Home / Aktualności / NetAI – System do monitorowania zachowań i jakości usług w Internecie

NetAI – System do monitorowania zachowań i jakości usług w Internecie

Posted on

W styczniu 2023 ruszyły prace R&D w firmie SoftCream Software przy udziale RSCorpo i Fundacji APPCo pod kierownictwem Jerzego Piotra Walczaka związane z wykorzystaniem mechanizmów sieci danych i sieci obliczeniowych do analizy ruchu i badania jakości połączeń sieciowych w sieciach rozproszonych.

W pracach badawczych wykorzystamy nasze wieloletnie doświadczenie w budowie prototypów sieci danych ( Projekt ArchOS 2018-2020 i Projekt Leszir 2020-2022 )

Celem prac jest wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) do monitorowania pakietów internetowych, do analizy i zarządzania ruchem sieciowym.

Już w listopadzie 2023 będzie dostępny pierwszy prototyp netAI na platformę ARM realizujący funkcjonalności w zakresie:

  1. Wykrywanie anomali w ruchu sieciowym: netAI może być używane do identyfikowania nietypowych wzorców w ruchu sieciowym, co może wskazywać na potencjalne zagrożenia lub problemy z wydajnością sieci. Systemy oparte na AI mogą analizować duże ilości danych i automatycznie wykrywać anomalie, które mogą wymagać dalszej analizy lub reakcji.
  2. Wykrywanie ataków i zagrożeń: AI może być stosowane do wykrywania i przeciwdziałania różnym rodzajom ataków sieciowych, takich jak ataki DDoS, próby włamań czy malware. Algorytmy AI są w stanie analizować zachowanie sieciowe i identyfikować podejrzane wzorce, co umożliwia szybką reakcję na potencjalne zagrożenia.
  3. Diagnostyka i rozwiązywanie problemów: Wykorzystanie AI do monitorowania pakietów internetowych może pomóc w diagnostyce i rozwiązywaniu problemów związanych z wydajnością sieci. Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane dotyczące opóźnień, strat pakietów, przepustowości itp., aby zidentyfikować potencjalne przyczyny problemów i proponować odpowiednie rozwiązania.
  4. Optymalizacja ruchu sieciowego: AI może pomóc w optymalizacji ruchu sieciowego poprzez dynamiczne zarządzanie pasmem i trasami. Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować obciążenie sieci, przepływ danych i inne czynniki, aby zoptymalizować trasę pakietów i zapewnić optymalną jakość połączenia dla użytkowników.

Zapraszamy !

Top