Інтегрований метод оцінки QoS/QoE для інформаційних послуг у розподілених мережах
Анотація
Зростаюча складність розподілених мереж у поєднанні з постійним впливом ворожого трафіку та автоматизованим забезпеченням безпеки робить традиційні ізольовані підходи до оцінювання якості сервісів дедалі менш ефективними. У таких середовищах рішення у сфері безпеки вже не виступають нейтральними захисними механізмами, а активно змінюють поведінку мережі та, відповідно, сприйману якість інформаційних сервісів. У статті розв’язується проблема фрагментарного оцінювання якості обслуговування (QoS) та якості досвіду користувача (QoE) шляхом запропонування інтегрованого методу оцінювання, безпосередньо вбудованого в адаптивний контур безпеки. Запропонований підхід ґрунтується на математично формалізованій моделі, у якій виявлення атак, інтенсивність протидії та продуктивність сервісу розглядаються як взаємопов’язані компоненти єдиної динамічної системи. Показники QoS, отримані на основі агрегованих спостережень трафіку, трансформуються у нормалізований проксі-показник QoE та поєднуються з накладними витратами безпеки в межах єдиної функції корисності. Така постановка забезпечує безперервну оцінку в реальному часі впливу заходів безпеки — зокрема протидії DDoS-атакам, механізмів контролю доступу та криптографічного захисту — на технічні характеристики сервісу та сприйману користувачем безперервність обслуговування. Для перевірки працездатності моделі розроблено модульний програмний прототип, який апробовано на відкритому маркованому наборі мережевого трафіку, що містить сценарії нормальної роботи та DDoS-атак. Експериментальні результати демонструють, що запропонована адаптивна стратегія, орієнтована на якість, забезпечує більш стабільне збереження користувацького досвіду порівняно з базовим підходом, орієнтованим виключно на безпеку, при збереженні еквівалентної здатності до виявлення атак. Отримані результати підтверджують, що інтеграція оцінювання QoS/QoE безпосередньо в контур керування безпекою сприяє більш збалансованому та стійкому прийняттю рішень і може слугувати основою для управління безпекою з урахуванням якості в сучасних розподілених інформаційних сервісах
Посилання
QoE-aware edge server placement in mobile edge computing using an enhanced genetic algorithm / J. Sha et al. International Journal of Intelligent Networks. 2025. Vol. 6. P. 65–78. URL: https://doi.org/10.1016/j.ijin.2025.07.003.
Security, QoS and energy aware optimization of cloud-edge data centers using game theory and homomorphic encryption: Modeling and formal verification / M. Marwan et al. Results in Engineering. 2024. P. 102902. URL: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.102902.
Dhandapani M., Vetriselvi V., Aishwarya R. CoopAI-Route: DRL Empowered Multi-Agent Cooperative System for Efficient QoS-Aware Routing for Network Slicing in Multi-Domain SDN. Computer Modeling in Engineering & Sciences. 2024. P. 1–10. URL: https://doi.org/10.32604/cmes.2024.050986.
Barakabitze A. A., Walshe R. SDN and NFV for QoE-driven multimedia services delivery: The road towards 6G and beyond networks. Computer Networks. 2022. P. 109133. URL: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2022.109133.
Shaji N. S., Muthalagu R. Survey on security aspects of distributed software-defined networking controllers in an enterprise SD-WLAN. Digital Communications and Networks. 2023. URL: https://doi.org/10.1016/j.dcan.2023.09.004


