Вісник Херсонського національного технічного університету
ФОРМУВАННЯ ІНВЕСТИЦІЙНОГО ПОРТФЕЛЮ НА ОСНОВІ ПРОГНОЗУВАННЯ ФОНДОВОГО РИНКУ З ВИКОРИСТАННЯМ БАГАТОДЖЕРЕЛЬНИХ ДАНИХ
У дослідженні використано дані з різних джерел: історичні ціни акцій, технічні індикатори, новинні повідомлення та публікації з соціальних мереж. Такий підхід дозволяє поєднувати як кількісні, так і якісні фактори, що безпосередньо впливають на динаміку фондового ринку, та формувати більш повну й комплексну інформаційну базу для прогнозування. На відміну від традиційних моделей, які переважно враховують лише статистичні характеристики часових рядів, застосування багатоджерельних даних дає змогу краще відобразити складні взаємозв’язки між економічними, інформаційними та поведінковими чинниками, що визначають коливання вартості цінних паперів. Експериментальні результати підтвердили, що збільшення кількості шарів і нейронів у нейронних мережах, а також застосування регуляризації у вигляді dropout, значно підвищують точність прогнозів і дозволяють уникати перенавчання. Найкраща модель – чотиришарова BiLSTM із 150 нейронами та параметром dropout 0.2 – досягла показника MAPE 4.36, перевершивши аналогічну модель LSTM. Це свідчить про здатність BiLSTM краще враховувати довгострокові залежності та приховані патерни у часових рядах.Водночас важливим обмеженням виявився суттєво більший час навчання BiLSTM, що може ускладнювати або навіть унеможливлювати її застосування в системах реального часу, де швидкість прийняття рішень є критичною. Метою дослідження є розробка ефективної моделі прогнозування динаміки фондового ринку на основі багатоджерельних даних із застосуванням сучасних методів глибинного навчання, здатної забезпечувати високу точність і надійність результатів навіть в умовах нестабільності. Об’єктом дослідження виступає процес прогнозування цін на акції в умовах високої волатильності та непередбачуваності фінансових ринків, що зумовлено як внутрішніми економічними факторами, так і зовнішніми інформаційними впливами. Предметом дослідження є методи та моделі глибинного навчання (зокрема LSTM та BiLSTM), орієнтовані на аналіз часових рядів і текстових даних із різних інформаційних джерел, інтеграція яких дозволяє підвищити якість прогнозування. Отримані результати свідчать про практичну доцільність використання глибинного навчання в управлінні інвестиціями, оскільки такі методи забезпечують більш точні й надійні прогнози в умовах значної невизначеності та нестабільності. Вони можуть стати ефективним інструментом для оптимізації формування інвестиційних портфелів, зниження ризиків і підвищення прибутковості рішень у сфері фінансів. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на вдосконалення архітектур моделей для прискорення процесу навчання та розробку гібридних систем, що поєднують глибинне навчання з методами обробки природної мови для ще глибшого аналізу впливу інформаційних факторів на фондовий ринок.
Авторське право (c) 2025 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
МОДЕЛЬ ОЦІНКИ РІВНЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЖИВУЧОСТІ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ З ВЛАСТИВОСТЯМИ ЧАСТКОВОЇ РЕГУЛЬОВАНОЇ ВЗАЄМОЗАМІННОСТІ ПІДСИСТЕМ
Мета дослідження – розробка моделі оцінки рівня живучості інформаційної системи, яка дозволяє знаходити оптимальних розподіл ресурсів між своїми підсистемами з урахуванням рівня їх взаємозамінності. В складі системи забезпечення живучості інформаційної системи розглянуті: підсистема виявлення шкідливих впливів на основі вже відомих сценаріїв, підсистема виявлення атак «нульового дня», підсистема запобігання виявленим вторгненням. Найбільш адекватною визначена залежність корисного ефекту підсистеми від вхідних ресурсів на основі логістичних залежностей, які однозначно задаються параметрами: ординати асимптот, постійна величина логістичної залежності, що визначає швидкість максимального зростання логістичної залежності, та абсциса точки симетрії, що залежить від початкових умов. Для об’єднання ефектів підсистем в загальний ефект системи використані скалярні згортки. Запропоновано використовувати базові згортки з властивостями повної взаємозамінності підсистем (адитивна) та повної невзаємозамінності підсистем (мінімізуюча). Запропонована адитивно-мінімізуюча згортка, яка дозволяє налаштовувати модель на різні рівні взаємозамінності підсистем у всьому діапазоні можливих значень. Сформульовані залежності для пошуку оптимального розподілу ресурсів між підсистемами для забезпечення максимуму корисного ефекту системи. Оптимальне рішення знаходиться методом повного прямого перебору, що дозволило уникнути локальних оптимумів і впевнено знайти глобальний максимум. Оптимальна точка змінює своє положення в залежності від значень параметрів коефіцієнта рівня взаємозамінності та сумарного ресурсу системи. Побудовані траєкторії руху оптимальних рішень, для різних значень параметрів, що дозволяє не тільки знаходити оптимальне рішення для поточних параметрів, але й знаходити параметри, які б дозволили покращити ефект системи з урахуванням можливої зміни сценаріїв роботи.
АПАРАТНИЙ МОДУЛЬ ГОЛОСОВОГО СУПРОВОДУ ДЛЯ ОСІБ З ПОРУШЕННЯМ ЗОРУ НА ОСНОВІ ВІЗУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ПАРАМЕТРІВ ОТОЧУЮЧОГО СЕРЕДОВИЩА
У статті розглянуто апаратний модуль супроводу осіб із вадами зору на зупинках громадського транспорту.Актуальність теми зумовлена зростанням кількості громадян з порушеннями зору в Україні, що обумовлено як загальносвітовими тенденціями, так і наслідками воєнних дій, які призводять до травмування органів зору у військових та цивільних. Міська інфраструктура здебільшого зорієнтована на візуальне сприйняття, тому слабозорі особи стикаються зі значними труднощами при орієнтації, особливо на зупинках громадського транспорту. Використання автономного пристрою, який не залежить від смартфону чи мережі Інтернет, має важливе значення для забезпечення мобільності та безпеки таких осіб у міському середовищі. Метою дослідження є створення та аналіз ефективності програмно-апаратного комплексу на базі Raspberry Pi 5, що забезпечує автоматичне розпізнавання типу громадського транспорту (автобус, тролейбус, трамвай) та його маршрутного номера з подальшим голосовим озвученням результату в режимі реального часу. Апаратна частина включає одноплатний комп’ютер Raspberry Pi 5 з системою активного охолодження, камеру Logitech Web Camera Carl Zeiss Tessar 2.0/3.7 2MP, підключену через USB 3.0, зовнішню звукову карту Logitech G Pro X для відтворення аудіо через навушники та портативний акумулятор, що забезпечує автономність роботи.Експериментальні дослідження підтвердили високу точність детектування транспортних засобів у денних умовах та прийнятну швидкодію системи на вбудованій платформі. Водночас в умовах низької видимості (сутінки, туман, ефект замилення) спостерігається зниження точності класифікації типу транспорту та визначення маршрутного номера. Визначено, що подальший розвиток системи може відбуватися шляхом розширення датасету зображеннями, отриманими у реальних погодних умовах, вдосконалення алгоритмів попередньої обробки відео (застосування методів low-light enhancement та denoising), а також інтеграції з мобільними додатками та GPS-навігацією. Отримані результати демонструють практичну придатність розробленого рішення та його потенціал для масштабування з метою підвищення рівня інклюзії та мобільності осіб із порушеннями зору.
ПОЛІПШЕННЯ КЛАСИФІКАЦІЇ СЕНТИМЕНТУ ДЛЯ УКРАЇНСЬКОЇ МОВИ: ПЕРЕХІД ВІД АЛГОРИТМІВ НА ОСНОВІ ПРАВИЛ ДО МОДЕЛЕЙ НАВЧАННЯ З НАГЛЯДОМ
У цій статті пропонується покращення способу визначення емоцій в українськомовному контенті. Для цього враховується складність морфології мови, гнучкість її синтаксису та обмежена кількість інструментів для обробки природної мови. Дослідження вдосконалює існуючий алгоритм аналізу емоцій на основі правил, додаючи більший український лексикон, оцінки полярності, відображення емоцій за допомогою емодзі, оцінку емоцій на рівні фраз та аналіз залежностей. Ці функції виявляють тонкі сигнали емоцій, які пропускають більшість інструментів, оптимізованих для англійської мови. Щоб зробити все ще кращим, вилучені лінгвістичні функції перетворюються на структуровані числові вектори та додаються до гібридного конвеєра, який використовує як обробку на основі правил, так і моделі машинного навчання з наглядом. Було навчено та протестовано чотири класифікатори з набором твітів українською мовою, що мають мітки: K-Nearest Neighbours, Support Vector Machine, Decision Tree, and Random Forest. Модель Random Forest була найточнішою (90 %) і мала найкращий показник F1 серед усіх класифікаторів, що були протестовані в порівняльних експериментах. Вона була кращою за інші моделі в обробці змін у емоціях людей та подій, що відбуваються.Для мов з обмеженими ресурсами вона була ще кращою.Результати дослідження показують, що використання як ручного лінгвістичного аналізу, так і контрольованого навчання є ефективним методом проведення аналізу емоцій у мовах з обмеженими ресурсами, таких як українська. Це дослідження ілюструє важливість мовних ресурсів та індивідуальних підходів для забезпечення точності виявлення емоцій. Це має реальний вплив на моніторинг соціальних мереж, читання відгуків клієнтів та отримання думок українців. У майбутньому буде додано більше доменів, можливість аналізувати дані в режимі реального часу та можливість порівнювати нашу роботу з моделями глибокого навчання. Це зробить класифікацію емоцій для мов з обмеженими ресурсами ще кращою.
МІКРОСЕРВІСНА АРХІТЕКТУРА ДЛЯ ПОБУДОВИ КРИПТО-ФРІЛАНС БІРЖІ
У статті запропоновано архітектурне рішення для побудови крипто-фріланс біржі нового покоління, яке поєднує переваги мікросервісного підходу та блокчейн-технологій. Робота обґрунтовує актуальність теми у зв’язку з недоліками централізованих платформ, серед яких – високі комісії, затримки у виплатах та низький рівень довіри між користувачами. Поставлена мета полягає у створенні масштабованої, безпечної та прозорої архітектури, здатної забезпечити ефективну взаємодію замовників і виконавців через інтеграцію смарт-контрактів. Архітектура системи реалізована на основі принципів предметно-орієнтованого проєктування та представлена у вигляді модульного середовища з незалежними сервісами для автентифікації, управління замовленнями, транзакціями, файловим обміном і аналітикою. Для візуалізації використано UML- та C4-діаграми, що демонструють логіку роботи та взаємозв’язки між сервісами. Взаємодія мікросервісів здійснюється через gRPC-протокол, тоді як зовнішні API функціонують на основі HTTPS. Для зберігання даних застосовано багаторівневий підхід: PostgreSQL використовується для критичних транзакційних даних, MongoDB – для динамічних об’єктів, Redis – для кешування та роботи в реальному часі.Особливу увагу приділено питанням безпеки. Запроваджено механізми захисту від SQL-ін’єкцій, XSS-атак, DDoS-навантажень і фішингових загроз. Для захисту інтеграції з блокчейн-гаманцями використано алгоритми підпису транзакцій та шифрування приватних ключів. Смарт-контракти забезпечують автоматичне виконання умов угоди, прозорість фінансових розрахунків і зниження ризиків шахрайства. Результати дослідження підтвердили ефективність поєднання мікросервісної архітектури та блокчейну для створення сучасної фріланс-платформи. Запропоноване рішення демонструє високу масштабованість, відмовостійкість і можливість подальшої інтеграції з AI-сервісами та іншими зовнішніми інструментами. У висновках наголошено, що платформа може стати основою для розвитку децентралізованих фріланс-сервісів, DeFi-проєктів і нових економічних моделей, де ключовими принципами є прозорість, довіра та автоматизація.
ІНІЦІЮВАННЯ МЕРЕЖЕВОЇ АКТИВНОСТІ В WINDOWS ЗА ДОПОМОГОЮ NETSTAT
Мета статті. Метою статті є створення комплексного підходу до ініціювання та аналізу мережевої активності в операційній системі Windows за допомогою утиліти netstat з урахуванням сучасних вимог, пов’язаних з відстеженням системи, та гарантуванням можливості інтерпретації результатів діагностичної активності найефективнішим чином. У рамках роботи також буде зроблено спробу стандартизувати використання Netstat, доповнити його іншими інструментами для автоматизації аналізу даних та перетворити його пропозиції на конкретні рекомендації для системних адміністраторів та експертів з кібербезпеки. Спеціальні програми для ідентифікації мережевих з’єднань, виявлення аномалій та аналізу навантаження також відіграють вирішальну роль у стабільності та безпеці інформаційних систем у динамічному мережевому середовищі.Наукова новизна. Наукова новизна дослідження полягає у створенні класифікації станів TCP-з’єднань на основі даних, отриманих за допомогою netstat, що дозволяє ефективно інтерпретувати інформацію про мережеву активність у контексті діагностики системи. Архітектура системи моніторингу, що запропонована в цій роботі, включає чотири основні компоненти: збір первинних даних, обробку, аналіз та сповіщення про аномалії, розширює класичні підходи до використання утиліт Windows. Поєднання netstat із сучасними методами автоматизації та аналізу даних, особливо з часовими рядами та логуванням, надає нові можливості для виявлення трендів та аномалій.Результати. В рамках дослідження було детально досліджено функціональність netstat, зокрема опції -a, -n, -o, -s та -r, які надають повний список активних з’єднань, IP-адрес, ідентифікаторів процесів, статистику для мережевих протоколів та таблиць маршрутизації. Було створено таблицю класифікації станів TCP-з’єднань (LISTENING, ESTABLISHED, TIMEWAIT, CLOSEWAIT) з описом діагностичних значень та рекомендаціями, згідно з якими можна ідентифікувати проблемні стани, наприклад, довгий CLOSE_WAIT. Результати, отримані з мережевих сеансів з IP-адресами 127.0.0.1 та 192.168.0.161 та портами 161:4147-4149, показані на рисунку 2, надають інформацію, пов’язану з інтенсивністю активності веб-застосунків, системними процесами, а також існуванням потенційних аномалій. Запропоновано способи написання сценаріїв для автоматизації збору даних та підключення до систем реєстрації даних для побудови часових рядів.Висновки. Дослідження довело, що netstat ефективно запускає та моніторить мережеву активність у Windows та є корисним інструментом завдяки розширеним параметрам командного рядка та організованому методу збору даних для діагностики. Отримана архітектура моніторингу та класифікація стану з’єднання забезпечують основу для інтеграції традиційних утиліт із сучасними технологіями, такими як машинне навчання. Перспективи подальших досліджень включають розробку алгоритмів автоматичного виявлення аномалій, інтеграцію з хмарними системами, розробка адаптивних систем оповіщення, з практичними наслідками в галузі безпеки та оптимізації мережевих ресурсів (кібербезпека).
ВИКОРИСТАННЯ ДРОНІВ ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ВІЙСЬКОВІЙ СТРАТЕГІЇ УКРАЇНИ
Досліджено технічні аспекти застосування безпілотних літальних апаратів (БПЛА) у Збройних Силах України (ЗСУ) для виконання завдань розвідки, ударних операцій, логістики та радіоелектронної боротьби (РЕБ). Мета статті – проаналізувати технічні характеристики, функціональність і програмне забезпечення (ПЗ) українських безпілотних апаратів, оцінити ефективність їхнього використання без інтегрованого штучного інтелекту (ШІ) та визначити перспективи часткової або повної автоматизації для підвищення автономності в умовах реальних бойових дій.Результати свідчать, що попри ефективність дронів у базових завданнях, їхня робота ускладнюється порушенням зв’язку, зниженням автономності на 20–30 % через кліматичні фактори та обмеженою гнучкістю ПЗ.Розвідувальні дрони забезпечують спостереження, ударні – точкове ураження цілей, логістичні – оперативну доставку вантажів, а РЕБ-безпілотні апарати – блокування ворожих каналів зв’язку. Водночас ПЗ не передбачає автономної навігації, корекції маршрутів або адаптації до змін у бойовому середовищі. Просте ПЗ не дає змоги безпілотним апаратам функціонувати без постійного керування оператором, що знижує їхню ефективність у зонах активного РЕБ. Розглянуто переваги та обмеження ключових моделей БПЛА, зокрема «Лелека-100», «Racoon», «Bukovel», які становлять основу тактичного арсеналу. Проаналізовано можливості їхнього програмного забезпечення (ПЗ) та апаратної платформи в умовах активного впливу ворожих РЕБ-систем і складних кліматичних умов. Акцент зроблено на практичних бар’єрах автоматизації, пов’язаних із енергоспоживанням, вагою дронів і недостатньою обчислювальною потужністю, а також на шляхах поступового впровадження елементів штучного інтелекту (ШІ) через модульні рішення.Ефективність БПЛА ЗСУ значною мірою залежить від вдосконалення їхніх технічних характеристик і ПЗ. Перспективними напрямами є впровадження інерційних навігаційних систем, гібридних джерел живлення, адаптивного ПЗ для РЕБ-дронів та локальної обробки даних за допомогою спрощених ШІ-алгоритмів. Поступове впровадження таких рішень дозволить підвищити автономність і надійність дронів без значного нарощення ресурсної бази.
ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ АСИМПТОТИЧНИХ МЕТОДІВ У MAXIMA ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ РУХУ ОБ’ЄКТІВ У ДИНАМІЧНОМУ СЕРЕДОВИЩІ
У статті розглядається застосування системи комп’ютерної алгебри Maxima для автоматизації побудови асимптотичних розв’язків диференціальних рівнянь з малим параметром. Асимптотичні методи є одним із інструментів аналізу складних динамічних систем, однак їх використання ускладнюється значними обсягами громіздких алгебраїчних та диференціальних перетворень. Запропонований підхід дозволяє автоматизувати ці процедури та мінімізувати ймовірність помилок, що виникають при ручних обчисленнях. У роботі побудовано програмний модуль, який реалізує алгоритм формування системи рівнянь для коефіцієнтів розкладу, виконує сортування виразів за степенями малого параметра та забезпечує спрощення аналітичних результатів із використанням користувацьких правил підстановок.Для демонстрації можливостей розробленого модуля розглянуто приклад рівняння, що описує рух об’єкта у змінному силовому полі. Отримані результати підтверджують, що автоматизація дозволяє ефективно працювати з розкладами високого порядку, де складність виразів зростає експоненційно. Наведені експериментальні дані (час обчислень, кількість елементів у виразах) демонструють переваги запропонованого підходу. Особливістю модуля є можливість переходу між різними формами подання результатів, зокрема від експоненціальної до тригонометричної, що робить вирази більш компактними та зручними для подальшої обробки.Наукова новизна роботи полягає у поєднанні асимптотичних методів і системи Maxima як символьного інструменту для формування аналітичних моделей, придатних для використання у складі інтелектуальних систем прогнозування руху об’єктів у динамічному середовищі.Практична значимість полягає у можливості інтеграції модуля в цифрові двійники, робототехнічні комплекси та транспортні системи, де критично важливою є точність і швидкість прогнозування.Можливими напрямами подальших досліджень є розробка стратегій зменшення символьної складності виразів, застосування гібридних символьно-чисельних методів, а також інтеграція модуля з нейромережними підсистемами для забезпечення прогнозування в реальному часі та його валідації.
