Адаптивний моніторинг когнітивних оптичних мереж для вирішення проблем обмеженої видимості цілісності фізичної інфраструктури

Abstract

В статті розглядається проблема взаємозв’язку між технічним обслуговуванням оптичних мереж та системами управління безпекою. Досліджено зміни вимог до ефективності моніторингу та безперебійного функціонування інфраструктури. На основі аналізу аномалій, які пов’язані з умисним та неумисним пошкодженням в мережах PON запропоновано когнітивний алгоритм моніторингу, що поєднує спектральний аналіз оптичних сигналів із методами машинного навчання. Запропонований підхід дозволяє підвищити деталізацію діагностики волоконно оптичної інфраструктури, зменшити вплив слабозатухаючих мод та забезпечити прогнозування деградації волокна в режимі реального часу. Результати моделювання показали, що використання багатоспектрального аналізу та адаптивних методів класифікації аномалій дозволяє скоротити час виявлення несправностей на 40 50%, зменшити витрати на обслуговування на 30% та знизити частоту критичних відмов на 35 40%. Запропоноване рішення сприяє створенню більш надійних та безпечних PON мереж, здатних адаптивно реагувати на технічні й кіберзагрози.

The paper examines the relationship between optical network maintenance and security management systems. Changes in monitoring efficiency requirements and the uninterrupted operation of infrastructure are analyzed. Based on the study of anomalies associated with intentional and unintentional damage in PON networks, a cognitive monitoring algorithm is proposed that integrates spectral analysis of optical signals with machine learning methods. The proposed approach enhances the accuracy of fiber optic infrastructure diagnostics, reduces the impact of weakly attenuated modes, and enables real time fiber degradation prediction. Simulation results demonstrate that the use of multispectral analysis and adaptive anomaly classification methods can reduce fault detection time by 40 50%, lower maintenance costs by 30%, and decrease the frequency of critical failures by 35 40%. The proposed solution contributes to the development of more reliable and secure PON networks capable of adaptively responding to both technical and cyber threats.