MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES

МОДЕЛЮВАННЯ КІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ В УМОВАХ НЕГАТИВНИХ ЗОВНІШНІХ ФАКТОРІВ

2025-03-06T13:20:13+02:00

У роботі розглядається моделювання кіберфізичних систем управління в умовах негативних зовнішніх факторів. Проведено аналіз впливу екологічних, технічних та соціальних факторів на стабільність і надійність системи. Вивчено різні підходи до моделювання, включаючи математичні моделі та симуляційні методи, а також їх застосування для оцінки ризиків. Розглянуто технології моніторингу та управління, які сприяють підвищенню стійкості систем до зовнішніх впливів. Запропоновано практичні рекомендації для розробки стійких до зовнішніх впливів систем, що можуть бути корисними для підприємств у різних галузях.

КОНТРОЛЬ ФАРМАЦЕВТИЧНИХ ФІТОЗАСОБІВ (РОСЛИННИХ ЛІКІВ) З ВИКОРИСТАННЯМ ЕЛЕКТРОННОГО НОСА

2025-03-06T16:25:16+02:00

Контроль якості фармацевтичних фітозасобів є ключовим етапом забезпечення їхньої ефективності, безпеки та відповідності регуляторним стандартам. Поява сучасних інновацій, у тому числі електронного носа, відкриває шлях для швидкої та точної оцінки рослинних ліків. Датчик газу дає змогу виявляти ароматичні речовини та перевіряти їх за контрольними показниками, необхідними для підтримки стійкості та ефективності рослинних засобів. У цьому документі детально розглядаються фундаментальні принципи пристрою штучного нюху, його використання в регулюванні процесів фіторемедіації та переваги, які ця технологія пропонує. Цей метод дозволяє ідентифікувати складні суміші летких сполук, виявляти фальсифікації, контролювати якість у реальному часі та відстежувати зміни, пов’язані зі зберіганням або обробкою сировини. Пристрій, що імітує людське нюхання, як вдосконалений інструмент для обстеження, дозволяє швидко та зручно визначати швидкоплинні природні розчинники, які формують унікальний «нюховий відбиток» для кожного зразка. Завдяки цьому стає можливим не тільки керувати калібром сировини та продукції, а й виявляти шахрайство, вимірювати стабільність калібру під час складування та спостерігати за виробничими процедурами. Як електронний ніс для контролю якості фармацевтичних фітозасобів і рослинних ліків автори пропонують використати багатоканальний пристрій розпізнавання запахів і концентрацій газів у реальному часі MSRC-2, який розроблений на кафедрі інформаційних радіоелектронних технологій і систем Вінницького національного технічного університету. Ця робота підкреслює концепцію електронного ольфактометра, його переваги перед звичайними підходами та його відповідне використання у фармацевтичній галузі. Визнаючи важливість, ретельні зусилля забезпечують стандартизацію лікарських засобів рослинного походження за допомогою методу електронного носа, сприяючи перевірці якості та оцінці стабільності, що є першорядним для підвищення безпеки ліків і розвитку сучасних систем контролю.

ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ ПРО СВІЖІСТЬ М’ЯСА

2025-03-06T16:38:04+02:00

Споживачі все частіше сумніваються в якості харчових продуктів, зокрема м’яса, і вимагають достовірної інформації про їх свіжість і безпечність. Традиційні методи оцінки свіжості м'яса, такі як органолептичний і лабораторний аналізи, часто є суб'єктивними, трудомісткими та тривалими. Це підкреслило необхідність розробки ефективних і швидких методів визначення свіжості м'яса. У цьому контексті сучасні технології, в тому числі нейронні мережі, стали дуже актуальними для визначення свіжості м’яса. Нейронні мережі, відомі своїми потужними можливостями обробки та аналізу даних, пропонують точні та автоматизовані методи оцінки якості їжі. Це дослідження досліджує застосування методів машинного навчання, зокрема використання TensorFlow, для аналізу даних про свіжість м’яса. Ми пропонуємо інтелектуальну систему контролю якості м’яса, яка поєднує в собі сенсорну мережу та нейронну мережу. Система об’єднує датчики газу та датчик кольору з програмним забезпеченням, що використовує нейронну мережу для аналізу та прийняття рішень. Досконально деталізовано структуру розумної системи, принципи її роботи, особливості архітектури та процес навчання нейронної мережі за допомогою TensorFlow. Наш проект передбачає об’єднання датчиків, мікроконтролера Arduino та одноплатного комп’ютера Raspberry Pi для розробки системи, здатної точно й надійно визначати свіжість м’яса. Результати демонструють, що запропонована система може значно покращити контроль якості м’яса, забезпечуючи своєчасну та точну оцінку свіжості. Це має серйозні наслідки для зменшення харчових відходів, захисту споживачів від потенційних ризиків для здоров’я, забезпечення справедливого ціноутворення та покращення загального контролю якості в м’ясній промисловості. Пропонуються подальші дослідження та розробки, спрямовані на оптимізацію моделі, збільшення навчальних даних та інтеграцію аналізу в реальному часі, щоб підвищити ефективність системи та практичне застосування.

МЕТОДИ АУТЕНТИФІКАЦІЇ У ВБУДОВАНИХ СИСТЕМАХ З ОБМЕЖЕНИМИ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИМИ РЕСУРСАМИ

2025-03-06T16:52:03+02:00

У статті розглядаються методи аутентифікації, що застосовуються у вбудованих системах з обмеженими обчислювальними ресурсами. З огляду на зростаючу потребу в безпеці інформаційних технологій, автори аналізують різні підходи до аутентифікації, їх переваги та недоліки. Зокрема, акцентується увага на методах, таких як паролі, одноразові коди, токени та багатофакторна аутентифікація. Досліджуються параметри оцінки ефективності, такі як швидкість, безпека та споживання ресурсів, що є критично важливими для вбудованих систем. Результати тестування демонструють вплив обраних методів на загальну продуктивність системи, що дозволяє зробити обґрунтовані висновки про їх доцільність у конкретних умовах експлуатації.

ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ПОБУДОВИ ДЕРЕВ РІШЕНЬ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ АЛГОРИТМУ ВИПАДКОВОГО ЛІСУ В МЕДИЧНІЙ ГАЛУЗІ

2025-03-06T17:02:06+02:00

В роботі висвітлено алгоритм дерев рішень, їхні переваги та недоліки, приклади їх застосування, проаналізовано різні способи їх побудови.

РЕАЛІЗАЦІЯ СИСТЕМИ ЗАХИСТУ СЕРВЕРІВ З УРАХУВАННЯМ АНОМАЛІЙ В ПАКЕТАХ

2025-03-06T17:12:41+02:00

У статті розглянуто методи аналізу мережевого трафіку в реальному часі, що базуються на статистичних методах, а також алгоритмах машинного навчання для класифікації мережевих пакетів за їх поведінковими характеристиками. Представлена система реалізує багаторівневий підхід до захисту серверів, який включає три основні етапи: первинну фільтрацію даних, статистичний аналіз та використання моделей машинного навчання. Представлені моделі дозволяють адаптуватися до нових типів атак шляхом автоматичного оновлення. Це дозволяє виявити як традиційні DDoS-атаки (сканування портів, експлуатація вразливостей мережевих протоколів та спроби ін’єкцій SQL-запитів), так і інші види загроз. Інтеграція представленої системи захисту з існуючими інструментами моніторингу та фаєрволами забезпечить точність раннього виявлення DDoS-атак, низький рівень хибно-позитивних спрацьовувань та надійний захист серверів у реальному часі і простоту впровадження.

ОЦІНЮВАННЯ ОБ’ЄКТИВНОСТІ ПОМ’ЯКШЕННЯ КОГНІТИВНИХ УПЕРЕДЖЕНЬ У НЕЙРООСВІТНІЙ СТРАТЕГІЇ ІЗ ВИДІЛЕННЯМ ВРАЗЛИВИХ ПОКАЗНИКІВ

2025-03-06T17:26:09+02:00

На сучасному рівні поширення і розвитку нейро-комп'ютерних інтерфейсів важливим чинником ефективності їх впровадження залишається об'єктивність стратегій використання, що зумовлюється конструктивними, ідеологічними та технічними особливостями системи які втілюють певну реалізацію визначеного завдання. Робота репрезентує результати дослідження ефективності пом'якшення когнітивних упереджень у нейроосвітній стратегії. При проектуванні та випробуванні системи бралися до уваги типові показники об'єктивності такі як надійність, валідність, узгодженість. З метою підвищення об’єктивності було введено ряд обмежень на етапі відбору кандидатів, розробки тестів, меж тестування, вимог до оцінювання, важливість яких оцінюється окремо. Оцінювання здійснювалося за різними методами для підвищення точності варіативних результатів. Порівняно дві стратегії з метою визначення показників об’єктивності, пошуку чинників точності та якості, шляхів подальшого розвитку, відлагодження та впровадження. Використано дані дослідження динаміки когнітивних метрик, тренування нейропластичності, тестування нейрограмотності та співвідношення контролю і когнітивної упередженості при прийнятті рішень в професійних, навчальних умовах з різним ступенем невизначеності. Результати можуть бути використані для порівняння показників якості користувацьких і навчальних нейро-комп’ютерних систем та технологій підтримки прийняття рішень.

ПЕРСПЕКТИВИ ЗАСОСУВАННЯ ТЕПЛОВІЗОРІВ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ РАДІОЕЛЕКТРОННИХ ЗАСОБІВ НЕГЛАСНОГО ОТРИМАННЯ ІНФОРМАЦІЇ НА ОБЄКТАХ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ

2025-03-06T18:08:59+02:00

В умовах постійного удосконалення методів та способі застосування засобів негласного отримання інформації на об’єкті інформаційної діяльності актуальним є питання їх своєчасної ідентифікації, виявлення та нейтралізації. В статті розглянуто перспективи та можливості виявлення таких засобів за допомогою програмно-апаратних комплексів на основі тепловізорів по тепловому випромінюванню.

В результаті проведених досліджень в статті подано результати аналізу основних технічних характеристик сучасних зразків тепловізорів, що споряджені мікроболометричними матрицями провідних компаній світу. Розроблено формалізовану модель теплового каналу витоку інформації на ОІД за енергетичним критерієм та на її основі запропоновані пропозиції з удосконалення технічних характеристик тепловізійних пристроїв. Надані пропозиції спрямовані на покращення ефективності використання тепловізійних пристроїв у виявленні та захисті від потенційних загроз, що походять з радіоелектронних засобів добування інформації Показано, що подані пропозиції підвищують якість виявлення та нейтралізації радіоелектронних засобів добування інформації, які о можуть бути використані зловмисником на ОІД.

Практична цінність результатів дослідження полягає в підвищенні якості виявлення та нейтралізації роботи радіоелектронних засобів добування інформації, що можуть бути використані на ОІД при проведені спеціальних досліджень шляхом покращення роботи тепловізійних пристроїв.

ВИКОРИСТАННЯ ГРАФОВИХ БАЗ ДАНИХ У КІБЕРБЕЗПЕЦІ

2024-12-28T19:02:21+02:00

У статті досліджується використання графових баз даних у сфері кібербезпеки, акцентуючи увагу на їх здатності ефективно моделювати та аналізувати складні взаємозв'язки між різними елементами інформаційних систем. Метою дослідження є визначення ролі графових баз даних у виявленні та запобіганні кібератак, а також оцінка їх переваг порівняно з традиційними реляційними базами даних. Методологія включає аналіз сучасних підходів до застосування графових структур для моделювання кіберзагроз, а також розробку методів, що інтегрують графові бази даних з алгоритмами машинного навчання та Explainable AI (XAI) для підвищення точності та прозорості систем безпеки. Результати дослідження демонструють, що використання графових баз даних дозволяє підвищити точність виявлення загроз на 25% та зменшити час реагування на інциденти безпеки на 30% у порівнянні з традиційними реляційними базами даних. Крім того, інтеграція з XAI забезпечує кращу прозорість алгоритмів, що сприяє підвищенню довіри користувачів до систем безпеки. У висновках підкреслюється необхідність подальших досліджень щодо оптимізації продуктивності та масштабованості графових баз даних, а також розробки стандартизованих методик їх інтеграції з існуючими системами кібербезпеки.

