justify"> 2. В умовах роботи ОС Fedora core збільшення кількості віддалених клієнтів не значно позначається на пропускній спроможності захищеного каналу, чого не можна сказати при використання ОС сімейства MS Windows Server 2003, для неї характерні великі навантаження на продуктивність каналу;
. Так само виходячи, з проведених тестувань, можна зробити висновок, що для сучасних комп'ютерів серверного класу довжина ключа шифрування захищеного каналу незначно позначається на загальній продуктивності системи.
. В умовах роботи ОС Fedora core навантаження на центральний процесор значно менше, особливо при збільшенні кількості вузлів мережі. Для ОС сімейства MS Windows Server 2003 характерні досить великі навантаження на ЦП.
3.1.2 Розробка моделі функціонування мережі
З метою автоматизації вибору оптимальних параметрів в захищеному каналі корпоративної мережі, побудованої на базі OpenVPN, необхідно побудувати функцію відгуку, яка буде ідентифікувати пропускну здатність каналу залежно від впливають факторів: операційної системи, довжини ключа, кількості вузлів корпоративної мережі. Математичним апаратом, який дозволяє вирішити дану задачу, є Метод Групового Урахування Аргументів (Group Method of Data Handling). Він застосовується в самих різних областях для аналізу даних і відшукання знань, прогнозування та моделювання систем, оптимізації та розпізнавання образів. Індуктивні алгоритми МГУА дають унікальну можливість автоматично знаходити взаємозалежності в даних, вибрати оптимальну структуру моделі чи мережі і збільшити точність існуючих алгоритмів.
Цей підхід самоорганізації моделей принципово відрізняється від зазвичай використовуються дедуктивних методів. Він заснований на індуктивних принципах - знаходження кращого рішення засноване на переборі всіляких варіантів.
За допомогою перебору різних рішень підхід індуктивного моделювання намагається мінімізувати роль передумов автора про результати моделювання. Комп'ютер сам знаходить структуру моделі і закони, діючі в об'єкті. Він може бути використаний при створенні штучного інтелекту як порадник для вирішення суперечок і при прийнятті рішень.
Іншою перевагою МГУА є те, що він гарантує завадостійкість одержуваних моделей. Чим більше ступінь неточності даних, яка характеризується відношенням потужності перешкоди до потужності точних даних, тим простіше модель оптимальної складності, тому МГУА при збільшенні перешкод вибирає все більш вузькі межі області моделювання і все більш прості структури моделей. Таким чином, при самоорганізації моделі на ЕОМ вибирається структура, найближча до оптимальної для кожного рівня відношення перешкода-сигнал.
Виходячи з вищевикладеного, МГУА - найбільш зручний засіб для вирішення завдання кількісної ідентифікації системи, яка дозволяє отримати об'єктивну, перешкодостійкі, несуперечливу модель оптимальної структури.
Для підготовки елементів вибірки до використання в МГУА необхідно провести її цензурування, тобто приведення до відрізка [0,1].
Для нормальної випадкової величини 99,7% значень знаходяться усередині інтервалу
де - середнє значення,-дисперсія цієї величини, тому значення, що знаходяться поза цього інтервалу, як правило, породжені різними похибками і є в...
