<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">1991-6639</issn><issn publication-format="electronic">2949-1940</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">391444</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.35330/1991-6639-2023-6-116-235-246</article-id><article-id pub-id-type="edn">SPQSZQ</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>System analysis, management and information processing</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Системный анализ, управление и обработка информации</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Intelligent traffic distribution model in cluster segments of heat technology systems</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Модель интеллектуального распределения трафика в кластерных сегментах теплотехнологических систем</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-8740-7855</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Окунев</surname><given-names>Борис Васильевич</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Okunev</surname><given-names>B. V.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="ru"><p> канд. техн. наук, доцент, преподаватель кафедры информационныхтехнологий в экономике и управлении </p></bio><bio xml:lang="en"><p>Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Teacher of the Department of Information Technologies in Economics and Management</p></bio><email>ok-bmw@rambler.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-3791-9099</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Vereykina</surname><given-names>E. K.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Верейкина</surname><given-names>Елизавета Константиновна</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Graduate student</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>аспирант</p></bio><email>vereikina.ek@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff2"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-3252-0409</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Лазарев</surname><given-names>Алексей Игоревич</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Lazarev</surname><given-names>A. I.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Assistant of the Department of Information Technologies in Economics and Management</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>ассистент кафедры информационных технологий в экономике и управлении</p></bio><email>anonymous.prodject@gmail.com</email></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="ru">Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» – филиал в г. Смоленске</institution></aff><aff><institution xml:lang="en">National Research University "Moscow Energy Institute" – branch in Smolensk</institution></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff2"><aff><institution xml:lang="ru">Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт»</institution></aff><aff><institution xml:lang="en">National Research University "Moscow Energy Institute"</institution></aff></aff-alternatives><content-language>ru</content-language><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2026-05-22" publication-format="electronic"><day>22</day><month>05</month><year>2026</year></pub-date><pub-date date-type="collection"><year>2023</year></pub-date><issue>6</issue><issue-title xml:lang="en">NO6 (2023)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">№6 (2023)</issue-title><fpage>235</fpage><lpage>246</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2026-03-05"><day>05</day><month>03</month><year>2026</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2026, Окунев Б.В., Верейкина Е.К., Лазарев А.И.</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2026, Okunev B.V., Vereykina E.K., Lazarev A.I.</copyright-statement><copyright-year>2026</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Окунев Б.В., Верейкина Е.К., Лазарев А.И.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Okunev B.V., Vereykina E.K., Lazarev A.I.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/391444">https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/391444</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>Nowadays decision-making on the management of heat technology systems is a rather complex process. The parameters and interrelated elements among participants directly affect the scaling of information flows. Despite the rapid development of information and communication technologies, existing tools for organizing infrastructure support for the processes of interaction between client and server still have significant drawbacks. The imperfection of such solutions not only hinders the increase in their effectiveness but also creates vulnerabilities from the point of view of the security system functioning as a whole. The purpose of the study is the algorithmic and software development of a flexible topology of network segments taking into account dynamically changing factors. As a result, an analysis of existing solutions for the construction of modular network protocols for the organization of the functioning of complex systems is carried out. Their advantages, vulnerabilities, and potential sources of growth have been identified, which the proposed solution aims to improve and eliminate. A model of a secure network of remote interaction and exchange of critically important information is built to ensure the stable operation of complex technical equipment in a heat technology system. A special feature of the developed model is the module of secure access to the required information due to direct p2p exchange between clients using a secure tunnel. The practical significance lies in the possibility of using the developed model of intelligent traffic distribution in network segments of heat technology systems of various types of economic activity.