АНАЛІЗ ПРОБЛЕМ ЗАХИСТУ НЕСТРУКТУРОВАНОЇ ІНФОРМАЦІЇ НА МОБІЛЬНИХ ПРИСТРОЯХ: СУЧАСНІ ВИКЛИКИ ТА ТЕНДЕНЦІЇ
У статті досліджено проблеми захисту неструктурованих даних на мобільних пристроях у контексті тривалих сесій, де одноразова автентифікація не забезпечує належного рівня безпеки. Запропоновано концептуальну рамку, що поєднує безперервну поведінкову автентифікацію, даноцентричні політики доступу та гібридну криптоконфігурацію: симетричне шифрування для контенту та асиметричне – для ключів. Мета. Обґрунтувати модель, яка мінімізує ризики доступу до повідомлень, медіа, вкладень і кешованих даних у межах активної сесії.Основна увага приділяється поєднанню AES ↔ ECC, MFA ↔ поведінкової перевірки, а також безперервному моніторингу на основі динаміки дотиків, даних інерціальних сенсорів, злиття ознак, оцінок і рішень, ризик-адаптивних дій, локального та федеративного навчання, а також відтворюваних метрик. Методи. Здійснено огляд літератури з баз даних Web of Science та Scopus; систематизовано підходи до безперервної автентифікації та сенсорного злиття; проаналізовано гігієну дозволів і життєвий цикл тимчасових копій; розглянуто політики на основі підкріплення (RL) для step-up автентифікації та повторної перевірки; узгоджено модель із сучасними нормами керування сесіями та вимогами криптостійкості. Результати. Одноразова автентифікація не гарантує сталості ідентичності користувача. Безперервна перевірка, підсилена сенсорним злиттям, дозволяє зменшити «вікно ризику» без потреби у надмірних явних діях. Дотикові ознаки демонструють високу ефективність, а інерціальні сенсори забезпечують фоновий контроль. Політики RL активують втручання лише за умов підвищеного ризику (reauth, маскування прев’ю, призупинення експорту). Даноцентричні політики доступу зменшують площу атаки з урахуванням дозволів, побічних сенсорних каналів, форензичних артефактів, платформенних уразливостей. Нормативний блок закріплює гібридну модель «AES для контенту ↔ ECC для ключа/підписів» та доповнює її MFA і пост-логін моніторингом. Висновки. Запропонована конфігурація включає три основні компоненти: безперервна поведінкова перевірка; даноцентричні політики доступу (керування прев’ю, кешами, тимчасовими копіями, дозволами); гібридна криптографія, де симетричне шифрування захищає контент, а асиметричне – ключі та цифрові підписи. Інтеграція цих компонентів забезпечує баланс між точністю, затримками та енергоефективністю, що робить модель придатною для корпоративного використання та захищених месенджерів.
ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ СТВОРЕННЯ УТИЛІТ ОПЕРАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ WINDOWS
У сучасному світі, Windows продовжує залишатися однією з найпопулярніших операційних систем для користувачів. Проте, при тривалому користуванні цією системою, люди часто зіткнюються з проблемами щодо швидкодії та накопиченням непотрібних файлів, що може вплинути на продуктивність комп’ютера. Засоби для очищення системи, які використовуються традиційно, не завжди враховують індивідуальні потреби користувачів, що може призвести до втрати важливих даних або недостатньо ефективного очищення. Зростання вимог до точності і безпеки процесу очищення підкреслює значення використання методів машинного навчання для автоматизації цього процесу.У цій роботі досліджується розробка та впровадження інтелектуальної утиліти для очищення та оптимізації операційної системи Windows з використанням методів машинного навчання на основі бібліотеки ML.NET.Програма створена на мові C# із застосуванням WinUI 3 для побудови сучасного користувацького інтерфейсу та PowerShell для виконання системної оптимізації. Технологія машинного навчання дозволяє ефективно класифікувати файли за ознаками (тип, розмір, дата створення, дата змінення тощо) та визначати, чи є вони потенційно непотрібними. Розроблена програма пропонує як стандартний функціонал очищення за категоріями, так і функцію інтелектуального очищення, яка мінімізує ризик видалення важливих даних.Для оцінки ефективності запропонованого рішення проведено серію експериментів з класифікації файлів різних категорій та порівняльний аналіз з вбудованими у Windows утилітами. Експерименти включали тестування точності моделі машинного навчання на наборі даних, що містить файли різних типів та характеристик.Дослідження демонструє значні переваги інтелектуального підходу, що дозволяє автоматизувати процес очищення системи та зменшити кількість помилок.Дане дослідження має значну практичну цінність для розробників програмного забезпечення, які працюють над інструментами для очищення та оптимізації операційних систем. Воно демонструє, як сучасні методи машинного навчання можуть підвищити точність та безпеку очищення, відкриваючи шлях до більш інтелектуальних та зручних утиліт для підтримки продуктивності комп’ютерних систем.
КАЛІБРУВАННЯ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ В КОМП’ЮТЕРНОМУ ЗОРІ: ПОРІВНЯННЯ BNN, DEEP ENSEMBLES, MC DROPOUT ТА EVIDENTIAL DL
Стаття присвячена порівняльному аналізу сучасних методів калібрування невизначеності в задачах комп’ютерного зору. Проблема некаліброваності глибоких нейронних мереж стає критичною при застосуванні в системах з високою ціною помилки: медичній діагностиці, автономному водінні, промисловому контролі.Сучасні архітектури часто демонструють надмірну впевненість у неправильних прогнозах, що унеможливлює ефективне прийняття рішень. Досліджено чотири підходи: баєсівські нейронні мережі (BNN) з варіаційним висновком; глибокі ансамблі (Deep Ensembles), що агрегують прогнози незалежних моделей; Monte Carlo Dropout для апроксимації баєсівського висновку; Evidential Deep Learning з моделюванням розподілів Діріхле.Експерименти проводилися на CIFAR-10/100 для класифікації, CIFAR-10-C для оцінки стійкості, COCO val2017 для детекції об’єктів, Cityscapes val для сегментації. Всі методи тестувалися на ідентичних архітектурах: ResNet-50, WideResNet-28-10, Faster R-CNN, DeepLabV3+. Результати показують, що Deep Ensembles забезпечують найкращий баланс: покращення точності на 0.8–1.8 % при ECE < 2 %. Temperature scaling знижує Expected Calibration Error на 60–75 % без додаткових витрат, що робить його обов’язковим для продакшн систем. BNN демонструють найкращу OOD детекцію (AUROC 0.813), але поступаються за точністю на 0.5–1.2 %. MC Dropout має 20-кратне збільшення часу інференсу при помірному покращенні калібрування. Evidential DL показує нестабільність на OOD даних. Сформульовано практичні рекомендації: для критичних застосувань – ансамбль з 5 моделей з temperature scaling; для real-time систем – одна модель з калібруванням; для edge пристроїв – knowledge distillation від ансамблю. Оптимальна конфігурація: 3–5 моделей з temperature scaling забезпечує 90 % покращення при 3-5x збільшенні часу інференсу.
РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ БАЛАНСУВАННЯ ВУЗЛІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ДИНАМІЧНОГО ОБЧИСЛЕННЯ ВАГИ
У статті представлено метод та програмне забезпечення для балансування вузлів у багатовузлових системах з використанням технологій машинного навчання та динамічного обчислення ваги. Актуальність дослідження зумовлена проблемою виникнення «вузьких місць» при обробці великих даних, коли один із вузлів перевантажується, тоді як інші залишаються недовантаженими, що призводить до неефективного використання ресурсів. Метою дослідження є створення програмної системи, здатної в режимі реального часу здійснювати ефективний розподіл навантаження між вузлами та забезпечувати стабільну продуктивність при високих обсягах даних.Запропонований алгоритм поєднує онлайн-модель машинного навчання, яка оцінює складність запитів на основі їх характеристик (таких як довжина, кількість заголовків, тип операцій, наявність JOIN у SQL-запитах), та механізм динамічного обчислення ваги для контролю рівня завантаження вузлів. Важливою особливістю є здатність системи навчатись безпосередньо під час обробки запитів, що усуває потребу у попередній підготовці даних та скорочує час розгортання. У процесі дослідження було використано Python-бібліотеку River, яка надає необхідні інструменти для реалізації онлайн-моделей. Для перевірки роботи запропонованого алгоритму було проведено експериментальне моделювання системи з трьома вузлами та тестування на наборі із 10 тисяч запитів. Запропонований метод у середньому забезпечує покращення ефективності на 2–5 % завдяки більш збалансованому розподілу навантаження між вузлами порівняно з базовими алгоритмами. Отримані результати показали, що запропонований метод демонструє ефективність, співставну з класичними алгоритмами (Round Robin, Random, Join Shortest Queue), однак забезпечує кращий розподіл запитів між вузлами завдяки врахуванню їх складності. Порівняльний аналіз підтвердив, що навіть у контрольованих умовах алгоритм здатен досягати рівня ефективності базових підходів, а в реальних сценаріях, де характер запитів значно варіюється, його переваги можуть виявитися більш суттєвими. Подальші дослідження спрямовані на удосконалення тестового середовища, інтеграцію алгоритму в реальні розподілені системи та відокремлення логіки машинного навчання від загальної архітектури для підвищення гнучкості та масштабованості.
МЕТОД РОЗШИРЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ ПОВТОРНОГО ВИКОРИСТАННЯ ПРОГРАМНИХ КОМПОНЕНТІВ ШЛЯХОМ РЕАЛІЗАЦІЇ TRAITS В .NET
У статті розглядається метод розширення можливостей повторного використання програмних компонентів шляхом реалізації traits в .NET. Проаналізовано основні методи покращення можливостей повторного використання програмних компонентів в об’єктно-орієнтованій парадигмі програмування. Проаналізовано переваги та недоліки множинного та одиничного наслідування. Встановлено, що множинне наслідування має позитивний ефект на модульність та на можливості повторного використання компонентів, проте його використання може призвести до складнішої ієрархії класів та не завжди підтримується мовою програмування. В якості альтернативи наслідуванню розглянуто використання композиції для забезпечення повторного використання програмних компонентів. Проаналізовано концепт traits, який реалізовано у низці сучасних мов програмування в якості альтернативи множинному наслідуванню. В результаті аналізу встановлено, що traits дозволяє отримати схожий до множинного наслідування функціонал. Також проаналізовано пропозиції щодо розширення концепту за рахунок додавання можливості визначати стани, а не тільки поведінку. На основі цього розроблено модель traits для реалізації в .NET, що дозволяє визначати стани та забезпечити кращий контроль над перевантаженням членів при композиції. Оскільки композицію можна реалізувати за рахунок використання інструментів метапрограмування, то було проаналізовано відповідний інструментарій платформи .NET. У результаті аналізу визначено, що інструмент Incremental Source Generators у комбінації з Roslyn API дозволить досягти бажаного результату. Для цього запропоновано використовувати генератор коду, що буде генерувати часткові об’явлення класів, які міститимуть члени відповідного trait’а. В якості альтернативи ключовим словам запропоновано використовувати атрибути метаданих для контролю поведінки такого генератора коду. Генератор коду має спрацьовувати не лише під час компіляції, а й при змінах у вихідному коді. Такий метод дозволить повною мірою реалізувати концепт traits в .NET, що сприятиме покращенню можливостей повторного використання програмних компонентів при розробці на цій платформі.
ЩОДО ПИТАННЯ ПРО ОЦІНКУ ЯКОСТІ ІНФОРМАЦІЇ В ІНТЕРНЕТІ БЕЗ ЗАЛУЧЕННЯ ЦЕНЗУРИ
Робота присвячена проблемам розробки методів спрощеного аналізу достовірності інформації в мережі інтернет, як мети дослідження. Пропонується звернути увагу на такий об’єктивний показник інформації, як її ентропія, міра невизначеності або випадковості повідомлення. Показано, що сама по собі інформаційна ентропія не визначає, правдива чи хибна інформація належить аналізу. Однак вона здатна відображати якість інформації, пов’язану зі структурною визначеністю і передбачуваністю, що може бути використано як ознака правдоподібності. Ентропія поєднується зі структурною зв’язністю інформації. Це не абсолютний критерій істини, але зміни в структурній когерентності можуть бути показником потенційного обману, особливо якщо порівнювати з іншими структурами повідомлення. Приклади виявлення у складі текстового повідомлення таких критеріїв визначеності, як когерентність, банальність і хаотичність, за допомогою яких можна не тільки структурувати текстові матеріали, але й виділяти в них такі складові, які показують на достовірність цих матеріалів. Наведено приклади вимірювання інформаційної ентропії Шеннона для текстових повідомлень різної конфігурації, за допомогою якої можна співвимірювати інформацію за означеними вище функціями. Створено алгоритм пошуку неправдивої інформації в текстових повідомленнях, за допомогою якого можна послідовно виявляти режими об’єктивності сукупних інформаційних текстових структур в межах прийнятих параметрів – функцій когерентності, банальності, хаотичності. Запропоновані співвідношення цих функцій в інформаційному просторі «правда-фальшивість». Запропоновано чек-лист із найбільш коректних і об’єктивних відношень між зазначеними в повідомленні параметрами, який дозволяє надавати формалізовану оцінку рівнів довіри текстового повідомлення. Для оцінки стану формалізованих повідомлень запропоновано для використання радар-графіки у сумісних координатах: ентропія-когерентність-банальність-хаотичність для певної групи слів, що містіться у повідомленні. Запропонована методика оцінки рівнів неправдивості текстових повідомлень за прямими і непрямими показниками, незважаючи на її формалізацію, дозволяє в першому наближенні оцінити достовірність конкретних повідомлень, більш об’єктивно підходити до інформації в мережі Інтернет, яка вже довгий час обходиться без критики або цензури, і має стійку тенденцію до розвитку фальшивості цілих інформаційних потоків.
ОЦІНКА ТОЧНОСТІ МЕТОДІВ ПЕРЕКЛАДУ ШТУЧНИХ МОВ
Стаття присвячена оцінці точності методів перекладу штучних мов в інтелектуальній інформаційній системі перекладу штучних мов із використанням методів штучного інтелекту та статистичних алгоритмів, пропонуючи інноваційний підхід до підвищення ефективності машинного перекладу в умовах динамічного розвитку сучасних технологій. Проведений аналіз показав недостатню точність перекладу, підвищити яку було запропоновано шляхом інтеграції двох методів в одну систему.Метою роботи є оцінка точності методів перекладу в запропонованій інтелектуальної інформаційної системи перекладу штучних мов. В роботі досліджено такі метрики оцінки перекладу, як BLEU, ChrF, BLEURT, COMMET, TER, METEOR та людська оцінка (в якості еталону). Кожен з алгоритмів (математичні моделі, нейромережевий алгоритм та комбінований алгоритм) були перевірені на 12 тестах, кожен з яких – переклад однієї з чотирьох мов в іншу (англійська, українська, французька та есперанто) та в зворотному порядку.Результати демонструють, що дає підвищення середньої точності перекладу на 0.5 % у порівнянні з методом на основі математичних моделей, на 0.2 % у порівнянні з методом на основі нейронних мереж. В деяких парах результат був гірше за окремо взятий алгоритм, але це відбулося через використані коефіцієнти при складені результатів. Так як для кожної окремої пари мов можливо індивідуальне налаштування, то правильний результат буде з’являтися в найгіршому випадку з тією ж точністю, що і найкращий серед 2 результатів.Але це потребує окремого налаштування. Враховуючи отримані результати, можна зробити висновок, що комбінація цих двох методів дозволяє покращити точність перекладу штучних мов. Отримані результати підтверджують ефективність розробленої системи, що дозволяє з високою ефективністю перекладати звичайні та штучні мови.
МОДЕЛЮВАННЯ ТРАФІКУ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ БЛОЧНО-ОРІЄНТОВАНИХ СТРУКТУР ДЛЯ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ АТАК
У роботі встановлено, що актуальним завданням є побудова адекватних прогнозуючих моделей мережевого самоподібного трафіку, які б дозволили використовувати їх в системах виявлення вторгнень для детектування мережевих аномалій в режимі реального часу з достатньою ефективністю відносно похибок і достовірності та підвищеною оперативністю. При цьому прогнозування мережевого самоподібного трафіку дозволяє підвищити оперативність виявлення атак. Запропоновано для прогнозування трафіку інформаційно-комунікаційних мереж використовувати інтелектуальні адаптивні фільтри-апроксиматори, які побудовані на основі блочно-орієнтованих моделей Вінера, Гамерштейна та їх комбінацій. Моделювання мережевого трафіку із використанням блочно-орієнтованих структур проводилося в середовищі Matlab на основі експериментальних даних – трафіку, що передається через Інтернет. Як критерій оцінки моделей було використано критерій незміщенності (міні- муму зсуву). Як типи структур розглядались моделі Вінера, Гамерштейна, Гамерштейна-Вінера і авторегресії із додатковим вхідним сигналом. Як базисні функції використовувались вейвнет, нейронні мережі прямого поширення, дерево рішень, лінійні функції, поліном Колмогорова-Габора, обмеження і зона нечутливості. В результаті моделювання було виявлено, що перевагу (у сенсі критерію мінімуму зсуву) мають блочно-орієнтовані моделі Гамерштейна-Вінера з інтелектуальними базисними функціями – сигмоїдальною нейронною мережею і вейвнет.Для інших досліджуваних блочно-орієнтованих моделей перевагу також мають інтелектуальні базисні функції.Адекватність отриманих моделей мережевого самоподібного трафіку експериментальним даним було перевірено та підтверджено за непараметричним критерієм знаків. Подальші дослідження мають бути спрямовані на обґрунтування та дослідження інформативності характеристик і моделей трафіку інформаційно-комунікаційних мереж, а також ефективності критеріїв та методів розпізнавання атак. Висновки. Доведена ефективність використання блочно-орієнтованих структур та інтелектуальних базисних функцій шуканих моделей мережевого самоподібного трафіку при розв’язанні задачі його прогнозування.
ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕРНІЗАЦІЇ ТА ВПРОВАДЖЕННЯ ІНТЕРНЕТ ТЕХНОЛОГІЙ І СИСТЕМ МОНІТОРИНГУ ТА УПРАВЛІННЯ У ЖИТЛОВИХ ПРИМІЩЕННЯХ
Стаття присвячена модернізації та впровадженню систем Інтернету речей для моніторингу і керування у житлових приміщеннях, де одночасно працюють спадкові дротові та радіорішення на кшталт RS-485 з протоколом Modbus, інфрачервоні та радіоканали на частотах чотириста тридцять три і вісімсот шістдесят вісім мегагерц, а також сучасні пристрої з передаванням даних через Wi-Fi, Bluetooth Low Energy, Zigbee і Thread.Мета роботи полягає у формуванні методичних засад інтеграції, що забезпечують сумісність, локальний контроль, приватність і роботу без мережі Інтернет, без прив’язки до конкретного виробника. Запропоновано еталонну архітектуру локально орієнтованого хаба на базі Raspberry Pi. Вона містить шар адаптерів до різних фізичних та прикладних протоколів, шар нормалізації що перетворює нативні повідомлення у канонічні події та команди з уніфікованими одиницями виміру і часовими мітками у форматі UTC ISO 8601, подієву шину MQTT з гарантіями доставки, реєстр пристроїв і їхніх можливостей, рушій правил, а також зовнішнє програмне API через REST та WebSocket. Сформовано канонічну модель даних і доменне API з поділом полів на основні та розширені. Наведено профілі для датчиків температури, руху, протікання, лічильників енергії та керованих пристроїв на кшталт вимикачів і розеток. Показано мапінг із Modbus, з Bluetooth Low Energy, з інфрачервоних і радіопристроїв, а також з IP-пристроїв. Описано онбординг і захист, зокрема використання токенів або сертифікатів, шифрування транспортного рівня, рольову авторизацію та ведення журналів. Подано механізми роботи офлайн, серед яких зберігання та пересилання після відновлення, дедуплікація за ідентифікатором пристрою і часовою міткою. Реалізовано прототип із брокером, бек-ендом на Python з фреймворком FastAPI, сховищем SQLite та файловим буфером, модулем правил або Node-RED і локальною веб-панеллю з можливістю інтеграції з Home Assistant. Запропоновано методику оцінювання, що враховує затримку виконання команд, надійність доставки, час відновлення після збоїв і енергетичний ефект у сценаріях клімату та освітлення. Практична цінність полягає у поетапній міграції від розрізнених рішень до уніфікованої платформи з підвищеною надійністю і зниженими витратами інтеграції. Окреслено подальший розвиток, зокрема підтримку шин BACnet і KNX через адаптери, автоматичне витягування можливостей пристроїв з описів Web of Things і Matter та інструменти валідації якості даних для аналітики і штучного інтелекту.
