ВИМІРЮВАЛЬНА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ДІАГНОСТУВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ГЛАУКОМИ

Володимир КИСІЛЬ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Об’єктом даного дослідження є процеси автоматизованого діагностування та прогнозування глаукоми, що базуються на інтелектуальному аналізі ретинальних зображень очного дна та результатів оптичної когерентної томографії. Актуальність роботи визначається критичним зростанням кількості випадків сліпоти через латентний перебіг глаукоми, що потребує впровадження ефективних засобів раннього виявлення хвороби. Проведений аналіз продемонстрував, що існуючі методи діагностики часто мають вузьку теоретичну спрямованість, високу вартість та потребують обов’язкової участі досвідченого офтальмолога для інтерпретації складних даних нейромереж. Метою дослідження є розробка малоресурсної інформаційної технології, яка забезпечує високу доступність, економічну ефективність та автоматизацію розшифровки результатів для масового скринінгу населення. У роботі застосовано методи машинного та глибокого навчання, зокрема архітектури VGG-16, ResNet-50 та моделі трансформерів, які дозволяють фіксувати дрібні просторові залежності для точної сегментації зорового нерва. Запропонована технологія автоматизує повний цикл обробки даних, що включає препроцесинг, елімінацію судинної сітки та бінарну класифікацію стану ока на категорії «норма» або «патологія». Наукова новизна роботи полягає в удосконаленні методу реконструкції пошкоджених ділянок сітківки через проектування складної функції втрат, що поєднує параметри контекстної уваги, країв та збереження ознак кровоносних судин. Використання модифікованого методу маскованого гауссового розмиття та транзитивного навчання дозволило суттєво підвищити якість обробки зображень сітківки. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості розгортання розроблених моделей на периферійних пристроях із обмеженими ресурсами, що дозволяє проводити оперативну діагностику без залучення дороговартісного обладнання та мінімізує вплив людського фактора на прийняття медичних рішень.

МЕТОД МОНІТОРИНГУ ПАРАМЕТРІВ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ В РЕАЛЬНОМУ ЧАСІ

Дмитро МЕДЗАТИЙ, Андій МАРЦЕНЮК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У даній статті проведено комплексне дослідження та розробку методу моніторингу параметрів комп’ютерної мережі в режимі реального часу, що є критично важливим в умовах глобальної цифровізації та зростання складності мережевих архітектур. Автором обґрунтовано, що традиційні підходи, засновані на періодичному зборі статистичних даних, не здатні забезпечити необхідну швидкість реакції на динамічні зміни трафіку та сучасні кіберзагрози. Особливу увагу приділено аналізу недоліків існуючих систем, які використовують повне копіювання пакетів із простору ядра в простір користувача, що призводить до надмірного споживання ресурсів процесора та пам’яті. Наукова новизна роботи полягає у запропонуванні багаторівневої моделі вимірювання характеристик TCP-з’єднань на основі технології eBPF (extended Berkeley Packet Filter). Цей підхід дозволяє здійснювати фільтрацію та первинну агрегацію метрик безпосередньо у просторі ядра операційної системи, мінімізуючи накладні витрати на копіювання даних. Розроблений метод забезпечує точне вимірювання затримки (RTT) двома способами: шляхом аналізу фаз встановлення сесії (SYN/SYN-ACK) та через обробку опцій TCP Timestamp. Математично формалізовано процеси ідентифікації мережевих потоків, визначення напрямку трафіку, оцінки кількості проміжних вузлів через TTL та обчислення рівня втрат пакетів. Програмна реалізація методу базується на комбінованому використанні мов C та Python, де низькорівнева обробка виконується в ядрі, а високорівневий аналіз, діагностика аномалій та інтеграція з системами збору метрик (Prometheus) – у користувацькому просторі. Окремо висвітлено механізми виявлення ретрансмісій та класифікації мережевих аномалій за допомогою набору діагностичних правил. Запропоноване рішення демонструє високу ефективність на пристроях із обмеженими апаратними ресурсами, зокрема на одноплатних комп’ютерах, забезпечуючи стабільність моніторингу навіть за умов високої інтенсивності трафіку.

ВИЯВЛЕННЯ ДЕФЕКТІВ ПОВЕРХНІ МЕТАЛІВ ЗА ДОПОМОГОЮ РОЗПОДІЛЕНИХ ОЗНАК ІНТЕНСИВНОСТІ ЗОБРАЖЕННЯ

Юрій ВІПШОВСЬКИЙ, Роман МЕЛЬНИК, Юрій ГРИЦЮК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Запропоновано та досліджено підхід, який полягає у перетворенні зображень металевих поверхонь у кумулятивне відображення, придатного для подальшого аналізу. З’ясовано, що метод аналізу кумулятивних відображень здатен ефективно виявляти наявність дефектів на зображеннях поверхонь металів. Розроблено метод перетворення вхідного зображення у кумулятивне відображення, яке аналізують на наявність різких переходів між різними ділянками зображення, порівнюючи інтенсивності переходів у кожному із рядків чи стовбців цього відображення із найчастішою інтенсивністю на усьому зображенні. Вибрано та підготовлено набори даних із різними зображеннями дефектів поверхонь металів. Розроблено програмне забезпечення, що використовує даний метод аналізу зображень для виявлення дефектів металів. Програмне забезпечення дозволяє будувати кумулятивні візуалізації з різними вхідними параметрами, що дає змогу досліджувати ефективність методу у залежності від параметрів побудови кумулятивних візуалізацій. Програмне забезпечення аналізує отримане відображення і у залежності від параметра допустимого відхилення визначає наявність різких перепадів інтенсивності на відображенні та у разі наявності таких видає що на початковому зображенні присутні дефекти, або навпаки відсутні. Також програмне забезпечення має можливість аналізувати набір зображень, та визначати точність роботи методу на цьому наборі із заданими вхідними параметрами. Здійснено підбір допустимих значень параметрів, та проведено тестування на зображеннях із різних наборів даних. Встановлено, що запропонований алгоритм досягає високої точності виявлення дефектів – більше 80 % правильно класифікованих зображень, та до 95 % правильної класифікації зображень, зроблених в умовах з однаковим освітленням. Також встановлено, що метод є достатньо гнучким і його можна адаптувати до різних типів поверхонь і видів дефектів, що робить його універсальним для широкого спектру застосувань у металургійній, автомобільній, авіаційній та інших галузях промисловості.

ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ ВИМІРЮВАЛЬНИХ КАНАЛІВ НА БАЗІ ΔΣ-АЦП З КОМУТОВАНИМИ КОНДЕНСАТОРАМИ

Роман ВАРХОЛЯК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті досліджується проблема підвищення точності перетворення первинних аналогових сигналів (тиску та температури) у промислових системах автоматизації, а також її вирішення за допомогою методу переключення конденсаторів в архітектурі ΔΣ АЦП. Математичне моделювання в MATLAB та статистичний аналіз Монте-Карло довели, що такий підхід знижує середню похибку з 7,23% до 0,2% і підвищує ефективну розрядність до 7,17 біт. Це дає змогу перевести доступні промислові датчики у клас точності 0,2% і вище без використання дорогих приладів.

МЕТОД РОЗПАРАЛЕЛЮВАННЯ ДИНАМІЧНИХ ПОСЛІДОВНИХ СИСТЕМНИХ ПРОГРАМ З ВИКОРИСТАННЯМ МЕРЕЖ БАГАТОГРАННИХ ПРОЦЕСІВ

Анатолій БАРАБАШ, Олексій ЛИГУН, Андрій ДРОЗД — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті досліджено особливості динамічних послідовних системних програм та визначено основні проблеми їх ефективного розпаралелювання. Показано, що складність автоматичного розпаралелювання таких програм зумовлена наявністю складних залежностей між даними, нерегулярною структурою обчислень, динамічним створенням задач, а також необхідністю синхронізації доступу до спільних ресурсів. Зазначені фактори істотно ускладнюють використання традиційних підходів до паралельного виконання та потребують розроблення спеціалізованих методів організації обчислень.

У роботі запропоновано метод розпаралелювання динамічних послідовних системних програм на основі використання мереж багатогранних процесів. Запропонований підхід дає змогу формалізувати структуру обчислень, виконати декомпозицію програми на незалежні або частково незалежні фрагменти та організувати їх виконання у вигляді системи взаємодіючих процесів, що можуть виконуватися паралельно. Це забезпечує більш ефективне використання обчислювальних ресурсів і підвищує рівень масштабованості програм.

Також розроблено модель представлення послідовної системної програми у вигляді мережі взаємодіючих процесів, у межах якої визначено механізми їх взаємодії та синхронізації. Запропоновані механізми забезпечують коректний обмін даними між процесами, узгодженість виконання та запобігання конфліктам доступу до спільних ресурсів. Реалізація такої моделі дозволяє ефективніше організувати паралельне виконання програм у багатоядерних обчислювальних системах.

Проведено дослідження ефективності запропонованого методу, результати якого підтверджують доцільність застосування мереж багатогранних процесів для підвищення продуктивності виконання динамічних системних програм. Використання запропонованого підходу сприяє оптимізації обчислювальних процесів та більш раціональному використанню апаратних ресурсів сучасних багатоядерних систем.

Перспективним напрямом подальших досліджень є вивчення можливостей застосування запропонованого підходу для розпаралелювання процесів у розподілених обчислювальних середовищах.

МОДЕЛЬ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ІНФОРМАЦІЇ В IOT-СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГІЙ ЗА ДОПОМОГОЮ РОЗПОДІЛЕНОГО РЕЄСТРУ ДЛЯ ЗНИЖЕННЯ РИЗИКІВ НЕСАНКЦІОНОВАНОГО ДОСТУПУ

Костянтин ГРИГОР’ЄВ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті досліджено проблему забезпечення цілісності інформації в IoT-системах, які функціонують у розподілених середовищах із обмеженими обчислювальними та енергетичними ресурсами. Проаналізовано сучасні підходи до захисту даних, зокрема централізовані моделі та криптографічні механізми, що використовуються для контролю цілісності, а також визначено їх обмеження у контексті IoT. Обґрунтовано доцільність використання блокчейн-технологій як інструменту децентралізованого забезпечення незмінності та перевірюваності даних. Запропоновано модель забезпечення цілісності інформації, яка поєднує полегшені криптографічні операції на рівні сенсорних вузлів із механізмами валідації та збереження даних у розподіленому реєстрі на рівні edge-вузлів. Модель передбачає ієрархічний розподіл функцій між вузлами системи та адаптацію криптографічних механізмів до ресурсних обмежень пристроїв. Виконано аналітичну оцінку ефективності запропонованого підходу за показниками енергоспоживання, затримок обробки даних та стійкості до атак. Отримані результати свідчать про зниження обчислювального навантаження на сенсорні вузли, підвищення рівня виявлення несанкціонованих змін інформації та покращення масштабованості системи. Практична значущість полягає у можливості застосування моделі в кіберфізичних системах, де критичною є достовірність даних, зокрема в медицині, промисловості та енергетиці.

МЕТОД РОЗПОДІЛЕННЯ РЕСУРСІВ З УРАХУВАННЯМ РІВНЯ КРИТИЧНОСТІ В СИСТЕМАХ ОРКЕСТРУВАННЯ ВІРТУАЛЬНИХ КОНТЕЙНЕРІВ

Євгеній ВОЄВОДІН, Інна РОЗЛОМІЙ, Тетяна СТАБЕЦЬКА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У роботі запропоновано метод розподілення ресурсів у системах оркестрування віртуальних контейнерів, який враховує рівень критичності сервісу як додатковий параметр під час прийняття рішення щодо розміщення контейнера на вузлі кластера. На відміну від традиційних стратегій, запропонований підхід дозволяє враховувати не лише апаратні характеристики контейнера, а й рівень критичності сервісу, що дає змогу мінімізувати ризики, пов’язані з небажаним спільним розміщенням контейнерів різних рівнів.

Для кількісного оцінювання якості розміщення запропоновано коефіцієнт колокації рівнів критичності, який враховує кількість різних рівнів на вузлі та різницю між їхніми мінімальним і максимальним значеннями. Це дозволяє формалізувати та оцінювати безпекові ризики.

Результати експериментального дослідження підтвердили ефективність використання самоорганізаційних карт Кохонена як основи для стратегії розподілення. Встановлено, що включення параметра критичності до вхідного вектора нейронної мережі під час її навчання та подальшої роботи дозволяє суттєво зменшити коефіцієнт небажаної колокації порівняно з традиційними підходами. Експериментально показано, як зміна топології самоорганізаційної карти впливає на результат розподілення.

Отримані дані свідчать, що запропонований метод є перспективним для систем із високими вимогами до безпеки та стабільності, оскільки він знижує ризики взаємного впливу сервісів без суттєвого погіршення інших показників балансування, зокрема рівня дефрагментації ресурсів, кількості створених контейнерів та коефіцієнта вдалих розподілень. Перспективи подальших досліджень полягають у розширенні моделі за рахунок урахування параметрів мережевої взаємодії та дослідженні роботи методу в умовах динамічної зміни навантаження, міграції контейнерів та відмов вузлів кластера.

МЕТОДИ ЧАСОВОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ У ЗАДАЧАХ АНАЛІЗУ СКЛАДНИХ СИГНАЛІВ

Любомир ГОЛЕЙЧУК, Карина ТРУБЧАНІНОВА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті виконано систематизований аналіз сучасних методів часової сегментації, що застосовуються у задачах аналізу складних сигналів у часовій та часово-частотній областях. Розглянуто підходи з фіксованим і адаптивним масштабом сегментації, багатомасштабні методи, ентропійні та фрактальні підходи, методи виявлення точок структурних змін, а також методи формування ансамблів на основі перестановки часових інтервалів.

Обгрунтовано, що в більшості існуючих методів часова сегментація використовується як допоміжний інструмент аналізу або оцінювання структурних властивостей сигналу, тоді як масштаб сегментації не розглядається як керований параметр у задачах формування ансамблів складних сигналів. Встановлено, що методи з фіксованим масштабом забезпечують стабільність сегментації, проте мають обмежену здатність до локалізації короткочасних деградацій, тоді як адаптивні та багатомасштабні підходи характеризуються підвищеною чутливістю до змін, але супроводжуються надмірною фрагментацією та нестабільністю масштабу сегментації.

Для кількісного порівняння розглянутих методів проведено експериментальні дослідження на сигналах за різних сценаріїв структурної нестаціонарності. Оцінювання виконано за показниками кількості сегментів, похибки локалізації деградацій, варіативності довжин сегментів та рівня надмірної сегментації. Отримані результати дозволили виявити характерні обмеження кожного класу методів у контексті узгодженого формування ансамблів у часовій області.

Таким чином, проведений аналіз підтверджує актуальність подальших досліджень, спрямованих на розробку підходів, у яких масштаб часової сегментації визначається керовано з урахуванням локальної структури сигналу та вимог до ансамблевих властивостей у складних завадових умовах.

