Метод графового прогнозування каскадних переходів на міжрівневих залежностях інформаційної системи на мобільній платформі з оцінюванням каскадного ризику
Анотація
Встановлено, що для інформаційних систем на мобільних платформах поєднання часткової спостережуваності, переривчастої зв'язності, нерівномірної доступності ресурсів і наявності функціонально пов'язаних компонентів зумовлює розвиток індукованих порушень, які за короткий інтервал часу можуть поширюватися між рівнями даних, процесів і ресурсів та призводити до зриву виконання критичних функцій. Показано, що наявні підходи переважно орієнтовані на інтегральне оцінювання поточного стану, вибір керувальної дії або формування відновлювальних кроків, тоді як завдання побудови прогнозної структури поширення порушень на скінченному інтервалі прогнозування залишається недостатньо опрацьованим. Тому виходом з цієї ситуації є розроблення методу графового прогнозування каскадних переходів на міжрівневих залежностях інформаційної системи на мобільній платформі з оцінюванням каскадного ризику за умов часткової спостережуваності та вікон зв'язності зі змінною тривалістю та пропускною здатністю. Запропоновано формалізацію графа міжрівневих залежностей, яка поєднує належність вузлів до рівнів системи, критичність вузлів, поточну активність ребер і множини допустимих шляхів досягнення вузлів. Визначено правила реалізації та поширення каскадних переходів, що враховують стан вузла-джерела, локальну вразливість вузла-приймача, параметри вікна зв'язності та допустимість реалізації переходу в поточному такті. Розроблено процедуру побудови прогнозної структури каскадного розвитку, яка дає змогу формувати репрезентативні шляхи досягнення критичних вузлів і визначати міжрівневу глибину поширення. Удосконалено підхід до оцінювання каскадного ризику шляхом його подання як інтегральної характеристики прогнозної структури поширення порушень з урахуванням критичності залучених вузлів, інтегральної інтенсивності та конфігурації прогнозних шляхів поширення, міжрівневої глибини поширення і моментів досягнення критичних станів. За результатами реалізації обчислювального експерименту встановлено, що запропонований метод графового прогнозування каскадних переходів з оцінюванням каскадного ризику забезпечує стале зменшення інтегрального каскадного ризику порівняно з локальним реагуванням без прогнозування та з підходом, який обмежується оцінюванням тільки поточного стану. Найбільший ефект виявлено за середньої та високої повноти спостереження, а також у режимах, де параметри вікон зв'язності є достатніми для підтвердження поточних залежностей і уточнення прогнозної структури каскаду. Практичне використання запропонованого методу графового прогнозування каскадних переходів з оцінюванням каскадного ризику є доцільним як прогнозного модуля в контурі підтримки живучості, оскільки він формує випереджальну інформаційну основу для локалізації порушень, пріоритизації ресурсної підтримки та обґрунтування подальших керувальних рішень.
Завантаження
Посилання
Baidya, T., & Moh, S. (2024). Comprehensive survey on resource allocation for edge-computing-enabled metaverse. Computer Science Review, 54, article number 100680. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2024.100680
Brunner, L. G., Peer, R. A. M., Zorn, C., Paulik, R., & Logan, T. M. (2023). Understanding cascading risks through real-world interdependent urban infrastructure. Reliability Engineering & System Safety, 241, article number 109653. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109653
Canonico, R., Lista, F., Navarro, A., Sperlí, G., & Vignali, A. (2025). Threat detection in reconfigurable Cyber – Physical Systems through Spatio-Temporal Anomaly Detection using graph attention network. Computers & Security, 156, article number 104509. https://doi.org/10.1016/j.cose.2025.104509
Cao, Z., Zhao, H., Wang, Y., He, C., Zhou, D., & Han, X. (2025). A Resilience Quantitative Assessment Framework for Cyber – Physical Systems: Mathematical Modeling and Simulation. Applied Sciences, 15(15), article number 8285. https://doi.org/10.3390/app15158285
Dodonov, O. G., & Lande, D. V. (2021). Network model of structural survivability. Data registration, storage and processing, 23(1), 15–22. https://doi.org/10.35681/1560-9189.2021.23.1.235075
Ergenç, D., Memedi, A., Fischer, M., & Dressler, F. (2025). Resilience in Edge Computing: Challenges and Concepts. Foundations and Trends in Networking, 14(4), 254–340. https://doi.org/10.1561/1300000074