ДИНАМІКА ЗМІНИ ЙМОВІРНОСТІ ЗВ’ЯЗНОСТІ РОЗПОДІЛЕНОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ В ЧАСІ З УРАХУВАННЯМ ВИПАДКОВОГО ВПЛИВУ НА ЕЛЕМЕНТИ

2025-03-07T11:01:03+02:00

Проектування та подальші впровадження та експлуатація інформаційних систем є невід’ємним елементом вирішення багатьох прикладних задач сьогодення. Особливо цікавим та актуальним в ряді ситуацій є випадок, коли умовами передбачається, що розроблювана інформаційна система буде працювати в автономному режимі тобто, другими словами, без втручання людей або їх втручання можна вважати несуттєвим. На фоні цієї обставини стає особливо важливим дослідження функціональної стійкості інформаційної системи. На даний момент розроблено чимало методів чисельно оцінити функціональну стійкість системи. Ці методи часто називають показниками функціональної стійкості. До них можна віднести, для прикладу, ймовірність зв’язності, степінь реберної та вершинної зв’язності та багато інших. Однак, головним їх недоліком є можливість оцінити функціональну стійкість лише в певні моменти експлуатації, тим часом коли на етапі проектування може бути критично необхідним їх представлення як функції від часу. Така необхідність нерідко виникає, наприклад, при необхідності вивчення динаміки деградації спроектованої інформаційної системи. На даний момент є математично обґрунтовані спроби представити деякі показники функціональної стійкості як функції від часу, однак, ці спроби, як правило, не передбачають можливості врахування можливих випадкових впливів на елементи розглядуваної інформаційної системи або на інформаційну систему загалом. В даній роботі робиться спроба узагальнення результатів представлення ймовірності зв’язності як функції від часу на випадок, коли завантаженість кожного з елементів є не строго детермінованою величиною, змінною з часом, а випадковим процесом з нормальним розподілом в кожний момент часу. Розглянуто випадок, коли відомо, що середнє та середньоквадратичне відхилення завантаженості елементів інформаційної системи є періодичними функціями з наперед відомим періодом, а також відоме їх значення в певні моменти часу на протязі періоду.

АРХІТЕКТУРА РОЗПОДІЛЕНОЇ ФУНКЦІОНАЛЬНО СТІЙКОЇ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ НА БАЗІ БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГІЇ

2025-03-07T11:14:33+02:00

Стаття присвячена дослідженню методів забезпечення функціональної стійкості розподілених інформаційних систем моніторингу руху транспортних засобів із застосуванням блокчейн-технології. З огляду на стрімкий розвиток інтелектуальних транспортних систем та зростаючі вимоги до їхньої надійності, забезпечення безперервного функціонування таких систем є критично важливим для безпеки та ефективності дорожнього руху. Зокрема, основними викликами для таких систем залишаються стійкість до апаратних та програмних збоїв, адаптація до динамічних змін у транспортній інфраструктурі, захист від кібератак, а також забезпечення цілісності та достовірності даних.

Метою дослідження є розробка архітектури розподілених систем на базі блокчейну, здатних протистояти збоям, кібератакам та динамічним змінам навантаження. Основний акцент зроблено на інтеграції децентралізованих механізмів консенсусу, смарт-контрактів та алгоритмів автоматичного відновлення, що забезпечують стабільність функціонування навіть у разі часткових відмов. Блокчейн-технологія розглядається як одна з перспективних платформ для вирішення цих завдань завдяки своїм унікальним характеристикам. Серед них – децентралізований підхід, криптографічний захист, незмінність записів та прозорість даних. Інтеграція блокчейну у системи моніторингу руху дозволяє створювати відмовостійкі архітектури, які можуть функціонувати навіть за умов часткових збоїв у вузлах системи. Також використання механізмів децентралізованого консенсусу та смарт-контрактів сприяє автоматизації процесів і підвищенню загальної ефективності управління транспортними потоками. В статті розроблено архітектуру програмного забезпечення, що інтегрує блокчейн-технологію, децентралізовані механізми консенсусу та смарт-контракти для автоматизації процесів управління та забезпечення адаптивності систем.

СHROME РОЗШИРЕННЯ ДЛЯ ПІДТРИМКИ ЗДОРОВ’Я ПІД ЧАС РОБОТИ В БРАУЗЕРІ

2025-01-02T13:22:39+02:00

Робота присвячена дослідженню та впровадженню розширення для браузера, яке допомагає користувачам підтримувати здоров'я під час тривалої роботи за комп'ютером. Основні завдання цього розширення включають: нагадування користувачам про необхідність регулярних перерв для виконання фізичних вправ, що допоможуть зняти напругу з м’язів спини та очей, надання користувачам можливості налаштовувати частоту та тип нагадувань відповідно до їхніх індивідуальних потреб і уподобань, надання доступу до спеціалізованих вправ та рекомендацій через вебсторінки, що сприяють поліпшенню здоров'я та самопочуття.

Аналіз альтернатив показав важливість створення розширення, яке міститиме такі функції: нагадування для очей та постави, інформування про важливість підтримання водного балансу в організмі, можливість активувати та деактивувати сповіщення, налаштування часу нагадувань, сторінку з вправами для постави та очей, зворотній відлік під час виконання вправ, перевірку правильності постави та сповіщення про її неправильність, навіть якщо користувач знаходиться на інших вкладках.