МОДЕЛЬ ПЕРЕДБАЧЕННЯ РІШЕНЬ ЛЮДИНИ ПРО ВИЗНАННЯ ВТРАТИ КОНТРОЛЮ НАД ПРОЦЕСАМИ
У статті описано результати дослідження особливостей прийняття рішень людиною з метою аналізу впливу на ефективність її роботи разом з автоматизованими системами управління. Висновки цього дослідження можуть бути використані для розробки різних систем підтримки прийняття рішень, оскільки більшість випадків характеризуються показниками складності ситуації, досвіду оператора і часових обмежень. Дослідження проведено з використанням даних про перебіг шахових партій, оскільки у даній сфері наявні метрики таких показників.Проведено оцінку важливості параметрів, що впливають на прийняття рішень людиною. Аналіз здійснено на основі ситуацій з шахових партій, коли один із суперників мав можливість визнати поразку. Оскільки рішення капітулювати в шахах можна трактувати як втрату контролю. В інших сферах вона проявляється як самоусунення: через ігнорування проблеми, зволікання з рішенням, делегування відповідальності.У дослідженні використано методи кореляційного аналізу для оцінки зв’язків між змінними. Для створення моделей прогнозування рішення людини застосовано методи машинного навчання, зокрема нейронну мережу, випадковий ліс та алгоритм градієнтного бустингу XGBoost. Ключові фактори прийняття рішень визначено шляхом аналізу впливу вхідних параметрів за допомогою методів посилення розподілу та перестановки.Результатом дослідження стало створення та навчання моделей для прогнозування рішень людини про визнання втрати контролю чи безнадійності ситуації. На основі трьох навчених моделей, побудованих за вищезгаданими методами, проведено аналіз і встановлено, що складність випадку є, безумовно, найважливішим параметром. Інші фактори, такі як досвід людини, часові обмеження та рівень мотивації, також мають вплив, проте другорядний.
ДОСТОВІРНИЙ ШІ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СЕНСОРНИХ СИСТЕМАХ IOT: ВИКЛИКИ ТА РІШЕННЯ
У статті розглядаються ключові виклики та перспективи впровадження надійного штучного інтелекту (AI) в інтелектуальні сенсорні системи Інтернету речей (IoT), з особливим акцентом на принципи довіри, безпеки, пояснюваності та правової відповідності. Інтеграція AI з сенсорними мережами дозволяє досягати автономного, контекстно-чутливого прийняття рішень у реальному часі, що є критично важливим для галузей охорони здоров’я, промисловості, транспорту та екологічного моніторингу.В роботі представлено міждисциплінарний огляд сучасних наукових підходів, включаючи використання федеративного навчання (Federated Learning), пояснюваного AI (XAI), методів безпечної обробки даних на периферії (Edge Intelligence), а також оцінку ризиків і забезпечення етичної відповідності згідно з міжнародними стандартами – такими як GDPR, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF, IEEE 7000 та інші. Проведений аналіз також охоплює проблеми якості та цілісності даних, безпеки, прозорості, упередженості, надійності, а також нормативно-правових невизначеностей, які виникають при впровадженні AI в IoT-системи. Запропоновано концептуальну модель довіри до AI, яка базується на семи взаємопов’язаних факторах: якість даних, надійність, безпека, захист конфіденційності, пояснюваність, справедливість і правова відповідність.Модель дозволяє кількісно оцінити рівень довіри до системи, адаптуючи вагові коефіцієнти під специфіку конкретного застосування.Окрім аналізу проблем, автори надають практичні рекомендації для подолання викликів, таких як впровадження перевірки якості даних у реальному часі, побудова безпечної архітектури за принципом «безпека за задумом» (secure-by-design), застосування XAI-алгоритмів (SHAP, LIME), проведення аудитів справедливості та відповідності нормативним актам. Таблиця відповідностей між викликами і рішеннями дозволяє системно підійти до реалізації довіреного AI у складних розподілених системах.Таким чином, дана робота формує основу для формування політик, стандартів та стратегій впровадження довіреного штучного інтелекту в середовищах Інтернету речей, підтримуючи баланс між технологічною інновацією та етично-правовою відповідальністю.
РОЛЬ 3D-ДРУКУ В ПЕРСОНАЛІЗОВАНІЙ РОЗРОБЦІ ПРОТЕЗІВ ТА ОРТЕЗІВ ДЛЯ ПАЦІЄНТІВ З ОБМЕЖЕНИМИ МОЖЛИВОСТЯМИ
Актуальність дослідження зумовлена потребою у створенні ефективних протезно-ортезних рішень для пацієнтів з обмеженими можливостями, що відповідають сучасним вимогам до якості життя, соціальної інтеграції та реабілітаційного супроводу. Традиційні методи виготовлення виробів часто ігнорують індивідуальні анатомічні та біомеханічні особливості, що знижує їхню ефективність. 3D-друк дає змогу інтегрувати цифрове моделювання, адитивне виробництво та біосумісні матеріали в єдиний технологічний цикл, що відкриває можливості для принципово нового рівня персоналізації.Мета статті – комплексне наукове обґрунтування ролі технологій 3D-друку в персоналізованому проєктуванні та виготовленні протезів та ортезів для пацієнтів з обмеженими можливостями, а також у визначенні перспектив їхньої інтеграції в сучасну клінічну та реабілітаційну практику.Методологія дослідження ґрунтується на системному аналізі принципів цифрового моделювання, параметричного проєктування та використання біосумісних матеріалів у поєднанні з адитивними технологіями.Застосовано методи порівняльного аналізу, моделювання функціональних характеристик виробів, а також узагальнення даних сучасних клінічних практик.Дослідження показало, що адитивні технології підвищують точність відтворення анатомічних структур, функціональність і комфорт протезів та ортезів; економічні та організаційні переваги переходу до моделі «виробництва за запитом»; з’ясовано, що 3D-друк скорочує час виготовлення протезів та ортезів, знижує витрати й підвищує ефективність реабілітації; виокремлено основні технологічні, матеріалознавчі та нормативно-правові обмеження, які стримують масштабне впровадження технології в медичну практику.Висновки підтверджують, що 3D-друк спроможний забезпечити високий рівень персоналізації виробів, підвищити якість реабілітації та розширити доступність сучасних медичних технологій. З’ясовано, що його впровадження потребує стандартизації цифрових протоколів, розвитку матеріалознавчої бази, автоматизації виробництва та створення мультидисциплінарних клініко-інженерних команд.Перспективи подальших досліджень пов’язані з використанням цифрових двійників для оптимізації конструкцій, розробленням комбінованих технологій друку для інтеграції полімерних і композитних матеріалів, формуванням реєстрів клінічних результатів застосування 3D-друкованих виробів та вдосконаленням нормативно-економічних механізмів їхнього відшкодування. Це відкриває можливості для масштабної інтеграції 3D-друку в систему персоналізованої реабілітаційної медицини.
МЕТОД СТРУКТУРНО-ТОПОЛОГІЧНОГО СИНТЕЗУ АРХІТЕКТУРИ FOG-СЕРЕДОВИЩА
У дослідженні представлено метод проєктування архітектури Fog-середовища на основі структурно-топологічного синтезу. Ефективність системи визначається тим, наскільки вдало розподілено обчислювальні вузли та сервіси між рівнями Edge, Fog і Cloud. Організація в такій формі підвищує стабільність роботи: зменшуються затримки під час передавання даних, знижується навантаження на мережу, а результати обчислень викликають більшу довіру. У випадках застосувань реального часу метод має особливу цінність, адже навіть кількасекундна затримка може впливати на функціонування всієї системи. Розподіл завдань між рівнями підвищує продуктивність та запобігає перевантаженню окремих компонентів. Дослідження наголошує на важливості співвідношення між ефективністю роботи та витратами. Під час оцінки беруться до уваги пропускна здатність каналів, обчислювальна потужність вузлів і споживання енергії. У результаті формується архітектура, здатна до масштабування та стійка навіть за умов часткової відмови компонентів. Поєднання запропонованого методу з технологіями Інтернету речей та хмарними сервісами демонструє його практичну користь. Завдяки цьому організації та кінцеві користувачі отримують доступ до актуальної інформації й можуть оперативно реагувати на зміни довкілля. Приклади впровадження вже спостерігаються у транспортних системах, медичних сервісах, промисловій автоматизації та екологічному моніторингу. Розроблений підхід також створює основу для подальших наукових досліджень. Перспективними напрямами є оптимізація топології Fog-систем, створення алгоритмів адаптивного масштабування ресурсів і використання інструментів штучного інтелекту.Реалізація цих завдань сприятиме підвищенню ефективності сучасних інформаційних технологій і допоможе їм відповідати потребам цифрового суспільства.
СУЧАСНІ МЕТОДИ ЗАХИСТУ БАЗ ДАНИХ В УМОВАХ КІБЕРЗАГРОЗ ТА ВІЙНИ
У дослідженні розглядаються актуальні виклики для інформаційної інфраструктури України в умовах зростання кіберзагроз і воєнних дій. Показано, що бази даних державних установ, об’єктів критичної інфраструктури, освітніх та медичних закладів, а також малого й середнього бізнесу є одними з найбільш уразливих цілей для кібератак. Встановлено, що кількість кіберінцидентів в Україні постійно зростає, що підтверджують дані CERT-UA за 2022–2025 роки. Виявлено тенденції до поширення атак із застосуванням шкідливого програмного забезпечення класу wiper, фішингових кампаній, атак на ланцюги постачання та спроб несанкціонованого доступу до SCADA-систем. Метою роботи є систематизація сучасних методів захисту баз даних і створення практичного алгоритму, який може бути використаний малими та середніми підприємствами без значних витрат ресурсів. Запропонований алгоритм передбачає аудит інформаційних активів, впровадження багатофакторної автентифікації, організацію резервного копіювання, використання сучасних методів шифрування, навчання персоналу, моніторинг подій безпеки та формування комплексної політики захисту даних. Для практичного використання наведено приклад політики інформаційної безпеки та розроблено чекліст аудиту кіберзахисту.Результати дослідження демонструють, що навіть за обмежених фінансових і кадрових можливостей можливо досягти достатнього рівня кіберстійкості. Ефективність забезпечується завдяки структурованому підходу, що включає як технічні рішення (SIEM, TDE, AES, системи виявлення вторгнень), так і організаційні заходи (навчання персоналу, контроль доступу, аудит). Проведений порівняльний аналіз українських та зарубіжних досліджень виявив, що у вітчизняних умовах акцент робиться на прикладних рішеннях і адаптації до воєнних викликів, тоді як зарубіжні праці зосереджені на стандартизації та регуляторних аспектах.Практична значимість полягає у можливості використання запропонованих рекомендацій у МСП, державних установах та приватних компаніях, що працюють з конфіденційними даними, але не мають розгалужених відділів кібербезпеки. Захист баз даних розглядається не лише як технічне завдання, а як ключова складова економічної та національної безпеки.
ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМІВ АНСАМБЛЕВОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ШАХРАЙСТВА В БАНКІВСЬКИХ ТРАНЗАКЦІЯХ
У роботі розглянуто застосування ансамблевих методів машинного навчання для виявлення та запобігання банківському шахрайству, яке сьогодні є однією з ключових загроз фінансовій стабільності та безпеці клієнтів фінансових установ. Швидкий розвиток цифрових технологій створює як нові можливості для оптимізації фінансових процесів, так і нові виклики, пов’язані з появою більш складних схем шахрайства. З огляду на це, завдання виявлення підозрілих транзакцій потребує високотехнологічних і надійних рішень.Запропонований підхід передбачає використання ансамблевої моделі, яка поєднує результати роботи кількох алгоритмів машинного навчання, що дозволяє компенсувати недоліки окремих моделей і забезпечити більш стабільну класифікацію. Особливу увагу приділено попередньому препроцесингу даних: виконано нормалізацію, балансування класів та вибір найбільш інформативних ознак, що безпосередньо впливають на точність моделі.Однією з ключових вимог дослідження є зменшення кількості шахрайських транзакцій, які можуть бути помилково класифіковані як легітимні, адже такі випадки завдають не лише фінансових збитків банку, а й шкодять його репутації та довірі клієнтів.У межах дослідження проведено порівняльний аналіз ансамблевого методу та одиночних моделей машинного навчання, визначено переваги та недоліки запропонованого рішення. Вибір даного підходу зумовлений також високою практичністю, сумісністю з фінансовими системами а також простотою інтеграції. Ансамблевий метод допомагає поєднати переваги простих моделей та зменшити вплив їхніх недоліків на кінцевий результат.В загальному, вибір програмного забезпечення повинен залежати від технічних вимог проекту і для отримання кращих результатів слід аналізувати різні моделі та підходи. Результати підтверджують, що використання ансамблевих методів забезпечує підвищення точності класифікації та зниження ймовірності помилкових спрацювань. Це робить запропонований підхід перспективним інструментом для підвищення рівня захисту банківських установ від шахрайства та мінімізації фінансових ризиків.
АНАЛІЗ РЕЗУЛЬТАТІВ ПОШУКУ НАУКОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ПЛАТФОРМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
У статті досліджується вірогідність генерації платформами штучного інтелекту (ШІ) неточних або неіснуючих чи вигаданих бібліографічних описів наукових публікацій. Звертається увага щодо можливих обмежень використання платформ ШІ при здійсненні пошуку джерел наукової інформації, ґрунтуючись та результатах проведення їх верифікації. Для досягнення найкращих результатів пошуку наукової інформації пропонується використовувати вибірковий метод пошуку, який передбачає формування пошукового запиту за чітко визначеними критеріями дослідника. Для оцінки релевантності і достовірності наукових публікацій, отриманих з результатів пошукової видачі платформ ШІ було застосовано порівняльний аналіз результатів ТОП20 пошукової видачі.Інформаційною базою дослідження обрано наукові публікації, які знайдені з використанням типового пошукового запиту. Визначено базові критерії оцінювання релевантності результатів пошуку джерел інформації при використанні платформ ШІ. Дослідження містить аналіз бібліографічних даних наукових публікацій із списків літератури сформованих платформами ШІ «ChatGPT5», «Gemini», «Grok», «DeepSeek AI», «Cloude». Комплексне оцінювання джерел наукової інформації проводилось за критеріями оцінювання релевантності для обраної групи ключових слів «складні системи», «цифрові системи», «штучний інтелект», «аналіз даних». Перевірка та підтвердження існування наукових публікацій була здійснена із застосуванням наукометричних баз даних НБУВ, Google Scholar, Research Gate, репозитаріїв ЗВО. Доведено, що для збору достовірної наукової інформації слід використовувати максимально можливу кількість профільних електронних наукометричних баз даних, електронних бібліотек, архівів тощо.Сформовані практичні рекомендації дослідникам при застосуванні платформ ШІ в науковій діяльності.
МЕТОДОЛОГІЯ ОБРОБКИ ТА ЗБЕРЕЖЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ В КОМП’ЮТЕРНІЙ СИСТЕМІ ДЛЯ ПРОВЕДЕННЯ ДОСЛІДЖЕНЬ ПРИ ПІДГОТОВЦІ І ПРЕЗЕНТАЦІЇ КВАЛІФІКАЦІЙНОЇ РОБОТИ
Розглянуто методологію використання мікроконтролера Arduino Leonardo при виконанні наукових досліджень і висвітлення отриманих результатів при написанні статті, під час виступу на конференції, а також в процесі захисту кваліфікаційної роботи. Встановлено, що існуючі апаратні та програмні засоби, що входять до комплектів мікроконтролерів Arduino можуть бути покладені в основу створення експериментального устаткування для проведення досліджень здобувачами освіти в різних галузях науки і техніки. Архітектура плат Arduino та їх програмного забезпечення дозволяють отримувати і обробляти інформацію з різного роду датчиків у вигляді аналогових і цифрових сигналів. Встановлені залежності між вхідними і вихідними величинами дозволяють підготувати змістовну презентацію для висвітлення отриманих результатів досліджень у доповідях на наукових конференціях, семінарах, а також у презентації кваліфікаційної роботи. На основі використання мікроконтролера Arduino Leonardo і персонального комп’ютера розроблено експериментальну установку для проведення експериментальних досліджень комп’ютерно-інтегрованої системи керування освітленням розумного будинку. Розроблено алгоритм і програмне забезпечення для вимірювання та реєстрації світлового потоку при використанні фоторезистора в якості датчика і світлодіодів для імітації джерел освітлення. Запропоновано метод збереження отриманих експериментальних даних у базі даних MySQL. Розроблено методологію проведення експериментальних досліджень режимів роботи комп’ютерно-інтегрованої системи керування освітленням.Отримана експериментальна залежність вихідної з фоторезистора напруги від величини світлового потоку внутрішнього світлодіода, яка підтверджує достовірність прийнятих вихідних положень в процесі створення програмного забезпечення розробленої експериментальної установки.
РОЗРОБКА МОДУЛЬНОГО КОНВЕЄРА УНІФІКАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ АНАЛІТИКИ ЕКОЛОГІЧНИХ ЗАГРОЗ У РЕАЛЬНОМУ ЧАСІ
У статті представлено результати дослідження та розробки модульної програмної системи для аналітики екологічних ризиків у реальному часі, що ґрунтується на концепції уніфікованого приймання подій та застосуванні шестикутної просторової агрегації H3. Актуальність роботи зумовлена високим рівнем гетерогенності первинних джерел даних, серед яких: відкриті аналітичні звіти (OSINT), супутникові детекції пожеж (FRP), вимірювання потужності дози іонізуючого випромінювання та метеорологічні поля. Зазначені джерела оперують різними часовими шкалами, одиницями вимірювання та схемами подання даних. Це призводить до виникнення труднощів у процесі їх інтеграції, зокрема, до зміщення часових міток, невідповідності одиниць, конфліктів структур та дублювання подій, що ускладнює оперативне отримання узгоджених результатів і уповільнює оновлення інформаційних шарів. Метою дослідження визначено побудову компактного та відтворюваного програмного конвеєра для обробки даних, здатного перетворювати змішані потоки подій у добові агреговані шари ризику та попиту із затримкою на рівні секунд. Запропонована архітектура включає три основні компоненти. Першим є інтерфейс плагінів-адаптерів джерел (PSAI), що забезпечує відображення кожного джерела у стандартизовану таблицю подій; адаптери відповідають лише за специфічний розбір вхідних даних, тоді як подальша логіка уніфікації є спільною. Другим компонентом виступає модуль детермінованої уніфікації подій (DEH), який переводить усі часові позначки у формат UTC, нормалізує одиниці вимірювання, верифікує координати та гарантує ідемпотентні вставки, що дозволяє безпечно здійснювати повторні прогони та коректно враховувати запізнілі дані. Третій компонент – запитний шар, орієнтований на застосування просторово-часової агрегації за принципом H3-first: точки FRP агрегуються у 15-хвилинні інтервали на рівні H3 r10 із використанням оператора MAX(FRP) для уникнення накладань, після чого добові зведення на рівні H3 r7 інтегрують дані FRP з подіями OSINT, сигналами радіаційного моніторингу та метеопоказниками, зокрема, проксі-індикатором напрямку та швидкості вітру, для формування комплексного індексу ризику. Реалізація системи здійснена у середовищі DuckDB без залучення окремих серверів чи мережевих сервісів, що спрощує інфраструктуру та знижує вартість експлуатації. Використаний підхід забезпечує явність та тестованість інтеграційних контрактів: інтерфейс PSAI фіксує правила приймання даних, модуль DEH – стандартизацію часу та одиниць вимірювання, ієрархія H3 – просторову узгодженість, а DuckDB – можливість матеріалізації результатів засобами стандартного SQL. Проведені експерименти підтвердили високу ефективність запропонованого рішення: оновлення даних виконуються за долі секунди навіть на потужності обладнання рівня ноутбука; дублювання супутникових FRP-детекцій скорочується приблизно на 99 %; добові експорти зведень мають обсяг менше одного мегабайта, що істотно спрощує їх передачу та зберігання. Таким чином, розроблена система поєднує гнучкість модульної архітектури, відтворюваність інтеграційних процедур та ефективність обчислювальної моделі, що створює підґрунтя для практичного використання у сфері моніторингу довкілля, підтримки рішень з управління ризиками та розвитку сервісів екологічної аналітики.