He, S., Zhou, Y., Yang, Y., Liu, T., Zhou, Y., Li, J., Wu, T., & Guan, X. (2024). Cascading Failure in Cyber-Physical Systems: A Review on Failure Modeling and Vulnerability Analysis. IEEE Transactions on Cybernetics, 54(12), 7936–7954. https://doi.org/10.1109/TCYB.2024.3411868
Ismail, A. A., Khalifa, N. E., & El-Khoribi, R. A. (2025). A survey on resource scheduling approaches in multi-access edge computing environment: a deep reinforcement learning study. Cluster Computing, 28(3), article number 184. https://doi.org/10.1007/s10586-024-04893-7
Kharchenko, V., Ponochovnyi, Y., Vdovichenko, O., & Mahmudov, K. (2025). Models for Assessing the Dependability of Programmable Devices with Controlled Multi-Level Degradation. In: W. Zamojski, J. Mazurkiewicz, J. Sugier, T. Walkowiak, & J. Kacprzyk, (Eds.), Advances in Dependable Systems and Networks. DepCoS-RELCOMEX 2025 (Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 1427). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-92734-8_9
Li, Y., & Zhang, M. (2025). Cascading Failure Analysis of Interdependent Water-Power Networks Based on Functional Coupling. Reliability Engineering & System Safety, 259, article number 110950. https://doi.org/10.1016/j.ress.2025.110950
Lin, L., Gu, A., Min, F., & Zhou, S. (2025). Multi-Level Graph Attention Network-Based Anomaly Detection in Industrial Control System. Actuators, 14(5), article number 210. https://doi.org/10.3390/act14050210
Lv, C., Lei, Y., Zhang, Y., Duan, D., & Si, S. (2025). Resilience of the interdependent network against cascade failure. Chaos, Solitons & Fractals, 192, article number 116064. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116064
Romanenkov, Yu. O., & Lobach, O. V. (2018). Interval expansion of methods for complexing forecast estimates. In: V. O. Timofeev, & I. V. Chumachenko, Mathematical models and new technologies for managing economic and technical systems: monograph. Panov A. M., 179–191. URL: https://mmp-conf.org/documents/archive/monography2018.pdf
Ruban, I. V., & Tkachov, V. M. (2025). A model of cross-layer violations and recovery policies for information systems on a mobile platform. Telecommunication and information technologies, 3(88), 204–221. https://doi.org/10.31673/2412-4338.2025.038721
Ruban, I. V., & Tkachov, V. M. (2025). Multilevel model of an information system on a mobile platform and formalization of its survivability criteria. Visnyk of Kherson National Technical University, 2, 3(94), 399–409. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.3.2.51
Tkachov, V., & Ruban, I. (2026). Development of a predictive adaptive resource reallocation method with critical process dispatching in information systems on mobile platforms. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3 (139)), 6–23. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.350796
Wang, F., Magoua, J. J., & Li, N. (2022). Modeling cascading failure of interdependent critical infrastructure systems using HLA-based co-simulation. Automation in Construction, 133, article number 104008. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.104008
Zhang, Y., Zhao, K., Yang, Y., & Zhou, Z. (2025). Real-Time Service Migration in Edge Networks: A Survey. Journal of Sensor and Actuator Networks, 14(4), article number 79. https://doi.org/10.3390/jsan14040079
Zhao, B., Wang, M., Lin, W., & Zhang, Q. (2025). Study on the resilience of command and control networks to cascading failures based on asymmetric group dependencies. Scientific Reports, 15(1), article number 29487. https://doi.org/10.1038/s41598-025-14921-0
Zhao, B., Wang, M., Lin, W., & Zhang, Q. (2025). Study on the resilience of command and control networks to cascading failures based on asymmetric group dependencies. Scientific Reports, 15(1), article number 29487. https://doi.org/10.1038/s41598-025-14921-0
Zhu, L., Fu, X., Liu, X., & Du, S. (2025). Modeling and analysis of cascade failures in Industrial Internet of Things based on task decomposition and service communities. Computers & Industrial Engineering, 206, article number 111177. https://doi.org/10.1016/j.cie.2025.111177
Zhu, L., Shang, Y., Li, J., Jia, Y., & Yang, Q. (2024). Reliability-Constrained Task Scheduling for DAG Applications in Mobile Edge Computing. Wireless Communications and Mobile Computing, 2024, article ID 6980514. https://doi.org/10.1155/2024/6980514