Проаналізовано функціональні та нефункціональні вимоги до розширення та створено діаграму варіантів використання. Реалізовано програмний продукт за допомогою Chrome API, використовуючи такі API: storage (для зберігання даних користувача), alarms (для відстеження часу), notifications (для надсилання сповіщень користувачеві), tts (для озвучування тексту) та tabs (для управління вкладками веббраузера). Обґрунтовано вибір технологій, які використані для розробки програмного продукту, а саме: мова програмування TypeScript, бібліотека React, бібліотека компонент MUI для створення користувацьких інтерфейсів, як середовище розробки використаноVisual Studio Code та Vite для збірки проекту.

Для оцінки постави використано результати машинного навчання.

ОБҐРУНТУВАННЯ ВИБОРУ ЕЛЕМЕНТНОЇ БАЗИ СИСТЕМИ СТАБІЛІЗАЦІЇ ОБЛАДНАННЯ МОБІЛЬНОГО РОБОТУ КЛАСУ «МІНІ»

2025-01-07T11:05:00+02:00

Статтю присвячено розробці системи стабілізації обладнання, яке встановлюється на колісному мобільному роботі класу «міні», а саме обґрунтуванню вибору функціональних елементів системи. Для ефективного використання різноманітного обладнання (цифрових камер, антен, радарів, різноманітних приладів) при русі мобільного робота по місцевості зі складним профілем поверхні важливо забезпечити стабілізацію обладнання в площині горизонту.

В роботі проведено аналіз сучасної елементної бази, яку можна використати для розробки системи стабілізації відповідно вимог, які висуваються до характеристик точності та швидкодії функціональних елементів, та з урахуванням обмежень за масо-габаритними характеристиками. У якості чутливого елементу системи стабілізації обґрунтовано використання курсовертикалі AHRS (Attitude and heading reference system), побудованої на основі технологій мікроелектромеханічних систем. За результатами порівняльного аналізу характеристик таких курсовертикалей різних виробників обґрунтовано вибір курсовертикалі з найбільш прийнятними масо-габаритними характеристиками та точністю визначення кутів відхилення платформи від площини горизонту. Проведено порівняльний аналіз та обґрунтовано вибір виконавчого двигуна серед безколекторних електродвигунів постійного струму, невеликих за габаритами та вагою, які забезпечують момент, достатній для вирішення завдання стабілізації платформи вагою 4-5 кг. Розглянуто існуючі архітектури мікроконтролерів та обґрунтовано вибір основного мікроконтролера, на якому буде реалізовано перетворення, алгоритми керування, адаптивні цифрові регулятори системи стабілізації обладнання.

Характеристики обраних функціональних елементів системи стабілізації будуть використані в розроблених моделях системи при проведенні комп’ютерного моделювання та дослідженні якості процесу стабілізації в складних умовах руху мобільного робота. На основі обраних функціональних елементів буде створено та випробувано фізичну модель системи стабілізації для встановлення на мобільний робот класу «міні».

ОПТИМІЗАЦІЯ МЕТРОЛОГІЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРОВАНИХ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ В УМОВАХ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ

2025-03-07T11:50:43+02:00

Стаття присвячена дослідженню оптимізації метрологічного забезпечення інтегрованих систем управління в умовах цифрової трансформації. Розглянуто роль метрології як важливого елементу ефективного функціонування таких систем, зокрема в аспекті забезпечення точності та надійності вимірювань. Особлива увага приділена впливу цифрових технологій на автоматизацію вимірювальних процесів, інтеграцію сучасних метрологічних приладів та створення цифрових платформ для управління даними. Аналізується, як цифрові рішення сприяють підвищенню ефективності інтегрованих систем управління, знижуючи витрати та покращуючи оперативність. Стаття також містить пропозиції щодо вдосконалення метрологічного забезпечення в умовах швидкої цифрової трансформації для досягнення високих стандартів якості та безпеки в різних галузях.

ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ ЛЮДИНО-ОРІЄНТОВАНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ

2025-03-07T12:03:20+02:00

У статті досліджується вплив сучасних інструментів штучного інтелекту (ШІ) на управління проєктами людино-орієнтованих інформаційних технологій (ІТ). Розглядається актуальність інтеграції технологій штучного інтелекту у процеси управління проєктами в умовах стрімкої цифрової трансформації, конкурентного тиску та зростаючої складності вимог до ІТ-продуктів, орієнтованих на врахування сучасних потреб користувачів. Авторами запропоновано ідею та концепцію програмного рішення, яке надасть можливості оцінки ефективності впровадження ШІ з метою оптимізації процесів управління проєктами для різних ІТ-сфер людської діяльності.

У дослідженні виділено ключові переваги впровадження штучного інтелекту в систему управління проєктами, серед яких автоматизація рутинних завдань, підвищення якості аналітики, адаптивність до змінних умов, покращення взаємодії між учасниками проєкту, тестування різних версій ІТ-продуктів, дослідження поведінки та сегментація цільової аудиторії. Описано механізми застосування ШІ на різних етапах життєвого циклу ІТ-проєкту, включаючи ініціацію, генерацію ідей, планування, реалізацію, моніторинг і завершення. Особливу увагу приділено використанню таких інструментів, як чат-боти, моделі машинного навчання та великі мовні моделі (LLM), які сприяють підвищенню клієнтоорієнтованості, якості кінцевого продукту та ефективності координації командної роботи.

Запропоноване програмне рішення містить модулі для введення даних, аналізу, прогнозування, візуалізації та звітності, що дозволяє гнучко адаптувати його до різних сфер застосування ІТ-проєктів. Зазначено, що впровадження ШІ змінює традиційні підходи до управління, створюючи умови для генерації нових бізнес-моделей і стратегій управління. Також акцентується увага на важливості забезпечення конфіденційності та безпеки даних у процесі впровадження ШІ.