МЕТОДИ ТА АРХІТЕКТУРНІ ПІДХОДИ ДО АВТОМАТИЗАЦІЇ ТЕСТУВАННЯ МОБІЛЬНИХ І ВЕБЗАСТОСУНКІВ

Андрій МЕЛЬНИК, Леся ДМИТРОЦА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті представлено аналіз методів автоматизації тестування програмного забезпечення з акцентом на мобільні та вебзастосунки. Досліджено сучасні методології забезпечення якості, проаналізовано архітектурні підходи фреймворків автоматизації та оцінено їхню ефективність відповідно до міжнародного стандарту ISO/IEC 25010:2023. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю скорочення циклів розробки за умови збереження високої надійності та зручності використання цифрових продуктів. Здійснено порівняльний аналіз еволюції підходів до тестування та запропоновано формалізований метод вибору архітектури автоматизації. Запропонований підхід відрізняється тим, що враховує взаємозв’язок характеристик проєкту, доступних ресурсів і технічних обмежень при визначенні доцільної архітектури. Наукова новизна одержаних результатів полягає у розробці алгоритму прийняття рішень, що базується на кількісній оцінці метрик проєкту та забезпечує більш обґрунтований вибір рішень у процесі планування тестування. Отримані результати дозволяють зменшити технічні ризики та підвищити ефективність використання ресурсів при підтримці тестової інфраструктури.

МЕТОДИ ДИНАМІЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ПОСТКВАНТОВИХ ЦИФРОВИХ ПІДПИСІВ У ПРОТОКОЛАХ АВТЕНТИФІКАЦІЇ НАДЩІЛЬНИХ МЕРЕЖ 6G

Юрій КУЧМА, Вячеслав ПОЛІНОВСЬКИЙ, Максим ПЛАХТІЙ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Розвиток мереж шостого покоління (6G), орієнтованих на надщільні сценарії доступу, ультранизькі затримки та масове підключення гетерогенних пристроїв, суттєво підвищує вимоги до механізмів автентифікації та забезпечення кібербезпеки. Додатковим фактором ризику є прогнозований прогрес квантових обчислень, який ставить під сумнів довгострокову стійкість класичних криптографічних алгоритмів і зумовлює необхідність використання постквантових цифрових підписів у телекомунікаційних протоколах. Водночас наявні підходи до впровадження постквантової криптографії в мобільних мережах здебільшого ґрунтуються на статичних схемах і не враховують динамічні умови функціонування надщільних мереж 6G.

У роботі досліджено проблему побудови квантово-стійких і продуктивних протоколів автентифікації для мереж 6G з урахуванням змінності мережевих параметрів, гетерогенності пристроїв та обмежень обчислювальних і енергетичних ресурсів. Показано, що статичне застосування постквантових цифрових підписів не забезпечує необхідного балансу між рівнем безпеки та ефективністю автентифікаційних процедур у надщільних сценаріях доступу.

З метою подолання зазначених обмежень запропоновано узагальнену методологію динамічної оптимізації постквантових цифрових підписів у протоколах автентифікації 6G, яка базується на адаптивному виборі криптографічних алгоритмів і параметрів їх застосування залежно від поточного стану мережі та ресурсних характеристик автентифікованих вузлів. Розроблена модель формалізує механізм динамічного вибору цифрового підпису з урахуванням затримок, обчислювальних витрат, енергоспоживання та рівня квантової стійкості, що дозволяє сформувати формальні критерії оптимальності для 6G мереж.

Інтеграція запропонованих методів у протокол автентифікації формує адаптивну криптографічну архітектуру, здатну масштабуватися в умовах високої щільності підключень без зниження рівня безпеки. Результати експериментального моделювання для надщільних сценаріїв доступу підтверджують, що динамічна оптимізація забезпечує зменшення затримок автентифікації та енергоспоживання порівняно зі статичними постквантовими варіантами, що обґрунтовує доцільність використання адаптивних протоколів у мережах 6G.

МОДЕЛЬ ІНТЕГРАЛЬНОГО ОЦІНЮВАННЯ РІВНЯ КІБЕРЗАХИЩЕНОСТІ КОРПОРАТИВНИХ МЕРЕЖ З УРАХУВАННЯМ ВЗАЄМНОГО ПЕРЕКРИТТЯ ЗАГРОЗ, ВРАЗЛИВОСТЕЙ ТА ЗАХИСНИХ МЕХАНІЗМІВ

Денис ТРУХАН — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті розроблено математичну модель інтегрального оцінювання рівня кіберзахищеності корпоративних мереж. На відміну від існуючих підходів, модель враховує взаємне перекриття кіберзагроз, вразливостей та захисних механізмів як взаємопов'язану тріаду, а не ізольовані складові. Введено поняття матриці покриття та матриці нейтралізації, на основі яких обчислюється коефіцієнт взаємного перекриття для кожної пари елементів тріади. Запропоновано інтегральний показник кіберзахищеності I(N) як зважену згортку часткових метрик з урахуванням коефіцієнтів перекриття. Верифікацію моделі здійснено на тестовій корпоративній мережі зі 120 вузлами, 43 виявленими вразливостями та набором із 18 типів загроз. Порівняльний аналіз засвідчив, що запропонований підхід забезпечує підвищення достовірності оцінювання на 23–31% порівняно з методами CVSS v3.1 та NIST SP 800-30 при роздільному аналізі складових. Практична цінність моделі полягає у можливості кількісного ранжування вектора захисних заходів та прогнозуванні залишкового ризику у динамічному середовищі корпоративної мережі.

МОДЕЛЬ ЗАХИСТУ ТА СТІЙКОСТІ КВАНТОВИХ ПОВТОРЮВАЧІВ

Тетяна ФЕСЕНКО, Владислава МАГАЛЕЦЬКА, Едуард РУБІН — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Сучасні квантові мережі потребують високого рівня надійності та захисту передавання інформації. Квантові повторювачі виконують ключову роль у забезпеченні масштабованості мереж та підтримці когерентності квантових станів на великих відстанях. Водночас повторювачі є критичною точкою мережі і можуть бути вразливими до фізичних шумових впливів, технічних несправностей і кібератак на вузловому рівні. Це створює потребу у розробці системних моделей, здатних оцінювати стійкість повторювачів та забезпечувати їх захист у масштабованих квантових мережах.

У статті запропоновано математично-кібернетичну модель захисту і стійкості квантових повторювачів. Модель враховує фізичні процеси, шумові впливи та можливі кіберзагрози. Вона включає статичні підходи для оцінки вразливостей та динамічно-адаптивні для автоматичного реагування на зовнішні впливи. Зазначається, що сучасні гібридні моделі поєднують квантові алгоритми з класичними протоколами безпеки. Саме поєднання таких підходів забезпечує систематичну оцінку компромісу між точністю обчислень, ефективністю використання ресурсів та стійкістю до атак.

Розглянуті цільові функції дозволяють кількісно оцінювати ефективність механізмів захисту та стійкість квантових повторювачів у різних сценаріях експлуатації, включаючи активні втручання та масштабування мережевої інфраструктури. У статті запропоновано системні критерії оцінки надійності та кібербезпеки вузлів, що є визначальною складовою для інтеграції та функціонування технологій квантового зв’язку.

Отримані результати формують методологічну основу для вдосконалення стратегій кіберзахисту квантових мереж із фокусом на підвищення стійкості критичних компонентів інфраструктури. Запропонована модель забезпечує оптимізацію механізмів захисту повторювачів у масштабованих мережевих топологіях та створює аналітичне підгрунтя для дослідження адаптивних алгоритмів керування, що гарантує надійну передачу та інтеграцію квантових комунікацій у системах наступного покоління

ГІБРИДНА НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ З ATTENTION-МЕХАНІЗМОМ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ КООРДИНАТ ДЖЕРЕЛ ЗВУКУ НА ОСНОВІ TDOA СИГНАЛІВ У ЗМІННИХ АКУСТИЧНИХ УМОВАХ

Святослав СІДЛЕЦЬКИЙ, Роман ПЕЛЕЩАК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У роботі досліджено задачу визначення координат джерел звуку на основі різниці часу приходу сигналів (TDOA) із використанням нейромережевих методів. Запропоновано гібридну модель з attention-механізмом для підвищення точності та стійкості акустичної локалізації в умовах шумів і змін параметрів середовища. Розглянуто систему з чотирьох мікрофонів квадратної конфігурації, де вхідними даними виступають TDOA-сигнали та параметри середовища: температура, вологість і швидкість вітру. Навчальну вибірку сформовано синтетично з урахуванням фізичних залежностей швидкості звуку та додаванням гаусового шуму. Проведено порівняння класичного багатошарового перцептрона (MLP) і запропонованої гібридної моделі. Оцінювання виконано за метриками MSE, MAE, RMSE, максимальної помилки та стійкості до шуму. Результати показали перевагу гібридної моделі: зменшення MSE на 18.4%, MAE на 7.7%, RMSE на 9.3% та максимальної помилки на 26.7%, а також підвищення стійкості до шуму на 18.0%. Отримані результати підтверджують ефективність використання attention-механізмів у задачах акустичної локалізації джерел звуку.

СТОХАСТИЧНО-СПЕКТРАЛЬНІ МЕТОДИ ДЕТЕКЦІЇ ПРИХОВАНИХ ТРИГЕРІВ У НЕЙРОМЕРЕЖАХ ДЛЯ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ 6G

Євген ЖИВИЛО, Антон ЧОРНИЙ, Ігор РОМАШКО, Юлія КАЛАШНІКОВА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Сучасні системи комунікацій шостого покоління використовують глибокі нейронні мережі для адаптивної обробки сигналів та оптимізації спектральних ресурсів. Водночас підвищується ризик backdoor‑атак, коли приховані тригери у вагових параметрах мережі можуть цілеспрямовано змінювати її поведінку, що критично для фізичного рівня сигналів високих частот. У дослідженні запропоновано математично обґрунтовані методи детекції прихованих тригерів, базовані на поєднанні стохастичного моделювання сигналів, спектрального аналізу та інформаційно-ентропійних метрик.

Сигнали 6G формалізуються як багатовимірні стохастичні процеси з відомими статистичними властивостями, що дозволяє формалізувати аномальні модифікації, введені прихованими тригерами. Нейромережі розглядаються як нелінійні оператори, які трансформують сигнали у вихідний простір, що забезпечує математичне визначення чутливості мережі до потенційних атак. Методологія передбачає інтеграцію спектрального та вейвлет-аналізу сигналів, сингулярного розкладу вагових матриць та оцінку інформаційної взаємозв’язності, що дозволяє виявляти аномалії у структурі мережі та спектрі сигналів.

Запропоновано уніфікований критерій детекції, який комбінує спектральні, стохастичні та інформаційні ознаки, забезпечуючи локалізацію аномальних компонент і формалізовану оцінку стійкості мережі. Експериментальна перевірка передбачає симуляцію сигналів 6G та тестування на різних архітектурах нейромереж, що дозволяє оцінити точність, чутливість та надійність запропонованих методів.

Очікуваний результат полягає у створенні математичного фреймворку для безпечної роботи нейромереж на фізичному рівні 6G, що забезпечує підвищення стійкості високочастотних комунікацій до прихованих тригерів та формує наукову основу для подальшого розвитку алгоритмів детекції та оцінки безпеки сигналів у складних телекомунікаційних системах.

СУЧАСНІ ПЛАТФОРМИ УПРАВЛІННЯ ІТ-ПРОЄКТАМИ: ФУНКЦІОНАЛЬНИЙ ТА ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ, ПРАКТИЧНЕ ЗНАЧЕННЯ Й ОЦІНКА РЕЗУЛЬТАТІВ ВПРОВАДЖЕННЯ

Ольга КРАВЧУК, Наталія СИНЮК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У сучасних умовах цифрової трансформації організацій ефективне управління ІТ-проєктами є ключовим чинником забезпечення конкурентоспроможності та стійкого розвитку. Зростання складності ІТ-систем, поширення гнучких методологій розроблення програмного забезпечення, а також перехід до розподілених і віддалених команд зумовлюють необхідність використання спеціалізованих цифрових платформ управління проєктами. Такі платформи забезпечують інтеграцію процесів планування, контролю виконання, комунікації, управління ресурсами та аналізу результатів проєктної діяльності.

Метою статті є проведення функціонального та порівняльного аналізу сучасних платформ управління ІТ-проєктами з позицій їхньої відповідності потребам ІТ-команд різного масштабу та рівня складності проєктів, а також показати їх практичне значення та впровадити в діяльність конкретної міжнародної ІТ-компанії. У дослідженні застосовано методи аналізу та узагальнення наукових публікацій, порівняльного аналізу програмних продуктів, а також систематизації функціональних характеристик цифрових інструментів управління проєктами.

У статті проаналізовано найбільш поширені платформи управління ІТ-проєктами, зокрема Jira, Trello, ClickUp та Microsoft Project. Визначено їх основні функціональні можливості, такі як підтримка гнучких методологій (Agile, Scrum, Kanban), планування та візуалізація проєктів, управління завданнями та ресурсами, аналітика, інтеграція з іншими ІТ-системами та інструментами DevOps. Проведено порівняльну оцінку платформ за ключовими критеріями: рівень функціональності, гнучкість налаштувань, зручність використання, масштабованість і можливості командної взаємодії. Практичне значення впровадження проілюстровано на прикладі міжнародної ІТ-компанії ТОВ «Європейська Регіональна Агенція».

Результати дослідження свідчать, що універсального рішення для всіх типів ІТ-проєктів не існує, а вибір платформи має ґрунтуватися на специфіці проєкту, розмірі команди, застосовуваній методології та вимогах до інтеграції з корпоративною ІТ-інфраструктурою. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання їх як аналітичної основи для обґрунтованого вибору та впровадження платформ управління ІТ-проєктами в діяльності ІТ-організацій та проєктних команд.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ЩОДО ВИБОРУ КОНТРЗАХОДІВ ПРОТИ ПРИХОВАНИХ КАНАЛІВ ВИТОКУ ІНФОРМАЦІЇ В МЕРЕЖАХ СПЕЦІАЛЬНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ

Ігор ДАНИЛОВ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У роботі розроблено інтелектуальну систему прийняття рішень щодо вибору оптимальних контрзаходів проти прихованих каналів екс-фільтрації інформації в мережах спеціального призначення (МСП). Особливу небезпеку становлять адаптивні сценарії екс-фільтрації, у яких порушник динамічно змінює параметри функціонування прихованого каналу залежно від реакції системи кіберзахисту.

Запропоновано математичну модель адаптивного вибору захисних заходів на основі інтегральної оцінки ризику прихованого каналу, показників якості обслуговування мережі та ймовірності зміни тактики зловмисника. Введено оптимізаційний функціонал, який забезпечує компроміс між мінімізацією витоку інформації та збереженням допустимого рівня функціонування критичної інформаційної інфраструктури. Розроблено дворівневу структуру інтелектуальної системи, у якій перший рівень реалізує аналіз аномалій мережевого трафіку та оцінювання ризику прихованого каналу, а другий рівень виконує адаптивний вибір контрзаходу за критерієм мінімізації сукупних втрат.

Розроблено механізм інтелектуального керування контрзаходами в умовах неповної інформації та динамічних змін роботи МСП за рахунок наявності мережевих аномалій, змін поведінки користувачів і можливості адаптації порушника до захисних механізмів. Отримано аналітичні умови стійкості системи прийняття рішень та доведено збіжність алгоритму вибору захисних заходів. Проведено чисельне моделювання роботи системи і показано, що запропонований підхід дозволяє знизити ризик витоку інформації без критичного погіршення параметрів функціонування МСП та забезпечує підвищення ефективності адаптивного кіберзахисту в умовах сучасних мережевих загроз.

