Нейромережевий метод прогнозно-адаптивного контролю стабільності головного координатора у Fog/Edge-інфраструктурах

Анотація

У статті представлено нейромережевий метод SENTRY-C для прогнозно-адаптивного контролю стабільності головного координатора у розподілених Fog/Edge-інфраструктурах. На відміну від класичних методів виявлення вторгнень і оцінювання ризику, що працюють у реактивному режимі, SENTRY-C забезпечує безперервне прогнозування деградації координатора та формування проактивних керуючих дій за умов динамічної зміни навантаження і загроз. Метод інтегрує рекурентну нейронну мережу з архітектурою LSTM у контур керування координатором для моделювання часових залежностей та оцінювання ймовірності відмови. Експериментальні дослідження показали, що застосування LSTM підвищує точність короткострокового прогнозування параметрів стабільності на 25–35% та зменшує похибку прогнозування ймовірності деградації до 30% порівняно з базовими та RNN-моделями. Високі значення коефіцієнтів кореляції Пірсона (0,90–0,94) підтверджують достовірність прогнозованих параметрів за умов швидких змін навантаження, поступової деградації та короткочасних сплесків ризику. Результати засвідчують, що SENTRY-C забезпечує підтримання безперервності та надійності роботи координатора завдяки адаптивному оновленню параметрів і зворотному зв’язку у реальному часі. Подальші дослідження спрямовано на інтеграцію федеративного навчання та зниження обчислювальної складності для застосування методу у ресурс-обмежених вузлах Fog/Edge