КОРЕКЦІЯ ІНТЕНСИВНОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ СОНАРА БОКОВОГО ОГЛЯДУ. ОГЛЯД МЕТОДІВ
Використання сонарів, зокрема сонарів бокового огляду, у підводних дослідженнях бере свій початок із середини ХХ століття. Завдяки своїй відносній дешевизні, простоті експлуатації та високій ефективності у візуалізації морського дна, ці пристрої стали невід’ємним інструментом гідрографії, морської археології, екологічного моніторингу та пошуково-рятувальних операцій. Однак обробка сонограм супроводжується низкою складнощів, зумовлених спотвореннями сигналу. До основних типів таких артефактів належать неоднорідності інтенсивності, смуговий шум, геометричні викривлення та залишкові наслідки недосконалої компенсації часової залежності сигналу. Враховуючи складність акустичних властивостей середовища та варіативність конфігурацій сенсорів, універсального методу корекції інтенсивності, який був би ефективним у всіх сценаріях, наразі не існує.У цьому дослідженні представлено систематизований огляд існуючих методів корекції інтенсивності зображень сонара бокового огляду, що були розроблені впродовж останніх десятиліть. Акцент зроблено на їхню алгоритмічну реалізацію, застосовність у реальному часі та ефективність у контексті побудови високоякісних сонарних мозаїк. Особливу увагу приділено аналізу причин виникнення варіацій інтенсивності, зокрема феномену спадання яскравості поперек напряму руху носія, повторюваним смуговим шумам і залишковим артефактам корекції інтенсивності у часовому домені. Розглянуто низку моделей та підходів, серед яких емпіричні згладжувальні методи, багатовимірна регресія, локальна нормалізація, гібридні фільтраційні стратегії та методи на основі фізичних моделей акустичного розсіювання. Запропонована класифікаційна схема дозволила структурувати відомі підходи за критеріями: тип моделі (емпірична, фізична, машинне навчання), вихідні припущення, обмеження в умовах реального застосування, а також тип використовуваних метрик для оцінки якості обробки.Окремо розглянуто потенціал кожного методу щодо адаптації до задач автоматичного розпізнавання об’єктів та побудови точних морфологічних моделей дна. Матеріал може бути корисним як для інженерів-практиків, що займаються прикладною обробкою сонарних зображень, так і для дослідників, зацікавлених у подальшому розвитку алгоритмів покращення якості сонограм та створенні адаптивних систем з комп’ютерним зором для роботи у складних підводних умовах.
АНАЛІЗ ВПЛИВУ WEBASSEMBLY НА ПРОДУКТИВНІСТЬ СКЛАДНИХ ВЕБЗАСТОСУНКІВ
Мета статті. Мета дослідження полягає у комплексному аналізі впливу технології WebAssembly на продуктивність складних вебзастосунків, визначенні ключових факторів підвищення ефективності обчислень та оцінці перспектив практичного застосування у сучасній веброзробці для оптимізації користувацького досвіду.Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає в систематизації методів оцінки впливу WebAssembly на продуктивність складних вебзастосунків, розробці комплексного підходу до аналізу ефективності бінарних інструкцій у веб середовищі. Вперше проведено порівняльний аналіз різних архітектурних рішень інтеграції WebAssembly з традиційними JavaScript-рішеннями. Запропоновано методологію оцінки продуктивності для різних типів обчислювальних задач у вебзастосунок з використанням метрик швидкодії та оптимізації пам’яті.Результати. Результати дослідження демонструють значне підвищення продуктивності складних веб-застосунків при використанні WebAssembly порівняно з традиційними JavaScript-рішеннями. Встановлено, що WebAssembly забезпечує прискорення виконання обчислювально-інтенсивних операцій у 2–10 разів залежно від типу задач. Виявлено оптимальні сценарії застосування технології для математичних обчислень, обробки зображень, криптографічних операцій та мультимедійних застосунків. Проаналізовано вплив різних компіляторів та оптимізації на підсумкову продуктивність. Визначено критичні аспекти інтероперабельності між WebAssembly та JavaScript, що впливають на загальну ефективність системи. Розроблено рекомендації щодо архітектурних рішень для максимізації переваг WebAssembly у складних вебзастосунках.Висновки. WebAssembly демонструє високий потенціал для оптимізації продуктивності складних вебзастосунків, особливо у сферах з інтенсивними обчисленнями. Технологія забезпечує значне прискорення виконання критично важливих операцій при збереженні безпеки та кросплатформності. Оптимальне застосування WebAssembly вимагає ретельного аналізу архітектури застосунку та специфіки обчислювальних задач для досягнення максимального ефекту.
МЕТОД ТРАНСФОРМАЦІЇ ФОРМАЛІЗОВАНИХ ВИМОГ У РОЗШИРЕНІ UML-МОДЕЛІ НА ОСНОВІ ГРАМАТИЧНОГО ПІДХОДУ
У даній статті розглядається актуальне завдання трансформації формалізованих вимог у розширені UML-моделі, яке має важливе значення для підвищення ефективності процесів проєктування інтелектуальних та критичних систем. Дослідження зосереджується на поєднанні граматичного підходу з механізмами UML-профілю, що дозволяє забезпечити автоматизовану перевірку консистентності вимог, відображення властивостей невизначеності та імовірнісних характеристик, а також підвищити точність і адаптивність створюваних моделей. Актуальність теми зумовлена зростанням складності сучасних інформаційних систем, де вимоги часто залишаються нечіткими, суперечливими чи змінюваними, що ускладнює їх формалізацію та подальше відображення у традиційному UML.Запропоновано методологію, що базується на дворівневій граматиці: атрибутна граматика використовується для узгодження вимог та побудови їх узгодженої множини, а трансформаційна граматика визначає відображення цих вимог у UML-елементи відповідно до їх атрибутів (confidence, likelihood, context, priority, resources). У статті наведено формальні правила трансформації для функціональних, нефункціональних, вимог до даних та сценарних вимог, які реалізуються через створення варіантів використання, класів, обмежень, діаграм послідовностей та діаграм станів. Особлива увага приділяється механізму призначення стереотипів, що зберігають семантику вихідних специфікацій, а також трасуванню, яке забезпечує прозорий зв’язок між вимогами та елементами UML-моделі. Практичну придатність методу продемонстровано на прикладі інтелектуальної медичної системи моніторингу пацієнтів. Проведене дослідження засвідчило низку переваг розробленого підходу: скорочення часу на актуалізацію моделей, підвищення рівня узгодженості між вимогами та їхніми модельними представленнями, можливість відображення нечітких і ймовірнісних характеристик. Порівняння з класичним UML без профілю показало, що запропонований метод надає ширші можливості для моделювання адаптивних систем у середовищах з високим рівнем невизначеності. Разом з тим визначено обмеження: потреба у налаштуванні граматики під конкретний предметний домен і необхідність інтеграції з CASE-засобами для автоматизації трансформацій.Подальші дослідження передбачають кілька напрямів розвитку методології: автоматизована генерація UML-діаграм у сучасних CASE-засобах; а також інтеграція підходу з SysML v2 як перспективного стандарту системної інженерії.
МЕТОД ДВОСТОРОННЬОЇ СИНХРОНІЗАЦІЇ UML-МОДЕЛІ З ДВОМА ПОДАННЯМИ НА ОСНОВІ ІНКРЕМЕНТАЛЬНИХ ОНОВЛЕНЬ
У статті представлено формальний метод двосторонньої синхронізації UML-моделі з двома поданнями, які зберігається в окремих форматах: структурне подання реалізується у вигляді об’єктної нотації JavaScript, а поведінкове – у форматі міжплатформного обміну XMI із застосуванням спеціалізованого профілю. Основною метою дослідження є забезпечення узгодженості обох подань у процесі еволюції моделі на основі валідації інваріантів та інкрементального оновлення. У роботі описано математичну формалізацію множин структурних та поведінкових елементів, а також відповідності між ними, що реалізується за допомогою трасувальних зв’язків. Розроблено механізм відстеження змін у поведінковій частині моделі з побудовою графа залежностей, який дозволяє визначити підмножину елементів, що потребують повторної перевірки інваріантів. Запропонований метод верифікації моделі ґрунтується на інваріантах консистентності та забезпечує формальні гарантії семантичної відповідності. У рамках дослідження було проведено експериментальне оцінювання запропонованого методу на наборі тестових UML-моделей, що моделюють типові бізнес-процеси у сфері електронної комерції, зокрема обробку замовлень, управління кошиком, авторизацію користувачів і виконання транзакцій. До складу моделей входили різноманітні типи поведінкових діаграм, зокрема діаграми станів для опису життєвих циклів замовлень, діаграми діяльності для моделювання логіки послідовного виконання дій, а також діаграми послідовностей для представлення сценаріїв взаємодії між об’єктами системи. Завдяки використанню моделей з реалістичними сценаріями взаємодії було перевірено здатність методу до виявлення і локалізації порушень консистентності, що виникають внаслідок часткових змін як у структурному, так і в поведінковому поданні.Результати показали істотне зменшення кількості перевірок у порівнянні з повною валідацією. Запропонований підхід є сумісним з існуючими інструментами UML-моделювання та може бути інтегрований у процеси CI/CD та еволюційного аналізу архітектури.
МЕТОДИ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ У ЗАВДАННЯХ ВІЙСЬКОВОЇ ЛОГІСТИКИ
У статті проведено розгорнутий огляд сучасних методів навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning, RL) та їхнього застосування у сфері військової логістики із використанням безпілотних літальних апаратів (БпЛА). Актуальність теми зумовлена зростанням ролі БпЛА у забезпеченні оперативного транспортування вантажів, розвідки та підтримки бойових підрозділів, особливо в умовах обмеженого часу та високого рівня ризику. Проаналізовано ключові наукові роботи, що демонструють ефективність RL у завданнях планування маршруту, координації груп дронів (multi-agent RL, MARL), управління ресурсами та енергоспоживанням, а також у контексті врахування невизначеностей і ризиків (risk-sensitive RL, CVaR). Особливу увагу приділено підходам, які дозволяють формалізувати логістичні задачі як марковські процеси прийняття рішень із обмеженнями (CMDP), застосуванню механізмів уваги та графових нейронних мереж для оптимізації маршрутів, а також технологіям центрального навчання з децентралізованим виконанням (CTDE), що забезпечують ефективну взаємодію кількох БпЛА в реальному часі. Наведено математичні моделі та формули, що описують процес оптимізації політики керування, енергетичні обмеження та алгоритмічні модифікації, спрямовані на підвищення безпеки й надійності виконання завдань. Огляд містить аналіз підходів до інтеграції RL-рішень із системами моніторингу й контролю, а також описує сучасні виклики, серед яких є проблема перенесення навчених політик із симуляторів у реальні умови (sim-to-real), обмеженість обчислювальних ресурсів на борту БпЛА та необхідність стійкості до втрати зв’язку. Результати роботи можуть бути використані для побудови ефективних логістичних платформ, що здатні до автономної адаптації в умовах динамічних і небезпечних середовищ.
КЕРУВАННЯ ПОВЕДІНКОЮ БОТІВ У RPG-ІГРАХ З ВИКОРИСТАННЯ ІМУННОЇ МОДЕЛІ КЛОНАЛЬНОГО ВІДБОРУ
Розробка моделей керування ігровими персонажами, які використовують методи штучного інтелекту, є надзвичайно важливою. Розглядаються питання створення інтелектуальних ігрових ботів, які дозволяють імітувати поведінку гравців у RPG-грі (Role-Playing Game). За допомогою створеного ігрового дизайну проекту моделюється футуристичний світ, в якому гравець керує космічними кораблями, що змагаються із іншими подібними космічними кораблями. Використовуються різні варіанти атаки або відновлення кораблів згідно виконаного опису їх можливостей, де основна увага зосереджена на особливостях їх дії. У грі передбачається реалізація декількох фракцій, які дозволяють створювати різні типи космічних кораблів та надавати їм специфічні властивості. Кожен корабель з боку команди користувача, а також з боку команди супротивника, може мати різні ранги, які мають суттєвий вплив як на параметри, так і на вартість цього корабля. В ігровому додатку використана теорія штучних імунних систем (ШІС) для ефективного керування ігровими ботами, а саме імунна модель клонального відбору. З цією метою запропонована модифікована імунна модель клонального відбору Clonalg-rpg, в якій антитілами системи являються боти, а чужорідними для системи антигенами є кораблі з команди користувача проекту, які можуть взаємодіяти з антитілами. Виконуючи команди відновлення як для ботів своєї команди, так і для самих себе, боти мають можливість взаємодіяти між собою. З використанням специфічних імунних операторів, які дозволяють виконувати відповідні дії із популяцією антигенів та антитіл, описана робота модифікованого алгоритму Clonalg-rpg. Щоб проаналізувати його ефективність були проведені декілька ігрових сесій, в яких змінювалися різні склади як команд кораблів користувача, так і команд ботів. В ході ігрових сесій команди формувалися з використанням специфічних налаштувань, а не випадковим чином. При цьому космічні кораблі були поділені на три класи згідно своїх параметрів та можливостей. Результати проведених експериментальних досліджень показали, що запропонована імунна модель Clonalg-rpg є ефективною та простою в реалізації, що робить можливим її використання в інших ігрових жанрах.
МЕТОД АВТОМАТИЗОВАНОГО ФОРМУВАННЯ КЛАСТЕРІВ ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ СТРУКТУРНО-СЕМАНТИЧНОГО АНАЛІЗУ КОМПОНЕНТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
У статті розглянуто проблему трансформації монолітних архітектур програмних систем у мікросервісні, яка є одним із ключових завдань сучасної інженерії програмного забезпечення. Монолітні системи з часом набувають надмірної складності та високого рівня внутрішньої зв’язаності, що ускладнює їх масштабування, супровід і модифікацію. Мікросервісна архітектура, орієнтована на незалежні сервіси з чіткими інтерфейсами, значною мірою вирішує ці проблеми, однак постає нетривіальне завдання коректної декомпозиції, яке не має єдиного універсального розв’язку. У роботі запропоновано метод декомпозиції, що поєднує структурний та семантичний аналіз вихідного коду з навчанням нейронних мереж для графів, спрямованих на автоматизоване формування кластерної структури системи. Особливістю підходу є багаторівнева побудова графа залежностей, яка враховує різні типи зв’язків (виклики методів, наслідування, використання ресурсів), а також запровадження вагових коефіцієнтів вузлів, розрахованих на основі показників центральності. Перед етапом кластеризації застосовано поетапну структурну оптимізацію графа, що включає виявлення сильно зв’язаних компонент, циклів, мостів і точок артикуляції, а також зниження впливу надлишкових і шумових зв’язків. Це дозволяє підвищити точність і надійність подальшого групування компонентів.Додатково реалізовано адаптивний вибір алгоритму кластеризації на основі метрик графа (щільність, кількість вузлів, центральність, коефіцієнт спільного використання ресурсів), що дозволяє узгоджувати метод із поточними характеристиками структури. Навчання графової нейронної мережі здійснюється на векторах ознак, які інтегрують топологічні та семантичні характеристики компонентів, що забезпечує виявлення латентних закономірностей у складних залежностях. Порівняльний аналіз із сучасними методами декомпозиції (CoGCN, DEEPLY, HyDEC, GDC-DVF, Mo2oM) підтвердив ефективність запропонованого підходу. Результати показали перевищення існуючих рішень за показником структурної модульності (SM), що відображає вищу когезію та чіткіші межі сформованих сервісів, при одночасному збереженні відносно низького рівня міжсервісних залежностей. Це свідчить про наукову новизну та практичну значущість розробленого методу, який може бути використаний як у дослідницькому середовищі, так і в реальних промислових системах.
ОСОБЛИВОСТІ ПОБУДОВИ ТА ПРОГРАМНОЇ РЕАЛІЗАЦІЇ СТОХАСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ЦІНОВИХ РУХІВ НА РИНКУ FOREX
У статті проведено поглиблений порівняльний аналіз трьох стохастичних моделей, що застосовуються для прогнозування валютних курсів та кількісної оцінки ризиків у фінансовій сфері. Об’єктом дослідження виступає валютна пара EUR/USD, яка є ключовим індикатором глобальних макроекономічних тенденцій, характеризується високою ліквідністю та формує орієнтир для широкого кола фінансових інструментів. Розглядаються геометричний броунівський рух (GBM), модель умовної гетероскедастичності GARCH(1,1) та стрибково-дифузійний процес Мертона, що репрезентують різні підходи до опису динаміки фінансових часових рядів і відображають як безперервні, так і дискретні характеристики зміни цін.Методологія дослідження передбачає програмну реалізацію моделей у середовищі Python із використанням бібліотек yfinance, numpy, arch та matplotlib. Дані щоденних котирувань EUR/USD за 2015–2024 роки проходять стандартизований препроцесинг: побудову логарифмічних прибутків, перевірку стаціонарності (ADF), діагностику «важких хвостів» і асиметрії, а також відсіювання аномальних значень. Симуляційний експеримент включає генерування 1000 імовірнісних траєкторій на горизонтах 1, 5 і 20 днів з подальшим обчисленням метрик точності (MSE, MAE) і ризику (VaR, CVaR) з емпіричного прогнозного розподілу. Для візуальної інтерпретації невизначеності побудовано віялоподібні графіки (fan-charts), які відображають симетрію/асиметрію та ширину довірчих інтервалів, а також дозволяють порівнювати охоплення інтервалами фактичних реалізацій. Окремо оцінено чутливість результатів до вибору довжини вікна, специфікації інновацій, інтенсивності стрибків і припущень щодо дрейфу/ризик-премії. Додатково виконано бектестування ризикових оцінок: для VaR застосовано тести Купіца (безумовна частота порушень) і Христофферсена (незалежність порушень), що дозволяє кількісно оцінити надійність прогнозів ризику у стабільні та турбулентні періоди. Порівняльні результати свідчать, що GBM забезпечує просту й обчислювально ефективну процедуру короткострокового прогнозування, однак не відтворює кластеризацію волатильності та недооцінює екстремальні події. Модель GARCH(1,1) адекватно моделює змінність дисперсії, підвищує точність оцінок ризику й зменшує частоту порушень VaR, проте залишається відносно нечутливою до раптових новинних стрибків. Модель Мертона, поєднуючи броунівську та пуассонівську компоненти, описує рідкісні, але суттєві цінові зсуви та краще відтворює хвостові ризики; поєднання неперервної і дискретної динаміки робить її корисною в умовах різкої зміни ринкових режимів.Зроблено висновок, що інтеграція стохастичних методів із сучасними програмними засобами створює надійну основу для розроблення адаптивних систем прогнозування валютних курсів. Наукова новизна полягає у цілісному зіставленні трьох підходів з позиції їх здатності відображати специфіку валютного ринку та у практичній валідації на тривалому часовому ряді, який охоплює майже десятиріччя з гетерогенними економічними режимами. Практичне значення полягає в можливості застосування результатів для алгоритмічного трейдингу, хеджування валютних ризиків, стратегічного фінансового планування й побудови інтегрованих СППР; додатково окреслено напрями подальших досліджень, зокрема розширення класу моделей за рахунок гібридизації стохастичних підходів і методів глибинного навчання та розроблення процедур автоматичного вибору моделі залежно від ринкового режиму.
