У дисертаційній роботі обґрунтовані способи і алгоритми виявлення аномальних станів комп'ютерних мереж шляхом побудови і застосування моделей трафіку в тензорному р-адічному базисі. Як прикладні моделі нормальних і аномальних станів мережного строфіку розроблені дендрограмми трафіку, кластеризованого на різне число кластерів, яке визначається залежно від параметрів трафіку. При структуризації трафіку застосована вдосконалена структура програмного коду. Розроблений метод керованої дифузії даних при доставці від джерела до пункту збору даних. Процес дифузії даних є керованим марковським процесом, що адаптується до типу аномалії і параметрів трафіку. Вибір оптимальних пучків маршрутів мережного трафіку на підставі парадигми структуризації тензорними моделями і ідентифікації аномальних станів мережі на основі інваріантів тензорних моделей трафіку є одним з ефективних шляхів рішення поставленої задачі.