МУЛЬТИАГЕНТНИЙ ПІДХІД ДО БАЛАНСУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯ ТА ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СТРУКТУРНОЇ СТІЙКОСТІ ТРАНСПОРТНИХ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ В УМОВАХ ВПЛИВУ КІБЕРАТАК

Родіон ХВОРОСТЯНИЙ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті розглядаються питання забезпечення кіберстійкості транспортних телекомунікаційних мереж на основі мультиагентного підходу. Показано, що сучасні транспортні телекомунікаційні мережі є критично важливими об’єктами інфраструктури держави та характеризуються високою вразливістю до деструктивних кібератак, які можуть призводити до перевантаження вузлів, порушення маршрутизації та втрати структурної зв’язності мережі. Проведений аналіз існуючих підходів до управління кібербезпекою транспортних телекомунікаційних мереж засвідчив їх недостатню адаптивність, автономність та обмежені можливості щодо забезпечення балансування навантаження і структурної стійкості в умовах динамічних атак. Запропоновано удосконалену модель мультиагентного балансування навантаження, яка враховує поточний рівень ризику компрометації вузлів і каналів зв’язку, а також дозволяє адаптивно перерозподіляти трафік між більш безпечними маршрутами. Модель базується на задачі багатотоварного оптимального потоку з урахуванням ризиків кібератак та реалізується у вигляді ітераційного алгоритму локальної взаємодії агентів. Розроблено метод мультиагентної взаємодії для забезпечення структурної стійкості транспортної телекомунікаційної мережі до кібератак, який базується на виявленні критичних вузлів та формуванні мінімально необхідної кількості резервних зв’язків для відновлення зв’язності мережі. Метод використовує матричний аналіз досяжності та графові алгоритми пошуку компонент зв’язності. Наведено результати моделювання, які підтверджують ефективність запропонованих рішень щодо підтримання працездатності мережі, зниження ризику компрометації маршрутів та забезпечення структурної стійкості транспортних телекомунікаційних мереж в умовах впливу кібератак.

КОНТРОЛЬ ЯКОСТІ ЗВАРНИХ З’ЄДНАНЬ ОДНОМОДОВИХ ОПТИЧНИХ ВОЛОКОН ЗА ДОПОМОГОЮ PAS ТА OTDR

Олег ОНИЩУК, Максим ПРИТУЛА, Михайло ТУЛЕНКО — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті розглянуто технологічні аспекти процесу зварювання одномодових оптичних волокон та методи контролю якості зварних з’єднань з використанням системи Profile Alignment System (PAS) та оптичного рефлектометра Optical Time Domain Reflectometer (OTDR). Проаналізовано вплив підготовки волокон, параметрів електричної дуги та умов навколишнього середовища на якість з’єднання. Наведено приклади візуального контролю та рефлектометричних вимірювань, що дозволяють оцінити втрати оптичної потужності. Запропоновано практичні рекомендації щодо підвищення точності монтажу та вимірювання, що сприяє зниженню втрат у оптичних лініях та мережах зв’язку.

МЕТОДОЛОГІЯ БЕЗКОНТАКТНОГО ВИМІРЮВАННЯ КІНЕМАТИЧНИХ ПАРАМЕТРІВ РУХУ ЛЮДИНИ З ВИКОРИСТАННЯМ МУЛЬТИМОДАЛЬНИХ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Сергій ПРОХОРЕНКО, Андрій СТАДНИК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

В умовах стрімкої цифровізації вимірювальних процесів дедалі актуальнішим стає питання метрологічного забезпечення апаратно-програмних комплексів, що використовують методи штучного інтелекту для кількісного та якісного оцінювання фізичних величин. У роботі представлено результати дослідження метрологічних характеристик мультимодальної вимірювальної системи, призначеної для безмаркерного захоплення руху та аналізу кінематичних параметрів людини. Об'єктом тестування для валідації методології обрано гру в настільний теніс, яка характеризується високою динамікою зміни вимірювальних величин.

Розроблено структурну модель формування похибок у вимірювальному каналі на основі монокулярної камери та алгоритмів нейронної мережі OpenPose. Оцінено складові бюджету невизначеності, зокрема інструментальний, методичний та алгоритмічний внески. Запропоновано підхід до валідації класифікаційних рішень системи шляхом порівняння з еталонними значеннями, отриманими методом експертної кваліметрії з перевіреним коефіцієнтом узгодженості експертів (статистика каппа Фляйса). Результати експериментального дослідження демонструють досяжну точність ідентифікації кінематичних патернів на рівні 73–82% за умови мінімізації ефектів оклюзії та розмиття руху (motion blur). Крім того, аналіз бюджету невизначеності визначає розмиття руху на високій швидкості та низькі частоти дискретизації як основні обмежувальні фактори, що свідчить про те, що збільшення частоти кадрів до 60-120 кадр/с є важливим для високоточної апроксимації траєкторії в динамічних спортивних середовищах. Ця робота закладає підґрунтя для розроблення стандартизованих методик калібрування інтелектуальних систем спортивної телеметрії.

МЕТОД АВТОМАТИЗОВАНОГО ГЕНЕРУВАННЯ UML ДІАГРАМ У ВЕЛИКОМАСШТАБНИХ РЕПОЗИТОРІЯХ КОДУ

В’ячеслав БОЙКО, Валерій МАРТИНЮК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Великомасштабні програмні проєкти часто стикаються з проблемою актуальності проєктної документації, зокрема UML-діаграм, у контексті швидких змін у вихідному коді. У цій статті запропоновано метод інтеграції автоматизованого генерування UML-діаграм у конвеєр безперервної інтеграції та розгортання (CI/CD) великого .NET-репозиторію. Після кожного коміту до головної гілки CI-конвеєр запускає вторинний процес, який використовує компонент штучного інтелекту для виявлення змін у структурі коду та створення або оновлення відповідних UML-діаграм. Існуючі визначення діаграм отримуються та передаються разом із змінами в коді, що дає змогу AI-модулю генерувати оновлені UML-моделі. Оновлені діаграми публікуються на сторінці документації, замінюючи застарілий зміст.

Це забезпечує безперервну еволюцію архітектурних діаграм разом із кодом, усуваючи розрив між документацією та реалізацією й зменшуючи ручні витрати. Основний конвеєр включає: збирання основного рішення, виконання модуля генерування UML, оновлення документації та подальші етапи збірки. Підхід використовує текстовий формат «діаграми-як-код» у поєднанні зі штучним інтелектом для підтримки живої документації в режимі реального часу. У статті проаналізовано сучасні дослідження з безперервної документації та AI-керованої візуалізації коду, докладно описано реалізацію та розглянуто переваги й виклики.

МУЛЬТИМОДАЛЬНИЙ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ МЕТОД АНАЛІЗУ МОВНОЇ ВАРІАТИВНОСТІ ДІАЛОГІВ КОНТАКТ-ЦЕНТРУ НА ОСНОВІ АКУСТИЧНИХ І ЛЕКСИЧНИХ ОЗНАК

Маким ОВЧАРЕНКО, Віта КАШТАН — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Запропоновано мультимодальний нейромережевий метод аналізу мовної варіативності діалогів контакт-центру з використанням акустичних та лексико-морфологічних ознак мовлення. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю автоматизації моніторингу якості україномовного діалогу в умовах поширення змішаних мовних практик і емоційно забарвлених мовних конструкцій, які знижують точність стандартних систем автоматизованого розпізнавання мовлення та ускладнюють об’єктивне оцінювання якості комунікації. Запропонований в роботі метод передбачає використання мультимодальної нейромережевої архітектури, що поєднує Transformer-енкодер для формування контекстно-залежних текстових представлень і згорткові енкодери для вилучення інформативних акустичних характеристик мовлення, зокрема мел-частотних кепстральних коефіцієнтів та спектральних параметрів. У межах методу введено формалізовані показники оцінювання мовної варіативності – коефіцієнт лінгвістичних аномалій та інтегральний індекс мовної чистоти діалогу, що забезпечують кількісне вимірювання відхилень від нормативного мовлення у режимі реального часу. Експериментальна апробація методу проведена на мультимодальному корпусі тривалістю 50 годин, сформованому з аудіозаписів контакт-центрів, інтерв’ю та медійних діалогів. Отримані результати підтверджують наявність статистично значущого зв’язку між рівнем мовної варіативності та показниками якості автоматизованого розпізнавання мовлення, зокрема метрикою Word Error Rate. Для практичного використання розроблено програмний інструментарій візуалізації «карти мовної чистоти», що відображає динаміку мовленнєвих характеристик діалогу та може бути використаний для автоматизованого моніторингу якості роботи операторів контакт-центрів.

Наукова новизна дослідження полягає у розробці мультимодального нейромережевого методу аналізу україномовної варіативності діалогів контакт-центру, який базується на інтегрованій обробці акустичних характеристик мовлення та лексико-морфологічних ознак у спільному просторі представлень і передбачає використання формалізованих кількісних показників оцінювання – коефіцієнта лінгвістичних аномалій та інтегрального індексу мовної чистоти діалогу, що забезпечує автоматизоване виявлення змішаних мовних конструкцій і комплексну оцінку якості мовленнєвої взаємодії у режимі реального часу.

МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ ШКІДЛИВОЇ АКТИВНОСТІ В IPSEC-КАНАЛАХ БЕЗ ДЕШИФРУВАННЯ ТРАФІКУ

Віра ТІТОВА, Юрій КЛЬОЦ, Валентин БЕРЧУК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті розглянуто підхід до виявлення шкідливої активності в шифрованих каналах зв’язку без дешифрування вмісту трафіку. Проведено огляд існуючих підходів до аналізу шифрованого трафіку, зокрема методів TLS-фінгерпринтингу, класифікації трафіку за розподілом довжин пакетів і сучасних систем мережевого моніторингу. Запропоновано метод визначення типів трафіку в IPsec-каналах на основі аналізу розподілу довжин пакетів, параметрів інкапсуляції та оцінювання допустимих діапазонів довжин вкладеного навантаження. Окремо розглянуто підхід до побудови еталонних розподілів для конкретних конфігурацій шифрованих каналів, аналіз змішаного трафіку із застосуванням предиктивного віднімання внеску окремих протоколів, а також варіант практичної реалізації у вигляді системи сенсорів і модуля-оркестратора. Показано, що запропонований підхід може бути використаний для практичного виявлення підозрілої активності в шифрованих каналах зв’язку за низької обчислювальної складності.

МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ І ОБЛІКУ РЕСУРСІВ УНІВЕРСИТЕТУ

Олександр КАРНАУХОВ, Сергій МАРЦЕНКО — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Університет щороку витрачає значні кошти на газ, воду й електроенергію, проте отримання даних про споживання кожного з ресурсів має суттєві обмеження через закритість газових мереж, відсутність деталізації водопостачання на рівні окремих ділянок та неможливість локалізації вузьких місць в електромережі. Автоматизовані засоби збору параметрів дають можливість отримувати дані про процеси споживання та своєчасно реагувати на нештатні ситуації. У роботі описано розробку та впровадження автоматизованої системи контролю і обліку ресурсів ТНТУ, яка об'єднує всі три види ресурсів у єдиній платформі. Оскільки газ, вода й електрика характеризуються різними фізичними закономірностями, методи та засоби збору, аналізу й оброблення даних для кожного з них не можуть бути однаковими, що ускладнює використання єдиного підходу до їх опрацювання. Узагальнюючим критерієм обрано економічну доцільність – мінімізацію витрат при збереженні нормального функціонування інфраструктури.

Задача отримання даних для кожного ресурсу вирішується по-різному. Оскільки доступ до показів газових лічильників є закритим з боку газорозподільчих мереж, найпростішим способом отримання даних без фізичного втручання у конструкцію приладу є зчитування IP-камерою з подальшим розпізнаванням за допомогою моделі TrOCR. Показники водо- та електроспоживання надходять у режимі реального часу через IoT-контролери на базі ESP32 мережею LoRaWAN. Для виявлення аномалій водоспоживання розроблено двошаровий метод, де перший шар на основі GRU-автоенкодера виявляє структурні відхилення добового профілю від еталонного для відповідного типу дня, другий на основі нормованого відхилення фіксує нічні витоки та різкі сплески. Обидва шари враховують режим роботи організації, що дає змогу відрізнити аварійну ситуацію від закономірного зростання споживання. Впровадження системи у ТНТУ скоротило час між виникненням нештатної ситуації та реакцією на неї.

ГІБРИДНИЙ МЕТОД ОЦІНЮВАННЯ КІБЕРРИЗИКІВ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анна ІЛЬЄНКО, Валентина ТЕЛЮЩЕНКО — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті запропоновано гібридний підхід до оцінювання кіберризиків об’єктів критичної інфраструктури, який поєднує багатокритеріальну модель зваженої суми (WSM), методи машинного навчання та елементи нечіткої логіки. Актуальність дослідження зумовлена зростанням складності кіберзагроз у сучасних кіберфізичних системах, де традиційні експертні методи оцінювання ризику не забезпечують достатньої адаптивності до динамічних змін середовища. Запропонований підхід орієнтований на інтеграцію даних оперативного кібермоніторингу із класичними механізмами оцінювання ризиків для підвищення точності, адаптивності та інтерпретованості результатів. Базою моделі виступає метод зваженої суми, який забезпечує прозору структуру оцінювання та можливість експертного налаштування критеріїв і вагових коефіцієнтів. На відміну від традиційних моделей, у роботі використано розширену структуру критеріїв, яка включає не лише ймовірність реалізації загрози та критичність впливу, а й рівень експозиції та рівень вразливості. Критерій вразливості представлено як агреговану композицію підкритеріїв, що враховують CVSS-оцінки, доступність експлойтів, стан оновлень і конфігураційну безпеку системи. У межах дослідження формалізовано механізм інтеграції ML-модулів у модель оцінювання ризику. Для аналізу телеметричних даних SIEM/XDR, журналів подій та мережевого трафіку використано методи класифікації, кластеризації, виявлення аномалій, регресії та аналізу часових рядів. Результати роботи ML-модулів агрегуються у вигляді інтегрального ML-індикатора, який використовується для адаптивного коригування оцінки ймовірності реалізації загрози. Для забезпечення контрольованої інтеграції машинного навчання введено коефіцієнт довіри до ML-шару, що дозволяє балансувати між експертними оцінками та автоматизованим аналізом.

Практична цінність запропонованого підходу полягає у можливості побудови адаптивних систем підтримки прийняття рішень у сфері кібербезпеки, здатних поєднувати експертні знання, технічні характеристики вразливостей та результати аналізу телеметричних даних.