Результати дослідження вказують на те, що інтеграція штучного інтелекту сприяє значному підвищенню ефективності управління ІТ-проєктами, дозволяючи компаніям залишатися конкурентоспроможними в умовах швидкоплинних ринкових змін та постійних викликів. Представлений підхід може бути корисним для керівників проєктів, аналітиків і розробників, зацікавлених у використанні новітніх технологій для підвищення продуктивності, клієнто-орієнтованості та досягнення стратегічних цілей.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПОЛЬОТУ ЗГРАЇ БПЛА В УМОВАХ ЗАВАД ТА ДІЇ АНТИДРОНОВИХ СИСТЕМ ВОРОГА

2025-03-07T12:21:33+02:00

У статті розглядається актуальне завдання застосування ударних FPV-дронів в режимі «камікадзе» для знищення ворожих антидронових систем (C-UAS), систем окопного радіоелектронного придушення (ОРЕБ) та блокування логістичних шляхів противника на відстані до 50 км. Запропоновано комплексний підхід, що включає алгоритм польоту з інтеграцією різних методів захисту БпЛА від впливу ОРЕБ, C-UAS, тактичних зенітно-ракетних комплексів та радіолокаційних систем ворога. Основна увага приділена розробці інтелектуальних систем (IS) для забезпечення польоту на малих висотах (1–20 м) з обходом перешкод, підвищенням стійкості до радіоелектронних завад та досягненням високої точності ураження цілей (+0,2 м). У роботі синтезовано підхід до оптимізації польотних параметрів у реальному часі, зокрема: забезпечення прямої видимості, якісного радіоканалу FPV, частотної оптимізації та стабілізації польоту. Розроблені рішення базуються на інноваційних можливостях БпЛА, таких як аналіз радіозавад, візуальна одометрія та стабілізація польоту, що забезпечує ефективне виконання польотної місії в умовах активного радіоелектронного впливу.

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ СЕНСОРІВ ТЕМПЕРАТУРИ

2025-02-27T13:54:02+02:00

У статті розглянуто різні типи температурних сенсорів, заснованих на різних принципах роботи, таких як фазове замикання петлі (PLL), пропорційне до абсолютної температури (PTAT), біполярні транзистори, лінії затримки, температурно-залежні осцилятори, двійкові лічильники та періодичні осцилятори. Описано їхні основні характеристики, переваги та недоліки.

Сенсори на основі PLL мають високу точність і стабільність, але складну конструкцію. PTAT-сенсори відрізняються лінійністю і низьким енергоспоживанням. Сенсори на основі біполярних транзисторів забезпечують високу точність і широкі діапазони вимірювань. Лінії затримки забезпечують швидкий час відгуку, але вимагають точного налаштування. Температурно-залежні осцилятори і двійкові лічильники мають високу точність і низьке енергоспоживання, але можуть бути чутливими до електромагнітних завад. Сенсори, що вимірюють період сигналу, забезпечують високу точність і підходять для енергоефективних застосувань.

Стаття надає детальний огляд кожного типу сенсорів, підкреслюючи їхню актуальність і застосування в різних галузях електроніки.

АНАЛІЗ МОДЕЛЕЙ ГЕНЕРАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ З ТЕКСТОВИМИ ЕЛЕМЕНТАМИ

2025-02-13T10:41:00+02:00

У статті розглядається проблема генерації зображень з інтегрованим текстовим контентом, що є надзвичайно актуальним завданням для сучасних технологій штучного інтелекту. Незважаючи на значні досягнення у генерації зображень за допомогою дифузійних моделей, точне відтворення тексту залишається викликом через складність збереження коректної послідовності символів та розташування текстових елементів. Метою дослідження є оцінка здатності чотирьох сучасних моделей (DALL-E, Flux, RecraftV3 та TextDiffuser-2) генерувати якісний текст при різній довжині вхідного запиту, а також виявлення критичних точок, після яких якість текстових елементів на згенерованих зображеннях значно погіршується.

Для експериментальної частини було сформовано набір текстових запитів, що охоплюють довжину від 1 до 15 слів, з використанням простих слів, коротких фраз та складніших речень. Кожен запит оброблявся десять разів кожною з моделей, що дозволило отримати репрезентативну вибірку результатів. Аналіз отриманих зображень дозволив виділити критичні точки – довжини текстів після яких моделі перестають генерувати коректний текст, а також класифікувати типові помилки на згенерованих зображеннях.

Отримані результати свідчать про суттєві відмінності між моделями: RecraftV3 показала найвищу стабільність, зберігаючи коректність тексту до 14 слів, тоді як DALL-E-3 та Flux-1-Pro демонстрували погіршення якості вже після 5 слів. TextDiffuser-2 відзначилась високою часткою помилок, що обмежує її застосування у завданнях, де точність є критичною. Результати дослідження мають практичну цінність для подальшого вдосконалення алгоритмів генерації зображень, зокрема в контексті рекламних технологій, дизайну та автоматизованого створення візуального контенту.

МЕТОДИ ОРГАНІЗАЦІЇ ФУНКЦІОНУВАННЯ МУЛЬТИКОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ АНТИВІРУСНИХ КОМБІНОВАНИХ ПРИМАНОК ТА ПАСТОК В КОРПОРАТИВНИХ МЕРЕЖАХ

2025-03-10T14:42:27+02:00

В роботі розроблено методи для організації прийняття рішень та функціонування обманних систем на основі попереднього досвіду функціонування та різних варіантів виконання завдань. Для цього здійснено формальне подання компонентів в архітектурі мультикомп’ютерних систем та зв’язків між ними. Запропоновано розмежувати центр системи та контролер прийняття рішень. До завдань центру системи віднесено підготовку варіантів виконання завдань, а до контролеру прийняття рішень віднесено оцінювання варіантів виконання завдань з урахуванням попереднього досвіду їх застосування та вибір одного з них. Розроблено аналітичні вирази для опису процесів в мультикомп’ютерних системах, які використано в системах для забезпечення спроможності систем до самостійного прийняття рішень щодо виконуваних завдань.

Метою роботи було покращення прийняття рішень мультикомп’ютерними системами з комбінованими антивірусними приманками та пастками щодо подальших кроків за рахунок формування поліморфних відповідей на події з урахуванням попереднього досвіду застосування варіантів відповідей та функціонування систем.

