Оптимізація та контроль ефективності функціонування локальної комп’ютерної мережі із застосуванням інтелектуальних методів аналізу трафіку

Abstract

У роботі розглянуто сучасні підходи до оптимізації та контролю ефективності локальних комп’ютерних мереж із використанням інтелектуальних методів аналізу мережевого трафіку. Проведено аналітичний огляд методів моніторингу, оцінювання продуктивності та виявлення аномалій у трафіку. Розроблено модель аналізу трафіку на основі методів машинного навчання та виконано її практичну реалізацію. Наведено результати експериментальних досліджень, які підтверджують підвищення точності виявлення аномалій та оптимізацію роботи мережі порівняно з традиційними підходами. Сформульовано рекомендації щодо впровадження інтелектуальних методів аналізу трафіку в інфраструктуру локальних комп’ютерних мереж.

The thesis investigates modern approaches to optimizing and controlling the performance of local computer networks using intelligent traffic analysis techniques. An analytical review of network monitoring methods, performance assessment approaches, and anomaly detection techniques is provided. A traffic analysis model based on machine learning algorithms has been developed and practically implemented. Experimental results demonstrate improved accuracy of anomaly detection and enhanced network performance compared to traditional methods. Recommendations for integrating intelligent traffic analysis solutions into local network infrastructures are proposed.