АНАЛІЗ ЗАГРОЗ І МОЖЛИВОСТЕЙ ВПРОВАДЖЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СФЕРУ ОСВІТИ
У статті подано комплексний аналіз процесу впровадження технологій штучного інтелекту в сучасну освітню систему з детальним дослідженням основних можливостей і загроз цієї трансформації. Досліджено актуальні проблеми впровадження штучного інтелекту в освітній процес, включаючи питання приватності й безпеки даних, етичні виклики алгоритмічних упереджень, загрози академічної доброчесності та ризики дегуманізації освіти. Проаналізовано революційний потенціал штучного інтелекту для персоналізації навчання, демократизації доступу до якісної освіти, трансформації ролі викладача в умовах цифрової епохи.Детально розглянуто можливості адаптивних освітніх платформ для створення персоналізованих навчальних траєкторій, здатних аналізувати поведінкові закономірності студентів і коригувати навчальний процес у реальному часі. Досліджено потенціал штучного інтелекту для подолання географічних, економічних і фізичних бар’єрів у доступі до освіти, особливо в контексті інклюзивного навчання і підтримки студентів з особливими потребами. Проаналізовано трансформацію ролі викладача від традиційного ментора до фасилітатора навчального процесу, підтримуваного інтелектуальними системами. Розглянуто практичні аспекти впровадження систем автоматизованого оцінювання і їхній вплив на якість зворотного зв’язку між викладачами й студентами.Запропоновано концептуальні засади збалансованого підходу до впровадження штучного інтелекту в освіту, який максимізує технологічні переваги при збереженні гуманістичних цінностей освітнього процесу. Сформульовано стратегічне бачення майбутнього освітньої галузі, засноване на гармонійному поєднанні штучного і людського інтелекту для формування освіченого покоління цифрової епохи. Розроблено веб-застосунок для аналізу і систематизації думок експертів освітньої галузі.
СТАТИСТИЧНІ МОДЕЛІ АНАЛІЗУ ТРЕНУВАЛЬНИХ ФАКТОРІВ І ПРОГНОЗУВАННЯ СПОРТИВНИХ РЕЗУЛЬТАТІВ
У статті досліджено проблему оцінки впливу тренувальних факторів на спортивні результати із застосуванням статистичних методів аналізу даних. Основна мета роботи полягає в розробці та практичній апробації методики, яка включає: проведення кореляційного аналізу для відбору найбільш значущих факторів, що впливають на спортивні результати; побудову моделі множинної лінійної регресії з оцінкою параметрів методом найменших квадратів; перевірку статистичної значущості коефіцієнтів регресії та адекватності побудованої моделі за допомогою критеріїв Стьюдента і Фішера-Снедекора відповідно. Для демонстрації методики використано експериментальний набір даних обсягом 50 спостережень, який включає такі тренувальні фактори, як кількість спожитої води, тривалість сну, кількість занять на тиждень, тривалість одного заняття, місце проведення тренування, часовий індекс. Цільовою змінною виступає час подолання дистанції 1000 м. Практична реалізація запропонованої методики виконана у вигляді веб-застосунку з клієнт-серверною архітектурою. Користувач вводить дані про фактори й результати, після чого система автоматично виконує статистичний аналіз – вибирає значущі фактори, оцінює параметри моделі, перевіряє їхню статистичну достовірність, робить прогноз на вказану майбутню дату. Запропонований підхід забезпечує можливість здійснювати персоналізований аналіз тренувального процесу. Використання статистичних методів дає змогу підвищити обґрунтованість управлінських рішень у спортивній підготовці, сприяє досягненню більш стабільних і прогнозованих результатів.
КВАЛІМЕТРІЯ ВИМОГ ДО ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ НА ПОЧАТКОВИХ ЕТАПАХ ЇХ ЖИТТЄВОГО ЦИКЛУ
У даній статті вирішено науково-практичну проблему кількісної оцінки вимог до програмних засобів (ПЗ) на початкових етапах їхнього життєвого циклу. Традиційні підходи не забезпечують достатньої об’єктивізації процесу аналізу вимог, які часто є якісними та суб’єктивними, що створює високі ризики неефективного розподілу ресурсів та помилок у плануванні. Запропонований кваліметричний підхід ґрунтується на методології шкалювання для переведення нечислових характеристик вимог у точні кількісні значення, що є необхідною умовою для їхнього математичного аналізу та порівняння. Центральним елементом роботи є розроблений метод створення шкал вимог, який формалізує процес експертного оцінювання і забезпечує можливість надання числового рангу якісним критеріям. Зокрема, було створено та обґрунтовано конкретну шкалу для характеристики «Необхідність» вимоги, що дозволяє стандартизовано оцінювати її критичність, чітко розрізняючи обов’язкові, важливі та бажані функціональні/нефункціональні аспекти ПЗ. Це є основою для ефективної пріоритизації.Для інтегральної оцінки складних, багатофакторних властивостей вимог впроваджено використання апарату зваженого математичного очікування. Цей механізм дозволяє розраховувати комплексні характеристики, враховуючи не лише отримані бальні оцінки, але й вагомість (коефіцієнт значущості) кожного окремого критерію, забезпечуючи тим самим реалістичну та всебічну оцінку загальної «цінності» вимоги для проекту. Практична значущість роботи полягає в підвищенні прозорості та обґрунтованості процесу управління вимогами, що дає змогу командам розробників приймати обґрунтовані рішення щодо обсягу робіт та планування ітерацій ще до початку активної фази програмування. Наукова новизна полягає в адаптації та систематизації кваліметричного апарату для специфічної області інженерії вимог на ранньому етапі життєвого циклу. Перспективи подальших досліджень включають: розробку нових шкал для додаткових ключових характеристик (наприклад, «складність реалізації», «ризиковість»), емпіричну валідацію запропонованої методики на різноманітних реальних проектах для підтвердження її універсальності, а також автоматизацію процесу оцінювання та розрахунків шляхом створення програмних інструментів, інтегрованих із системами управління вимогами. Також перспективним є дослідження методів динамічного перерахунку пріоритетів в умовах змін, що базуються на нечіткій логіці або машинному навчанні.
МЕТОД ФОРМУВАННЯ ЗАПИТУ НА ПОШУК В ІНТЕРНЕТІ ПАРТНЕРА ПО ІНТЕРЕСАХ З УРАХУВАННЯМ ХАРАКТЕРИСТИК ЗАПИТУ І АДРЕСАНТА
У роботі проаналізовано проблему низької ефективності пошуку співрозмовників за інтересами в месенджерах. Встановлено, що значною мірою це зумовлено неструктурованими запитами користувачів і відсутністю врахування їхніх комунікативних та когнітивних характеристик. Запропоновано класифікацію запитів, що враховує тему, мотивацію, рівень знань і стиль спілкування. Враховано також психологічні та професійні типи користувача, що суттєво впливають на якість і тривалість онлайн-комунікації.На основі класифікації та індивідуальних характеристик адресанта розроблено модель запиту, що поєднує семантику звернення з рисами особистості користувача. Запропоновано метод формування запиту, який включає чотири етапи: (1) виявлення типу запиту; (2) визначення характеристик адресанта; (3) формування запиту у вигляді кортежу <customer, query>; (4) передача запиту у пошукову програму з метаданими. Для апробації методу створено Telegram-бот, який реалізує усі етапи. Експериментальні результати (400 запитів, 63 % успішних комунікацій, та середній час підбору співрозмовника 11,4 секунди) підтверджують ефективність запропонованого підходу. Додатково проаналізовано вплив різних параметрів запитів на результати пошуку, зокрема довжини повідомлення, конкретизації інтересів та врахування емоційного стану користувача. Виявлено, що інтеграція когнітивних характеристик і стилю спілкування дозволяє значно підвищити релевантність підбору співрозмовників.Результати дослідження можуть бути використані для розробки більш інтелектуальних систем комунікації в месенджерах, соціальних платформах та освітніх онлайн-сервісах, де важлива швидкість та точність підбору співрозмовників з урахуванням індивідуальних особливостей користувача. Додатково наголошується на можливості адаптації запропонованого підходу під різні культурні та мовні контексти, що розширює сферу його практичного застосування.
СИСТЕМА АВТЕНТИФІКАЦІЇ ЗА ОБЛИЧЧЯМ З ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФЕРНОГО НАВЧАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Використання згорткових нейронних мереж у процесі аналізу зображень мало вплив і на системи біометричної автентифікації за обличчям, які відіграють важливу роль у забезпеченні інформаційної безпеки. Сучасні моделі для вирішення цієї задачі досягають високої точності, та мають складну архітектуру, що потребує багато часу на проєктування. Застосування трансферного навчання сприяє спрощенню процесу тренування моделей нейронних мереж, забезпечуючи при цьому достатньо високий рівень точності. В роботі запропоновано підхід до побудови систем автентифікації особи за обличчям, в межах якого використано попередньо навчену модель згорткової нейронної мережі, яка за рахунок використання трансферного навчання була адаптована під задачу автентифікації особи за обличчям. Такий підхід спрощує процес проєктування архітектури нейронної мережі та значно скорочує час на її навчання. В ході дослідження було розроблено дві архітектури згорткової нейронної мережі, які відрізнялись налаштуванням шарів базової моделі для вилучення ознак, кількістю повнозв’язних шарів та їх параметрів, та методами регуляризації. Було зібрано два набори зображень обличчя, в подальшому вони були використані для навчання та тестування моделей нейронних мереж, отримано графіки залежності функції втрат від кількості епох в ході навчання, і виконано перевірку на тестовій підмножині. Для перевірки адекватності рішення було розроблено та протестовано прототип системи, отримана точність автентифікації висока на обох наборах зображень, тож запропонований підхід може використовуватись у реальних системах біометричної автентифікації за обличчям, а також потенційно може бути доповнений механізмами безпеки, наприклад модулем для перевірки підміни обличчя. Подальші дослідження в цьому напрямі пропонується спрямувати на вдосконалення методів попередньої обробки зображень з камери та доповнення навчального набору даних.
МОДЕЛЬ ОЦІНКИ ЕФЕКТИВНОСТІ КОМПОНЕНТА ЕЛЕКТРОННОГО НАВЧАЛЬНОГО ПРОЦЕСУ НА ОСНОВІ ЕЛЕМЕНТАРНИХ ДИДАКТИЧНИХ ПОКАЗНИКІВ
В роботі показані особливості оцінки електронного навчального процесу в межах освітнього простору, представлена технологія для оцінки ефективності (загальної якості) онлайн-курсу (компоненту електронного навчального процесу) за допомогою набору виділених елементарних дидактичних показників. Сучасна дистанційна освіта характеризується стійкою тенденцією переходу до цифровізації та персоніфікації начального процесу. Модернізація освіти в даний час пов‘язана з впровадженням адаптивних, практико-орієнтованих і гнучких інструментів оцінки якості електронного навчального процесу. Існуючі освітні інформаційні системи для створення та оцінки якості електронних навчальних курсів, поки не мають можливостей для інтелектуалізації процесу навчання, гнучкої адаптації змісту освіти під індивідуальні потреби учасників навчального процесу, не містять зручних інтелектуальних інструментів для підтримки розробників онлайн-курсів, автоматизації рутинних операцій зі структурування освітнього контенту. Представлена концепція оцінки компонентів навчального середовища, яка формуються за допомогою групи виділених елементарних дидактичних показників, заснованих на базових атрибутах електронного навчального процесу. Виділені групи якісних показників ефективності організації електронного навчального процесу, які забезпечують процес системного аналіз ефективності застосування технології, методів дистанційної освіти. Їх конкретний вибір, формування груп показників визначається цілями та завданнями комплексної оцінки електронного навчального процесу. На основі схеми виділення та формування елементарних дидактичних показників – розроблено метод та модель оцінки ефективності, (якості) застосування технології, методу або компоненту електронного навчального процесу в межах освітнього середовища. В роботі показано, що в найпростішому випадку загальна процедура оцінювання, експертизи компонентів електронного навчального процесу будується на математичній обробці оцінених експертами сукупності показників якості курсу (визначення важливості та інформативності показників, усередненні, елементарні дидактичні показники). Ефективні інтелектуальні алгоритми обробки даних лежать в основі розробки адаптивної технології онлайн-навчання впроваджені в навчальні процеси. Розроблені основні принципи синтезу системи оцінки якості онлайн-курсів.
МОДЕЛЬ ІРРАЦІОНАЛЬНОЇ ФУНКЦІЇ СПЕЦІАЛЬНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ РІЗНИХ ДВІЙКОВО-КОДОВИХ СИСТЕМАХ ЧИСЛЕННЯ В ЄДИНОМУ КРИСТАЛІ
Сучасний розвиток обчислювальної техніки характеризується постійним пошуком інноваційних рішень у сфері цифрового перетворення інформації. Метою даної роботи є створення ефективної моделі ірраціональної функції, шляхом перетворення в єдиному кристалі кортежні двійково-кодові формалізовані операнди з високою швидкодією і надійністю при малому енергоспоживанні. Методологія дослідження грунтується на сукупності прийомів, що перетворюють вхідні кортежні операнди різних двійково-кодових систем числення в вихідні значення комбінації за допомогою малого обсягу корегуючих констант (визначаються заздалегідь через операцію XOR), використовуючи одні й ті ж табличні дані відповідностей та синтезу відповідних логічних структур компонентів. Ключовою інновацією даної роботи є підвищення ефективності та зменшення активних компонентів і пасивних елементів за рахунок використання запропонованого оригінального схемотехнічого рішення при збереженні високої інформаційної точності. Верифікація перетворення вхідних кортежних двійково-кодованих операндів була підтверджена розрахунками для наведених операндів у двійковій системи числення при визначенні моделі ірраціональної функції спеціального призначення. Останні формують значення: двійкового коду функції «квадратний корінь»; двійково-десяткового коду функції «квадратний корінь» шляхом корегування вхідного масиву двійкового коду аргументів за допомогою відповідних малорозрядних корегуючих констант. Розрахунки, що були виконані за запропонованою формулою, через співвідношення середнього часу безвідмовної роботи запропонованої моделі формувача та моделей, підтверджують підвищення конструктивної надійності майже 2 рази за рахунок зменшення пасивних елементів. Запропонована технологія може бути успішно застосована в цифрових обчислювальних пристроях спеціального призначення, а саме: контрольно-вимірювальних системах; комп’ютерно-інтегрованих комплексах; тощо. Результати дослідження демонструють, що запропонований інноваційний підхід до архітектури компонентів може кардинально змінити уявлення вчених та дослідників про можливості цифрових перетворювачів спеціального призначення.
МОДЕЛЬ ТА МЕТОДОЛОГІЯ ВИМІРЮВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ВИТРАТ ЕНЕРГІЇ НА МІНІМІЗАЦІЮ РИЗИКІВ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ В РОЗПОДІЛЕНИХ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ ПЕСОНАЛЬНИХ МОБІЛЬНИХ ПРИСТРОЇВ
Стрімке зростання хмарних обчислень та штучного інтелекту суттєво збільшило енергоспоживання дата-центрів. Волонтерські обчислення (Volunterr Computing) з використанням персональних мобільних пристроїв є перспективним рішенням завдяки потенційному зниженню енергетичних витрат. Водночас такі системи стикаються з критичними викликами, пов’язаними з надійністю, безпекою та стійкістю. Предметом даного дослідження є мінімізація трьох ключових ризиків – відмова вузлів, фальсифікація результатів та викрадення даних – у середовищі мобільних добровільних обчислень, а також оцінка їх енергетичних витрат. Мета роботи полягає у розширенні єдиної моделі, здатної прогнозувати енергоспоживання за різних стратегій безпекового захисту, та кількісному визначенні компромісів між ефективністю і надійністю. Методологія дослідження поєднує математичне моделювання, імітаційні експерименти та емпіричні вимірювання на мережах мобільних пристроїв. У якості прикладів застосовувалися задачі трасування променів, що дозволило порівняти базовий рівень енергоефективності зі сценаріями відмов вузлів, навмисного спотворення результатів та спроб витоку даних. Отримані результати свідчать, що кожна стратегія захисту має власні енергетичні наслідки. Захист від відмов вузлів зумовлює помірні й передбачувані додаткові витрати, які зростають з ймовірністю відмови.Захист від фальсифікації результатів, заснований на механізмах надлишковості та оцінки довіри, є найбільш енерговитратним підходом, причому накладні витрати експоненційно зростають у ворожому середовищі й у крайніх випадках призводять до колапсу системи. Захист від викрадення даних створює мінімальні додаткові енергетичні витрати, проте обмежує розподіл задач, що може спричинити незавершеність обчислювальних робіт за відсутності довірених вузлів. Наукова новизна роботи полягає у створенні інтегрованої рамкової моделі, яка поєднує мінімізацію ризиків безпеки та надійності з кількісним енергетичним моделюванням у розподілених обчисленнях. На відміну від попередніх досліджень, що розглядали ризики ізольовано, це дослідження систематично порівнює їх енергетичний вплив, формує таксономію профілів накладних витрат і створює підґрунтя для збалансування ефективності та безпеки у майбутніх масштабних розподілених системах.
МЕТОД КОМП’ЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ЗАРЯДУ/РОЗРЯДУ АКУМУЛЯТОРА
У статті розв’язано задачу моделювання процесів заряду і розряду літій-залізо-фосфатного акумулятора на основі історичних даних його експлуатації. Основна ідея роботи полягає у розробленні методу, який забезпечує можливість визначати напругу на клемах, яка характеризує його енергетичний потенціал, враховуючи ключові параметри акумулятора та режимів його роботи за різних умов. Дослідження проведено у два етапи.На першому етапі виконано збір, аналіз, історичних даних про роботу гібридної системи електропостачання з використанням електричного акумулятора енергії. Обґрунтовано структуру і параметри еквівалентної схеми, залежності для їх визначення на підставі статистичних даних. Здійснено опрацювання статистичної інформації про режими роботи акумулятора в системі електропостачання. На другому етапі обґрунтовано можливість та доцільність застосування методу найменших квадратів (МНК) або генетичних алгоритмів (ГА) для знаходження коефіцієнтів при аргументах функції регресії, яка відображає доступну (залишкову) ємність акумуляторної батареї. Коефіцієнти визначено для восьми режимів роботи акумулятора, які повністю покривають робочий діапазон.Актуальність даного дослідження зумовлена зростаючим попитом на ефективні інструменти дослідження характеристик систем електропостачання за наявності засобів акумулювання енергії. Процеси заряду і розряду є фундаментальними для оцінки терміну служби акумуляторів, розробки систем моніторингу та керування режимами. Розроблений метод є корисним в умовах відсутності прямого доступу до лабораторних даних або у випадках, коли виробник не надає всієї необхідної інформації. Метод, зокрема, надає можливість змоделювати роботу акумулятора в різних умовах використання та для різних структур енергетичних систем.Результати роботи можуть бути використані при автоматизованому проектуванні електричних систем з урахуванням індивідуальних характеристик даного типу акумуляторів. Забезпечено можливість уточнити параметри режимів роботи вже встановленого акумулятора, що може бути корисним при модернізації систем електропостачання.