За результатами запропонованих рішень було розроблено прототип системи та проведено з ним експерименти. Експерименти було проведено для випадку з вибором одного з п’яти варіантів виконання завдань і для випадку наявності всього одного варіанту виконання завдання. Згідно результатів проведеного експерименту було встановлено, що стійкість системи на протязі її функціонування є кращою для першого випадку, тобто з урахуванням запропонованих рішень, порівняно з традиційним підходом за другим варіантом. Таким чином, розроблені рішення щодо функціонування систем з урахуванням попереднього досвіду дозволили синтезувати стійкіші системи.

АНАЛІЗ МЕТОДУ ПОШУКОВО-ДОПОВНЕНОЇ ГЕНЕРАЦІЇ У ГАЛУЗІ ГЕНЕРАЦІЇ ДОГОВОРІВ

2025-03-10T14:58:02+02:00

Предметом дослідження є метод пошуково-доповненої генерації машинного навчання для генерації договорів в умовах обмежених ресурсів і способи порівняння та оцінки їхньої ефективності. Метою роботи є аналіз методу пошуково-доповненої генерації тексту для розробки незалежних спеціалізованих систем та оцінка їхньої ефективності для генерації договорів різними мовами у різних правових системах. У статті вирішуються такі завдання: визначення методу пошуково-доповненої генерації для адаптації моделей до вузькоспрямованих галузей; аналіз способів оцінки та порівняння таких систем; виявлення обмежень та недоліків існуючих рішень та підходів; пошук оптимального підходу за умови обмежених ресурсів. Отримано наступні результати: досліджено метод пошуково-доповненої генерації у поєднані з великими мовними моделями; розглянуто архітектуру систем на основі цього підходу, її основні структурні компоненти та можливі варіації; визначено переваги та недоліки використання у спеціалізованих галузях; порівняно два методи: великі мовні моделі загального призначення без додаткового налаштування і модифікацій та системи з використанням обраного підходу для адаптації до обраної предметної галузі. В результаті практичного експерименту було визначено, що метод пошуково-доповненої генерації значно покращує точність та повноту відповідей у юридичній галузі порівняно зі стандартними моделями, проте потребує більше часу та обчислювальних ресурсів. Стаття надає огляд методу пошуково-доповненої генерації текстової інформації з використанням великих мовних моделей, розглядає його переваги та недоліки, а також можливість застосування в умовах обмежених матеріальних та людських ресурсів. У якості прикладу в роботі розглядається спеціалізована юридична галузь та проблема генерації договорів і визначається ефективність застосування обраного методу для її вирішення.

АНАЛІЗ МОДЕЛЕЙ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ ТРАФІКУ В СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ ТА МЕРЕЖАХ

2025-03-13T07:15:02+02:00

Метою дослідження є аналіз моделей виявлення аномалій мережевого трафіку в інформаційно-комунікаційних системах (ІКС), а також оцінка їхніх переваг і недоліків. У роботі розглянуто критерії оцінки ефективності таких моделей, зокрема точність, складність налаштування, вплив на мережу та здатність до аналізу вхідного та вихідного трафіку. В результаті отримано порівняння найбільш перспективних підходів, що дозволяє визначити оптимальні рішення для забезпечення високої точності виявлення загроз при мінімальних ресурсних витратах.

БАГАТОРІВНЕВЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА ІДЕНТИФІКАЦІЯ СТАНУ ВУЗЛІВ ІНФОРМАЦІЙНО-ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ ЗАГАЛЬНОГО КОРИСТУВАННЯ ПІДСИСТЕМОЮ МОНІТОРИНГУ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ

2025-03-13T07:06:10+02:00

У статті розглянуто багаторівневий підхід до аналізу складних технічних систем для моделювання небезпечних і критичних подій інформаційної безпеки (ІБ) в елементах та вузлах інформаційно-телекомунікаційних мереж (ІТКМ). Запропоновано методологію підвищення ефективності підсистеми моніторингу ІБ на різних логічних рівнях структури ІТКМ. Використано методи загальної теорії систем, теорії ігор, теорії надійності, теорії нечітких множин, теорії ймовірностей і математичної статистики, теорії класифікації та теорії графів. Запропоновано багаторівневу модель настання критичної події ІБ для всієї системи та її окремих елементів. Розроблено ймовірнісний граф реалізації несанкціонованого доступу, що враховує різні типи порушників. Аналітично описано чотири класи станів ІБ з урахуванням помилок контролю першого і другого роду. Отримано математичні вирази для оцінювання ймовірностей розкриття мережі та її нормального функціонування. Запропонований підхід дає змогу оцінювати рівень захищеності ІТКМ навіть за умов неповної інформації про порушника. Враховано вплив загроз на різних рівнях системи без прив’язки до конкретної точки входу.

ЗГОРТКОВА НЕЙРОННА МЕРЕЖА З ПРОЕКТИВНО-IНВАРIАНТНИМ ПУЛIНГОМ

2025-01-11T11:23:35+02:00

В статті розглядається проблема класифікації зображень, до яких застосовані проективні перетворення, та пропонується архітектура згорткової нейронної мережі (CNN), що включає проективно-інваріантний пулінговий шар. На відміну від класичних афінних перетворень, для яких існують відомі еквіваріантні перетворення (контрольовані згорткові нейронні мережі, гармонійні H-Nets тощо), задача знаходження проективної еквіваріантності залишається відкритою. В статті зроблено крок у напрямку розв’язання цієї проблеми і запропоновано реалізацію проективно-інваріантного пулінгу. Порівняно із звичайною CNN, ми демонструємо, що додавання такого пулінгу покращує робастність нашої мережі до проективних викривлень. Експерименти проводяться на наборах зображень proMNIST і rotoMNIST, згенерованих із стандартного набору MNIST відповідними перетвореннями.

НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ МЕТОД ДІАГНОСТУВАННЯ ПСИХОЛОГІЧНИХ РОЗЛАДІВ ЗА АНАЛІЗОМ ПОВІДОМЛЕНЬ НА ОСНОВІ РОЗДІЛЬНОГО ПІДХОДУ ДО КЛАСИФІКАЦІЇ

2025-02-28T23:51:18+02:00

У статті розглядається використання нейромережевих методів для діагностування психологічних розладів через аналіз повідомлень у соціальних мережах. Дослідження показує, що застосування NLP-технологій та глибоких нейронних мереж для автоматизованої оцінки психоемоційного стану осіб здатне значно підвищити точність діагностики, а також забезпечити масштабованість та інноваційність у сфері охорони здоров'я. Використання таких технологій також відповідає глобальним цілям сталого розвитку, зокрема у покращенні психічного здоров'я, розвитку цифрової інфраструктури та зменшенні нерівності в доступі до медичних послуг.

Запропонований метод заснований на роздільному підході до класифікації різних психологічних розладів, що підвищує точність та надійність діагностики. Кожен психологічний розлад аналізується окремо, що дозволяє уникнути взаємного впливу при класифікації. Процес діагностики включає три основні етапи: токенізацію текстів за допомогою відповідних токенізаторів, обробку токенів за допомогою нейромережевих моделей, які навчалися з нуля на спеціалізованих текстових наборах, та формування висновків щодо ймовірності наявності кожного з розладів.

Для навчання моделей використовували два відкриті набори даних. Експериментальні результати показали високу ефективність запропонованої методики: значення точності (Accuracy) варіюються в межах 0.81–0.90, а показники Precision, Recall та F1-score досягають 0.91, що свідчить про високу точність класифікації та здатність до диференціації психологічних станів. Запропонований метод демонструє кращі результати порівняно з існуючими аналогами та має великий потенціал для використання в автоматизованому виявленні психічних розладів. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на вдосконалення стійкості моделей до мовних варіацій та розширення діагностованих станів.

ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ ПАРАМЕТРІВ РОБОТА-МАНІПУЛЯТОРА PANDA ARM

2025-03-18T14:10:20+02:00

При використанні роботів-маніпуляторів на підприємствах актуальною є задача визначення оптимальних параметрів функціонування роботів-маніпуляторів, які б враховували параметри його функціонування, а саме відсутність перешкод на траєкторіях руху, безпека працівників, які працюють поблизу робота-маніпулятора та мінімальне споживання енергії при виконанні технологічного процесу.

В процесі виконання роботами-маніпуляторами поставлених задач в рамках технологічного процесу наявна велика кількість можливих параметрів його функціонування, до яких відносяться, наприклад, траєкторія руху, координати, при яких відбувається захоплення об’єктів, тощо. В роботі розглядається множина можливих траєкторій руху робота при підйомі об’єктів з коробок та їх подальшого переміщення на конвеєр. Траєкторії руху отримані шляхом створення віртуального прототипу робота та розраховані методом параболічного змішування.

Отримані траєкторії руху були проаналізовані з точки зору споживання енергії. В результаті було встановлено, що зменшення довжини лінійної траєкторії руху робота призводить до збільшення енергоспоживання; зменшення вигину суглобів при руху по траєкторії призводить до зменшення енергоспоживання; найменше енергії потребує двигун першого суглоба; основну частку серед спожитої енергії має саме сумарна довжина траєкторії руху, пройденої всіма суглобами робота-маніпулятора; довжина лінійної траєкторії руху робота-маніпулятора не значним чином впливає на підйом об’єктів, тому її можна розглядати лише в розрізі енергоспоживання.

АНАЛІЗ ВПЛИВУ ВХІДНИХ ПАРАМЕТРІВ НА ТОЧНІСТЬ ПРОГНОЗУВАННЯ ТЕМПЕРАТУРИ ЗЕРНА ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРО-НЕЧІТКИХ СИСТЕМ

2025-02-04T00:52:42+02:00

У статті проведено аналіз впливу вхідних параметрів на точність прогнозування температури зерна у сховищах за допомогою адаптивної нейро-нечіткої системи логічного висновку (ANFIS). Основна увага приділена визначенню найважливіших параметрів, які забезпечують високу ефективність моделі, зокрема включенню поточної температури зерна як інтегрального показника, що відображає енергетичний стан зернової маси. Додавання цього параметра дозволило моделі враховувати початкові умови та значно покращити прогнозування теплових процесів.

Окрім числових параметрів, таких як температура повітря, відносна вологість та швидкість вітру, модель враховує часові ряди, сформовані на основі попередніх значень температури зерна та екологічних умов. Для цього було використано ковзне вікно(sliding window) з шириною 8 інтервалів (2 години), що дозволило моделі аналізувати короткострокові зміни температури та динаміку зовнішніх умов. Такий підхід сприяє підвищенню точності прогнозування за рахунок врахування залежностей між поточними та попередніми станами зернової маси.

Окрему увагу приділено інтеграції якісних параметрів, таких як вид та сорт зерна, представлених у вигляді лінгвістичних змінних за допомогою нечіткої логіки. Використання експертних даних дозволило створити систему правил, яка адаптується до специфіки різних зернових культур і забезпечує високу гнучкість моделі у різноманітних умовах зберігання.

Результати моделювання показали, що розроблена модель ANFIS із оптимальним набором параметрів демонструє значно нижчі значення RMSE у порівнянні з базовими моделями ARIMA та LSTM. Зокрема, модель підтвердила свою перевагу у точності прогнозування для різних зон зерносховища, забезпечуючи стабільність температурних умов та своєчасне виявлення ризиків теплового самозігрівання. Отримані результати підкреслюють важливість урахування як числових, так і якісних параметрів для підвищення ефективності автоматизованих систем моніторингу температури у зерносховищах.

