараттык булут түшүнүктөрүнө аныктамалар берилди. Практикалык мааниси: алынган натыйжалар маалыматты коргоонун аппараттык-программалык комплекстерин, анын ичинде корпоративдик жана өтө маанилүү автоматташтырылган системаларды долбоорлоодо жана модернизациялоодо колдонулушу мүмкүн. Сунушталган архитектуралык чечимдер динамикалуу өзгөрүп турган киберкоркунучтар шартында тармактар аралык экрандардын масштабдуулугун, адаптациялануусун жана натыйжалуулугун жогорулатат.
##submission.citations##
1. Buczak, A. L., & Guven, E. (2016). A survey of data mining and machine learning methods for cyber security intrusion detection. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 18(2), 1153–1176.
2. Kohonen, T. (2001). Self-organizing maps (3rd ed.). Springer.
3. Советов, Б. Я. Моделирование систем [Текст] / Б. Я. Советов. – М.: Высш. шк., 2001. – 343 с.
4. Болодурина, И. П. Исследование моделей нейронной сети для обеспечения безопасности и качества обслуживания мультиоблачной платформы [Текст] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфенов // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – Оренбург, 2018. – С. 18–26.
5. Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer.
6. Курзыкина, А. В. Проблемы внедрения автоматизированной информационной системы [Текст] / А. В. Курзыкина // Молодой ученый. – 2017. – № 4. – С. 124–167. – Режим доступа: URL https://moluch.ru/archive/138/38806/. – Загл. с экрана. – Дата обращения: 16.09.2025.
7. Корякин, С. В. Разработка программно-аппаратного ядра универсальной среды проектирования автоматизированных систем защищенного исполнения [Текст] / С. В. Корякин // Проблемы автоматики и упр. – Бишкек, 2020. – № 1 (38). – С. 60–69.
8. Hennessy, J. L., & Patterson, D. A. (2019). Computer architecture: A quantitative approach (6th ed.). Morgan Kaufmann.
9. Stallings, W. (2017). Network security essentials (6th ed.). Pearson.
10. Sommer, R., & Paxson, V. (2010). Outside the closed world: On using machine learning for network intrusion detection. In Proceedings of the IEEE Symposium on Security and Privacy (pp. 305–316). IEEE.
11. Tehranipoor, M., & Wang, C. (2012). Introduction to hardware security and trust. Springer.
12. Sivarama, P. Dandamudi. Guide to RISC Processors [Text]: For Programmers and Engineers / P. Sivarama. – USA: Springer Science+Business Media, Inc., 2005. – 387 p.
13. Vesanto, J., & Alhoniemi, E. (2000). Clustering of the self-organizing map. IEEE Transactions on Neural Networks, 11(3), 586–600.
14. Шматок, А. Аппаратные ускорители на базе ПЛИС [Текст] / А. Шматок // Современная электроника. – 2007. – № 6. – С. 60–63.
15. Zhang, Q., Chen, M., & Li, Y. (2018). FPGA-based acceleration for machine learning applications. IEEE Transactions on Circuits and Systems, 65(3), 1–12.
16. Корякин, С. В. Облачная система межсетевых экранов / С. В. Корякин, Ю. С. Корякина // Вестник Кыргызско-Российского Славянского университета. – 2023. – Т. 23, № 4. – С. 67-78. – DOI 10.36979/1694-500X-2023-23-4-67-78. – EDN ZWRQES.
17. Cheswick, W. R., Bellovin, S. M., & Rubin, A. D. (2003). Firewalls and Internet security. Addison-Wesley.
18. Vinayakumar, R., et al. (2019). Deep learning approach for intelligent intrusion detection system. IEEE Access, 7, 41525–41550.
19. Buczak, A. L., & Guven, E. (2016). Machine learning for cybersecurity. Pattern Recognition Letters, 101, 3–10.
20. Information Technologies and Automation 2021. (2021). Procedia Computer Science, 190, 1–8.
21. Students’ motivation and engagement during distance learning. (2021). Procedia Computer Science, 192, 247–256.
22. Methods and algorithms of multidimensional data analysis. (2014). In Neuro-fuzzy methods in intelligent systems (pp. 9–72).
23. Gruzdeva, L. M. (2015). Models for improving corporate telecommunication networks under information security threats (Doctoral dissertation).
##submission.downloads##
Жарыяланды
Чыгарылыш
бөлүм
##category.category##
##submission.license##
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by4.footer##