ІНФОРМАЦІЙНА ХМАРНА ТЕХНОЛОГІЯ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО АНАЛІЗУ ЗРУЙНОВАНИХ СПОРУД ЗА ВІЗУАЛЬНИМИ ДАНИМИ З БПЛА
У роботі запропоновано інформаційну хмарну технологію нейромережевого аналізу зруйнованих споруд за візуальними даними, отриманими з безпілотних літальних апаратів. Проблема швидкої та достовірної ідентифікації залишків будівель є надзвичайно актуальною у сучасних умовах, оскільки результати такого аналізу мають критичне значення для моніторингу наслідків бойових дій, ліквідації надзвичайних ситуацій і планування відновлювальних робіт. Традиційні методи комп’ютерного зору не забезпечують необхідної ефективності через масштабність даних, різноманітність об’єктів та складність сцен. Застосування глибинних нейронних мереж, інтегрованих у хмарне середовище, дозволяє подолати ці обмеження, забезпечивши масштабованість та високу точність аналізу.Розроблена технологія передбачає надходження у хмарне середовище фотознімків високої роздільної здатності, їх попередню обробку та формування єдиного тренувального й валідаційного датасетів. У хмарі здійснюється навчання моделей YOLOv12 для детекції та сегментації потенційних будівельних залишків, а також ансамблю з десяти моделей ResNet50 для багатокласової класифікації виділених фрагментів. Клієнтська частина системи забезпечує препроцесинг нових знімків і виконання нейромережевого аналізу на основі попередньо навчених моделей. У результаті автоматично визначаються позиції залишків та їх віднесення до конкретних категорій матеріалів, що включають цеглу, бетон, деревину, пінопласт, плитку, пластик та інші.Експериментальні результати підтверджують ефективність розробленого рішення. Досягнуто загальної точності класифікації (Accuracy) 0.965, при цьому значення Precision склало 0.889, Recall – 0.965, а F1-міра – 0.925. Отримані результати перевищують показники аналогічних досліджень щонайменше на 0.042, що демонструє конкурентоспроможність та доцільність використання запропонованого підходу. Використання хмарних технологій дозволяє забезпечити масштабованість рішення, зниження вартості інфраструктури та незалежність від обчислювальних можливостей локальних пристроїв.
МОДЕЛЬ АЛГОРИТМУ ВЗАЄМОДІЇ КОРИСТУВАЧА З БАЗОЮ СТРУКТУРОВАНИХ ДАНИХ ДЛЯ АДАПТИВНОГО СОРТУВАННЯ У ВЕБІНТЕРФЕЙСІ
Сортування табличних даних у веб-середовищі потребує рішень, що поєднують практичну інтерактивність з математичною визначеністю. У статті запропоновано методику та формалізовану модель клієнтського інтерфейсу, який імпортує Excel/CSV, виконує очищення й нормалізацію, підтримує фільтри й багатокритеріальне впорядкування без обов’язкової серверної логіки. Реалізовано два робочі режими: автономний (усі операції виконуються у браузері, локальне зберігання) та інтеграційний (опційний REST-експорт у MySQL/MongoDB/SQLite).Інтерфейс орієнтовано на покрокову взаємодію: вікна завантаження, параметрів очищення, вибору критеріїв/пріоритетів, налаштувань фільтрів і часткового збігу, запуску сортування та перегляду результатів; окремо передбачено логування дій і підказки щодо конфліктних умов. Технічно використано HTML, CSS, JavaScript, IndexedDB/ sql.js та бібліотеку XLSX, що забезпечує доступність і простоту розгортання у локальних середовищах.Ідейне ядро складає трикомпонентна архітектура даних: T1 (вхідна матриця m × n), T2 (набір четвірок (ci, wi, di, fi) для формалізації критеріїв і ваг) та T3 (результат після фільтрації/проєкції/сортування). Кожний етап має чіткі оператори: T1 → f1 → T1′ (очищення/нормалізація/валідація), T1′→ f2 → T2 (побудова запиту), T1′,T2 → f3 → T3 (застосування інструкції). Зіставлення текстових полів підтримує нечіткість (зокрема, Левенштейн), що підвищує стійкість до варіантів написання. Для багатокритеріального порівняння використано ( ) k k ( , k , k )kScore r = ∑w ⋅ϕ r c fабо лексикографічний ключ, де ϕk – нормалізована функція порівняння з урахуванням фільтра.Сортування реалізовано модифікованим Selection Sort із динамічно-наслідковим обмеженням переміщення R = m/(i + 1), що на кроці i лімітує інтенсивність перестановок (≤ {R}) і запобігає «стрибкам» порядку; нестабільність базового алгоритму компенсується tie-break за початковим індексом. Логіку взаємодії формалізовано як скінченний автомат: стани відповідають вікнам, переходи – подіям користувача; реалізовано валідацію введення та попередження конфліктів, а зміни параметрів реактивно оновлюють T3. Така побудова забезпечує прозорість, відтворюваність і можливість генерації контрольних сценаріїв.Експериментальні випробування на переліках параметричних об’єктів (охоронні сповіщувачі) засвідчили коректність перетворень, стабілізацію порядку у складних запитах, зручність покрокової роботи і ресурсну помірність клієнтського виконання. У підсумку модель і програмна реалізація поєднують інтерактивність інтерфейсу з формальною строгістю даних, забезпечують автономну роботу та опційну інтеграцію через REST-API, а також демонструють практичну придатність для аналітики, навчання й адміністративних сценаріїв у CRM/ ERP-контекстах. Наукова новизна полягає в тому, що запропоновано повністю клієнтський цикл обробки (імпорт → очищення/нормалізація → фільтрація/проєкція → сортування → відображення) без обов’язкового сервера; формалізовано трикомпонентну схему T1–T2–T3 (T1 – вхідні дані, T2 – «інструкція» у вигляді четвірок (ci, wi, di, fi), T3 – результат), що робить налаштування критеріїв і ваг прозорим та відтворюваним. Порівняно з аналогами, розроблений інтерфейс вирізняється інтерактивністю, підтримкою текстових запитів і чіткою формалізацією логіки взаємодії, що підвищує його конкурентоспроможність. Додатково система забезпечує автономність роботи (client-side), прозору верифікацію кроків і відтворюваність завдяки моделюванню інтерфейсу як скінченного автомата та композиції операторів T1 → f1 → T1′→ f2 → T2 → f3 → T3. Модифікований Selection Sort з обмеженням R = m/(i + 1) стабілізує порядок за багатокритеріальних запитів, а підтримка REST-експорту і коректного перетворення типів спрощує інтеграцію з БД (MySQL/MongoDB/SQLite) та масштабування рішення.
ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МОДЕЛЕЙ РЕІНЖЕНЕРІЇ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ ТУРИСТИЧНОГО СЕРВІСУ
У статті досліджено ефективність моделей реінжинірингу програмного забезпечення як ключового інструменту цифрової трансформації туристичних інформаційних систем. Об’єктом дослідження є програмне забезпечення туристичної платформи, а предметом – процеси оптимізації її архітектури, продуктивності, безпеки та якості обслуговування користувачів. Особливу увагу приділено глибокому аналізу вихідного коду, реверс-інжинірингу, редизайну архітектури та впровадженню багаторівневих моделей із використанням сучасних технологій, таких як PHP, MySQL, OAuth, хешування паролів. Практична частина ґрунтується на реінжинірингу веб-застосунку Travel-website, що включає детальний аналіз коду, розробку оновленої архітектури, інтеграцію з Google OAuth, підвищення безпеки зберігання паролів та впровадження адаптивного інтерфейсу для покращення користувацького досвіду.У статті обґрунтовано необхідність адаптації програмних систем до вимог цифрової трансформації, що є особливо актуальним в умовах жорсткої конкуренції та воєнного стану. Результати дослідження свідчать, що реінжиніринг сприяє значному підвищенню безпеки, гнучкості та продуктивності системи, що є критично важливим для сучасних туристичних сервісів. Впровадження багатофакторної автентифікації, а також інтеграція з CRM і аналітичними системами розширюють функціональні можливості платформи, забезпечуючи її конкурентоспроможність на ринку. Запропонована модель реінжинірингу є ефективним інструментом цифрової трансформації, що дозволяє підвищити якість та надійність туристичних інформаційних систем. Крім того, стаття розглядає питання оптимізації витрат і часу розробки за рахунок використання перевірених стратегій і технологій реінжинірингу, що робить запропонований підхід економічно вигідним та практично застосовним у сучасних умовах розвитку IT-індустрії.
ІНТЕРПРЕТОВАНА КЛАСИФІКАЦІЯ ГЕМОДИНАМІЧНОГО СТАНУ НА ОСНОВІ ВІДБОРУ КЛЮЧОВИХ НЕІНВАЗИВНИХ ПАРАМЕТРІВ ТА АНАЛІЗУ ВАЖЛИВОСТІ ОЗНАК
У статті розглянуто проблему інтерпретованої класифікації гемодинамічного стану людини на основі відбору ключових неінвазивних параметрів та аналізу важливості ознак. Сучасна медицина все більше орієнтується на створення автоматизованих систем моніторингу життєво важливих функцій організму, що базуються на методах машинного навчання та штучного інтелекту. Однак значною перешкодою у впровадженні таких систем є проблема довіри з боку лікарів та пацієнтів, оскільки більшість моделей машинного навчання працюють як «чорні скриньки», без зрозумілої логіки прийняття рішень. Це обмежує практичну цінність навіть високо точних алгоритмів, адже клінічні спеціалісти потребують не лише результату класифікації, а й аргументованого пояснення, чому саме той чи інший стан визначено.Метою дослідження є створення інтерпретованої моделі класифікації гемодинамічного стану із застосуванням відбору найбільш інформативних неінвазивних фізіологічних параметрів та методів пояснення моделей.У роботі використано такі показники: частота серцевих скорочень, артеріальний тиск, варіабельність серцевого ритму, насичення крові киснем (SpO₂) та частота дихання. На основі експериментів з моделями Random Forest, XGBoost, логістичною регресією та інтерпретованими деревами рішень здійснено порівняльний аналіз ефективності класифікації та зрозумілості результатів. Для оцінки внеску окремих ознак застосовано метод SHAP-аналізу, що дозволив кількісно визначити значущість параметрів у процесі прогнозування. Результати дослідження свідчать, що найбільш вагомими ознаками для оцінки гемодинамічного стану є насичення крові киснем (SpO2) та варіабельність серцевого ритму (HRV). Їх поєднання забезпечує найбільшу діагностичну інформативність у виявленні компенсованих та декомпенсованих станів. Частота серцевих скорочень та артеріальний тиск відіграють роль додаткових предикторів, тоді як частота дихання має допоміжне значення. Використання інтерпретованих алгоритмів дозволило сформувати правила класифікації у вигляді зрозумілих для лікаря залежностей, що значно підвищує рівень довіри до системи та створює передумови для практичного застосування.Таким чином, запропонований підхід поєднує високу точність автоматизованої діагностики з прозорістю та пояснюваністю результатів. Це робить його перспективним для впровадження у системи підтримки клінічних рішень, мобільні сенсорні пристрої та телемедичні платформи. Подальші дослідження доцільно спрямувати на тестування запропонованої моделі на розширених клінічних вибірках, а також на інтеграцію з інтелектуальними інформаційними системами для персоналізованої медицини.
ОГЛЯД ТЕХНОЛОГІЙ КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ НА ОСНОВІ ГЛИБОКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ЩОДО ВИКОРИСТАННЯ НА ЗАЛІЗНИЧНОМУ ТРАНСПОРТІ
У даній роботі виконано огляд технологій комп’ютерного зору на основі глибоких нейронних мереж щодо використання на залізничному транспорті.Під час воєнної агресії потребуються модернізація залізничної інфраструктури України, що пов’язана з використанням систем комп’ютерного зору на основі глибоких нейронних мереж, для забезпечення точності та безпеки. Для вирішення завдань комп’ютерного зору на залізничному транспорті (класифікація та ідентифікація об’єктів, а також стеження за ними) рекомендовано використання глибоких згорткових нейроннх мереж (Deep Convolutional Neural Networks, DCNN). Проведений огляд технологій комп’ютерного зору з використанням глибоких згорткових нейронних мереж надав можливість визначити їх проблеми, відобразити загальну архітектуру з призначенням шарів (згортковий шар; шар об’єднання; активаційний шар; повнозв’язаний шар; шар нормалізації; шар відсіву; щільний шар), а також ознайомитися з результатами відповідного аналізу українських та закордонних науковців відповідно до їх класифікації: на основі просторового використання; на основі глибини; з безліччю підключень; на основі використання карти ознак, стиснення і збудження; на основі використання бустінга каналів; з використанням механізму уваги. На сучасному етапі в задачах комп’ютерного зору для реалізації DCNN найчастіше використовується програмне середовище TensorFlow. Результати проведеного огляду технологій комп’ютерного зору на основі використання глибоких згорткових нейронних мереж можуть бути використані як методологічна основа для модернізації залізничної інфраструктури України в умовах воєнного стану.
РОЗРОБКА TELEGRAM-БОТА ДЛЯ СПОВІЩЕННЯ ПРО ПОВІТРЯНУ ТРИВОГУ В УКРАЇНІ
Повномасштабне вторгнення Російської Федерації в Україну з 24 лютого 2022 року призвело до суттєвих трансформацій у сфері цивільного захисту. Одним із ключових викликів стало своєчасне інформування населення про загрози з повітря – ракетні обстріли, атаки дронів-камікадзе та авіаційні удари. Традиційна система централізованого оповіщення, що базується на сиренах радянського зразка, виявилася вразливою: у багатьох випадках сирени не працювали через пошкодження електромереж, відсутність резервного живлення чи організаційні збої.Водночас мобільні пристрої є доступними практично для кожного громадянина, що створює умови для впровадження цифрових сервісів. Прикладом є застосунок «Air Alert», який встановили понад 15 млн користувачів.Також відкритий проєкт alerts.in.ua надає дані про повітряні тривоги через API, що дає можливість інтеграції у сторонні застосунки та сервіси.У статті представлено розробку Telegram-бота для сповіщення про повітряні тривоги. Він може бути доданий у чати та канали та забезпечує автоматизовану розсилку повідомлень про початок, продовження та завершення тривог. Архітектура реалізована засобами ASP.NET Core Web API, з використанням Entity Framework Core для збереження даних. Для взаємодії з Telegram застосовано офіційний Bot API та бібліотеку Telegram.Bot.Джерелом даних є API ukrainealarm.com.Система передбачає збереження історії повідомлень у базі даних, ведення журналів подій та логування роботи сервісу. Це дає змогу відстежувати статистику тривог, аналізувати частоту їх виникнення та перевіряти роботу самого бота. У статті детально описано структуру бази даних, наведено приклади коду та проаналізовано основні сценарії роботи сервісу.
РОЗРОБКА СИСТЕМИ РЕЄСТРАЦІЇ ТА АВТОРИЗАЦІЇ КОРИСТУВАЧІВ У КЛІЄНТ-СЕРВЕРНОМУ WEB-ДОДАТКУ
У сучасних умовах стрімкого розвитку інформаційних технологій та зростання кількості web-додатків питання безпечної та ефективної реєстрації й авторизації користувачів набуває особливої актуальності. Дана стаття розглядає процес розробки системи реєстрації та авторизації користувачів у web-додатку з клієнт-серверною архітектурою, що забезпечує надійний контроль доступу до ресурсів та персоналізовану взаємодію з користувачем.Під час розробки було розглянуто ключові вимоги до систем автентифікації, серед яких безпека, масштабованість, зручність у використанні та відповідність актуальним стандартам. Проаналізовано поширені підходи до реалізації клієнт-серверної архітектури, зокрема застосування REST API, JSON Web Token (JWT), протоколу HTTPS, а також фреймворків для фронтенду та бекенду, таких як React, Node.js і Express.Розроблена система передбачає двоетапний процес: реєстрацію нового користувача, а також авторизацію з використанням токенів доступу.Розроблена форма реєстрації у web-додатку включає вбудовану валідацію рядків, яка перевіряє коректність введених даних – зокрема формат електронної пошти, складність пароля, його підтвердження та унікальність Email-адреси. Після успішної реєстрації на вказану пошту надсилається лист із підтвердженням, що містить унікальний токен для активації облікового запису. Після підтвердження користувач автоматично перенаправляється до вікна авторизації, де може увійти до системи за допомогою своїх облікових даних, що забезпечує безпечний і контрольований доступ до ресурсу. Запропоноване рішення може бути інтегроване в різноманітні web-платформи, можливе масштабування, розширення функціоналу та інтеграції з іншими сервісами, зберігаючи високий рівень зручності використання для кінцевих користувачів. Розроблена система реєстрація та авторизації може бути застосована у різних галузях, де необхідно забезпечити надійну ідентифікацію користувачів та захист інформаційних ресурсів.
БАГАТОРІВНЕВА МОДЕЛЬ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ НА МОБІЛЬНІЙ ПЛАТФОРМІ ТА ФОРМАЛІЗАЦІЯ КРИТЕРІЇВ ЇЇ ЖИВУЧОСТІ
Стаття присвячена формалізації живучості інформаційних систем на мобільній платформі з урахуванням переривчастої зв’язності, часткової спостережуваності та жорстких ресурсно-часових обмежень. Запропоновано багаторівневу модель (рівні даних, процесів і управляюче-ресурсний), в якій узгодження між рівнями фіксуються у вигляді інваріантів причинно-часової консистентності та SLO-вимог. Уведено клас допустимих траєкторій функціонування та ядро живучості як множину станів, з яких існує політика, що утримує систему в допустимій області попри збурення і «вікна доступності». Для ризик-чутливої оцінки деградації процесів використано механізм CVaR над дефіцитами SLO, що дозволяє враховувати події з «тяжкими хвостами». Причинно-часову адекватність даних формалізовано через метрики частки порушень причинності та втрати валідності, а здійсненність політик – через канальні, обчислювальні та енергетичні бюджети з урахуванням часових обмежень на їх виконання. Запропоновано три індекси живучості (найслабкішої ланки, зважений, послідовний), які агрегують нормовані показники ризику процесів, консистентності даних і часово-ресурсної здійсненності, що дає прозорий інструмент пріоритезації режимів та вибору керованих сценаріїв деградації. Новизна полягає у вперше поданій у єдиному формалізмі композиційній моделі, яка інтегрує ризик процесів, причинно-часову семантику даних і планову здійсненність політик та забезпечує операторне обчислення ядра живучості для швидкої діагностики стану в реальному часі. Практична цінність полягає у можливості оперативного порівняння політик і регламентів експлуатації для БПЛА/робототехнічних платформ, своєчасного виявлення «вузьких місць» і раціонального перерозподілу ресурсів з метою підтримання критичних процесів інформаційної системи у динамічних умовах.