ВИМІРЮВАЧ РІЗНИЦІ ФАЗ ЕЛЕКТРИЧНИХ СИГНАЛІВ

Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

В роботі розглянуто питання практичної реалізації пристрою вимірювання різниці фаз електричних сигналів, що мають однакову частоту та різні величини напруг. Пристрій забезпечує можливість вимірювання різниці фаз електричних сигналів від 0° до 360° в діапазоні частот від 30 Гц до 20 кГц. Коефіцієнт перетворення різниці фаз сигналів становить 8 мілівольт на градус різниці фаз. Діапазон напруг вимірюваних сигналів обмежений знизу на рівні 0.3 В; зверху він визначається допустимою робочою напругою елементів захисту вимірювача різниці фаз. Експериментальні дані підтверджують лінійність та відтворюваність результатів, що демонструє придатність пристрою вимірювання різниці фаз як для наукових лабораторій, так і для освітніх середовищ.

РОЗРОБКА ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ДАНИХ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Іван СИМЕЦЬ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У роботі наведено результати розробки програмної системи виявлення аномалій у даних із використанням нейронних мереж, орієнтованої на підвищення точності детекції, адаптивність до змін характеристик даних та забезпечення обробки інформації у режимі реального часу. Метою дослідження є розробка інтегрованої програмної системи виявлення аномалій, яка забезпечує ефективну обробку різнорідних даних, підвищену точність виявлення відхилень, адаптацію до змін у даних (concept drift) та можливість функціонування в умовах потокової обробки в реальному часі. Актуальність дослідження обумовлена стрімким зростанням обсягів різнорідних даних та необхідністю створення інтелектуальних систем, здатних своєчасно виявляти відхилення у складних інформаційних середовищах, зокрема у задачах кібербезпеки, аналізу мережевого трафіку, IoT та фінансових систем. У роботі проведено аналіз сучасних підходів до виявлення аномалій на основі нейронних мереж, включаючи автоенкодери, рекурентні, трансформерні та генеративні моделі, визначено їх переваги, обмеження та проблеми інтеграції у прикладні програмні системи. Запропоновано архітектуру програмної системи, що реалізує модульний підхід і включає підсистеми збору, попередньої обробки, навчання моделей, виявлення аномалій та адаптації моделей, при цьому основна увага зосереджена на інтеграції алгоритмічної та архітектурної складових системи. Особливістю системи є використання ансамблевого підходу для формування інтегральної оцінки аномальності, а також механізмів адаптації до змін у даних (concept drift) на основі аналізу розподілів. Використано алгоритми обробки потокових даних із мінімізацією затримок та забезпеченням масштабованості. Проведено експериментальне дослідження на наборах даних різної природи, що дозволило оцінити універсальність та ефективність запропонованого підходу. Отримані результати підтверджують підвищення точності виявлення аномалій та стійкості системи до змін характеристик даних у порівнянні з використанням окремих моделей. Особливістю роботи є розробка інтегрованої архітектури програмної системи, що поєднує різні типи нейронних мереж, механізми адаптації та формування узагальненого показника аномальності. Практичне значення роботи полягає у можливості застосування розробленої системи у реальних інформаційних системах для моніторингу, аналізу та підтримки прийняття рішень.

КРИТЕРІЇ ВИБОРУ СУБД ДЛЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ЗАКЛАДУ ВИЩОЇ ОСВІТИ: ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ РІШЕНЬ З ВІДКРИТИМ КОДОМ

Віктор ЛИСАК, Ігор МИХАЛЬЧУК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті здійснено комплексний порівняльний аналіз сучасних систем управління базами даних (СУБД) з відкритим кодом PostgreSQL, MySQL, SQLite та Firebird щодо їхньої придатності для впровадження в інформаційних системах закладів вищої освіти. Розглянуто основні функціональні, архітектурні, ліцензійні та виробничі характеристики, критерії безпеки, можливості масштабованості, вимоги до ресурсів, особливості підтримки стандартів SQL, механізми резервного копіювання і реплікації, а також рівень підтримки спільноти. Також увагу приділено практичному досвіду експлуатації університетських інформаційних систем. За підсумками аналізу наведено рекомендації щодо вибору оптимальної відкритої СУБД для використання у закладах вищої освіти з урахуванням економічних, організаційних та технічних аспектів.

АЛГОРИТМІЧНЕ ТА ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНОЇ ОПТИМАЛЬНОЇ ТРИАНГУЛЯЦІЇ ПОЛІГОНІВ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОГРАМНИХ СИСТЕМ 3D-ВІЗУАЛІЗАЦІЇ

Павло КРИВДА, Ольга СУЛЕМА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті розглянуто проблему підвищення продуктивності програмних систем тривимірної візуалізації шляхом оптимізації процесу триангуляції полігональних моделей. Більшість сучасних графічних рушіїв використовують трикутники як базові примітиви рендерингу, однак стандартні алгоритми триангуляції орієнтовані переважно на швидкість побудови сітки, а не на подальшу ефективність візуалізації. Запропоновано метод багатокритеріального вибору оптимального варіанта триангуляції простого полігона на основі оцінювання всіх допустимих структур розбиття або їхньої скороченої множини. Як критерії оптимізації використано мінімізацію площі повторного зафарбовування пікселів, покращення геометричної форми трикутників і зменшення обчислювальних витрат під час рендерингу. Розроблено програмну модель алгоритму з використанням динамічного програмування. Наведено результати експериментального моделювання, які підтверджують можливість зменшення кількості надлишкових графічних операцій і підвищення ефективності відображення складних сцен.

АРХІТЕКТУРА ВБУДОВАНОЇ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОЇ СТРУКТУРИ ПРЕДИКТИВНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЗБУРЕНЬ БПЛА НА ОСНОВІ РЕКУРЕНТНОЇ НЕЧІТКОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

Тетяна ГОВОРУЩЕНКО, Юрій ВОЙЧУР, Степан ТАНАСІЙЧУК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Представлена робота фокусується на створенні інтелектуально-робастної архітектури керування БПЛА, здатної забезпечувати стабільне функціонування в умовах часової латентності, зашумленості навігаційних даних та динамічної непевності об'єкта. Наукова новизна дослідження полягає у розробці та впровадженні рекурентної самоеволюціонуючої нейро-нечіткої мережі (RSEFNN), інтегрованої в контур адаптивного контролера змінного режиму (ASMC) для онлайн-ідентифікації та компенсації нестаціонарних зовнішніх збурень. Ключовою особливістю розробленої мережі є механізм автономної структурної адаптації, який дозволяє системі самостійно визначати оптимальну кількість нечітких правил залежно від складності середовища, автоматично генеруючи нові вузли за критерієм новизни або видаляючи надлишкові елементи через алгоритм прунінгу. Це забезпечує гнучке управління обчислювальною інтенсивністю: мережа не використовує надмірні ресурси в стабільних режимах польоту, проте миттєво нарощує потужність при входженні в зони турбулентності. Впровадження рекурентних зв'язків у архітектуру мережі наділило систему властивостями динамічної пам'яті, що дозволяє враховувати передісторію збурень без використання громіздких обчислювальних структур. Аналіз обчислювальної складності підтвердив високу ефективність алгоритму: лінійна залежність трудомісткості та використання SIMD-оптимізації дозволяють підтримувати частоту керування до 1000 Гц на сучасних мікроконтролерах. Важливим аспектом програмної реалізації є забезпечення детермінованості часу виконання (WCET) через використання статичних пулів пам'яті, що виключає ризики фрагментації ОЗП. Експериментальна перевірка на цифровому двійнику БПЛА в умовах штормового вітру підтвердила, що використання RSEFNN як домінуючого компонента знижує похибку позиціонування (SS-MAE) на 69,4% порівняно зі стандартними методами, забезпечуючи прецизійну точність донаведення при збереженні робастності системи.

АРХІТЕКТУРНА МОДЕЛЬ МЕТОДУ ПОБУДОВИ ПРОГРАМНОЇ ПЛАТФОРМИ МІКРОСЕРВІСНОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ В EDGE/FOG-СЕРЕДОВИЩІ

Олександр КОРЕЦЬКИЙ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті запропоновано архітектурну модель програмної платформи методу побудови програмної платформи мікросервісного програмного забезпечення в Edge/Fog -середовищі. На відміну від статичних підходів до розміщення сервісів, запропонована модель поєднує просторове групування користувацьких запитів, ідентифікацію мережевого трафіку та багатокритеріальний вибір Fog-вузла в єдиний адаптивний контур керування. Формалізовано вектор стану платформи, інтегральну функцію оцінювання вузлів та умову запуску адаптації. Розроблено дослідницький програмний продукт, який відтворює запропоновану архітектуру на локальному стенді типу central controller + fog agents. Пілотна апробація підтвердила працездатність підходу та можливість зниження середнього часу відповіді і кількості порушень SLA у сценаріях змішаного навантаження.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ЩОДО ВИБОРУ КОНТРЗАХОДІВ ПРОТИ ПРИХОВАНИХ КАНАЛІВ ВИТОКУ ІНФОРМАЦІЇ В МЕРЕЖАХ СПЕЦІАЛЬНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ

Ярослав ШАВЛОВСЬКИЙ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

ІНТЕРАКТИВНИЙ НАВЧАЛЬНИЙ МОБІЛЬНИЙ ЗАСТОСУНОК ДЛЯ ОПАНУВАННЯ ФУНДАМЕНТАЛЬНИХ АЛГОРИТМІЧНИХ СТРУКТУР

Олег БАРАБАШ, Ольга СВИНЧУК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Статтю присвячено актуальному питанню цифровізації технічної освіти, а саме створенню спеціалізованого мобільного застосунку для вивчення алгоритмів та структури даних. Перед розробкою застосунку було проаналізовано ряд наукових робіт та існуючих мобільних та декстопних застосунків, щоб виявити їхні недоліки. Аналіз показав, що в більшості застосунків відсутні завдання для перевірки знань, обмежений доступ до навчальних матеріалів через необхідність у придбанні платної підписки, відсутній переклад на українську мову. Тому метою роботи розробка мобільного застосунку, адаптованого для опанування основ алгоритмізації та вивчення структур даних за допомогою механізмів гейміфікації, який буде корисним інструментом як для студентів під час вивчення дисципліни, так і допоміжним засобом для викладачів.

В основу розробки покладено модель гейміфікованого мобільного навчання, що передбачає вивчення основ алгоритмізації у вигляді послідовних інтерактивних уроків. Даний підхід базується на трикомпонентній структурі: візуалізація навчального матеріалу через відеоконтент, відтворення знань у тестовій формі, керування ігровою валютою. Такий алгоритм вивчення дисципліни спрямований на підвищення рівня емоційної залученості студентів під час навчання. Для візуалізації прогресу здобувачів було впроваджено систему із семи досягнень. Особливістю даного застунку є те, що можна швидко та легко керувати навчальним контентом. Для цього створено адміністративну панель у формі веб-сторінки, яка дозволяє керувати темами та тестами. Панель адміністратора також дозволяє вносити зміни в навчальні матеріали будь-коли, гарантуючи їх точність та актуальність. Практичне впровадження запропонованого застосунку дозволить підвищити якість опанування складних технічних тем завдяки поєднанню мобільності, наочності та ігрової стимуляції.

МЕТОД ФОРМУВАННЯ АНСАБЛІВ СКЛАДНИХ СИГНАЛІВ НА ОСНОВІ МОДИФІКОВАНОГО АЛГОРИТМУ NSGA-III

Галина ШУБІНА, Сергій ІНДИК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті розглянуто задачу формування ансамблів складних сигналів у часовій області на основі керованого структурного перетворення та багатокритеріальної еволюційної оптимізації. Запропоновано метод формування ансамблів складних сигналів на основі модифікованого еволюційного алгоритму NSGA-III, який поєднує структурне представлення сигналу у вигляді часових сегментів, параметризовану перестановку та узгоджене врахування кореляційних, енергетичних та спектральних характеристик сигналів.

Обґрунтовано, що існуючі підходи до оптимізації сигналів переважно орієнтовані на удосконалення окремих характеристик та не забезпечують узгодженого формування ансамблів сигналів у багатовимірному просторі критеріїв. Встановлено, що застосування класичних методів оптимізації є обмеженим у задачах комбінаторного характеру, пов’язаних з перестановками часових сегментів, тоді як еволюційні алгоритми дозволяють ефективно здійснювати пошук компромісних рішень та формувати множину Парето-оптимальних варіантів.

Для оцінювання ефективності запропонованого методу проведено експериментальне моделювання в умовах складного завадового середовища. Оцінювання виконано за показниками рівня бічних пелюсток (PSL), інтегральної енергії бічних пелюсток (ISL) та структурної ентропії сигналу. Отримані результати показали, що використання модифікованого еволюційного алгоритму NSGA-III забезпечує узгоджене зниження кореляційних характеристик сигналів, формування множини Парето-оптимальних рішень та підвищення ефективності формування ансамблів складних сигналів порівняно з класичним генетичним алгоритмом та неоптимізованим підходом.

Таким чином, запропонований метод забезпечує формування ансамблів сигналів з керованими властивостями в умовах складного завадового середовища та може бути використаний у телекомунікаційних системах спеціального призначення.

МЕТОДИ ВИЯВЛЕННЯ ТА СУПРОВОДУ ОБ’ЄКТІВ У ВІДЕОПОТОКАХ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ ЛІТАЛЬНИМИ АПАРАТАМИ

Борис САДОВНИКОВ, Ілля СИВОЛОВСЬКИЙ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті запропоновано удосконалення методу виявлення та супроводу об’єктів у відеопотоках, що базується на аналізі міжкадрових змін для виділення динамічних областей сцени. Запропоноване удосконалення передбачає впровадження адаптивних механізмів обробки, зокрема динамічного налаштування параметрів порогової фільтрації, просторової та морфологічної обробки, адаптивного вибору нейромережевого класифікатора та механізмів відновлення трекінгу.

Основну увагу в роботі приділено експериментальному дослідженню ефективності запропонованого підходу в умовах динамічного спостереження, характерних для систем управління літальними апаратами. Проведено серію експериментів із врахуванням зміни освітлення, наявності шумів, складності сцени та комбінованих завад.

Експериментальне моделювання виконано за показниками точності детекції, стабільності трекінгу, швидкодії обробки та розподілу обчислювального навантаження між етапами алгоритму. Отримані результати дозволили визначити характер впливу різних факторів на ефективність методу, виявити ті етапи, на які витрачається найбільше ресурсів для обробки та оцінити стійкість алгоритму до завад.

Показано, що запропонований метод забезпечує стабільну роботу в режимі реального часу та зберігає працездатність навіть в умовах суттєвих спотворень відеосигналу.

