Многоагентные системы как современные цивровые тренды теоретико-игрового моделирования

На сегодняшний день все рабочие агенты реализованы по принципу экспертной системы, они обнаруживают заранее описанные ненормальные ситуации и события на узле и в сети. Система находится на стадии прототипа, но в ближайшее время должна заработать полностью. Последнее обновление имело место в сентябре 1999 года, и данная версия была реализована и протестирована под операционными системами Solaris и Linux. Языком реализации является алгоритмический язык Perl. На нем реализованы все компоненты системы.Важным событием данного направления является ботнет, который является сложной многоагентной системой с элементами интеллектуальной работы [11]. На сегодняшний день ботнеты – это одна из самых опасных угроз в глобальной сети Интернет. При этом применение существующих средств защит, таких, как систем по обнаружению или предотвращению атак, систем по обнаружению или отслеживанию ботнетов, использование современного антивирусного программного обеспечения и honeypot-систем не дают возможности обеспечить защиту от ботнетов в полномобъеме. Следовательно, по-прежнему необходимыми являются новые методы, которые являются болееприменимыми для того, чтобы обнаружить ботнеты. Применение традиционных техник по обнаружению вторжений и специального программного обеспечения могут быть полезными для того, чтобы обнаружить определенные признаки ботнетов. Определенные эти существующие методы могут выступать в качестве компонента новой системы, которая будет сочетать их с новыми методами обнаружения. При этом необходимо учитывать, что ботнет является сложной многоагентной системой, и для обеспечения защиты от нее необходимы специальные меры защиты.На этапе распространения ботнетов проводится автоматическая процедура анализа ПО пользователя на предмет имеющихся уязвимостей, эксплуатацию которых можно использовать для заражения. После заражения также решаются сложные задачи: определение используемых пользователем защитных систем; их обход; скрытие своей работы; взаимодействие с управляющими серверами. Для защиты от ботнетов необходимо использовать систему с высоким уровнем защиты. Поэтому разработана МАС обнаружения и блокирования ботнетов NET.BOTNET. Данная система можетбыть рассмотрена в разрезе 7 аспектов, которые будут способствовать сформированию представленияпро устройство этой системы защиты:выбор типа решения: узлового или сетевого;выбор метода работы: сигнатуры, поведения или аномалии;выбор режима работы системы;осуществление фазыпо обнаружению;выделение цели по обнаружению, независимо от типа бота – отдельного или его сети;предположениепро обнаружениезависимость системы от конкретной техники по управлению ботнетом.При этом также необходимо знать жизненный цикл. Также разработана функциональная модель МАС по обнаружению и блокированию ботнетов.Таким образом, структура многоагентной системы обнаружения ботов состоит из следующих элементов:агенты обнаружения атаки типа «распределенный отказ в обслуживании»агенты выявления управляющего трафика агент обнаружения ботов агент блокирования атакагент координацииагент интерфейса.При этом при безвредном хосте подвергается атаке Бот в процессе подготовки, который принимает управляющие команды, а в процессе эксплуатации этот же БОТ ликвидирует зловредное ПО. При защите сети от ботнетов необходимо применение современных методов и алгоритмов защиты при использовании сетевого трафика в согласовании м многоагентной системой их обнаружения и блокирования. При этом также осуществляется:сигнатура бота;заблокированный ботнет;визуализированные кибератаки;компоненты ботнета.Также функциональная модель МАС по обнаружению и блокированию ботнетов содержит:методы и системы обнаружения атак в целях политики безопасности;фильтрацию данных;алгоритм управляющего трафикаботнета и метод формирования сигнатуры управляющего трафика;осуществления мониторинга сети;метод распределнного обнаружения управляющих компонент ботнета;сохранение информации об атакующих узлах и самой атаке;методы обнаружения управляющего трафика ботнета;методы обнаружения самого ботнета;методы определения управляющих компонент ботнета;методы блокирования ботнета.2.2Применение многоагентных систем в робототехникеТаким образом, с точки зрения практического применения агентное моделирование можно определить как метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как это поведение определяет поведение всей системы в целом[12].Когнитивная архитектура — основа для интеллектуальных агентов. Когнитивная архитектура определяет базовую инфраструктуру интеллектуальной системы и включает в себя те аспекты когнитивного агента, которые постоянны во времени и в различных областях применения.