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>В настоящее время принятие решений по управлению теплотехнологическими системами является достаточно сложным процессом, связанным с расширением и взаимосвязанных элементов между участниками. Непосредственное расширение параметров и взаимосвязей существенно сказывается на масштабировании систем оценки и контроля потоков информации. Несмотря на стремительное развитие информационно-коммуникационных технологий, существующие инструменты организации инфраструктурной поддержки процессов взаимодействия между клиентом и сервером все еще имеют существенные недостатки. Несовершенство таких решений не только сдерживает возможности роста их эффективности, но и является уязвимостью с точки зрения безопасности функционирования системы в целом. Целью исследования является алгоритмическая и программная разработка гибкой топологии сегментов сети с учетом динамически изменяющихся факторов. В результате проведен анализ существующих решений для построения модульных сетевых протоколов организации функционирования сложных систем. Выявлены их сильные стороны, уязвимости и потенциальные источники роста эффективности, на развитие и устранение которых направлено разработанное решение. Построена модель безопасной сети удаленного взаимодействия и обмена критически важной информацией для обеспечения стабильной работы сложного технического оборудования в теплотехнологической системе. Особенностью разработанной модели является модуль безопасного доступа к требуемой информации за счет прямого p2p обмена между клиентами при помощи безопасного туннеля. Практическая значимость заключается в возможности использования разработанной модели интеллектуального распределения трафика в сегментах сети теплотехнологических систем различных видов экономической деятельности.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>TCP/IP топологии</kwd><kwd>обеспечение безопасности данных</kwd><kwd>управление данными</kwd><kwd>нейронные модели</kwd><kwd>теплотехнологические комплексы</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>TCP/IP topologies</kwd><kwd>data security</kwd><kwd>data management</kwd><kwd>neural models</kwd><kwd>thermal technology complexes</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 22-21-00487)</funding-statement><funding-statement xml:lang="en">The research was supported by a grant from the Russian Science Foundation (project No. 22-21-00487)</funding-statement></funding-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">1. Kensworth S., Saumitra A., Vahid D. et al. Overlay Virtual Private Networks. IEICE Transactions on Communications. 2020. Vol. E103.B. No. 1. P. 2–10. DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2019CPI0001</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Kensworth S., Saumitra A., Vahid D. et al. Overlay Virtual Private Networks. IEICE Transactions on Communications. 2020. Vol. E103.B. No. 1. P. 2–10. DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2019CPI0001</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>2.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">2. Zhang Y., Zhong N., You W. et al. NDF framework for virtualized network devices. Cybersecurity. 2022. No. 5(21). DOI: https://doi.org/10.1186/s42400-022-00120-1</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Zhang Y., Zhong N., You W. et al. NDF framework for virtualized network devices. Cybersecurity. 2022. No. 5(21). DOI: https://doi.org/10.1186/s42400-022-00120-1</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>3.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">3. Seneviratne P. Beginning LoRa Radio Networks with Arduino: Build Long Range, Low Power Wireless IoT Networks. New York: Apress, 2019. 320 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Seneviratne P. Beginning LoRa Radio Networks with Arduino: Build Long Range, Low Power Wireless IoT Networks. New York: Apress, 2019. 320 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B4"><label>4.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">4. Ahmadi A.E. An Introduction to Wireless Mesh Networks. New York: Scholars' Press. 2022. 68 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Ahmadi A.E. An Introduction to Wireless Mesh Networks. New York: Scholars' Press. 2022. 68 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B5"><label>5.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">5. Kim J.-W., Kim J., Lee J. Cross-Layer MAC/Routing Protocol for Reliability Improvement of the Internet of Things. Sensors. 2022. Vol. 22(9429). DOI: https://doi.org/10.3390/s22239429</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Kim J.-W., Kim J., Lee J. Cross-Layer MAC/Routing Protocol for Reliability Improvement of the Internet of Things. Sensors. 2022. Vol. 22(9429). DOI: https://doi.org/10.3390/s22239429</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B6"><label>6.