МЕТОДИКА ПОБУДОВИ ПЛАТФОРМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ МОНІТОРИНГУ КОНФІДЕНЦІЙНОГО ТА АНОМАЛЬНОГО ТРАФІКУ ПРИ УМОВІ МІНІМІЗАЦІЇ ЧАСУ РОЗГОРТАННЯ ТА НАДІЙНОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ - ХВОРОСТЯНИЙ, РОДІОН; КОРЕЦЬКИЙ, ОЛЕКСАНДР (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2025)
В роботі подані результати розробки модель побудови платформи штучного інтелекту при умові мінімізації часу розгортання та забезпечення надійності роботи в ході моніторингу корпоративного та аномального трафіку інформаційно-комунікаційної мережі передачі даних. При створені моделі застосовано технологію MLOps, чим показано, що її використання дозволяє створити ефективний спосіб розгортання платформ штучного інтелекту. Подана модель побудови платформа має можливість до автоматизації та моніторингу етапів збору даних, перетворення, навчання, впровадження та представлення результатів кінцевому користувачеві. Етап розгортання платформи забезпечує швидку інтеграції, мінімізацію часу розгортання інтеграцію та надійність функціонування моделі з постійним її моніторингом. Висвітлені в роботі результати оцінки ефективності застосування розробленої моделі платформи штучного інтелекту що при розвитку топології платформи, від 3 до 63 вузлів час розгортання збільшується лише на 434 секунди, що свідчить про здатність платформи до адаптації та розвитку. Тестування навантаженням показала, що подана модель платформи здатна функціонувати без відмов, за умови навантаження черги запитів від 25 потоків одночасно, при цьому застосування додаткових вузлів забезпечує мінімізацію середнього часу відповіді системи.