ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ БЕЗДРОТОВИХ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМ В УМОВАХ ДІЇ ЗАВАД ТА КІБЕРВПЛИВУ

Вікторія Орленко; Сергій Толюпа; Леся Черниш; Андрій Кулько

doi:10.28925/2663-4023.2026.34.1342

Автор(и)

Вікторія Орленко Національна академія внутрішніх справ України https://orcid.org/0000-0001-9601-1916
Сергій Толюпа Київський національний університет імені Тараса Шевченка https://orcid.org/0000-0002-1919-9174
Леся Черниш Державний науково-дослідний інституту технологій кібербезпеки та захисту інформації https://orcid.org/0009-0004-9264-8863
Андрій Кулько Київський національний університет імені Тараса Шевченка https://orcid.org/0009-0006-1185-0774

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.34.1342

Ключові слова:

завадостійкість, передавання інформації, балансування навантаження, функціональна стійкість, інформаційна безпека, кібервплив, кібератаки, адаптивне керування, якість обслуговування, мережеві ресурси.

Анотація

Зростає обсяг інформації, яку передають люди. Більше людей користуються мобільними телефонами. Технології змінюються. Важливо, щоб бездротові інформаційно-комунікаційні системи (ІКС) працювали безперервно. Забезпечити це можна, якщо зберігати високу стійкість до перешкод, деструктивних завад та цілеспрямованого кібервпливу. Також важливо, щоб зв'язок був завжди доступний і не переривався. Це потрібно, навіть коли з'являються зовнішні або внутрішні проблеми, включаючи кібератаки на елементи мережі. Метою роботи є створення підходу для покращення бездротових інформаційно-комунікаційних систем, навіть коли є перешкоди та загрози інформаційній безпеці. В роботі показано сучасні підходи до підвищення функціональної стійкості бездротових інформаційно-комунікаційних систем шляхом комплексного використання методів балансування навантаження, адаптивного керування ресурсами мережі, завадостійкого кодування, інтелектуального аналізу параметрів каналів передачі, засобів виявлення кібератак та сучасних мережевих архітектур. Ідея в тому, щоб використовувати технології програмно-керованих мереж, периферійних обчислень та алгоритмів машинного навчання для оптимізації процесів передавання інформації та виявлення кібератак у комунікаційних системах. Розглянуто основні речі, які впливають на роботу бездротових мереж. Проаналізовано існуючі методи оцінювання ризиків втрати доступу до комунікаційних послуг через завади та кібернапади. І запропоновано комплексний підхід, щоб краще використовувати мережеві ресурси та протидіяти загрозам. Застосування цих підходів на практиці дасть можливість підвищити доступність комунікаційних послуг, зменшити вплив різноманітних завад і кібератак, оптимізувати використання каналів передавання інформації та забезпечити належний рівень надійності та захисту сучасних інформаційно-комунікаційних систем.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Al-Jawad, A., Shah, P., Toseef, U. (2021). Deep reinforcement learning for dynamic routing in software-defined networks. IEEE Access, 9, 122818–122833.

Tolіupa, S.V. Intrusion Detection Systems and the Functional Resilience of Distributed Information Systems to Cyber Threats / Lukova-Chuyko, N.V., S.V. Tolyupa, V.S. Nakonechny, Brailovsky, M.M.: monograph. Kyiv: Format, 2021. – 407 pp.

Swain, S., Sahoo, K. S., Mishra, A., Jhanjhi, N. Z., Humayun, M. (2023). Intelligent traffic engineering with security enforcement in Software-Defined Networks. IEEE Access, 11, 23410–23425.

V. M. Dzhuliy, Yu. P. Klyots, B. C. Orlenko [et al.] / Improving the Functionality and Stability of Interference-Resistant Wireless Information and Communication Systems // Bulletin of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences. – 2021. – No. 1. – pp. 12–16.