ВДОСКОНАЛЕННЯ ГЕНЕРАТОРА ПСЕВДОВИПАДКОВИХ ЧИСЕЛ НА РЕГІСТРАХ ЗСУВУ ЗВОРОТНОГО ЗВ’ЯЗКУ ТА ДОСЛІДЖЕННЯ ЙОГО ХАРАКТЕРИСТИК
В даній роботі розглянуто застосування генераторів псевдовипадкових чисел для методу Монте-Карло, комп’ютерних симуляціях, 2D і 3D рендерингу. Проаналізовано їх характеристик та відзначено одну з важливіших характеристик генераторів – якість рівномірності розподілу, тобто наскільки рівномірно будуть розподілені згенеровані точки чи напрямки у просторі. Відзначено, що якісний генератор випадкових чисел у 3D-моделюванні та рендерингу є фундаментом того, щоб результати обчислень і зображення були точними, швидко збіжними та візуально чистими. Проведено огляд останніх публікацій на тему покращення характеристик генераторів псевдовипадкових чисел. У результаті аналізу визначено, що низка існуючих рішень полягає в комбінуванні кла- сичних швидких генераторів або додаванні операції для забезпечення рівномірного заповнення 2D і 3D просторів та зменшення похибки інтегрування в методі Монте-Карло. Серед алгоритмічних генераторів для подальшої модифікації обрано алгоритм Xorshift через його швидкість та простоту інтеграції в інформаційну систему.Запропоновано рішення, що базується на вдосконалені алгоритму генерації псевдовипадкових чисел Xorshift за рахунок бітного реверсування, що дозволило покращити характеристики генерованої послідовності. Проведено статистичні тести для запропонованого генератора та здійснено порівняння його результатів з початковим базовим генератором Xorshift. Результати статистичного аналізу показали відсутність значущих відхилень від ідеального рівномірного розподілу. Доведено, що реверсування бітів може суттєво покращувати 2D-проєкції й зменшити надмірну щільність точок чи навпаки прогалини. Зауважено кращу рівномірність покриття площини світла та швидшу збіжність Монте-Карло інтеграла для генератора з реверсування бітів та відзначено його перспективність для задач рендерингу світла і тіней. Зроблено висновок, що реверсування бітів є простою, але ефективною технікою підвищення якості генератора псевдовипадкових послідовностей. Запропонований генератор має практичне значення для задач Монте-Карло, комп’ютерного моделювання та 3D-візуалізації, де вимоги до рівномірності вибірки у багатовимірному просторі є особливо критичними.
АРХІТЕКТУРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ МАСШТАБОВАНИХ ВЕБЗАСТОСУНКІВ З УРАХУВАННЯМ ПРОДУКТИВНОСТІ ТА ЗАТРИМОК
Швидке зростання цифрових сервісів та зростаючі вимоги глобально розподілених користувачів ставлять у центр уваги вебзастосунків питання масштабованості, продуктивності та оптимізації затримок.Забезпечення високої продуктивності за зростаючих навантажень є критично важливим для стабільності бізнес-процесів, задоволеності користувачів та ефективності системи.Ціллю дослідження є порівняльна оцінка чотирьох архітектурних парадигм вебзастосунків – монолітної, мікросервісної, серверлес та edge-комп’ютингу – за умов навантажень, що імітують реалістичні сценарії електронної комерції, включно з одночасними транзакціями, пошуком товарів та платіжними запитами, для визначення їхньої поведінки щодо масштабованості, продуктивності та затримок.Як результат, дослідження показало значні відмінності у поведінці систем за різних архітектур. Монолітні системи, хоча й передбачувані та прості в експлуатації, швидко насичувалися під навантаженням: час відповіді перевищував 900 мс при 1 500 одночасних користувачах та досягав понад 3 с на пікових навантаженнях. Мікросервіси розширювали діапазон масштабованості, забезпечуючи стабільну продуктивність до 3 000–3 500 користувачів із середніми затримками 420–600 мс, проте при високій одночасності накладні витрати на оркестрацію призводили до різкого зростання затримок. Серверлес-платформи показали найвищу еластичність, майже миттєво масштабуясь до 6 200 запитів на секунду та ефективно обробляючи пікові навантаження, хоча спостерігалися пікові затримки до 1 000 мс через холодні запускі та змінність виконання. Edge-розгортання забезпечували найменші затримки загалом, залишаючись нижче 300 мс навіть при 5 000 користувачах, і досягали пікової пропускної здатності 5 400 запитів на секунду, хоча вимагали значного забезпечення ресурсів та створювали більшу операційну складність. Результати свідчать, що жодна окрема архітектурна парадигма не повністю задовольняє вимоги масштабованості та затримки для різних профілів навантажень. Гібридні стратегії, що поєднують мікросервіси для стабільності ядра, серверлес для непередбачуваних піків та edge- комп’ютинг для критично чутливих до затримок операцій, забезпечують найбільш збалансовані результати, гарантують відгук системи, стабільність і економічно обґрунтовану масштабованість.Висновки: гнучкі архітектурні підходи забезпечують високу продуктивність, стабільність та масштабованість вебзастосунків, оптимізуючи затримки та операційні витрати. Отримані результати підкреслюють важливість адаптивності архітектури для створення стійких та ефективних вебзастосунків у сучасних цифрових екосистемах.
МОДЕЛІ ЗАГРОЗ ТА ПОРУШНИКА АВТОНОМНОЇ СИСТЕМИ ДИФЕРЕНЦІАЛЬНОЇ КОРЕКЦІЇ ГЛОБАЛЬНИХ НАВІГАЦІЙНИХ СУПУТНИКОВИХ СИСТЕМ
У статті розроблено формалізовану модель загроз та модель порушника для автономної системи диференціальної корекції (АСДК) глобальних навігаційних супутникових систем (GNSS), яка відноситься до об’єктів критичної інформаційної інфраструктури. Сформовано класифіковану модель порушника, що враховує типи атакуючих суб’єктів, їх мотивацію, технічні ресурси, рівень доступу та потенційні техніки атак. Запропоновано комплексну модель загроз, яка охоплює всі активи системи АСДК, включаючи GNSS-приймачі контрольно-коригуючих станцій (ККС) та АСДК, центри обробки даних, криптографічну інфраструктуру, транспортні канали передачі даних, сервери розповсюдження поправок та кінцевих користувачів. Для побудови моделі загроз використано комбінований методологічний підхід, що об’єднує сучасні методики PASTA (Process for Attack Simulation and Threat Analysis), STRIDE та MITRE ATT&CK (Enterprise та ICS). Розроблено типові сценарії мультивекторних атак з урахуванням GPS spoofing, GPS jamming, атак на інформаційно-комунікаційну інфраструктуру (ІКС), криптосистему, програмне забезпечення та фізичні компоненти системи. Окрему увагу приділено забезпеченню криптостійкості системи в умовах постквантового періоду шляхом впровадження національних постквантових алгоритмів шифрування (Калина, Скеля, Вершина, Купина) та використання квантових генераторів випадкових чисел (QRNG) у системі управління ключами. Проведено аналіз наслідків реалізації атак та обґрунтовано комплекс заходів захисту системи АСДК з урахуванням міжнародних стандартів ISO/IEC 27001, IEC 62443, NIST SP 800-30/53 та національних нормативів НД ТЗІ. Запропонована методика дозволяє створювати практично застосовні захищені архітектури для АСДК GNSS та інших елементів критичної інфраструктури з урахуванням майбутніх криптографічних викликів.
АЛГОРИТМІЗАЦІЯ ПРОЦЕСІВ КЕРУВАННЯ ТА ІНТЕРАКЦІЙ В ІГРОВИХ ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНИХ ЗАСТОСУНКАХ
У статті досліджується алгоритмізація процесів керування і інтеракцій в ігрових об’єктно-орієнтованих застосунках на прикладі гри «Гольф», розробленої з використанням мови програмування C# та ігрового рушія Unity. Розглянуто основні аспекти механізмів вибору рівнів, управління ігровим об’єктом, проходження рівнів та нарахування винагород у вигляді зірок, а також обробку ситуацій поразки. Вказано, що інтеграція взаємозалежних функцій у відповідні класи дозволяє забезпечити модульність, масштабованість і повторне використання коду, що є ключовим для складних ігрових систем. Створена діаграма класів відображає структуру зв’язків між основними та допоміжними класами, включно з MonoBehaviour, який забезпечує взаємодію скриптів із рушієм Unity через події Start(), Update(), OnCollisionEnter() та інші, а також користувацькі класи, що реалізують поведінку м’яча, управління сценами, відображення інтерфейсу, обробку колізій та ефекти, логіку ворогів та рух об’єктів на сцені.У статті показано, що застосування запропонованих алгоритмів вибору рівнів, керування м’ячем, проходження рівнів та нарахування зірок, поразки дозволяє створити реалістичний та керований ігровий процес, а також забезпечує точність розрахунку траєкторій, сили поштовху та реакцій на зіткнення. Розроблені механіки можуть слугувати основою для подальшого проєктування більш складних ігор із високим рівнем інтерактивності, динамічною фізичною моделлю та керованими елементами інтерфейсу. Запропоновані у статті алгоритми демонструють ефективність об’єктно-орієнтованого підходу в програмуванні ігор, що сприяє підвищенню продуктивності розробки та полегшує масштабування проєкту, що є важливим під час розробки та супроводу програмного забезпечення.
ВИКОРИСТАННЯ АЛГОРИТМІВ АІ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ТА БЛОКУВАННЯ КІБЕРАТАК НА ВІЙСЬКОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ
У сучасному геополітичному контексті, що супроводжується активізацією кіберконфліктів, особливої актуальності набуває проблема забезпечення кібербезпеки військових інформаційних систем. Такі системи є критично важливими для національної оборони, оперативного управління військами та реалізації стратегічних рішень, що робить їх головними цілями як масових, так і таргетованих кібератак. Традиційні підходи до кіберзахисту, орієнтовані на сигнатурний або евристичний аналіз, не можуть забезпечити належний рівень захисту від новітніх загроз, які постійно змінюються, адаптуються та використовують засоби штучного інтелекту.У цьому контексті використання алгоритмів штучного інтелекту (ШІ, АІ), зокрема методів машинного та глибинного навчання, навчання з підкріпленням і обробки природної мови, відкриває нові горизонти для проактивного, адаптивного та автономного кіберзахисту. У статті розглянуто підходи до розробки, впровадження та експлуатації інтелектуальних систем виявлення та блокування атак у військових умовах. Проаналізовано можливості систем виявлення вторгнень нового покоління (Next-Gen IDS), побудованих на базі згорткових нейронних мереж (CNN), які дозволяють виявляти DDoS-атаки, сканування портів та зловмисну активність у реальному часі з високою точністю. Особливу увагу приділено питанням обробки даних з численних джерел у рамках підходу Data Fusion, що критично важливо у бойових умовах, де інформація надходить від сенсорів, безпілотників, супутників тощо.Окремий акцент зроблено на ролі навчання з підкріпленням у прийнятті рішень в умовах швидкоплинних бойових ситуацій, а також на використанні технологій edge computing, що забезпечують автономність систем у разі втрати зв’язку з центром. Проаналізовано ризики, пов’язані з атаками на самі моделі штучного інтелекту, такі як data poisoning, adversarial input, model inversion, та наведено методи їхньої нейтралізації. Досліджено інтеграцію Explainable AI (XAI) для підвищення довіри до рішень систем, забезпечення прозорості та можливості оперативного контролю.Показано, що впровадження ШІ у військові інформаційні системи дозволяє реалізувати самонавчальні захисні платформи, які здатні адаптуватися до змін загрозового середовища, генерувати нові сигнатури на основі поточних даних та координувати реагування в межах централізованої командно-інформаційної інфраструктури. У роботі наголошено на важливості міждисциплінарного підходу, залучення фахівців у сфері інформаційної безпеки, військової логістики, розвідки, а також створення цілісної доктрини кібероборони на основі ШІ. Отже, алгоритми ШІ розглядаються не як допоміжний інструмент, а як фундамент майбутньої архітектури стійкого, гнучкого та інтелектуального захисту військових ІТ-систем.
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МЕТОДИ АНАЛІЗУ ВІДЕОПОТОКУ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ПРИХОВАНИХ ПОВІДОМЛЕНЬ
Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням обсягів відеоданих та ускладненням методів стеганографії, що становить значні ризики для інформаційної безпеки та робить неефективним використання традиційних засобів контролю. Традиційні алгоритми цифрової обробки сигналів не забезпечують достатнього рівня точності та стійкості у виявленні прихованих повідомлень, особливо за наявності шумових перешкод та динамічно змінюваних потоків даних. Це зумовлює потребу впроваджувати інтелектуальні підходи, які поєднують методи комп’ютерного зору, машинного навчання та мультимодального аналізу.Мета статті – обґрунтувати та розробити інтелектуальні методи аналізу відеопотоку для виявлення прихованих повідомлень, що має забезпечити підвищення захищеності інформаційного середовища та ефективність сучасних алгоритмів штучного інтелекту за умов зростання кіберзагроз.Методологія дослідження ґрунтується на поєднанні системного аналізу відеопотоку, методів машинного навчання, глибоких нейронних мереж та мультимодальних підходів до обробки даних. Використано принципи інтеграції алгоритмів комп’ютерного зору з класифікаційними моделями, зокрема згортковими та рекурентними мережами, а також механізмами самоуваги трансформерів. Застосовано порівняльний аналіз ефективності різних архітектур, моделювання роботи систем у режимі реального часу та оцінку їхньої стійкості до маніпуляцій.Результати дослідження полягають у визначенні придатності традиційних та інтелектуальних методів для завдань ідентифікації прихованих сигналів. Доведено, що глибоке навчання та мультимодальні системи забезпечують значно вищу точність і адаптивність порівняно з традиційними підходами. Встановлено, що інтегровані архітектури аналізують просторові, часові й контекстуальні характеристики відео, створюють передумови для підвищення ефективності виявлення прихованих повідомлень у кіберзахисті, прикордонному контролі та моніторингу критичної інфраструктури.Висновки підтверджують, що застосування інтелектуальних методів аналізу відеопотоку дає змогу долати обмеження традиційних рішень та істотно зміцнює інформаційну безпеку. Водночас виявлено основні проблеми впровадження: значні обчислювальні витрати, дефіцит анотованих мультимодальних даних, низька інтерпретованість результатів і вразливість до adversarial-атак. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розробленням адаптивних архітектур на основі continual learning і federated learning, оптимізацією моделей для енергоефективного функціонування, упровадженням explainable AI для підвищення прозорості роботи алгоритмів, а також зі створенням уніфікованих протоколів інтеграції з іншими засобами кіберзахисту. Очікується, що ці рішення сформують нове покоління інтелектуальних систем відеоаналізу, здатних ефективно реагувати на сучасні та майбутні інформаційні загрози.
МЕТОДИ ІН’ЄКЦІЇ ВРАЗЛИВОСТЕЙ У СМАРТ-КОНТРАКТИ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ ЗБАЛАНСОВАНИХ ДАТАСЕТІВ
Смарт-контракти широко застосовуються у фінансових та децентралізованих застосунках, проте їхня безпека залишається критичною проблемою. Аналіз існуючих корпусів показує значний дисбаланс: поширені класи уразливостей (integer overflow/underflow) істотно домінують, тоді як критично небезпечна вразливість повторного входу представлена обмежено. Це ускладнює навчання та об’єктивне оцінювання інструментів виявлення вразливостей. Мета дослідження полягає у підвищенні об’єктивності та якості навчання й тестування методів виявлення уразливостей у смарт-контрактах шляхом створення збалансованого контрольованого датасету.Запропоновано два взаємодоповнювальні підходи ін’єкції. Детермінований метод спирається на статичний аналіз і формальні патерни відбору/модифікації функцій, забезпечуючи відтворюваність і синтаксичну коректність. LLM-підхід виконує контекстно узгоджені зміни з мінімальною різницею коду, підвищуючи різноманітність прикладів. Обидва інтегровані в єдиний конвеєр із нормалізацією, дедуплікацією та багатоступеневою валідацією: успішна компіляція solc, статичне підтвердження цільових патернів, перевірка збереження нецільової логіки та мінімальності змін. Результатом є збалансований датасет з п’яти класів (integer_overflow, integer_underflow, timestamp_dependency, reentrancy, «безпечні» контракти) з вирівняною кількістю прикладів, стандартизованим форматом збереження (повний контракт, вразливий фрагмент, метадані) та відтворюваним пайплайном. Поєднання детермінованого й LLM-методів забезпечує баланс контрольованості та реалістичності, що покращує якість експериментів і чесність порівнянь інструментів. Новизна полягає в уніфікованій формальній специфікації операторів ін’єкції та практичному конвеєрі пакетної генерації; обмеження стосуються стохастичності LLM і потреби подальших динамічних PoC-перевірок.
КОМП’ЮТЕРНА ПРОГРАМА РІШЕННЯ РІЗНИХ ВАРІАНТІВ ЗАДАЧІ КОМІВОЯЖЕРА З ДОПОМОГОЮ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ
У наш час інтенсивно розвивається транспортна логістика. Оптимальні маршрути руху транспортних засобів, для певного набору пунктів комунікації: транзитних, вихідного та кінцевого пункту, можуть бути знайдені при рішенні різних варіантів задачі комівояжера.Задача комівояжера – класична задача оптимізації. У випадку її замкнутого варіанта, комівояжер, рухаючись із вихідного пункту (ВП), однократно відвідує всі транзитні пункти та вертається у ВП. У випадку незамкнутого варіанта, комівояжер рухається з ВП, однократно відвідує всі транзитні пункти та прибуває у кінцевий пункт.Маршрути руху для замкнутого та незамкнутого варіанта задачі можуть бути визначені за допомогою комп’ютерних програм, які використовують для рішення генетичний алгоритм (ГА).При застосуванні ГА для рішення задачі комівояжера, при великій кількості транзитних пунктів, можлива ситуація вибору оптимального маршруту з декількох, отриманих при різних параметрах генетичного алгоритму. У цьому випадку необхідно оперативна інтерактивна взаємодія із програмою для зміни параметрів ГА. Як відомо, інтерактивність мають комп’ютерні програми із графічним інтерфейсом користувача.У роботі на мові програмування Java розроблена кросплатформна комп’ютерна програма рішення різних варіантів задачі комівояжера з допомогою генетичного алгоритму. Вона має графічний інтерфейс користувача та дозволяє визначити оптимальний маршрут руху, як для замкнутого, так і незамкнутого варіанту задачі комівояжера. У той час, графічний інтерфейс додатка дає можливість змінювати параметри ГА у процесі його роботи та відображати знайдені маршрути руху у графічному вигляді.Попередньо дані про розташування пунктів руху, у вигляді їх назв та відповідних значень географічних координат широти та довготи, вводяться у програму з *.csv файлу.Програма при функціонуванні використовує генетичний алгоритм на основі методів, які для кожного варіанта задачі комівояжера реалізовували кросовер, мутацію хромосом, механізми елітизма та турнірного відбору особин, оцінку придатності популяції (методи реалізації кросовера і мутації хромосом для різних варіантів задачі відрізнялися). Для оцінки відстані між містами та довжини маршруту додаток використовує формулу гаверсинусів.