Таким чином, проведені дослідження підтверджують доцільність використання адаптивних механізмів обробки для підвищення ефективності методів виявлення та супроводу об’єктів у відеопотоках та обґрунтовують перспективність їх застосування в системах управління літальними апаратами.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА КІБЕРФІЗИЧНА СИСТЕМА ДЛЯ НАВІГАЦІЇ БПЛА В УМОВАХ ДІЇ ЗАСОБІВ РЕБ ПРОТИВНИКА

Катерина БЕРЕЗЬКА, Владислав СЄВОСТЬЯНОВ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У сучасних умовах ведення бойових дій, зокрема в ході російсько-української війни, роль безпілотних літальних апаратів (БПЛА) стала визначальною. Однак масоване застосування засобів радіоелектронної боротьби (РЕБ) противником часто робить неможливим використання стандартних супутникових систем навігації (GNSS) через придушення або підміну сигналу. Це зумовлює гостру потребу в розробці автономних кіберфізичних систем, які здатні забезпечувати точне позиціонування БПЛА в умовах повної відсутності зовнішніх радіосигналів. Дослідження спрямоване на пошук та імплементацію ефективного програмно-апаратного рішення для відносного позиціонування БПЛА. Основна увага приділяється створенню системи, що поєднує дані з інерціальних датчиків та камер оптичного потоку для забезпечення надійного повернення апарату до точки зльоту або утримання позиції без використання GPS. У роботі запропоновано концептуальну модель системи, що базується на комплексуванні даних з акселерометра, гіроскопа, магнітометра, барометра, лідара та камери оптичного потоку. Для фільтрації та об’єднання цих даних використано розширений фільтр Калмана (EKF). Проведено порівняльний аналіз трьох алгоритмів обчислення оптичного потоку: розрідженого (Lucas-Kanade), щільного (Farneback) та сучасного нейромережевого підходу RAFT (Recurrent All-Pairs Field Transforms). Для підвищення точності розроблено трирівневу систему фільтрації та експоненційного згладжування векторів руху. Тестування алгоритмів у різних сценаріях (політ на висоті 25 м та рух на низькій висоті) показало, що розріджений алгоритм, попри високу швидкість, є найменш стабільним і схильним до хаотичних похибок. Щільний алгоритм продемонстрував низьку ефективність за певних параметрів обчислень. Найкращі результати за критеріями стабільності та точності відтворення маршруту показав алгоритм RAFT, особливо його зменшена модель, яка працює в 1,3 раза швидше за повнорозмірну версію. Встановлено, що інтелектуальна кіберфізична система на основі алгоритму RAFT та мультисенсорного об’єднання даних є найбільш перспективною для навігації в умовах дії РЕБ.

УДОСКОНАЛЕННЯ ПАСИВНОГО МЕТОДУ ЗАХИСТУ АКУСТИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ВІД ВИТОКУ АКУСТО-ЕЛЕКТРИЧНИМ КАНАЛОМ НА ОБ’ЄКТАХ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ

Микола КОНОТОПЕЦЬ, Владислав ГОЛЬ, Юрій ПЕПА, Андрій КОТЕНКО — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Наведений в роботі математичний апарат дав змогу проаналізувати математичні залежності параметрів, які сприяють дифузному розсіюванню від огороджувальної конструкції в якості якої розглядається скло. Для цього було розроблено формалізовану модель акусто-електричного каналу витоку інформації на об’єктах інформаційної діяльності (ОІД) за енергетичним критерієм, що включає в себе основні фізичні характеристики приймача лазерної системи акустичної розвідки (ЛСАР – надалі).

Проведено моделювання процесу перетворення прийнятого вхідного сигналу приймача ЛСАР. На основі отриманих результатів запропоновано удосконалення пасивного та активного методу захисту акустичної інформації від витоку акусто-електричним каналом. За допомогою методу синтезу розроблено пропозиції стосовно отримання вихідних даних для виготовлення ситалів (склокристалічних матеріалів), які на відміну від звичайного скла відрізняються більш зернистою та однорідною мікрокристалічною структурою та можуть бути застосовані в віконних конструкціях об’єктів інформаційної діяльності замість звичайного скла.

РОЗРОБКА БАЗИ ДАНИХ ДЛЯ ЗБЕРІГАННЯ ТА АНАЛІЗУ ПАРАМЕТРІВ СИНХРОНІЗАЦІЇ І ЗАВАДОСТІЙКОГО КОДУВАННЯ У СИСТЕМАХ МОБІЛЬНОГО ЗВ’ЯЗКУ

Ілля ПЯТІН — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У роботі запропоновано модель бази даних для зберігання та аналізу параметрів синхронізації і завадостійкого кодування у системах мобільного зв’язку. Підхід забезпечує інтеграцію параметрів каналу, показників синхронізації, характеристик декодування та метрик якості в єдиній структурі даних. Логічна модель включає сутності: Експеримент, Сценарій, Обробка, Спостереження, Перехід_RL, Артефакти. Дані представляються у вигляді послідовностей «стан–дія–винагорода–наступний стан», що дозволяє формувати датасети для навчання з підкріпленням. Запропонована структура підтримує багаторівневу обробку даних і може бути використана для побудови адаптивних систем зв’язку. Модель забезпечує узгоджене зберігання подієвих та аналітичних даних із часовою прив’язкою. Це створює основу для підвищення ефективності аналізу та інтелектуального керування параметрами систем мобільного зв’язку. Запропонований підхід дозволяє проводити аналіз впливу порушень синхронізації на ефективність декодування. Отримані результати можуть бути використані при розробці інтелектуальних методів оптимізації параметрів систем зв’язку наступних поколінь.

АДАПТИВНИЙ АЛГОРИТМ МАРШРУТИЗАЦІЇ НА ОСНОВІ НАВЧАННЯ ІЗ ПІДКРІПЛЕННЯМ ДЛЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНИХ БЕЗДРОТОВИХ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ

Олена СІПКО — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті пропонується адаптивний алгоритм маршрутизації для підвищення енергоефективності бездротових сенсорних мереж у середовищах Інтернету речей. Запропонований підхід базується на навчанні з підкріпленням і дозволяє сенсорним вузлам динамічно адаптувати рішення щодо маршрутизації відповідно до мережевих умов та залишкової енергії вузла. Алгоритм використовує метод Q-навчання для визначення оптимальних шляхів передачі та мінімізації загального споживання енергії мережею.

Проведено аналіз існуючих протоколів енергоефективної маршрутизації, зокрема LEACH та PEGASIS, та виявлено їх обмеження в динамічних середовищах з нестабільною топологією та змінними рівнями заряду вузлів. Розроблений алгоритм усуває ці обмеження завдяки адаптивному механізму прийняття рішень на основі функції винагороди, яка враховує як енергоспоживання, так і надійність каналу зв'язку. Сенсорні вузли виступають агентами навчання, що взаємодіють із мережевим середовищем і поступово формують оптимальну стратегію маршрутизації без централізованого управління.

Моделювальні експерименти проводилися з використанням середовища моделювання мережі NS-3 для мережі з 100 вузлами та початковим рівнем енергії 2 Дж. Отримані результати демонструють, що запропонований підхід зменшує загальне енергоспоживання мережі приблизно на 25%, збільшує термін служби мережі приблизно на 30% та покращує надійність передачі даних шляхом зниження втрат пакетів і затримок передачі приблизно на 15% порівняно з класичними протоколами маршрутизації LEACH та PEGASIS.

Результати підтверджують ефективність методів навчання з підкріпленням для адаптивної маршрутизації в динамічних середовищах Інтернету речей. Запропонований метод може бути застосований у системах екологічного моніторингу, розумній інфраструктурі, промисловій автоматизації та сільськогосподарських мережах.

ОРГАНІЗАЦІЯ ЗБЕРІГАННЯ ДАНИХ В СИСТЕМАХ ТА ЗАСОБАХ ПРОТИДІЇ КОМП’ЮТЕРНИМ АТАКАМ З УРАХУВАННЯМ ІСТОРИЧНОГО АСПЕКТУ ЇХ ВИКОРИСТАННЯ

Вадим ПАЮК, Богдан САВЕНКО — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті розглянуто проблему організації зберігання даних у системах та засобах протидії комп’ютерним атакам на корпоративні мережі з урахуванням історичного аспекту їх використання. Показано, що під час проведення комп’ютерних атак зловмисники стикаються з багаторівневою системою захисту, яка відповідає рівням піраміди болю зловмисника та включає різноманітні апаратно-програмні й програмні засоби. Ефективність функціонування таких засобів значною мірою залежить від наявності та організації підсистем пам’яті, що накопичують історичні дані про попереднє функціонування систем захисту. З огляду на це зловмисники дедалі частіше намагаються обходити не лише сенсори та механізми виявлення, а й елементи пам’яті, які містять відомості про попередні інциденти, сценарії реагування та результати використання даних.

Для підвищення рівня кібербезпеки запропоновано моделі зберігання даних та метод організації їх зберігання в системах і засобах протидії комп’ютерним атакам. Метод передбачає поділ даних на початкові, накопичувані та використані, що забезпечує врахування повного життєвого циклу даних, тобто від моменту їх формування до повторного застосування та оцінювання результативності такого використання. Особливістю запропонованого підходу є збереження та аналіз історичного досвіду використання даних із застосуванням марковських моделей, динамічних баєсівських мереж і статистичних методів. Марковські моделі використовуються для опису послідовностей станів і сценаріїв розвитку подій, динамічні баєсівські мережі забезпечують врахування причинно-наслідкових зв’язків та невизначеності у часі, а статистичні методи дають змогу узагальнювати результати та оцінювати ефективність прийнятих рішень.

Запропонований метод сприяє накопиченню історичних відомостей щодо використання даних, підвищенню ефективності їх повторного застосування, адаптивності та автономності функціонування систем протидії комп’ютерним атакам, зокрема в умовах обмеженої доступності спеціалізованих засобів зберігання даних.

Перспективними напрямами подальших досліджень визначено розроблення архітектури засобів зберігання, методів оптимізації та вибору даних, а також інтеграцію обманних технологій у процеси організації та використання історичних даних у системах захисту корпоративних мереж.

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ SBE ТА PROTOBUF У ВИСОКОНАВАНТАЖЕНИХ IOT-ШЛЮЗАХ

Сергій ПАЛІЙ, Віталій БІДОЧКА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Швидке поширення пристроїв Інтернету речей висуває дедалі жорсткіші вимоги до інфраструктури шлюзів, які повинні безперервно збирати, кодувати та передавати великі обсяги телеметричних даних у режимі реального часу. В умовах, коли кількість підключених кінцевих точок сягає мільйонів, вибір методу бінарної серіалізації даних стає критично важливим архітектурним рішенням, що безпосередньо впливає на пропускну здатність, затримку, використання процесора та споживання пам'яті. Незважаючи на широке застосування методів серіалізації даних у розподілених системах, їх ретельне емпіричне порівняння в контексті високонавантажених IoT-шлюзів залишається недостатньо дослідженим у сучасних дослідженнях. У статті представлено результати порівняльного аналізу двох методів бінарної серіалізації даних - Simple Binary Encoding (SBE) та Protocol Buffers (Protobuf), в умовах високонавантаженого середовища шлюзів Інтернету речей. Дослідження проводилося на базі міні-комп'ютера Raspberry Pi 5, який виконував роль IoT-шлюзу. Програмне забезпечення, реалізоване мовою програмування Go, приймало повідомлення телеметрії через socket-з'єднання та виконувало їх десеріалізацію. Тестування охоплювало два типи повідомлень з максимальним розміром корисного навантаження. Ключовими метриками вимірювання були загальний час обробки повідомлень та рівень використання центрального процесора. Отримані результати свідчать про те, що жоден із досліджуваних методів не має безумовної переваги в продуктивності. При малих розмірах повідомлень з високою інтенсивністю, що є типовим для щільних потоків телеметрії сенсорів, метод SBE демонструє значно нижчий час обробки завдяки архітектурі з нульовим копіюванням даних в оперативній пам'яті та статично скомпільованим схемам. Натомість при великих розмірах повідомлень і високому навантаженні метод SBE поступається Protobuf як за часом обробки, так і за рівнем споживання ресурсів процесора. Отримані результати підтверджують, що оптимальний вибір методу серіалізації має визначатися на основі ретельної оцінки профілю навантаження, типового розміру повідомлень та доступних обчислювальних ресурсів конкретного середовища розгортання IoT-системи.

ROI-SSD: ОДНОЕТАПНИЙ ДЕТЕКТОР ІЗ ПІДТРИМКОЮ РЕГІОНІВ ІНТЕРЕСУ

Ярослав ГОЗАК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У цій роботі запропоновано ROI-SSD — розширення архітектури Single Shot Detector (SSD), орієнтоване на обробку регіонів інтересу та призначене для детекції об’єктів на зображеннях довільного розміру. Запропонований метод забезпечує обробку локальних фрагментів зображення замість повного кадру за рахунок використання динамічної генерації базових обмежувальних рамок та адаптивного скорочення глибини згорткової частини мережі залежно від масштабу регіону інтересу.

На відміну від традиційних детекторів, що навчаються та оцінюються на зображеннях фіксованого розміру, запропонований підхід явно враховує невідповідність між навчальними даними та умовами застосування моделі при роботі з частковими фрагментами сцени. Для усунення цієї проблеми запропоновано стратегію прогресивного багаторозмірного навчання, яка передбачає поступове розширення множини допустимих роздільностей вхідних даних та включення кропів навколо об’єктів.

Експериментальні результати показують, що запропонована модифікація архітектури зберігає точність детекції на повних зображеннях порівняно з базовою моделлю SSD. Водночас моделі, навчені лише на повних зображеннях, демонструють суттєве зниження точності при застосуванні до часткових фрагментів сцени. Запропонована стратегія навчання дозволяє підвищити точність детекції на регіонах інтересу у кілька разів, що підтверджує важливість узгодження умов навчання з цільовим сценарієм використання.

Отримані результати свідчать про те, що ROI-SSD є практичним розширенням SSD для детекції на регіонах довільного розміру та може слугувати основою для реалізації ROI-орієнтованої обробки у системах з обмеженими обчислювальними ресурсами.

АДАПТИВНА МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ФІЛЬТРАЦІЇ ТРАФІКУ В IOT-МЕРЕЖАХ НА ОСНОВІ TINYML-АВТОЕНКОДЕРІВ

Володимир ДРУЖИНІН, Євген ГАВРАСІЄНКО, Юлій БОЙКО — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У роботі запропоновано та науково обґрунтовано адаптивну модель інтелектуальної фільтрації трафіку в енергоефективних мережах Інтернету речей (IoT). В основі підходу лежить впровадження компактних нейромережевих моделей TinyML на базі архітектури автоенкодерів безпосередньо у вбудоване програмне забезпечення мікроконтролерів на базі ESP32.

Модель функціонує як інтелектуальний фільтр, що здійснює локальний аналіз вхідних потоків даних та виявляє аномальні стани об’єкта моніторингу, шляхом обчислення помилки реконструкції (MSE). Запропонований метод дозволяє трансформувати архітектуру системи з пасивного збору інформації у подійно-орієнтовану модель, де трансляція корисної інформації до хмарної платформи, наприклад Azure IoT Hub ініціюється лише при виявленні статистично значущих відхилень від нормального режиму роботи приладу.

Експериментальні дослідження показали, що така селективна передача забезпечує скорочення надлишкового трафіку на 85–95%, що суттєво знижує навантаження на канали зв’язку, мінімізує час активності радіомодуля та подовжує термін автономної роботи вузла.