Обобщенная модель функционирования Мультиагентных робототехнических систем (МРТС), которые определяют основные этапы ее создания включает в себя:общую поставку задач;систему по планированию действий;агентов МРТС;модель среды функционированиясистему анализа особенностей среды.Они коррелируют с планированием действий и распределением задач между агентами МРТС для достижения поставленных целей с учетом имеющихся у агентов ресурсов [13].Существующие методы обеспечения ИБ МАСпомогают обеспечить комплексное решение проблем ИБ в МРТС с учетом специфики их состава и структуры. Адаптированная модель обеспечения ИБ МРТСсостоит из:функционирования МРТС;противодействия СДИВ;выявления специфических черт;построения портрета функционирования МРТС;определения, отсутствует ли СДИВ;выполнения задачиТакже существует автоматизированная многоагентная система, применяемая в металлургии [14]. Она состоит из:связи между цехами (доменным, мартеновским НЛЗ и конвертерным);виртуальной среды предприятия;сервера общесистемных знаний;серверов цехов;ПК технологов;агентов;порталов;тепловизоров;установок для выплавки металла;дополнительного оборудования.ЗаключениеВ заключении отметить, что в условиях современных организаций, как частных, так и государственных,многоагентные системы активно распространяются. Благодаря импроисходит повышение достоверности исследований, что безусловно будет способствовать развитию организации в целом с увеличением его доходов.В данной работе достигнута основная цель – описано современное состояние исследований и разработок в области многоагентных систем.В данном реферате были решены следующие задачи:приведены основные понятия, связанные с многоагентными системами;описаны наиболее распространенные сферы деятельности человека, где применяются многоагентные системы.Также в процессе написания реферата были использованы современные и классические источники литературы и глобальной сети Internet.Список использованной литературыОбласти применения мультиагентных систем. Обзор. Грузенкин Д.В., Карпова Е.А., Кулаков Е.Д. Новая наука: от идеи к результату. Уфа: №2–3. – 2016. – С. 61-64Дубинец Н.А. Интеллектуальные информационные системы. Павлодар: Кереку, 2015. — 85 с.Городецкий В.И., Скобелев П.О. Многоагентные технологии для индустриальных приложений: реальность и перспектива. Методы управления и обработки информации. SPIIRAS Proceedings. 2017. – С. 11–45.Радченко Г.И. Распределенные вычислительные системы. –Челябинск: Южно-Уральский государственный университет; Фотохудожник, 2012. – 184 с.Информационная экономика: учебник / Л. Г. Матвеева, А. Ю. Никитаева, О. А. Чернова, Е. В. Маслюкова: Южный федеральный университет. – Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2018. – 356 с.Трусов В.А., Удовик И.М., Коротенко Г.М., Коротенко Л.М., Харь А.Т. Методы и системы искусственного интеллекта. Учебное пособие. — Днепр: Изд-во ГВУЗ «НГУ», 2017. — 108 с.Советов Б.Я., Цехановский В.В., Чертовской В.Д. Интеллектуальные системы и технологии. Учебник для студ. учреждений высш. проф. образования. — М.: Академия, 2013. — 320 с.Булгаков С. В. Применение мультиагентных систем в информационных системах. Перспективы Науки и Образования. 2015. 5 (17). 136–140.Новиков Д.А. (ред.). Теория управления (дополнительные главы). М.: ЛЕНАНД, 2019. — 552 с.Шелухин О.И., Сакалема Д.Ж., Филинова А.С. Обнаружение вторжений в компьютерные сети (сетевые аномалии). М.: Горячая линия—Телеком, 2013. — 220 с.Косенко М. Ю. Многоагентная система обнаружения и блокирования ботнетов путем выявления управляющего трафика на основе интеллектуального анализа данных. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. 05.13.19. Методы и системы защиты информации, информационная безопасность. Челябинский государственный университет. — Челябинск, 2017. — 149 с.Паршикова Е.А. (сост.) Имитационное моделирование управления в групповой робототехнике на основе многоагентного подхода. Методические материалы к практическим занятиям. — М., 2014. — 32 с.Юрьева Р.А. Метод и модель выявления и идентификации угроз нарушения информационной безопасности мультиагентных робототехнических систем. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. 05.13.19. Методы и системы защиты информации, информационная безопасность Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики. — Санкт-Петербург, 2017. — 132 с.Емельянов В.А. Методологические основы создания автоматизированных систем управления эксплуатацией футерованного оборудования. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.06 – автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность). Симферополь, 2016 - 308 с.