Lemeshko, O. V., Yeremenko, O. S., Nevzorova, O. S. (2021). A model of adaptive routing in Software-Defined Networks that meets quality-of-service requirements. Telecommunications and Information Technologies, (1), 45–56/

Tang, F., Mao, B., Zubair, M., Kato, N. (2021). Joint power and resource allocation for ultra-reliable low-latency communication in 6G: A deep reinforcement learning approach. IEEE Wireless Communications, 28(2), 24–31.

Shah S. D. A., Gregory M. A., Bouhafs F., Den Hartog F. Artificial Intelligence-Defined Wireless Networking for Computational Offloading and Resource Allocation in Edge Computing Networks // IEEE Open Journal of the Communications Society. 2024. Vol. 5. P. 2039–2057.

Pirayesh, H., Zeng, H. (2022). Jamming attacks and anti-jamming strategies in wireless networks: A comprehensive survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 24(2), 767–809.

Lemeshko, O. V., Yeremenko, O. S., and Vaavenko, A. V. (2022). A comprehensive model of adaptive routing and ensuring the resilience of telecommunications networks against cyberattacks. Information Security, 24(2), 89–101.

Popovskyi, V. O., Loshakov, V. A., Klyapchuk, M. V. (2021). Intelligent methods for resource management under conditions of destructive influences and interference. Telecommunications and Information Technologies, (3), 12–23

Ruslan Politansky, Valentin Lesinsky, Serhiy Halyuk, Andriy Kulko. Methods for Determining the Equilibrium State of a Network with Given Flows at Nodes of Information Networks in Cyber-Physical Systems. (2025). Security of Information Systems and Technologies, 1(9), 93–101. https://doi.org/10.17721/ISTS.2025.9.93-101.

Alhashimi, H. F., Hindia, M. N., Nguyen, Q. N. (2023). A survey on resource management for 6G heterogeneous networks: Current research, future trends, and challenges. Electronics, 12(3), 647.

Natalia Lukova-Chuyko, Serhiy Tolyupa, Ivan Parkhomenko. Methods for Detecting Intrusions in Modern IDS Systems. (2021). Security of Information Systems and Technologies, 1(5), 19–26. https://doi.org/10.17721/ISTS.2021.1.17-24.

Lemeshko, O. V., Yeremenko, O. S., Rodionov, A. V. (2021). A Model for Ensuring the Survivability and Resilience of Wireless Communication Networks Under Destructive Influences. Telecommunications and Information Technologies, (4), 15–28.

Serhii Tolіupa, Anatolii Shevchenko, Andrii Kulko. Features of Ensuring the Security of Critical Infrastructure. (2024). Security of Information Systems and Technologies, 1(7), 11–23.

Kreutz, D., Ramos, F. M., Verissimo, P. E., Rothenberg, C. E., Siamwalla, S., Uhlig, S. (2015). Software-defined networking: A comprehensive survey. Proceedings of the IEEE, 103(1), 14–76.

Al-Jawad, A., Shah, P., Toseef, U. (2021). Deep reinforcement learning for dynamic routing in software-defined networks. IEEE Access, 9, 122818–122833.

Berkman, L. N., Zakharchenko, M. V., Skrypnyk, O. V. (2022). Models and methods for enhancing the security and resilience of software-configurable networks. Information Security, 24(1), 35–46.

Yuriy Kravchenko, Olena Fison. A Method for Ensuring the Functional Resilience of Software-Defined Networks Under Cyberattacks. (2025). Information Systems and Technology Security, 2(10), 83–95. https://doi.org/10.17721/ISTS.2025.10.83-95.

Verma S., Rodrigues T. K., Kawamoto Y., Fouda M. M., Kato N. A Survey on Multi-AP Coordination Approaches over Emerging WLANs: Future Directions and Open Challenges. 2023. arXiv:2306.04164.

Sterbenz, J. P., Hutchison, D., Çetinkaya, E. K., Jabbar, A., Simpson, S., White, Y., & Mauthe, A. (2010). Resilience and survivability in communication networks: Strategies, principles, and survey of disciplines. Computer Networks, 54(8), 1245–1265.