КОРПОРАТИВНЕ УПРАВЛІННЯ ВІДПОВІДАЛЬНИМ ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ У ПРОВІДНИХ ІТ-КОРПОРАЦІЯХ: ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ПРИНЦИПІВ, ВНУТРІШНІХ СТАНДАРТІВ І ПРАКТИК

Христина ЛІП’ЯНІНА-ГОНЧАРЕНКО , Мирослав КОМАР , Павло БИКОВИЙ, Христина ЮРКІВ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті здійснено порівняльний аналіз корпоративного управління відповідальним штучним інтелектом у провідних ІТ-корпораціях (Google, Microsoft, IBM, Meta, Amazon, Apple, OpenAI) шляхом зіставлення задекларованих принципів, внутрішніх стандартів і практик їхнього практичного втілення. Дослідження ґрунтується на якісному контент-аналізі публічно доступних корпоративних матеріалів та рамковій логіці «принципи → корпоративне управління → процеси → контрольні механізми → моніторинг → зворотний зв’язок». Запропоновано порівняльну матрицю оцінювання зрілості практик за дев’ятьма критеріями (справедливість, прозорість/пояснюваність, безпека/стійкість, приватність, підзвітність/людський нагляд, суспільна користь, корпоративне управління, моніторинг/звітування, продуктові обмеження) із трирівневою шкалою 0–2. Показано, що попри наявність спільного «ціннісного ядра» відповідального ШІ, рівень інституціоналізації та операціоналізації принципів істотно різниться між компаніями й залежить від продуктового профілю та ризиків застосування. Виявлено стійкі патерни: перехід до ризик-орієнтованого управління як операційної норми, стандартизація артефактів прозорості (паспортизація моделей/даних) та добровільні самообмеження у високоризикових сферах як індикатор підзвітності. Узагальнений контур корпоративного впровадження відповідального ШІ та результати порівняння можуть бути використані для інтерпретації зрілості корпоративних моделей і адаптації кращих практик в організаціях в умовах посилення регуляторних і суспільних вимог.

МЕТОД ОРГАНІЗАЦІЇ ФУНКЦІОНУВАННЯ РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ АВТОМАТИЧНОГО ЗАСТОСУВАННЯ КРИТЕРІЇВ БЕЗПЕКИ

Дмитро КУШНІР, Павло РЕГІДА, Олександр КЛЕЙН, Петро ВІЖЕВСЬКИЙ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Сучасний розвиток інформаційних технологій супроводжується активним переходом до розподілених обчислювальних архітектур, зокрема хмарних середовищ, мікросервісних систем, контейнеризованих інфраструктур та edge-обчислень. Такі підходи забезпечують високу масштабованість, гнучкість і відмовостійкість, проте суттєво ускладнюють забезпечення інформаційної безпеки через динамічність топології, значну кількість взаємодіючих компонентів і різнорівневу довіру між ними. У цих умовах традиційні методи, що базуються на статичних політиках і ручному адмініструванні, виявляються недостатньо ефективними, що зумовлює необхідність автоматизації процесів забезпечення безпеки.

У роботі запропоновано метод організації функціонування розподілених систем на основі автоматизованого застосування формалізованих критеріїв безпеки, який орієнтований на аналіз впливу змін у комп’ютерних мережах на аргументи кібербезпеки. Метод передбачає використання метамоделі аргументів безпеки, множини типових шаблонів, механізму семантичної простежуваності, формалізованого каталогу правил узгодженості та моделі взаємозв’язків результатів перевірки і валідації. Це дозволяє забезпечити інтеграцію вимог безпеки у структуру системи, автоматизувати контроль їх виконання та своєчасно виявляти невідповідності.

Розроблене програмне забезпечення реалізує запропонований метод і забезпечує аналіз чотирьох типових шаблонів аргументів безпеки: контроль доступу, захист мережевого периметра, виявлення вторгнень і цілісність конфігурації. Експериментальна перевірка показала високу точність визначення узгодженості аргументів (94–97%), мінімальну кількість помилкових спрацьовувань, повне охоплення змін та низький час обробки сценаріїв (1–1,5 с). Отримані результати підтверджують адекватність і практичну придатність методу для використання у динамічних розподілених середовищах.

Подальші дослідження доцільно спрямувати на розширення та деталізацію моделей для різних типів аргументів безпеки та підвищення рівня їх адаптивності.

Ключові слова: розподілена система, комп’ютерна система, комп’ютерна мережа, автоматизація, критерії безпеки, показники компроментації, кібербезпека, захист периметру, контроль доступу.

ДВОКАНАЛЬНА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА МЕРЕЖЕВА СИСТЕМА ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ НА ОСНОВІ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ

Максим ПРОДЕУС, Андрій НІЧЕПОРУК, Наталія ВОЗНА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті запропоновано двоканальну інтелектуальну систему виявлення мережевих вторгнень, що базується на гібридній архітектурі глибокого навчання та механізмі активних приманок. Система розглядає задачу виявлення вторгнень як задачу класифікації з двома незалежними джерелами доказів: підсистемою аналізу мережевого трафіку та підсистемою поведінкових приманок, результати яких агрегуються у єдиний висновок про стан мережі. Підсистема аналізу трафіку реалізована як ансамбль двох паралельних каналів: нейронної мережі CNN+LSTM, що виявляє складні часові залежності у послідовностях мережевих потоків, та алгоритму Random Forest, що забезпечує стабільну класифікацію поодиноких аномалій. Фінальний вектор ймовірностей формується як зважена комбінація виходів обох каналів. Підсистема приманок генерує скалярний сигнал достовірності загрози на основі стану розгорнутих honeypot-агентів у мережі та асиметрично коригує результати класифікатора: спрацювання приманки суттєво підвищує ймовірності класів атак, тоді як її відсутність вносить лише незначний коригуючий вплив. Вхідний простір ознак формується з агрегованих даних мережевих потоків за протоколами NetFlow, sFlow та IPFIX; для відбору найінформативніших атрибутів застосовується метод рекурсивного виключення на базі Random Forest у поєднанні з аналізом кореляції Спірмена. Систему навчено та протестовано на наборі даних CIC-IDS-2017. Отримані результати показали, що пропонована гібридна система досягла точності 99 %, а також показників повноти та точності на рівні 98 %, що перевищує показники ізольованих моделей CNN+LSTM (97 %) та Random Forest (96 %). Встановлено, що інтеграція сигналу підсистеми приманок дозволяє ескалювати приховані загрози, які класифікатор трафіку початково відносить до невизначених, та суттєво знижує кількість хибно негативних спрацювань у випадках цілеспрямованих атак на внутрішні сегменти мережі.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ГЕОІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ДЛЯ ЕКОЛОГІЧНОГО МОНІТОРИНГУ: ОГЛЯД СУЧАСНИХ ПІДХОДІВ ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ

Наталія ДЗЮБАНОВСЬКА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті досліджено сучасні підходи до розроблення інтелектуальних геоінформаційних систем (ГІС) для екологічного моніторингу. Проаналізовано трансформацію традиційних геоінформаційних систем в інтелектуальні системи, що інтегрують методи штучного інтелекту, дистанційного зондування Землі, Інтернету речей та технології великих даних. На основі аналізу наукових публікацій систематизовано наявні підходи та запропоновано узагальнену класифікацію інтелектуальних ГІС за рівнем інтелектуалізації та технологічною основою.

Виокремлено окремий клас інтелектуальних ГІС, орієнтованих на екологічний моніторинг, та визначено їх основні функціональні типи, зокрема системи моніторингу водних ресурсів, атмосферного повітря, біорізноманіття, екологічних ризиків і урбанізованих територій. Запропоновано узагальнену архітектуру інтелектуальної ГІС, що включає рівні збору даних, їх оброблення, інтелектуального аналізу та підтримки прийняття рішень.

Визначено ключові обмеження сучасних підходів, серед яких складність інтеграції різнорідних даних, низька інтерпретованість моделей штучного інтелекту, обмеження застосування великих мовних моделей у геопросторових завданнях та відсутність універсальних інтегрованих рішень. Перспективними напрямами розвитку є створення пояснюваних моделей, автономних ГІС, інтеграція графів знань та оброблення даних у режимі реального часу.

Наукова новизна дослідження полягає в систематизації сучасних підходів до побудови інтелектуальних ГІС, розробленні узагальненої класифікації та формуванні концепції інтелектуальної ГІС для екологічного моніторингу як інтегрованої аналітичної платформи. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості їх використання під час розроблення перспективних систем екологічного моніторингу та інструментів підтримки прийняття управлінських рішень.

ДОСЛІДЖЕННЯ ВПЛИВУ СИНТЕТИЧНОГО БАЛАНСУВАННЯ НАВЧАЛЬНОЇ ВИБІРКИ НА ТОЧНІСТЬ ВИЯВЛЕННЯ КОМП’ЮТЕРНИХ АТАК

Богдан СЕМЕНЮК, Юрій СТЕЦЮК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті досліджено вплив синтетичного балансування навчальної вибірки на точність виявлення комп’ютерних атак у задачах побудови систем виявлення вторгнень. Актуальність дослідження зумовлена тим, що реальні набори мережевого трафіку характеризуються суттєвим дисбалансом класів, унаслідок чого моделі машинного навчання демонструють знижену здатність до розпізнавання рідкісних і складних типів атак. Метою роботи є порівняльне оцінювання впливу різних підходів до синтетичного балансування навчальних даних на якість класифікації мережевого трафіку. У роботі розглянуто базовий підхід без балансування, класичний метод SMOTENC та сигнатурозбережний адаптивний метод синтетичного балансування, орієнтований на збереження статистичних і структурних властивостей зразків атак. Експериментальне дослідження виконано на даних задачі виявлення атак із використанням показників якості класифікації, зокрема F1-score. Отримані результати показали, що застосування синтетичного балансування забезпечує підвищення якості виявлення атак порівняно з базовим варіантом, тоді як сигнатурозбережний адаптивний підхід демонструє кращі результати порівняно з класичним методом SMOTENC. Практичне значення роботи полягає в обґрунтуванні доцільності використання адаптивного синтетичного балансування для підвищення точності систем виявлення комп’ютерних атак в умовах дисбалансних навчальних вибірок.

ВИЯВЛЕННЯ ШКІДЛИВОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТИПУ ПРОГРАМИ-ВИМАГАЧІ В ОПЕРАЦІЙНІЙ СИСТЕМІ WINDOWS

Наталія ПЕТЛЯК, Сергій МОСТОВИЙ, Даніїл СУХОВЕРКО, Ростислав ЗАГРЕБЕЛЬНИЙ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті розглянуто актуальну проблему виявлення шкідливого програмного забезпечення типу програм-вимагачів. У контексті стрімкого зростання складності кіберзагроз та поширення fileless-атак, традиційні сигнатурні методи дедалі частіше демонструють недостатню ефективність, що обумовлює потребу у впровадженні більш гнучких та інтелектуальних систем виявлення. У роботі проведено комплексний огляд сучасних підходів до детектування програм-вимагачів, включаючи сигнатурні, поведінкові та гібридні рішення. На основі виявлених переваг і недоліків існуючих методів, запропоновано гібридну модель виявлення програм-вимагачів у середовищі операційної системи Windows, що поєднує динамічний моніторинг з машинним навчанням. Основою класифікації є ансамбль із двох моделей: Random Forest та Support Vector Machine із радіальним базисним ядром для виявлення нетипових відхилень. Механізм зваженого голосування дозволяє забезпечити баланс між точністю та чутливістю системи. На формальному рівні поведінка кожного процесу описується у вигляді вектора ознак. Вектори нормалізуються до інтервалу [0,1] і подаються на вхід класифікатора, який оцінює ймовірність шкідливості процесу. У разі перевищення порогового значення ініціюється блокування або ізоляція потенційно небезпечного процесу.

ГРАФОВІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ ДЛЯ СИСТЕМНОГО РИЗИКУ ТА КЛАСТЕРНО-ОРІЄНТОВАНОЇ ДИВЕРСИФІКАЦІЇ

Максим ЛАПІН — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті представлено дослідження графових нейронних мереж як більш досконалої альтернативи кореляційним моделям, заснованим на евклідовій геометрії, для аналізу взаємозв’язків на фінансових ринках. Традиційні стратегії диверсифікації часто ґрунтуються на припущенні про незалежність активів або наявність між ними лише лінійних кореляцій, що не враховує складні нелінійні шляхи поширення шоків у глобальних ринках. У роботі фондовий ринок моделюється як динамічний гетерогенний граф, у якому вузли, що представляють активи, з’єднані ребрами, які відображають різні типи взаємозв’язків, зокрема виробничі ланцюги постачання, спільну інституційну власність та лагові кореляції дохідностей. Запропоновано архітектуру Graph Attention Network для формування ризикових вкладень (Risk Embeddings), які кількісно оцінюють вразливість активу до шоків, що поширюються мережею.

Метою роботи є розроблення топологічно орієнтованої моделі диверсифікації, здатної виявляти приховані кластери ризику. Використання графових нейронних мереж дозволяє перейти від галузевої диверсифікації до підходу, заснованого на кластеризації графа за даними, що враховує структурну складність сучасної фінансової екосистеми та притаманні їй системні залежност.і

Методологія передбачає побудову динамічних графів активів із використанням порогової фільтрації та алгоритму k-найближчих сусідів на основі коефіцієнтів кореляції Пірсона та Спірмена, застосування Message Passing Neural Networks для агрегування ризикових сигналів від сусідніх вузлів, використання підходу Hierarchical Risk Parity до навчених графових вкладень замість безпосередніх рядів дохідностей, а також аналіз зв’язку між центральністю вузлів і показниками бета-коефіцієнта та хвостового ризику.

Наукова новизна полягає у впровадженні багатовимірного ризикового вкладення (Multi-Relational Risk Embedding) — нового векторного представлення активів, що враховує залежності вищого порядку. На відміну від лінійного методу головних компонент, запропоноване графове вкладення дозволяє простежити, як шок у конкретному вузлі поширюється мережею та впливає на віддалені вузли, формуючи прогностичну оцінку системної крихкості на основі топології фінансової системи.

Практична цінність дослідження полягає у створенні інструменту візуалізації для стрес-тестування, який дозволяє менеджерам з управління ризиками ідентифікувати активи-суперпоширювачі у складі портфеля. Це забезпечує можливість формування антифрагильних портфелів, структурно декупльованих від системно вразливих кластерів, що зменшує ймовірність одночасних обвалів під час криз ліквідності та забезпечує більш детальний підхід до диверсифікації.

Висновки. Топологія мережі є критично важливим виміром ринкового ризику, який часто ігнорується класичними моделями. Отримані результати свідчать, що кластеризація, заснована на графових вкладеннях, дозволяє виявити концентрації ризику, які залишаються непомітними для традиційних методів, що приводить до суттєвого покращення коефіцієнта Сортіно та значного зниження максимальної просадки в періоди ринкової контагії.

ПРО ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ПОСЛІДОВНОСТЕЙ ПОЛІНОМІАЛЬНИХ ПРОГНОЗІВ У АЛГОРИТМАХ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ ЗА УМОВ ІСНУВАННЯ ЗБІЖНОСТІ

Юрій ТУРБАЛ, Олександр КУБАЙ — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті досліджуються особливості використання послідовностей поліноміальних прогнозів (PPS) в алгоритмах інтелектуального аналізу даних за умов існування збіжності. Актуальність роботи зумовлена необхідністю побудови ефективних короткострокових прогнозів в умовах обмеженого обсягу вибірки та відсутності адекватної апріорної математичної моделі досліджуваного процесу. На відміну від традиційних підходів, що ґрунтуються на використанні одного полінома фіксованого степеня, у роботі запропоновано підхід, який базується на аналізі послідовності однокрокових поліноміальних прогнозів та дослідженні їх збіжності до невідомого прогнозного значення.