АДИТИВНА ТА АДДИТИВНО-МУЛЬТИПЛІКАТИВНА МОДЕЛІ ДЛЯ НЕІНВАЗИВНОЇ ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАФІЇ ПЛОДА: МЕТОДИ КАСКАДНОЇ ЕКСТРАКЦІЇ ТА ЗАВАДОСТІЙКІСТЬ
Запис черезшкірної електрокардіограми (ЕКГ) плода розглядається як завдання розділення компонентів у змішаному абдомінальному сигналі, що містить ЕКГ матері (МЕКГ), ЕКГ плода (ФЕКГ) і шуму. У статті систематично порівнюються два способи подання таких сигналів – як адитивна (лінійна суперпозиція) та адитивно-мультиплікативна суміш – у часовій та частотній областях, включаючи процедури ідентифікації параметрів та розділення компонентів, а також оцінку стійкості до типових перешкод та артефактів запису. Показано, що для більшості практичних сценаріїв адекватною є адитивна модель з каскадом обробки: фільтрація нульової фази та нормалізація амплітуди; адаптивне придушення материнської складової (LMS/RLS за наявності опорного сигналу з грудної клітки або ICA для багатоканальних записів); локальна ізоляція інформативних ознак за допомогою вейвлет-аналізу та аналізу з кількома роздільними здатностями (CWT/DWT, MRA); остаточне уточнення за допомогою зважених найменших квадратів. Коли перехресні члени викликають комбінаторні частоти, доцільно перейти до адитивно-мультиплікативної моделі, виявляючи нелінійності за допомогою біспектрального аналізу та вибірково придушуючи їх у часово-частотному представленні. Якщо доступні оцінки спектральної густини потужності, ефективним буде застосування фільтра Вінера. Якість оцінюється за співвідношенням сигнал/шум (SNR), відносною помилкою відтворення (RRE) та метриками виявлення комплексу QRS (чутливість, позитивна прогностична цінність). Запропонована каскадна схема мінімізує надмірну фільтрацію, зберігає морфологію комплексу QRS та підвищує завадостійкість до дрейфу ізоліній, мережевих перешкод, руху/контакту та міогенних артефактів.
МОДЕЛЬ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ВІДМОВОСТІЙКОСТІ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ БАГАТОРІВНЕВИХ СТРУКТУР
У статті сформульовано задачу забезпечення відмовостійкості сучасних динамічних інформаційних систем на основі багаторівневих структур, як важливу умову її стабільного функціонування. Обґрунтовано необхідність багаторівневого підходу, оскільки класичні методи резервування та дублювання не забезпечують комплексної стійкості, особливо у випадках міжрівневих взаємодій. В якості розв’язання поставленої задачі запропоновано використовувати інтегративний підхід в частині подання рівнів інформаційної системи (фізичний, мережний, прикладний, організаційний та рівень віртуалізації), її функціоналів разом із процесною інтерпретацією, що їх супроводжують у разі викникнення відмов та відновлень. У якості описового апарату використано логіку Хоара, яка оперує з кортежним представленням, власне, запропонованої моделі. Базовий кортеж включає залежності та умови, зокрема, дефіцит ресурсів інформаційної системи на підтримку задовільного рівня виконання процесів, впливів міжрівневих взаємозв’язків. Працездатність окремих елементів інформаційної системи, узгодженості процесів між елементами, у тому числі на міжрівневих площинах, на прикладі моделі, може бути оцінена на підставі критеріального аналізу, що використовує показники доступності, відмовостійкості, ізоляції та ресурсно-вартісні характеристики інформаційної системи. Проведено експериментальні дослідження запропонованої моделі. Зокрема, досліджено встановлення відповідності структурним припущенням і процесному опису властивостей реальних систем запропонованій моделі. Також досліджено коректність прогнозів щодо збереження працездатності критичних функціоналів системи за стохастичних відмов і керованих політик відновлення. Дослідження проведені на базі обчислювальних потужностей інформаційно-обчислювального центру Харківського національного університету радіоелектроніки. Результати досліджень наведені у статті та є задовільними – модель є адекватною.
МЕТОДИКА ПОБУДОВИ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЮ БЕЗПЕКОЮ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ІЄРАРХІЙ, МЕРЕЖЕВОГО АНАЛІЗУ ТА ТЕОРІЇ ІГОР В УМОВАХ ОБМЕЖЕНИХ РЕСУРСІВ
В умовах цифровізації та швидкої еволюції кіберзагроз стає критично важливим побудова надiйної системи управління інформаційною безпекою (CУІБ). Наявні міжнародні та національні стандарти побудови СУІБ не враховують специфіки розподілу ресурсів, а лише вказують на важливість забезпечення ресурсами для створення, реалізації, підтримки та безперервного розвитку СУІБ, тобто прослідковується певний брак механізмів прийняття управлінських рішень та оптимізації виділених ресурсів. Тому актуальною залишається проблема ідентифікації, розподілу та раціонального використання ресурсів для досягнення достатнього рівня ефективності СУІБ. Крім того, при імплементації СУІБ на базі будь-якої з методик, одним із найскладніших кроків є визначення та інтеграція дієвих заходів і інструментів інформаційного захисту. У цьому контексті відчувається нестача практичних та методичних інструментів для оптимізації, адже навіть за умов істотних вкладень і широкомасштабного впровадження засобів захисту інформації (ЗЗІ) виникає сумнів щодо доцільності та ефективності таких рішень. У роботі запропоновано методику побудови СУІБ, що поєднує метод аналізу ієрархій (МАІ), методи аналізу мереж (МАМ) та математичний апарат теорії ігор для вибору оптимальної базової методики і засобів захисту в умовах обмежених ресурсів та наявних загроз. Запропонований підхід також передбачає використання мережевого аналізу для моделювання проєкту з урахуванням строків, витрат, ресурсів та можливих сценаріїв реалізації. Методика включає побудову мережевої моделі проєкту, розрахунок критичного шляху, виявлення критичних та некритичних робіт, аналіз часових резервів, варіантів прискорення проєкту і визначення впливу прискорення на загальну вартість. Запропоновано спосіб порівняльної оцінки кількох сценаріїв реалізації проєкту: при звичайних строках, при прискоренні лише критичних робіт, а також при прискоренні всіх або лише некритичних робіт. У результаті отримано графіки розподілу ресурсів у часі, фінансових витрат та залученості людського ресурсу, що дозволяють приймати більш зважені управлінські рішення. Методика є практичним інструментом для Chief Information Security Officer (CISO) та керівників, що дозволяє визначити оптимальний обсяг інвестицій на кожному етапі проєкту СУІБ та обґрунтовано аргументувати потребу в ресурсах, забезпечуючи баланс між ефективністю та витратами.
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ ТРАФІКУ КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ НА ОСНОВІ СИНФАЗНОЇ ОБРОБКИ ДАНИХ
У статті розглянуто проблему підвищення ефективності управління комп’ютерними мережами шляхом прогнозування їхнього трафіку з використанням інтелектуальних методів обробки даних. Обґрунтовано доцільність застосування стохастичних моделей нового покоління, зокрема періодично корельованих випадкових процесів (ПКВП), що дозволяють одночасно врахувати випадкову природу формування трафіку та його добову циклічність. На відміну від класичних моделей (Пуассонівських, Марковських, ARIMA, фрактальних), які обмежені у відтворенні комплексних закономірностей, підхід на основі ПКВП забезпечує більш адекватний опис реальних процесів у телекомунікаційних системах.Запропоновано архітектуру інтелектуальної системи прогнозування, ядром якої є алгоритми синфазної обробки даних. Реалізовані процедури включають оцінювання параметричної коваріації, спектральний аналіз центрованих сигналів за допомогою перетворення Фур’є та усереднення кореляційних компонент для зниження впливу шумових складових. Це забезпечує високу точність відтворення варіативності мережевого навантаження та формування стійких прогнозів навіть за умов стохастичних відхилень.Експериментальна апробація проведена на основі даних інтернет-провайдера UFONet (м. Тернопіль). Встановлено, що система коректно ідентифікує критичні пікові інтервали (1,8–2,1 ТБ у вечірні години) та періоди мінімального навантаження (0,5–0,7 ТБ уночі). Додатково реалізовано модуль автоматичної класифікації рівнів навантаження, який переводить числові прогнози у категоріальну форму («мінімальне», «середнє», «критичне»).Такий механізм дозволяє операторам і провайдерам здійснювати проактивне управління ресурсами, зменшувати ризики перевантажень та планувати технічне обслуговування у найменш активні часові інтервали.Практичне значення отриманих результатів полягає у створенні інструменту підтримки прийняття рішень для адміністраторів мережевої інфраструктури, що підвищує стабільність роботи системи та якість надання послуг користувачам. Наукова новизна роботи визначається синтезом методів ПКВП і синфазного аналізу в єдиній інтелектуальній системі прогнозування. Перспективи подальших досліджень пов’язані з інтеграцією розробленої системи з алгоритмами машинного навчання та розширенням її застосування на багаторівневі комп’ютерні мережі наступних поколінь.
КОНТРОЛЬОВАНЕ ЗАСТОСУВАННЯ МУЛЬТИАГЕНТНИХ СИСТЕМ ДЛЯ ПЛАНУВАННЯ ЗАВДАНЬ У ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ РОЗПОДІЛЕНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
Зростаючі потреби в автоматизації планування ресурсів у розподілених інформаційних системах створюють нові виклики щодо балансування між ефективністю автономних рішень та необхідністю забезпечення контролю спеціалістів. Традиційні підходи до автоматичного планування, включаючи статичні алгоритми та класичні методи машинного навчання, не повною мірою використовують потенціал сучасних технологій штучного інтелекту, тоді як повністю автономні системи на базі LLM-агентів несуть високі ризики при роботі з реальними обчислювальними ресурсами.У даній роботі запропоновано гібридну мультиагентну архітектуру для автоматичного планування завдань у розподілених інформаційних системах з інтегрованою компонентою людина-в-циклі. Архітектура поєднує здібності логічного виведення великих мовних моделей з можливістю людського контролю, передбачаючи централізоване планування через агента-менеджера та децентралізоване виконання через агентів-виконавців. Ключовою особливістю запропонованого підходу є багаторівнева система валідації генерованого коду, що включає статичний аналіз, можливість попереднього виконання та обов’язкове підтвердження спеціалістом на критичних етапах прийняття рішень. Методологія дослідження базується на принципах гібридного планування, що дозволяє ефективно використовувати переваги LLM-агентів при мінімізації ризиків їх застосування в реальних обчислювальних середовищах. Визначено чіткі обмеження застосування системи до некритичних інтелектуальних завдань обробки даних, включаючи машинне навчання, аналіз даних, обробку природної мови та комп’ютерний зір. Запропонована архітектура вирішує проблему балансу між потребою в автоматизації планування ресурсів та необхідністю забезпечення безпеки при роботі з реальними розподіленими інфраструктурами, створюючи теоретичні засади для контрольованого впровадження агентних технологій у практику управління розподіленими системами.
РОЗШИРЕННЯ ПІДХОДІВ ДО ІНТЕГРАЦІЇ ФОРМАЛЬНОЇ ВЕРИФІКАЦІЇ У CI/CD-КОНВЕЄРИ ЗАСОБАМИ МОДУЛЬНОЇ АРХІТЕКТУРИ ТА СХОВИЩ ЗНАНЬ
У статті розглядаються методологічні, архітектурні та технологічні засади впровадження формальної верифікації у безперервні процеси інтеграції та розгортання (CI/CD) з використанням модульної архітектури та централізованих сховищ знань. В умовах активного поширення хмарної розробки, мікросервісних систем і DevSecOps-підходів зростає потреба у верифікаційних механізмах, здатних інтегруватися у швидкі, динамічні та автоматизовані конвеєри постачання програмного забезпечення. Запропоновано концепцію багаторазового використання формалізованих артефактів – специфікацій, моделей поведінки, перевірених властивостей, сценаріїв аналізу та результатів формальної перевірки – шляхом їх централізованого зберігання у сховищі знань. Сховище підтримує метаінформацію, семантичний індекс, логіку оновлення та механізми сумісності версій, що дає змогу ефективно реінтегрувати артефакти в інші проєкти або ітерації CI/CD без необхідності повного переаналізу. Описано модульну архітектуру програмного рішення, яке підтримує інтеграцію формалізованих кроків у CI/ CD-пайплайни за допомогою вбудованих адаптерів до популярних систем (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions тощо). Запропоновано механізм керування точками перевірки (verification checkpoints), які автоматично зберігають і оновлюють верифікаційні артефакти після кожної зміни коду або вимог. Застосування штучного інтелекту (ML-моделей) у системі дозволяє автоматично добирати релевантні артефакти, прогнозувати складність верифікації для конкретних змін та рекомендувати оптимальні стратегії перевірки.
МЕТОД ОРГАНІЗАЦІЇ ЗАХИЩЕНОГО СЕГМЕНТА ПРИВАТНИХ SDN-МЕРЕЖ НА ОСНОВІ ПРОТОКОЛУ BITTORRENT
В статті запропоновано метод організації захищеного сегмента приватної SDN-мережі з використанням протоколу BitTorrent для передачі даних. Цей метод поєднує гнучкість централізованого управління, що реалізується SDN-контролером, з високою ефективністю розподіленої передачі даних між вузлами ізольованого захищеного сегмента мережі. Для досягнення поставленої мети було проведено експериментальне моделювання та дослідження трьох варіантів організації захищеного доступу до сегмента корпоративної комп’ютерної мережі на базі локальної мережі кафедри електронних обчислювальних машин Харківського національного університету радіоелектроніки. В першій моделі реалізовано доступ із використанням протоколу OpenVPN, що забезпечує базову конфіденційність та цілісність даних, але обмежує масштабованість системи та відмовостійкість. Друга модель передбачала застосування протоколу BitTorrent для організації захищеної та розподіленої передачі даних між вузлами, проте вона не забезпечує централізованого контролю. Третя модель, на якій ґрунтується запропонований метод, передбачає побудову логічно ізольованого SDN-сегмента, що враховує обмеження попередніх моделей. Передача даних в межах цього сегменту здійснюється за допомогою протоколу BitTorrent, що дозволяє розвантажити центральні канали та забезпечити відмовостійкість окремих вузлів. Водночас, централізований SDN-контролер забезпечує моніторинг, маршрутизацію та контроль доступу, забезпечуючи високий рівень безпеки. Таке поєднання мінімізує затримки, оптимізує використання мережних ресурсів та підвищує загальну пропускну здатність системи. Оцінка запропонованого підходу показала, що використання логічно ізольованих сегментів у SDN-мережах сприяє зменшенню внутрішніх затримок та покращує контроль над маршрутизацією трафіку. Отримані результати підтверджують практичну доцільність застосування запропонованого методу для побудови захищених і високопродуктивних сегментів корпоративних мереж з метою забезпечення надійної передачі даних.
МОДЕЛЮВАННЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З УПРАВЛІННЯ РЕСУРСАМИ МІКРОСЕРВІСІВ ТА ВИБОРУ ВІРТУАЛЬНИХ МАШИН У СЕРЕДОВИЩІ KUBERNETES
Сучасні хмарні системи, побудовані з використанням мікросервісних архітектур, стикаються з критичною проблемою ефективного управління ресурсами в умовах динамічного навантаження. Стандартні реактивні механізми оркестратора Kubernetes, такі як Horizontal Pod Autoscaler, часто виявляються недостатніми через затримки у реакції, відсутність врахування майбутніх трендів навантаження та інерційність процесів запуску нових реплік мікросервісів і віртуальних машин. Це призводить до неефективного використання ресурсів, коливань продуктивності (flapping) та зайвих операційних витрат. У відповідь на ці виклики в статті запропоновано комплексну математичну модель для оптимального проактивного управління ресурсами на основі прогнозування навантаження, динамічне масштабування мікросервісів із врахуванням затримок та оптимальне розміщення подів на віртуальних машинах. Метою даної роботи є розробка математичної оптимізаційної моделі для автоматичного управління ресурсами мікросервісів та динамічного вибору віртуальних машин. Формалізовано предметну область шляхом визначення ключових множин: класів віртуальних машин, активних екземплярів віртуальних машин, типів мікросервісів та їхніх реплік (подів). На основі історичних даних метрик CPU та оперативної пам’яті виконується прогнозування навантаження на горизонті планування і для кожного типу мікросервіса розраховується бажана кількість реплік, необхідна для обробки очікуваного навантаження. Сформовано та формалізовано цільову функцію і обмеження задачі оптимального управління ресурсами мікросервісів та вибору віртуальних машин, спираючись на сукупність прийнятих припущень. Запропонований підхід забезпечує підвищення відмовостійкості та продуктивності мікросервісних додатків при одночасному зниженні операційних витрат за рахунок усунення надмірного резервування та консолідації навантаження на найбільш економічно ефективних типах віртуальних машин. Результати роботи становлять теоретичну основу для подальших досліджень та практичної реалізації системи інтелектуального оркестрування для Kubernetes.
ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ІНФОРМАТИВНОСТІ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ
У роботі розглянуто сучасні підходи до використання штучних нейронних мереж для підвищення якості та інформативності медичних зображень у системах інтраскопічної діагностики, зокрема представлено метод та засіб підвищення якості стоматологічних інтраскопічних зображень на основі інтеграції класичних алгоритмів цифрової обробки та глибинних нейронних мереж. Окрему увагу приділено аналізу згорткових нейронних мереж (CNN), архітектури U-Net та генеративних змагальних мереж (GAN). Проведено огляд переваг та недоліків їх застосування у медичних задачах. Актуальність дослідження зумовлена потребою у точнішій візуалізації дрібних структур зубів і тканин ротової порожнини, що є критично важливим для ранньої діагностики стоматологічних захворювань. Запропонований підхід включає три ключові етапи: попередню обробку зображень (усунення шумів та нормалізація яскравості), реконструкцію даних за допомогою архітектури U-Net, а також оцінювання результатів за об’єктивними метриками (PSNR, SSIM) та суб’єктивними експертними оцінками стоматологів. Наведено результати моделювання роботи прототипу нейромережного методу, спрямованого на зменшення шуму та підвищення контрастності зображень. Експериментальні дослідження продемонстрували, що запропонований метод забезпечує підвищення PSNR на 15–20 % та покращення SSIM у середньому на 0,1–0,15 у порівнянні з класичними методами фільтрації. Отримані результати підтверджують ефективність використання комбінованого підходу для обробки стоматологічних інтраскопічних зображень. Метод дозволяє зберегти дрібні анатомічні деталі, знизити вплив шумів і артефактів та підвищити інформативність зображень, що у свою чергу створює передумови для більш точної клінічної діагностики та підтримки прийняття рішень у стоматологічній практиці.
Стаття присвячена дослідженню управління ризиками в рекламній галузі, підкреслюючи її важливість для економіки та конкурентоздатності підприємств. В роботі розглядаються наслідки неефективної роботи рекламних підприємств та актуальність аналізу ризиків. Метою є обґрунтування теоретичних положень та розробка практичних рекомендацій на основі якісного аналізу ризиків рекламної галузі. Підкреслена важливість аналізу, своєчасного реагування та врахування ризиків для забезпечення ефективності діяльності підприємств рекламної галузі. Підкреслюється, що активна мінімізація ризиків та своєчасне втручання є важливими факторами для досягнення стабільних показників діяльності та забезпечення надійного управління в умовах невизначеності. Розглянуто особливості діяльності рекламних агентств, їх функції та роль у рекламних кампаніях. Визначено, що діяльність рекламних агентств, як і будь-яка підприємницька діяльність, пов’язана з різноманітними ризиками. Проведена класифікація ризиків компаній на зовнішні та внутрішні. До зовнішніх ризиків відносяться політичні, юридичні, ризики, пов’язані з глобальними кризами, інфляційні та валютні ризики. Внутрішні ризики включають відсутність інновацій, недостатній контроль за дебіторською заборгованістю, ресурсні ризики та неадекватне управління фінансами. Також розглядаються особливості діяльності рекламних агентств та класифікація ризиків на зовнішні (політичні, юридичні, глобальні кризи, інфляційні, валютні) та внутрішні (відсутність інновацій, контроль заборгованості, ресурсні, фінансові). На прикладі українського рекламного агентства проаналізовано конкретні ризики компанії (падіння попиту, втрата доходів, невідповідність контенту, залежність від персоналу), фактори ризику, наслідки та заходи щодо їх мінімізації. Обґрунтовано застосування превентивних заходів для управління ризиками в рекламній галузі.