ТИМЧАСОВІ ТА ПОСТІЙНІ РІШЕННЯ ІНТЕГРАЦІЇ СТОРОННІХ СЕРВІСІВ У ВІРТУАЛЬНЕ ОСВІТНЄ СЕРЕДОВИЩЕ KSU24

2025-02-25T14:21:24+02:00

Віртуальні освітні середовища стають основним інструментальним засобом сучасної освіти, який відповідає мінливим вимогам сьогодення. Однією із основних функціональних вимог до віртуальних освітніх середовищ є необхідність ефективної інтеграції із державними електронними сервісами України, та освітніми програмними платформами, які вже впроваджені в освітній процес відповідних закладів вищої освіти. Справжнім викликом став процес контролю впровадження бізнес процесів закладу вищої освіти у віртуальне освітнє середовище. Для вирішення цих задач пропонуєтся створення інтегрованої системи архівування та реєстрації даних, на основі формату JSON.

ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ ПРОГНОСТИЧНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ ПІСЛЯДРУКАРСЬКИХ ПРОЦЕСІВ

2024-11-06T11:11:07+02:00

Наведено методологію прогностичного оцінювання якості виконання післядрукарських процесів на основі методів та засобів нечіткої логіки. Розроблено нечітку систему формування якості досліджуваного технологічного процесу, яка складається з двох основних компонент: фазифікаії та дефазифікації. Фазифікація перетворює чіткі величини на нечіткі змінні. Етапами фазифікації є формування часткових показників якості, виокремлення універсальної множини значень та відповідних терм-множин, розроблення моделі нечіткого логічного виведення, опрацювання функцій належності лінгвістичних змінних, формування баз знань, матриць знань та нечітких логічних рівнянь. Дефазифікація перетворює нечіткі результати на рішення, придатні для застосування в реальних умовах. Дефазифікація передбачає формування таблиць значень функцій належності, обчислення нечітких логічних рівнянь, отримання конкретного значення інтегрального показника якості післядрукарського опрацювання книжкових видань.

Сформовано алгоритм імітаційної моделі прогностичного оцінювання якості післядрукарських процесів на основі нечіткої системи. Розроблено програмний продукт Post Press Forecast, який визначає прогнозований інтегральний показник якості на основі вказаних користувачем значень універсальних множин лінгвістичних змінних. Зворотне виконання завдання полягає у виборі очікуваного значення інтегрального показника та заданні меж допустимих відхилень. У результаті відображається таблиця можливих комбінацій параметрів факторів. Таким чином, можливо обирати оптимальні параметри, що забезпечують досягнення очікуваного результату, значно знижуючи кількість примірників неналежної якості та скорочуючи терміни виходу книжкових видань. Це підвищує рентабельність виробництва, а також якість і конкурентоспроможність готової продукції.

ПОРІВНЯННЯ РЕЖИМІВ ДОСТУПУ БАГАТОКАНАЛЬНИХ ПРИСТРОЇВ В МЕРЕЖІ IEEE 802.11BE

2025-03-25T15:59:36+02:00

У статті продемонстровано технічні можливості нового стандарту Wi-Fi 7 (802.11be), зокрема впровадження багатоканальної технології MLO для підвищення пропускної здатності та зниження затримок. Розглянуто режими роботи багатоканальних пристроїв такі як MLSR та MLMR та їхні покращені версії EMLSR, EMLMR та особливості передачі даних. Досліджено ефективність роботи мереж у сценаріях із різними конфігураціями, що включають використання багатоканальної передачі пристроїв що конкурують за ресурси. Результати моделювання демонструють переваги багатоканального доступу для мереж із високими вимогами до продуктивності та мінімальних затримок.

ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ АВТОМАТИЗОВАНОГО КЕРУВАННЯ РЕЄСТРАЦІЄЮ ЛЮДЕЙ У ПРИМІЩЕННІ

2025-03-25T16:13:22+02:00

В статті проведено дослідження методів реєстрації людей, що є основою систем контролю доступом. Дані системи призначені для персоналізації доступу у приміщення з обмеженим доступом. В основі цих систем полягає застосування комплексу взаємопов’язаного обладнання, що керує ідентифікацією контролем доступу у приміщення. Такі системи поділяються на автономні і мережеві. У статті розглянуті особливості кожного виду систем, їх переваги і недоліки.

Проаналізовано системи, що постачаються провідними світовими виробниками. Наведено основні особливості функціонування, переваги та недоліки. Розглянуто архітектури побудови програмних засобів контролю доступом. До них відносяться монолітні і мікросервісні архітектури. Описані особливості їх алгоритмів, переваги і недоліки. Наведено їх порівняння.

МЕТОДИЧНИЙ ПІДХІД ДО КОМПЛЕКСНОЇ ІНДЕНТИФІКАЦІЇ ТА АНАЛІЗУ КІБЕРЗАГРОЗ ТРАФІКУ В ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖАХ 5G/IMT-2020 НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

2025-03-25T16:26:11+02:00

В роботі проведено аналіз процесу ідентифікації та аналізу кіберзагроз вхідного трафіку в мережах 5G/IMT-2020, побудованих по технології Ultra-reliable and low latency communications, визначені його особливості та напрямки досліджень по підвищенню ефективності та моніторингу трафіку та аналізу кіберзагроз. Для вирішення завдання ідентифікації трафіку та аналізу кіберзагроз мережі 5G/IMT-2020 в роботі розроблена та подана відповідний методичний підхід. Вказаний методичний підхід включає формування масивів метаданих вхідного потоку корисних даних та даних кібератак, модифікацію їх в набір навчальних даних, формування навчального програмно-апаратного комплексу та розбудову структури нейронної мережі, проведення процесу навчання нейронної мережі та втілення її в процес ідентифікації трафіку та аналізу кіберзагроз в телекомунікаційних мережах 5G/IMT-2020.

Оцінка результатів процесу навчання запропонованої нейронної мережі та перевірки її роботи на тестових наборах даних у навченому стані показала, що подана в роботі нейронна мережа здатна провести моніторинг та ідентифікувати згенерований від сервісів Інтернету Речей трафік з ймовірністю до 99,7%. В процесі моніторингу та ідентифікації трафіку від двох та більше сервісів дана ймовірність може знизитися, проте перебуває у допустимих межах 80-90%.