Отримано та строго доведено умови збіжності послідовності поліноміальних прогнозів у класичному випадку, коли функція задана у зліченній кількості точок на рівномірній сітці. Для практично важливого випадку скінченних часових рядів запропоновано аналог поняття збіжності та розроблено метод прогнозування, що ґрунтується на інтелектуальному аналізі структури PPS. Уведено нові поняття біноміально-стабільних функцій, умовно біноміально-стабільних функцій та біноміально-стабільних даних, обґрунтовано непорожність відповідних класів і наведено приклади їх представників. Показано, що для умовно біноміально-стабільних функцій збіжність PPS залежить від величини кроку дискретизації; отримано умови на крок сітки, які забезпечують збіжність для окремих класів функцій.

Чисельні експерименти підтвердили теоретичні результати та продемонстрували високу точність запропонованого підходу. Запропоновано алгоритм пошуку збігів у множині поліноміальних прогнозів, який показав ефективність навіть за невеликої довжини PPS. Отримані результати засвідчують перспективність використання послідовностей поліноміальних прогнозів у задачах інтелектуального аналізу даних та відкривають можливості для подальших досліджень у напрямі підвищення стійкості алгоритмів до шуму та узагальнення умов збіжності.

ОПТИМАЛЬНИЙ МЕТОД БІНАРИЗАЦІЇ ОЗНАК IBSI ДЛЯ ІНТЕРПРЕТОВАНОЇ ДІАГНОСТИКИ ПУХЛИН ГОЛОВНОГО МОЗКУ

Олександр КИРИЧЕНКО — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті представлено оптимальний метод бінаризації стандартизованих ознак IBSI для побудови інтерпретованих діагностичних моделей пухлин головного мозку. Зростання використання радіоміки в медичній візуалізації зумовило формування великих наборів кількісних ознак, що описують текстурні, морфологічні та інтенсивнісні характеристики патологічних утворень. Проте інтеграція цих неперервних числових характеристик в інтерпретовані діагностичні системи, засновані на правилах, потребує ефективних підходів до дискретизації, які забезпечують збереження діагностичної інформативності та клінічної зрозумілості результатів. Запропонований підхід базується на критерії максимізації взаємної інформації з урахуванням локального діагностичного контексту та забезпечує оптимальний баланс між інформативністю ознак і сумісністю з архітектурою логічних правил. Розроблено адаптивну процедуру визначення порогових значень шляхом дискретного пошуку серед множини кандидатів із використанням комплексного критерію, який враховує як інформаційну цінність ознаки, так і збалансованість розподілу бінаризованих значень. Методологія передбачає використання порогів на основі процентилів і статистично обґрунтованих значень для формування розширеної множини кандидатів, що забезпечує надійну трансформацію ознак у різних клінічних сценаріях. Експериментальна перевірка на наборі МРТ-зображень із чотирма класами патологій (гліома, менінгіома, пухлина гіпофіза та відсутність пухлини), який містив 64 стандартизовані ознаки IBSI, показала, що оптимізовані порогові значення забезпечують середню взаємну інформацію на рівні 0,342 біта порівняно з 0,287 біта для фіксованих медіанних порогів, що відповідає покращенню на 19,2 % при статистичній значущості (p < 0,001). Запропонований метод забезпечує формування більш стабільних і клінічно релевантних діагностичних правил завдяки збереженню медичної змістовності відібраних ознак під час їх перетворення у бінарний формат. Інтеграція з архітектурою мережі правил прийняття рішень (Decision Rules Network) продемонструвала підвищення точності класифікації на 7,3 % та досягнення 89,3 % локальної узгодженості з базовою моделлю VGG-16. Дослідження розв’язує фундаментальну проблему дискретизації ознак для інтерпретованих систем, заснованих на правилах, у сфері медичної візуалізації шляхом розроблення теоретично обґрунтованого оптимізаційного підходу, який поєднує математичну строгість із практичною клінічною придатністю бінарних ознак, сприяючи підвищенню прозорості та довіри до систем підтримки діагностичних рішень на основі штучного інтелекту.

РОЗРОБКА ТА ВПРОВАДЖЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО RAG-ЧАТ-БОТА ДЛЯ ВЕБРЕСУРСІВ УНІВЕРСИТЕТУ В РАМКАХ РОЗБУДОВИ ЦИФРОВОЇ ІНКЛЮЗИВНОЇ ОСВІТНЬОЇ ЕКОСИСТЕМИ

Роман ЯЦЕНКО, Дмитро ЗАМУРА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У статті представлено архітектуру, технічну реалізацію та результати впровадження інтелектуального чат-бота на базі технології RAG (Retrieval-Augmented Generation) до вебресурсів Харківського національного економічного університету імені Семена Кузнеця. Робота виконана в рамках комплексного прикладного наукового дослідження «Розробка відкритої цифрової інклюзивної освітньої екосистеми університету для забезпечення безперервності вищої освіти в Україні», що фінансується за рахунок видатків загального фонду державного бюджету. Детально описано багатошарову архітектуру системи за моделлю C4, включаючи двоетапну систему маршрутизації запитів (Topic-based Routing), використання патерну ReAct Agent за допомогою фреймворка LangGraph, конвеєр збору та індексації даних (Data Ingestion Pipeline), а також особливості інтеграції з векторною базою даних Pinecone та великими мовними моделями OpenAI. Обґрунтовано ключові архітектурні рішення, зокрема асинхронну обробку запитів, тематичну фільтрацію семантичного пошуку та розділення відповідальності на рівні Django-додатків. Запропонований підхід забезпечує масштабованість, контрольованість генерації відповідей та зниження бар’єрів доступу до інформації для всіх категорій учасників освітнього процесу, включаючи осіб з особливими освітніми потребами.

ДОСЛІДЖЕННЯ РОБОТИ АВТОМАТИЗОВАНОГО ЕЛЕКТРОПРИВОДУ МЕХАНІЗМУ ПЕРЕМІЩЕННЯ ЗАГОТОВОК

Владислав ГАЛІБРОДА, Павло МАЙДАН, Денис МАКАРИШКІН, Катерина СОКОЛАН — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Сучасні тенденції розвитку систем автоматизації технологічних процесів йдуть у напрямку створення автоматичних систем, які здатні виконувати задані функції або процедури без безпосередньої участі людини. Роль людини-оператора полягає в підготовці необхідних вихідних даних, виборі алгоритму роботи (або методу вирішення) і аналізі отриманих результатів. Причому ці тенденції простежуються не лише при автоматизації складних технологічних процесів у промисловості, але й в інших сферах життєдіяльності людини. Для приведення механізмів у рух будуть використані асинхронні електродвигуни з короткозамкненим ротором, керування якими буде виконуватись за допомогою частотних перетворювачів. Впровадження даної системи автоматизації дозволить оптимізувати керування встановленими механізмами та зменшити роль людини-оператора в процесі керування. В роботі виконано дослідження роботи автоматизованого електроприводу механізму переміщення заготовок. Описано проблематику керування автоматизованим електроприводом механізму переміщення заготовок, охарактеризовано вимоги до електроприводу механізму переміщення заготовок. Виконано підбір основного обладнання системи та основних елементів силового ланцюга автоматизованого електроприводу механізму переміщення заготовок. Розраховано статичні характеристики автоматизованого електроприводу, параметри схем включення асинхронного електродвигуна та перехідні процеси автоматизованого електроприводу механізму переміщення заготовок, також було визначено інтегральні показники перехідних процесів.

РЕГУЛЮВАННЯ ПИТАНЬ БЕЗПЕКИ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ В ФРЕЙВОРКАХ ЄВРОПЕЙСЬКОГО СОЮЗУ, ВЕЛИКОБРИТАНІЇ І США

Віталій БАСИСТИЙ, Микола СТЕЦЮК, Віктор ЧЕШУН, Дмитро ЧЕШУН — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У сучасних умовах стрімкого розвитку цифрових технологій та глобального поширення Інтернету речей (IoT) питання безпеки таких систем набуває ключового значення для захисту критичної інформаційної інфраструктури, конфіденційності користувачів і безперебійності бізнес-процесів. У цій статті проведено комплексний огляд міжнародних стандартів, рекомендацій і нормативних актів, спрямованих на підвищення рівня кіберзахисту IoT-пристроїв та середовищ, зокрема проаналізовано положення NISTIR 8259, IoT Cybersecurity Improvement Act of 2020, ETSI EN 303 645, UK Code of Practice, CSA IoT Security Controls Framework, а також рамку відповідності IoT Security Foundation (IoTSF). Особливу увагу приділено аналізу призначення, структури та основних вимог до безпеки, які охоплюють ідентифікацію пристроїв, захист конфіденційності, управління оновленнями, контроль доступу, моніторинг подій, реагування на інциденти та зниження ризиків, пов'язаних із вразливостями в IoT-інфраструктурі.

ОБГРУНТУВАННЯ ПАРАМЕТРИЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ В МЕЖАХ ФУНКЦІОНУВАННЯ БІОТЕХНОЛОГІЧНИХ СИСТЕМ

Дмитро ЛЕВКІН, Артур ЛЕВКІН — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Розрахунок значень функції мети і оптимізація технічних параметрів для технічних і біотехнологічних систем пов’язані зі складностями отримання точного значення для функції мети. Це пояснюється насамперед тим, що врахування особливостей будови досліджуваного об’єкта і, наприклад, теплових режимів електромагнітної дії при побудові крайових задач ускладнить вид крайових задач. Тоді вже не можливо буде визначити, чи матимуть ці крайові задачі єдиний розв’язок. Для того, щоб бути впевненими в коректності крайових задач необхідно або не враховувати особливості будови об’єктів з модельованих систем і знехтувати зовнішніми факторами дії на системи, або отримати умови коректності крайових задач, що побудовані без усереднення особливостей модельованих систем, де враховані фактори зовнішньої дії. Реалізація розрахункових математичних моделей, що побудовані без врахування особливостей досліджуваних об’єктів, зменшить точність розрахованих значень функції мети і, як результат цього, через зв’язок розрахункових і прикладних оптимізаційних математичних моделей, точність оптимізації її параметрів.

В статті обґрунтована параметрична оптимізація для підвищення ефективності функціонування біотехнологічної системи лазерного ділення ембріона. Використовуючи фундаментальні розв’язки рівнянь теплопровідності для однорідного залізного стрижня з імпульсним джерелом теплової дії і для одношарового, однорідного сферичного об’єкта, що піддається тепловій дії, авторами отримані перші наближення до потужності лазерної дії на ембріон. Це стало можливим завдяки розв’язанню задач синтезу параметрів технічних засобів за точністю температурного поля. Наведені в статті дослідження дозволять розв’язати задачу пошуку оптимальних параметрів лазерних випромінювачів, що забезпечують лазерне ділення ембріона.

ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ АДАПТИВНОЇ СИСТЕМИ ПЛАНУВАННЯ ПЕРЕВЕЗЕНЬ В УМОВАХ ВАРІАТИВНОГО ДОРОЖНЬОГО ТРАФІКУ

Гліб ІЩЕНКО, Олександр ШЕВЧУК — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

У роботі представлено метод імітаційного моделювання для кількісної оцінки економічної ефективності адаптивних систем планування перевезень в умовах стохастичного дорожнього руху. Запропонований підхід інтегрує динамічну модель маршрутизації з детальним розрахунком операційних витрат, враховуючи гетерогенність автопарку та часову залежність вартості ресурсів. Розроблена методика дозволяє здійснювати сценарний аналіз фінансових показників (витрати на оплату праці, амортизацію, паливо) до етапу фізичного впровадження системи. Результати експериментальних досліджень підтвердили, що для внутрішньоміської логістики застосування адаптивного планування забезпечує скорочення витрат на 53–71% у пікові години, тоді як для магістральних перевезень ефект становить 4–7%, що обґрунтовує доцільність диференційованого підходу до управління транспортними потоками.

КЛАСИФІКАЦЯ АРИТМІЙ З ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ В УМОВАХ АПАРАТНИХ ОБМЕЖЕНЬ НОСИМИХ ПРИСТРОЇВ

Олена АХІЄЗЕР, Сергій КОВТУН — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

Довготривалий моніторинг ЕКГ за допомогою носимих пристроїв відкриває широкі можливості раннього виявлення порушень ритму поза клінікою, однак точність класифікації часто недостатня з точки зору безпеки. Зі старінням населення і зростанням поширеності аритмій зростає попит на надійні алгоритми, здатні своєчасно виявляти небезпечні стани. Головні проблема в застосуванні носимих пристроїв — їх апаратні обмеження: мала кількість відведень, нижча частота дискретизації та розрядність, обмежений динамічний діапазон і ресурс живлення, а також контактні й рухові артефакти. За таких умов дієвим є поєднання методів глибокого навчання з керованим розміщенням обчислень між пристроєм і хмарою: перші детектують тонкі морфологічні зміни та довгі ритмічні залежності, другі зменшують навантаження на акумулятор і подовжують час автономної роботи. Запропонований підхід узгоджує клінічну релевантність із реаліями носимих пристроїв, визначає вимоги до підготовки сигналу, архітектур моделей і політики обчислень та слугує основою для масштабованих сервісів скринінгу й моніторингу аритмій. Робота також узагальнює ключові ЕКГ-ознаки та переводить їх у вимоги до даних і моделей.

ГІБРИДНА МОДЕЛЬ FSIR З ЕМБЕДДИНГОМ ПАРАМЕТРІВ МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Станіслав ПОГОРЄЛОВ, Ярослав БАЛАБА — Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0300

В роботі запропоновано гібридну модель FSIR (Fractional Susceptible-Infected-Recovered), яка поєднує дробову динаміку з адаптивною параметризацією через нейронні мережі.

Базова динаміка описується дробовою FSIR-системою з похідною Капуто порядку . Часовий інтервал моделювання розбитий на 500 рівномірновіддалених точок; крок сітки обчислюється як різниця суміжних точок. Початкові умови: . Чисельне інтегрування дробових похідних виконувалась методом Адамса-Башфорта-Мултона, яка є predictor-corrector методом і реалізована у коді для розв’язання FSIR для різних масивів параметрів та . В роботі розглянуті два підходи параметризації: MLP для ембеддингу параметрів і PINN-підхід (Physics Informed Neural Network).

Навчання проводилось на повній сітці синтетичних точок (full-batch режим, 500 точок) без розбиття на міні-батчі одночасно з оптимізатором Adam і початковим learning rate 0.01. Для чисельного інтегрування використовувалась спрощена предиктор-коректорна схема: ваги коректора апроксимуються вагами предиктора з додатковим коригуючим доданком, що відповідає першому порядку уточнення. Така схема є менш точною порівняно з повним АБМ, однак достатньою для гладких правих частин на сітці з кроком при , що підтверджується стабільністю отриманих траєкторій. Експерименти проводились з різною кількістю епох [100, 500, 1000, 2000].

В PINN підході використовувалися підмережі для , та з трьома шарами по 32 нейрони з активацією Tanh. В цьому підході функція втрат об’єднує MSE за даними, які відповідають за стани і параметри та фізичну залишкову компоненту, що враховує дробові залишки через L1-апроксимацію похідної Капуто. В PINN підході також використовувався оптимізатор Adam, learning rate і для деяких експериментах ми застосовували підвищену вага фізичної компоненти.