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">6. Моисеев В. И. Экспериментальное исследование структуры пакетного буфера Ethernet коммутатора. T-Comm. 2020. № 1. С. 18–24. Moiseev V.I. Eksperimental'noe issledovanie struktury paketnogo bufera Ethernet kommutatora [Experimental evaluation of ethernet switch packet buffer structures]. T-Comm. 2020. No. 1. Pp. 18–24. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Моисеев В. И. Экспериментальное исследование структуры пакетного буфера Ethernet коммутатора. T-Comm. 2020. № 1. С. 18–24.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B7"><label>7.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">7. Канаев А. К., Логин Э. В., Гришанов И. С. Комплексный алгоритм процессов контроля и управления телекоммуникационной сетью Carrier Ethernet с применением механизмов ОАМ // Известия Петербургского транспортного университета. 2022. Т. 19. Вып. 2. С. 266–275. DOI: 10.20295/1815-588X-2022-2-266-275. Kanaev A.K., Login E.V., Grishanov I.S. Complex Algorithm for Control and Management Processes of Carrier Ethernet Telecommunication Network Using OAM Mechanisms. Proceedings of Petersburg Transport University. 2022. Vol. 19. No. 2. Pp. 266–275. DOI: 10.20295/1815-588X-2022-2-266-275. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Канаев А. К., Логин Э. В., Гришанов И. С. Комплексный алгоритм процессов контроля и управления телекоммуникационной сетью Carrier Ethernet с применением механизмов ОАМ // Известия Петербургского транспортного университета. 2022. Т. 19. Вып. 2. С. 266–275. DOI: 10.20295/1815-588X-2022-2-266-275.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B8"><label>8.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">8. Никишин К. И. Исследование передачи трафика в программно-конфигурируемой сети с использованием cisco packet tracer // Вестник ВГТУ. 2022. № 5. С. 85–90. Nikishin K.I. Modeling a wireless sensor network using OMNET. Vestnik Ryazanskogo gosudarstvennogo radiotekhnicheskogo universiteta [Bulletin of Ryazan State Radio Engineering University]. 2022. No. 5. Pp. 85–90. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Никишин К. И. Исследование передачи трафика в программно-конфигурируемой сети с использованием cisco packet tracer // Вестник ВГТУ. 2022. № 5. С. 85–90.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B9"><label>9.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">9. Simla J.A., Chakravarthy R., Leo M.L. An Experimental study of IoT-Based Topologies on MQTT protocol for Agriculture Intrusion Detection. Measurement: Sensors. 2022. Vol. 24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.measen.2022.1000470</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Simla J.A., Chakravarthy R., Leo M.L. An Experimental study of IoT-Based Topologies on MQTT protocol for Agriculture Intrusion Detection. Measurement: Sensors. 2022. Vol. 24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.measen.2022.1000470</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B10"><label>10.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">10. Wang M., Li Y., Lv J., Gao Y., Qiao C., Liu B., Dong W. ACE: A Routing Algorithm Based on Autonomous Channel Scheduling for Bluetooth Mesh Network. Electronics. 2022. No. 11(113). DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11010113</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Wang M., Li Y., Lv J., Gao Y., Qiao C., Liu B., Dong W. ACE: A Routing Algorithm Based on Autonomous Channel Scheduling for Bluetooth Mesh Network. Electronics. 2022. No. 11(113). DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11010113</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B11"><label>11.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">11. Андреев С. В., Хлупина А. А. Оптимизация скорости vpn для удаленной работы с использованием маршрутизаторов с arm-процессорами // Программные продукты и системы. 2020. № 4. С. 605–612. Andreev S.V., Khlupina A.A. Optimizing speed for VPN providing the possibility of telework using routers powered by ARM CPU Systems. 2020. No. 4. Pp. 605–612. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Андреев С. В., Хлупина А. А. Оптимизация скорости vpn для удаленной работы с использованием маршрутизаторов с arm-процессорами // Программные продукты и системы. 2020. № 4. С. 605–612.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B12"><label>12.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">12. Мартьянов А. В. Анализ информации о подключениях к сети предприятия удаленных пользователей // Инновационная наука. 2021. № 6. С. 46–48. Martyanov A.V. Analysis of information about connections to the enterprise network of remote users. Innovacionnaya nauka [Innovative science]. 2021. No. 6. Pp. 46–48. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Мартьянов А. В. Анализ информации о подключениях к сети предприятия удаленных пользователей // Инновационная наука. 2021. № 6. С. 46–48.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B13"><label>13.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">13. Zaenchkovsky A., Kirillova E., Zemlya C. Mathematical foundations intellectually coordinated data for group expert innovative processes evaluation within the framework of scientific and industrial cooperation. Algorithms and solutions based on computer technology. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 387. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93872-7_9</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Zaenchkovsky A., Kirillova E., Zemlya C. Mathematical foundations intellectually coordinated data for group expert innovative processes evaluation within the framework of scientific and industrial cooperation. Algorithms and solutions based on computer technology. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 387. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93872-7_9</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B14"><label>14.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">14. Dai Y., Zhou Q., Leng M. et al. Improving the bi-LSTM model with XGBoost and attention mechanism: A combined approach for short-term power load prediction. Applied Soft Computing. 2022. No. 130. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109632</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Dai Y., Zhou Q., Leng M. et al. Improving the bi-LSTM model with XGBoost and attention mechanism: A combined approach for short-term power load prediction. Applied Soft Computing. 2022. No. 130. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109632</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B15"><label>15.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">15. Борисов В. В., Булыгина О. В., Дли М. И., Козлов П. Ю. Рубрицирование текстовых документов на основе нечетких отношений и различия // Прикладная информатика. 2020. Т. 15. № 3. С. 36–45. DOI: 10.37791/2687-0649-2020-15-3-36-45 Borisov V.V., Bulygina O.V., Dli M.I., Kozlov P.Yu. Rubrication of text documents based on fuzzy difference relations. Prikladnaya informatika [Journal of Applied Informatics]. 2020. Vol. 15. No. 3. Pp. 36–45. DOI: 10.37791/2687-0649-2020-15-3-36-45. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Борисов В. В., Булыгина О. В., Дли М. И., Козлов П. Ю. Рубрицирование текстовых документов на основе нечетких отношений и различия // Прикладная информатика. 2020. Т. 15. № 3. С. 36–45. DOI: 10.37791/2687-0649-2020-15-3-36-45</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B16"><label>16.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">16. Pajankar A., Joshi A. Hands-on Machine Learning with Python: Implement Neural Network Solutions with Scikit-learn and PyTorch. New York: Apress, 2022. 356 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Pajankar A., Joshi A. Hands-on Machine Learning with Python: Implement Neural Network Solutions with Scikit-learn and PyTorch. New York: Apress, 2022. 356 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B17"><label>17.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">17. Чумакова Е. В., Корнеев Д. Г., Гаспария М. С. Подход к проектированию нейронной сети для формирования индивидуальной траектории тестирования знаний // Прикладная информатика. 2022. Т. 17. № 5. С. 102–115. DOI: 10.37791/2687-0649-2022-17-5-102-115 Chumakova E.V., Korneev D.G., Gasparia M.S. An approach to the design of a neural network for the formation of an individual trajectory of knowledge testing. Prikladnaya informatika [Journal of Applied Informatics]. 2022. Vol. 17. No. 5. Pp. 102–115. DOI: 10.37791/2687-0649-2022-17-5-102-115. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Чумакова Е. В., Корнеев Д. Г., Гаспария М. С. Подход к проектированию нейронной сети для формирования индивидуальной траектории тестирования знаний // Прикладная информатика. 2022. Т. 17. № 5. С. 102–115. DOI: 10.37791/2687-0649-2022-17-5-102-115</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B18"><label>18.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">18. Непомнящий О. В. Метод оценки ресурсов в процессе функционально-потокового высокоуровневого синтеза СБИС // Прикладная информатика. 2022. Т. 17. № 3. С. 34–44. DOI: 10.37791/2687-0649-2022-17-3-34-44 Nepomnyashchiy O.V. Resource estimation method in the process of functional-flow high-level VLSI synthesis. Prikladnaya informatika [Journal of Applied Informatics]. 2022. Vol. 17. No. 3. Pp. 34–44. DOI: 10.37791/2687-0649-2022-17-3-34-44. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Непомнящий О. В. Метод оценки ресурсов в процессе функционально-потокового высокоуровневого синтеза СБИС // Прикладная информатика. 2022. Т. 17. № 3. С. 34–44. DOI: 10.37791/2687-0649-2022-17-3-34-44</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B19"><label>19.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">19. Park M.-H., Chakraborty S., Vuong Q.D. et al. Anomaly detection based on time series data of hydraulic accumulator. Sensors. 2022. Vol. 22(9428). DOI: https://doi.org/10.3390/s22239428</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Park M.-H., Chakraborty S., Vuong Q.D. et al. Anomaly detection based on time series data of hydraulic accumulator. Sensors. 2022. Vol. 22(9428). DOI: https://doi.org/10.3390/s22239428</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B20"><label>20.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">20. Chen G., Tat T.P. Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. 1st ed. Boca Raton: CRC Press, 2019. 328 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Chen G., Tat T.P. Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. 1st ed. Boca Raton: CRC Press, 2019. 328 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list></back></article>
