Модель обработки сообщений от нескольких источников, кодированных в режиме сцепления блоков

Цель исследования. В статье рассматривается модель обработки сообщений, поступающих в приёмник из нескольких источников. Для класса распределённых систем с ограничениями на размер передаваемых сообщений и размер их идентификационных полей актуальным является использование кодирования в режиме сцепления блоков, которое при неизменном размере идентификатора предполагает существенно меньшую вероятность коллизии идентификаторов. Негативным последствием этого является необходимость определять источник не для одного сообщения, а для последовательности сообщений, ассоциированных с источником. В результате чего в приёмнике одно и то же сообщение в каждый момент времени может рассматриваться как потенциальное сообщение от нескольких источников, вынуждая хранить его в различных банках результатов промежуточных вычислений. Цель работы состоит в снижении вероятности ошибки определения источника сообщений за счёт учёта результатов параллельной обработки в независимых структурах.
Методы. Рассмотрен подход к повышению достоверности обработки сообщений заключается в параллельном формировании динамических структур, хранящих сообщения, которые могут быть ассоциированы с соответствующим источником. При принятии решения о принадлежности сообщения одному из рассматриваемых источников, информация о таком сообщении удаляется из всех структур, в которых она содержалась, так как для таких структур это сообщение является посторонним.
Результаты. Создана математическая модель параллельной обработки сообщений в независимых структурах. Рассчитаны вероятности возникновения ошибок на основе использования метода без использования совместной обработки сообщений и с использованием. Графически построены зависимости возникновения ошибок от величины интенсивности и длины сообщений. Получены значения вероятностей ошибок для двух сравниваемых вариантов обработки данных.
Заключение. В статье показано, как использование результатов обработки сообщений в независимых структурах, ассоциированных с соответствующим источником распределённой системы, может сказаться на достоверности и трудоёмкости процесса определения источников сообщений, кодированных в режиме сцепления блоков.

1. O'Brien D., Rajbhandari S., Chun H. Transmitter and receiver technologies for optical wireless // Philos. Trans. A Math. Phys. Eng. Sci. 2020. N 378 (2169). Р. 20190182. https://doi.org/10.1098/rsta.2019.0182

2. Таныгин М. О., Ахмад А. А., Казакова О. В. Модель размещения данных во внутренней памяти вычислителя, реализующего схему кодирования данных в режиме сцепления блоков // Известия Юго-Западного государственного университета. 2023. Т. 27, № 1. С. 73–91. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2023-27-1-73-91

3. Бакулина М. П. Эффективный метод блочного кодирования двухуровневых изображений // Программные продукты и системы. 2017. Т. 30, № 2. С. 282–285. https://doi.org/10.15827/0236-235X.030.2.282-285

4. Уязвимости в учете времени при симметричной расшифровке в режиме CBC с использованием заполнения. URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/dotnet/standard/security/vulnerabilities-cbc-mode (дата обращения: 04.12.2024).

5. Wolfowitz J. The coding of messages subject to chance errors. URL: https://projecteuclid.org/journalArticle/Download?urlId=10.1215%2Fijm%2F1255380682 (дата обращения: 10.12.2024).

6. Таныгин М. О., Альшаяа Х. Ю., Кулешова Е. А. Способ контроля целостности информации передаваемых блоков // Радиоэлектроника, информатика, управление. 2020. № 1. С. 181–189.

7. Zhanfang Zhao, Sung-Kook Han, In-Mi So. Architecture of Knowledge Graph Construction Techniques // International Journal of Pure and Applied Mathematics. 2018. Vol. 118, N 19. P. 1869–1883.

8. Плугатарев А. В. Модель определения источника сообщений на основе статистического анализа метаданных в открытом канале связи // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2022. № 4 (60). С. 30–37.

9. Таныгин М. О., Чеснокова А. А., Ахмад А. А. А. Cнижение ресурсных затрат на обработку кодов аутентификации сообщений за счет ограничения числа обрабатываемых сообщений // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2022. № 4 (60). С. 22–29.

10. Установление доверительного канала обмена данными между источником и приёмником информации с помощью модифицированного метода одноразовых паролей / М. О. Таныгин, Х. Я. Алшаиа, В. А. Алтухова, А. Л. Марухленко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2018. Т. 8, № 4 (29). С. 63–71.

11. Kai Luo, Athanassios Manikas. Joint Transmitter – Receiver Optimization in Multitarget MIMO Radar // IEEE Transactions on Signal Processing. 2017. Vol. 65, is. 23. P. 6292–6302. https://doi.org/10.1109/TSP.2017.2726993

12. Bidokhti Sh. S., Wigger M., Timo R. Noisy Broadcast Networks With Receiver Caching // IEEE Transactions on Information Theory. 2018. Vol. 64, is. 11. P. 6996–7016. https://doi.org/10.1109/TIT.2018.2835507

13. Методика оценки функциональных характеристик систем радиомониторинга при ограниченных данных о параметрах надежности / Ю. В. Васильков, А. В. Тимошенко, В. А. Советов, А. С. Кирмель // Труды МАИ. 2019. № 108. С. 1–23. https://doi.org/10.34759/trd-2019-108-16

14. Повышение скорости обнаружения ошибок при формировании цепочек блоков данных на основе анализа числа совпадений хешей / М. О. Таныгин, Е. А. Кулешова, А. В. Митрофанов, Е. Ю. Гладилина // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2022. № 1 (57). С. 85–93. https://doi.org/10.54398/2074-1707_2022_1_85

15. Mathematical modelling and discrete mathematics: opportunities for modern mathematics teaching / G. Greefrath, H.-S. Siller, K. Vorhölter, G. Kaiser // ZDM – Mathematics Education. 2022. Vol. 54. P. 865–879.

16. Tung-Huang Feng, Wei Teng Li, Min-Shiang Hwang. A false data report filtering scheme in wireless sensor networks: A Survey // International journal of network security. 2015. Vol. 17, N 3. P. 141.

17. Таныгин М. О., Алшаиа Х. Я., Митрофанов А. В. Сложность алгоритма определения источника данных // Труды МАИ. 2021. № 117. С. 1–21. https://doi.org/10.34759/trd-2021-117-12

18. The classical origin of modern mathematics / F. Gargiulo, A. Caen, R. Lambiotte, T. Carletti // EPJ Data Science. 2016. N 5. P. 26. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-016-0088-y

19. Таныгин М. О. Исследование вероятности возникновения одного типа ошибок в системе определения источника информационных пакетов // Известия вузов. Приборостроение. 2020. Т. 63, № 9. С. 777–785. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2020-63-9-777-7

20. Spyros G. Tzafestas. Information I: Communication, Transmission, and Information Theory // Energy, Information, Feedback, Adaptation, and Self-organization. Cham: Springer, 2018. P. 157–217.