Синтетичний сценарій MLP-ембеддингу дав значне зниження помилки відтворення траєкторій часових рядів епідемій за моделлю SIR при збільшенні числа епох. Так середні значення MSE для MLP підходу зменшуються з при 100 епохах до для 2000 епох, що відповідає середньоквадратичному відхиленню порядку .

Розглянута конфігурація PINN моделі має вищі значення MSE (), наприклад для 2000 епох . Це може вказувати на потребу в додатковому налаштуванні адаптивного балансу втрат, глибині мережі або використанні комбінованих оптимізаторів для досягнення точності, порівняної з MLP підходом.

Запропонований підхід поєднує інтерпретованість дробової FSIR-моделі з гнучкістю data-driven параметризації. Показано, що на синтетичних тестах MLP-ембеддинг досягає низьких помилок апроксимації параметрів (), в той час як PINN підхід дає кращу фізичну узгодженість за рахунок додаткової оптимізації, але вимагає ретельного налаштування для дробових систем і осцилюючих параметрів розвитку епідеміологічного процесу. Рекомендується застосовувати гібридний підхід: спочатку попереднє навчання MLP моделі на широкому наборі синтетичних даних з різними сценаріями, а потім fine-tuning за допомогою PINN моделі на емпіричних даних з балансом фізичної компоненти функції втрат.

ВИМІРЮВАЛЬНА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ДІАГНОСТУВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ГЛАУКОМИ

МЕТОД МОНІТОРИНГУ ПАРАМЕТРІВ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ В РЕАЛЬНОМУ ЧАСІ

ВИЯВЛЕННЯ ДЕФЕКТІВ ПОВЕРХНІ МЕТАЛІВ ЗА ДОПОМОГОЮ РОЗПОДІЛЕНИХ ОЗНАК ІНТЕНСИВНОСТІ ЗОБРАЖЕННЯ

ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ ВИМІРЮВАЛЬНИХ КАНАЛІВ НА БАЗІ ΔΣ-АЦП З КОМУТОВАНИМИ КОНДЕНСАТОРАМИ

МЕТОД РОЗПАРАЛЕЛЮВАННЯ ДИНАМІЧНИХ ПОСЛІДОВНИХ СИСТЕМНИХ ПРОГРАМ З ВИКОРИСТАННЯМ МЕРЕЖ БАГАТОГРАННИХ ПРОЦЕСІВ

МЕТОД РОЗПОДІЛЕННЯ РЕСУРСІВ З УРАХУВАННЯМ РІВНЯ КРИТИЧНОСТІ В СИСТЕМАХ ОРКЕСТРУВАННЯ ВІРТУАЛЬНИХ КОНТЕЙНЕРІВ

МЕТОДИ ЧАСОВОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ У ЗАДАЧАХ АНАЛІЗУ СКЛАДНИХ СИГНАЛІВ

МЕТОДИ ТА АРХІТЕКТУРНІ ПІДХОДИ ДО АВТОМАТИЗАЦІЇ ТЕСТУВАННЯ МОБІЛЬНИХ І ВЕБЗАСТОСУНКІВ

МЕТОДИ ДИНАМІЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ПОСТКВАНТОВИХ ЦИФРОВИХ ПІДПИСІВ У ПРОТОКОЛАХ АВТЕНТИФІКАЦІЇ НАДЩІЛЬНИХ МЕРЕЖ 6G

МОДЕЛЬ ІНТЕГРАЛЬНОГО ОЦІНЮВАННЯ РІВНЯ КІБЕРЗАХИЩЕНОСТІ КОРПОРАТИВНИХ МЕРЕЖ З УРАХУВАННЯМ ВЗАЄМНОГО ПЕРЕКРИТТЯ ЗАГРОЗ, ВРАЗЛИВОСТЕЙ ТА ЗАХИСНИХ МЕХАНІЗМІВ

МОДЕЛЬ ЗАХИСТУ ТА СТІЙКОСТІ КВАНТОВИХ ПОВТОРЮВАЧІВ

ГІБРИДНА НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ З ATTENTION-МЕХАНІЗМОМ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ КООРДИНАТ ДЖЕРЕЛ ЗВУКУ НА ОСНОВІ TDOA СИГНАЛІВ У ЗМІННИХ АКУСТИЧНИХ УМОВАХ

СТОХАСТИЧНО-СПЕКТРАЛЬНІ МЕТОДИ ДЕТЕКЦІЇ ПРИХОВАНИХ ТРИГЕРІВ У НЕЙРОМЕРЕЖАХ ДЛЯ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ 6G

СУЧАСНІ ПЛАТФОРМИ УПРАВЛІННЯ ІТ-ПРОЄКТАМИ: ФУНКЦІОНАЛЬНИЙ ТА ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ, ПРАКТИЧНЕ ЗНАЧЕННЯ Й ОЦІНКА РЕЗУЛЬТАТІВ ВПРОВАДЖЕННЯ

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ЩОДО ВИБОРУ КОНТРЗАХОДІВ ПРОТИ ПРИХОВАНИХ КАНАЛІВ ВИТОКУ ІНФОРМАЦІЇ В МЕРЕЖАХ СПЕЦІАЛЬНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ

МУЛЬТИАГЕНТНИЙ ПІДХІД ДО БАЛАНСУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯ ТА ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СТРУКТУРНОЇ СТІЙКОСТІ ТРАНСПОРТНИХ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ В УМОВАХ ВПЛИВУ КІБЕРАТАК

КОНТРОЛЬ ЯКОСТІ ЗВАРНИХ З’ЄДНАНЬ ОДНОМОДОВИХ ОПТИЧНИХ ВОЛОКОН ЗА ДОПОМОГОЮ PAS ТА OTDR

МЕТОДОЛОГІЯ БЕЗКОНТАКТНОГО ВИМІРЮВАННЯ КІНЕМАТИЧНИХ ПАРАМЕТРІВ РУХУ ЛЮДИНИ З ВИКОРИСТАННЯМ МУЛЬТИМОДАЛЬНИХ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

МЕТОД АВТОМАТИЗОВАНОГО ГЕНЕРУВАННЯ UML ДІАГРАМ У ВЕЛИКОМАСШТАБНИХ РЕПОЗИТОРІЯХ КОДУ

МУЛЬТИМОДАЛЬНИЙ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ МЕТОД АНАЛІЗУ МОВНОЇ ВАРІАТИВНОСТІ ДІАЛОГІВ КОНТАКТ-ЦЕНТРУ НА ОСНОВІ АКУСТИЧНИХ І ЛЕКСИЧНИХ ОЗНАК

МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ ШКІДЛИВОЇ АКТИВНОСТІ В IPSEC-КАНАЛАХ БЕЗ ДЕШИФРУВАННЯ ТРАФІКУ

МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ І ОБЛІКУ РЕСУРСІВ УНІВЕРСИТЕТУ

ГІБРИДНИЙ МЕТОД ОЦІНЮВАННЯ КІБЕРРИЗИКІВ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

ВИМІРЮВАЧ РІЗНИЦІ ФАЗ ЕЛЕКТРИЧНИХ СИГНАЛІВ

РОЗРОБКА ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ДАНИХ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

КРИТЕРІЇ ВИБОРУ СУБД ДЛЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ЗАКЛАДУ ВИЩОЇ ОСВІТИ: ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ РІШЕНЬ З ВІДКРИТИМ КОДОМ

АЛГОРИТМІЧНЕ ТА ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНОЇ ОПТИМАЛЬНОЇ ТРИАНГУЛЯЦІЇ ПОЛІГОНІВ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОГРАМНИХ СИСТЕМ 3D-ВІЗУАЛІЗАЦІЇ

АРХІТЕКТУРА ВБУДОВАНОЇ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОЇ СТРУКТУРИ ПРЕДИКТИВНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЗБУРЕНЬ БПЛА НА ОСНОВІ РЕКУРЕНТНОЇ НЕЧІТКОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

АРХІТЕКТУРНА МОДЕЛЬ МЕТОДУ ПОБУДОВИ ПРОГРАМНОЇ ПЛАТФОРМИ МІКРОСЕРВІСНОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ В EDGE/FOG-СЕРЕДОВИЩІ

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ЩОДО ВИБОРУ КОНТРЗАХОДІВ ПРОТИ ПРИХОВАНИХ КАНАЛІВ ВИТОКУ ІНФОРМАЦІЇ В МЕРЕЖАХ СПЕЦІАЛЬНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ

ІНТЕРАКТИВНИЙ НАВЧАЛЬНИЙ МОБІЛЬНИЙ ЗАСТОСУНОК ДЛЯ ОПАНУВАННЯ ФУНДАМЕНТАЛЬНИХ АЛГОРИТМІЧНИХ СТРУКТУР

МЕТОД ФОРМУВАННЯ АНСАБЛІВ СКЛАДНИХ СИГНАЛІВ НА ОСНОВІ МОДИФІКОВАНОГО АЛГОРИТМУ NSGA-III

МЕТОДИ ВИЯВЛЕННЯ ТА СУПРОВОДУ ОБ’ЄКТІВ У ВІДЕОПОТОКАХ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ ЛІТАЛЬНИМИ АПАРАТАМИ

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА КІБЕРФІЗИЧНА СИСТЕМА ДЛЯ НАВІГАЦІЇ БПЛА В УМОВАХ ДІЇ ЗАСОБІВ РЕБ ПРОТИВНИКА

УДОСКОНАЛЕННЯ ПАСИВНОГО МЕТОДУ ЗАХИСТУ АКУСТИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ВІД ВИТОКУ АКУСТО-ЕЛЕКТРИЧНИМ КАНАЛОМ НА ОБ’ЄКТАХ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ

РОЗРОБКА БАЗИ ДАНИХ ДЛЯ ЗБЕРІГАННЯ ТА АНАЛІЗУ ПАРАМЕТРІВ СИНХРОНІЗАЦІЇ І ЗАВАДОСТІЙКОГО КОДУВАННЯ У СИСТЕМАХ МОБІЛЬНОГО ЗВ’ЯЗКУ

АДАПТИВНИЙ АЛГОРИТМ МАРШРУТИЗАЦІЇ НА ОСНОВІ НАВЧАННЯ ІЗ ПІДКРІПЛЕННЯМ ДЛЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНИХ БЕЗДРОТОВИХ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ

ОРГАНІЗАЦІЯ ЗБЕРІГАННЯ ДАНИХ В СИСТЕМАХ ТА ЗАСОБАХ ПРОТИДІЇ КОМП’ЮТЕРНИМ АТАКАМ З УРАХУВАННЯМ ІСТОРИЧНОГО АСПЕКТУ ЇХ ВИКОРИСТАННЯ

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ SBE ТА PROTOBUF У ВИСОКОНАВАНТАЖЕНИХ IOT-ШЛЮЗАХ

ROI-SSD: ОДНОЕТАПНИЙ ДЕТЕКТОР ІЗ ПІДТРИМКОЮ РЕГІОНІВ ІНТЕРЕСУ

АДАПТИВНА МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ФІЛЬТРАЦІЇ ТРАФІКУ В IOT-МЕРЕЖАХ НА ОСНОВІ TINYML-АВТОЕНКОДЕРІВ

КОРПОРАТИВНЕ УПРАВЛІННЯ ВІДПОВІДАЛЬНИМ ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ У ПРОВІДНИХ ІТ-КОРПОРАЦІЯХ: ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ПРИНЦИПІВ, ВНУТРІШНІХ СТАНДАРТІВ І ПРАКТИК

МЕТОД ОРГАНІЗАЦІЇ ФУНКЦІОНУВАННЯ РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ АВТОМАТИЧНОГО ЗАСТОСУВАННЯ КРИТЕРІЇВ БЕЗПЕКИ

РЕКОМЕНДАЦІЙНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ФІЗИЧНОЇ РЕАБІЛІТАЦІЇ НА ОСНОВІ КОРЕКЦІЇ ТЕРАПЕВТИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ

ДВОКАНАЛЬНА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА МЕРЕЖЕВА СИСТЕМА ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ НА ОСНОВІ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ГЕОІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ДЛЯ ЕКОЛОГІЧНОГО МОНІТОРИНГУ: ОГЛЯД СУЧАСНИХ ПІДХОДІВ ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ

ДОСЛІДЖЕННЯ ВПЛИВУ СИНТЕТИЧНОГО БАЛАНСУВАННЯ НАВЧАЛЬНОЇ ВИБІРКИ НА ТОЧНІСТЬ ВИЯВЛЕННЯ КОМП’ЮТЕРНИХ АТАК

ВИЯВЛЕННЯ ШКІДЛИВОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТИПУ ПРОГРАМИ-ВИМАГАЧІ В ОПЕРАЦІЙНІЙ СИСТЕМІ WINDOWS

ГРАФОВІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ ДЛЯ СИСТЕМНОГО РИЗИКУ ТА КЛАСТЕРНО-ОРІЄНТОВАНОЇ ДИВЕРСИФІКАЦІЇ

ПРО ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ПОСЛІДОВНОСТЕЙ ПОЛІНОМІАЛЬНИХ ПРОГНОЗІВ У АЛГОРИТМАХ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ ЗА УМОВ ІСНУВАННЯ ЗБІЖНОСТІ

ОПТИМАЛЬНИЙ МЕТОД БІНАРИЗАЦІЇ ОЗНАК IBSI ДЛЯ ІНТЕРПРЕТОВАНОЇ ДІАГНОСТИКИ ПУХЛИН ГОЛОВНОГО МОЗКУ

РОЗРОБКА ТА ВПРОВАДЖЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО RAG-ЧАТ-БОТА ДЛЯ ВЕБРЕСУРСІВ УНІВЕРСИТЕТУ В РАМКАХ РОЗБУДОВИ ЦИФРОВОЇ ІНКЛЮЗИВНОЇ ОСВІТНЬОЇ ЕКОСИСТЕМИ

ДОСЛІДЖЕННЯ РОБОТИ АВТОМАТИЗОВАНОГО ЕЛЕКТРОПРИВОДУ МЕХАНІЗМУ ПЕРЕМІЩЕННЯ ЗАГОТОВОК

РЕГУЛЮВАННЯ ПИТАНЬ БЕЗПЕКИ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ В ФРЕЙВОРКАХ ЄВРОПЕЙСЬКОГО СОЮЗУ, ВЕЛИКОБРИТАНІЇ І США

ОБГРУНТУВАННЯ ПАРАМЕТРИЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ В МЕЖАХ ФУНКЦІОНУВАННЯ БІОТЕХНОЛОГІЧНИХ СИСТЕМ

ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ АДАПТИВНОЇ СИСТЕМИ ПЛАНУВАННЯ ПЕРЕВЕЗЕНЬ В УМОВАХ ВАРІАТИВНОГО ДОРОЖНЬОГО ТРАФІКУ

КЛАСИФІКАЦЯ АРИТМІЙ З ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ В УМОВАХ АПАРАТНИХ ОБМЕЖЕНЬ НОСИМИХ ПРИСТРОЇВ

ГІБРИДНА МОДЕЛЬ FSIR З ЕМБЕДДИНГОМ ПАРАМЕТРІВ МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